본 연구는 태깅된 웹 이미지의 검색에서 태그들의 의미정보를 미리 추출하여 검색 시에 이용하고자 하는 것이다. 일반적으로 웹 이미지의 태그들은 사용자들에 의해 순서 구분 없이 무작위로 매겨지며 많게는 그 수가 100여개에 이른다. 본 논문에서는 이 태그들 간에 의미정보가 많이 공유된 것일수록 해당 이미지를 설명하는 중요 태그가 될 것임에 착안하여 이미지와 태그 정보가 업 로드되는 시점에 중요도에 따른 우선 태그를 결정하고 이를 검색에 활용하는 방법을 소개한다 제안된 방법은 워드넷에 기반하여 태그의 연관성점수를 계산하고 이를 이용하여 다단계 검색으로 태징된 웹 이미지를 검색한다. 평가를 위하여 제안된 방법으로 검색된 결과와 검색어와 태그의 단순 비교방식인 기존의 검색을 비교하였으며 실험 결과, 정확도와 재현율에서 본 시스템의 우수함을 확인할 수 있었다.
한국저작권위원회 디지털저작권거래소는 저작물에 통합저작권관리번호(ICN)를 부여하고 이를 바탕으로 저작물 및 저작권이용허락계약에 대해 운영 관리하고 있으며, ICN이 부여된 저작물에 대해 통합검색 서비스를 제공하고 있다. 통합검색 서비스는 저작물의 ICN 메타데이터를 바탕으로 키워드 기반 검색 방법을 이용하여 메타데이터의 키워드 포함 여부에 따른 검색 결과를 제공한다. 하지만 키워드 기반 검색 방법은 이용자가 원하는 정확한 검색 결과를 제공하지 못하는 한계를 가지고 있다. 따라서 정확한 검색 결과를 제공할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 저작물에 대한 의미 기반 검색 방법의 적용 및 검색 결과의 높은 정확도를 제시하기 위해 ICN이 부여된 저작물의 ICN 메타데이터를 온톨로지로 확장하여 메타데이터 요소간의 관계 및 의미를 정의한 저작물 온톨로지를 구축하였다. 구축한 온톨로지에서 추론을 통한 의미 기반 검색의 가능함과 키워드 기반 검색 방법과의 정확도 비교를 위해 5가지 시나리오를 선정하였으며, 시나리오별 각 검색 방법의 결과 및 정확도의 비교 결과를 제시하였다.
전 세계적으로 인터넷의 사용이 일반화되면서 인터넷상의 정보의 양이 기하급수적으로 증가하였고, 이에 따라 이러한 정보들을 수집하고 통합하여 특정집단 또는 일반인들의 의사결정을 지원하기 위한 시멘틱웹에 대한 중요성이 갈수록 증대되고 있다. 시멘틱웹을 구성하는 기본 구조는 온톨로지이며, XML, RDF/RDF스키마, OWL 같은 언어들은 온톨로지의 스키마를 구성하는 기본 수단이다. 온톨로지의 스키마를 구성하고 관리할 때 중요한 고려사항 중 하나는 스키마는 시간이 지남에 따라 변화한다는 것이다. 그러므로 스키마상의 도메인의 변화 데이터 개념의 변화 혹은 자원간의 관계의 변화 등을 감지하고 이를 반영할 수 있는 형태로 구현되어야 한다. 본 연구에서는 시멘틱웹의 스키마관리를 위한 버전 관리 기법을 제안한다. 이를 위하여 버전의 변화 형태를 카테고리 별로 분류하고 이를 바탕으로 버전 그래프를 생성하였다. 생성된 그래프를 바탕으로 이행성규칙 등을 정의하여 적용하였으며, 좀 더 세세한 적용이 가능하도록 표식을 사용하여 적용 가능한 버전 스키마의 범위를 확장하도록 하였다.
본 연구의 목적은 이미 구축되어 있는 RDB 형식의 학술용어사전에 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성시킨 후 이를 의미 검색에 적용하는 상향(Bottom-up) 방식의 방법론을 제안하고 검증하는 것이다. 이를 위해 구조적 학술용어사전 "STNet"을 테스트베드로 삼아 Protege를 이용해 온톨로지 구조를 생성하고, 온톨로지 구조의 오류를 검증하였으며, STNet에 입력된 실제 데이터로 실험을 위한 테스트 데이터를 구축하였다. 그리고 추론 제한 규칙과 검증에 필요한 시나리오를 설정한 후, TBox 검증과 SPARQL 질의에 의한 결과 값을 평가하였다. TBox 검증 결과 본 연구에서 생성한 추론규칙이 모두 참으로 나타났으며, SPARQL 질의를 통한 결과값의 평가 결과 기존의 키워드 검색 수행에서는 파악하기 힘든 복잡한 검색 시나리오에 대해, 의미적으로 연관되는 용어를 효율적으로 조합해 검색 결과로 보여주는 것으로 나타났다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.164-172
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2023
In this study, we identify the recognition of 'The First Slam Dunk', which is gaining popularity as a sports-based cartoon through big data analysis of social media channels, and provide basic data for the development and development of various contents in the sports industry. Social media channels collected detailed social big data from news provided on Naver and Google sites. Data were collected from January 1, 2023 to February 15, 2023, referring to the release date of 'The First Slam Dunk' in Korea. The collected data were 2,106 Naver news data, and 1,019 Google news data were collected. TF and TF-IDF were analyzed through text mining for these data. Through this, semantic network analysis was conducted for 60 keywords. Big data analysis programs such as Textom and UCINET were used for social big data analysis, and NetDraw was used for visualization. As a result of the study, the keyword with the high frequency in relation to the subject in consideration of TF and TF-IDF appeared 4,079 times as 'The First Slam Dunk' was the keyword with the high frequency among the frequent keywords. Next are 'Slam Dunk', 'Movie', 'Premiere', 'Animation', 'Audience', and 'Box-Office'. Based on these results, 60 high-frequency appearing keywords were extracted. After that, semantic metrics and centrality analysis were conducted. Finally, a total of 6 clusters(competing movie, cartoon, passion, premiere, attention, Box-Office) were formed through CONCOR analysis. Based on this analysis of the semantic network of 'The First Slam Dunk', basic data on the development plan of sports content were provided.
Various kinds of cognitive aspects must be inclusively considered for understanding to transitivity. Basically, transitivity is not a notion of pure lexical items, pure syntactic dimensions and only semantic interpretation. That is, transitivity is affected by the extralinguistic phenomena which contain speakers psychological and cognitive interpretations. It is based on human cognitive abilities to interpret the exact meaning of language expressions. To sum up, transitivity has a relation with the observer's (speaker's) cognitive interpretation within the entire contexts.
This paper discusses mixed agreement triggered by hybrid pronouns. Hybrid pronouns considered in this paper show number discrepancy in that they are plural in form but singular in meaning. When predicates agree with these hybrid pronouns, the puzzle of number agreement arises: finite verbs show syntactic agreement, while predicate adjectives show semantic agreement. This is explained by three factors in grammar of agreement, the feature specification of agreement controllers, the types of agreement targets, and the Agreement Marking Principle that mediates the relation of two poles of agreement, controllers and targets.
A definition of timbre was proposed which suggested its application to two attributes of sound: "a characteristic which gives a clue to the identify of the sound source, and the quality of sounds which corresponds to the emotive impression timbre are multidimensional. Using semantic differential, the factorial invariance of timbre was investigated and it was found that three factors were dominant: "pleasant", "powerful" and "metallic". The generality of these three factors has been confirmed in Japan. The relation between timbre and physical values was examined. Finally, the usefulness of verbal expression concerning timbre has also been discussed.ing timbre has also been discussed.
Close examination of previous constraints on bound anaphora that are designed to directly constrain the distribution of referentially dependent(RD) items shows that no universal structural relation may exist that relates RD items to their antecedents. As an alternative to these constraints, this paper proposes an axiom of semantic interpretation, called the Principle of Referential Autonomy, which dispenses with any pretheoretical notion of grammatical functions or configurational notion like c-command. Together with certain English-specific facts, this principle enables us to infer the ungrammaticality of core examples of strong and weak crossover.
본 연구는 정보 검색(Information Retrieval)과정에 있어 검색 기술의 적합성을 향상하기 위하여, 질의어 사이의 유용한 관계를 드러내도록 사례를 분석하고, 질의자의 의도를 파악할 수 있게끔 구체화하도록 연구한 것이다. 이를 위하여 먼저, 질의어가 가지는 어휘 의미적 연구 분야와 존재론적 연구 분야의 관련 연구들을 분석하였으며, 국내.외의 어휘 의미론적 네트워크 사례와 정보 검색 기술이 적용된 사이트의 실제 데이터를 분석하여 관계 유형을 추출하고 분석하였다. 다음으로는 일반적으로 검색자가 직면하는 검색 상황에서 자주 발생하는 문제를 중심으로 문제점을 정의하여 해결 방안을 모색하였다. 현행 검색 기술에서 색인어와 질의어를 단순 비교하여 결과를 쏟아주는 검색은 사용자를 혼란하게 하기 때문에 개선이 필요하고, 질의자의 의도에 맞는 질의 결과를 줄 수 있도록 지능적 검색으로 개선할 필요가 있다. 문제점 해결 방안에 있어서는, 두 질의어 사이의 관계를 드러냄으로써, 검색자의 의도를 인식하고 식별 및 처리할 수 있는 방안이 필요하였다. 질의어들에 관한 실제 사례를 분석하고 관계 유형을 9가지로 분류함으로써, 관계 유형을 디자인하는 방법을 적시하였으며, 관계 유형의 명칭 부여와 관계 역할의 명칭을 부여할 수 있는 방법과 제한점도 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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