In this paper, we describe a generation mechanism of semantic-based queries for high accuracy information retrieval and question answering. It is difficult to offer the correct retrieval result because general information retrieval systems do not analyze the semantic of user's natural language question. We analyze user's question semantically and extract semantic features, and we .generate semantic-based queries using them. These queries are generated using the se-mantic-based question analysis grammar and the query generation rule. They are represented as semantic features and grammatical morphemes that consider semantic and syntactic structure of user's questions. We evaluated our mechanism using 100 questions whose answer type is a person in the TREC-9 corpus and Web. There was a 0.28 improvement in the precision at 10 documents when semantic-based queries were used for information retrieval.
In this paper, we propose new semantic contents modeling using individual features, associative relations and visual features for efficiently supporting browsing and retrieval of video semantic contents. And we implement and design a browsing and retrieval system based on the semantic contents modeling. The browsing system supports annotation based information, keyframe based visual information, associative relations, and text based semantic information using a tree based browsing technique. The retrieval system supports text based retrieval, visual feature and associative relations according to the retrieval types of semantic contents.
의미 포토 검색은 포토의 간단한 시각화 특성과 적합한 의미를 분류하는데 있어서의 갭을 간소화시키는 데 중요한 역할을 한다. 의미 검색을 이용한 효과적인 포토 검색은 포토 검색에 있어서 매우 중요한 과제중의 하나이다. 따라서 우리는 사용자 인터페이스의 포토 주석을 이용한 새로운 이벤트 의미 포토 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서는 순수 XML 데이터베이스와 MPEG-7표준을 기반으로 포토 관리 및 의미 검색이 쉬운 포토 앨범 관리 시스템을 설계 및 구현하였다.
최근에는 정보와 지식의 교환을 위한 시맨틱 웹 구축의 연구가 활발해 지고 있다. 동영상 콘텐츠를 시맨틱 웹상에서 지식으로 활용하기 위해서는 의미적 검색이 선행 되어야 하는데 현재는 동영상 콘텐츠의 메타데이터와 키워드의 일치성 판단에 의한 검색이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 집단 지성을 사용하여 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 및 활용이 용이하도록 사용자 참여 정보를 확대하고, 의미적 요소인 유용성 수치와 히스토리 데이터를 추가한 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 제안한 온톨로지 스키마를 활용하면, 시맨틱 웹상에서 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 시 기존 검색 방법 보다 재현율이 높으며, 각종 동영상 콘텐츠를 지식으로 활용 가능하게 한다.
상품검색은 고객들이 전자상거래의 접촉을 시작하는 인터페이스로서 매우 중요한 프로세스이다. 또한 전자상거래는 고객들에게 검색 시 쉽게 접근할 수 있는 프로세스를 제공하여야 한다. 특히 World Wide Web에서 상품정보는 광범위한 고객들이 신속하게 팽창하는 정보를 추적하기 위해서 통합과 표준화가 이뤄져야 한다. 상품 카탈로그(catalogue)에 대한 국제 표준화가 다양한 분야와 업종에서 구축되어져 왔는데, 요즈음은 UNSPSC((Universal Standard Products and Services Classification) 코드로의 수렴에 대한 논의가 활발해지고 있다. 이 표준을 채택하여 이 논문은 다국어상품검색 에이전트의 아키텍쳐(architecture)를 설계한다. 이 아키텍쳐는 중앙등록기 모델의 상품 카탈로그 관리를 기반으로 하여 분산처리의 update프로세스를 채택한다. 또한 이 아키텍쳐는 구매자 관점과 공급자 관점을 모두 고려한다. 상품정보의 일관성과 버전 관리는 UNSPSC코드 시스템에 의하여 제어된다. 고객이 사용하기 편리하도록 표준화에 포함되어져 있지 않은 상품명과 다국어 상품명은 Semantic Network, 시소러스(thesaurus)와 Semantic Web의 상품명 온톨로지 등을 활용하여 해결한다. 이를 위한 알고리즘들을 설계하고 또한 구현한다.
최근 e-비즈니스나 인터넷 쇼핑몰 사이트에서 는 많은 양의 상품 이미지 정보와 컨텐츠를 취급하고 있으며 ,이로 인하여 이미지에 대한 효율적인 의미기반 검색의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 XML과 퍼지기술을 이용하여 웹상의 상품 이미지를 의미적으로 검색할 수 있는 시스템에 대해 설명한다. 상품 카탈로그와 같은 다중 객체를 보유하고 있는 이미지에 대하여 의미 기반 검색을 수행할 수 있도록 상품 정보나 의미등의 메타데이타를 표현하는 다계층 메타데이타 구조를 사용한다. 이미지에 대한 의미기반 검색을 수행할 수 있도록 하기 위해 메타데이타를 저장하기 위한 XML 데이타베이스를 설계하고 퍼지 데이타를 적용할 수 있는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제시한 시스템은 이미지에 대한 메타데이타를 이용하여 퍼지 데이터를 자동 생성하고, 생성된 퍼지 데이타를 의미기반 이미지 검색에 사용한다. 따라서 의미기반 상품 이미지 검색에 대하여 사용자의 검색질의에 대한 정확성과 만족도를 증대 시킬 수 있다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다 또한. 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 자동 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이터에 대한 다양한 검색은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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