• 방송공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.42-53
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• 2006

본 논문은 다양한 형식으로 구성된 멀티미디어 데이터베이스를 의미적 통합 (Semantic Integration)/검색 (Semantic Retrieval) 하기 위한 멀티미디어 온톨로지 구성 방법에 대해 기술한다. 우리는 이를 위해 멀티미디어 콘텐츠를 기술하고 있는 대표적 표준인 MPEG-7 Multimedia Description Schemes(MDS)와 TV-Anytime 의 개념에 기반한 통합 온톨로지를 구성하고 Web Ontology Language(OWL)를 이용하여 다시 표현한다. 그리고 현재 다른 개념 및 다른 형태의 온톨로지와 우리가 구성한 통합 온톨로지와 의 상호운용성에 대해 기술한다. 마지막으로, 통합 멀티미디어 온톨로지를 이용한 의미적 검색 방법에 대해 기술한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.265-268
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• 2004

현재 대부분의 정보검색시스템에서 사용되고 있는 키워드 매칭기법은 기하급수적으로 늘어나는 정보를 효과적으로 처리하기에는 부적합하다. 이러한 문제는 의미정보를 활용하여 해결할 수 있으며, 본 논문에서는 의미정보를 효과적으로 활용할 수 있는 한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안한 기법은 의미정보를 개념그래프를 이용하여 표현하고, 이를 정보검색에 활용한다. 구현된 시스템은 완전 매칭과 부분 매칭이 가능한 시스템이다. 부분 매칭은 구문적 부분 매칭과 의미적 부분 매칭 두 가지가 있다. 의미적 유사도는 온톨로지 내의 서브클래스 관계로 계산된다. 이러한 기법은 정보검색 뿐만 아니라 동적 하이퍼링크의 구현 등 다양한 분야에서 적용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권1호
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• pp.129-136
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• 2006

정보 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 지식 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용한 SW-IRS(Semantic Web based Information Retrieval System)를 제안한다. 제안한 시스템은 에이전트 기반의 자동 분류 기술과 시맨틱 점 기반의 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권11호
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• pp.1133-1144
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• 2019

최근 스마트 기기의 발전으로 인터넷상에 존재하는 이미지 데이터의 양이 급속하게 증가하는 상황에서 효과적인 이미지 검색을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 기존의 이미지 검색 방법들은 이미지에 존재하는 물체들을 단순하게 검출하여 각 물체들의 라벨 정보에 근거한 검색을 수행하기 때문에 사용자가 원하는 이미지와 검색 결과로 얻은 이미지 간에 의미적 차이인 시맨틱 갭(Semantic Gap)이 발생된다. 이미지 검색에서 발생하는 시맨틱 갭을 줄이기 위해, 본 논문에서는 딥러닝 기반의 다중 객체 분류 모듈과 사람의 행위를 분류하는 모듈을 연결하고, 이 모듈들에 행위 온톨로지를 결합하였다. 즉, 딥러닝과 행위 온톨로지의 결합을 기반으로 객체들 간의 연관성을 고려한 이미지 검색 시스템을 제안한다. 이미지에 포함된 동적인 행위를 고려하기 위해 Walking과 Running 데이터를 이용하여 실험한 결과를 분석하였다. 제안한 방법은 향후 이미지 검색 결과의 정확도를 높일 수 있는 영상의 자동 주석 생성 연구에 확장하여 적용할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제22권2호
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• pp.41-56
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• 2005

기계가 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 기존의 웹을 확장하는 것을 목적으로 하는 시멘틱 웹은 온톨로지를 이용하여 지식을 공유하게 된다. 본 논문에서는 정교한 질의의 처리를 위하여 온톨로지 내에 존재하는 의미 관계들을 질의의 확장을 위한 연관피드백 정보로 이용하는 방안을 제안한다. 실험은 도메인 온톨로지인 Medicine 온톨로지를 대상으로 하였으며, 출현 용어들의 빈도정보만을 이용한 키워드 기반 문서검색과 제안한 온톨로지기반 문서검색의 성능을 비교하였다. 이 때, 두 시스템의 정확률과 재현율을 성능 평가의 기준으로 삼았다. 그 결과, 검색 엔진은 온톨로지에 정의된 개념들과 규칙들을 활용하면서 검색의 정확률을 향상시키는데 도움이 되었고 검색 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 사용될 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.20-27
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• 2006

본 연구는 객체 지향 소스 코드의 검색과 재사용을 효율적으로 수행할 수 있는 의미망을 구축하였다. 이를 위하여 각 노드 간 객체지향 상속의 개념을 표현할 수 있도록 의미망의 초기 관련값을 시소러스로 구축하였다. 또한, 의미망의 노드와 간선을 활성화시키고 활성값을 전파시키기 위해 사용되는 스프레딩 엑티베이션 방법의 단점을 보완하여 스프레딩 엑티베이션의 성능은 최대한 유지하면서 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제안하였다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.79-87
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• 2007

This paper aims to offer a solution based on semantic document classification to improve e-Government utilization and efficiency for people using their own information retrieval system and linguistic expression Generally, semantic document classification method is an approach that classifies documents based on the diverse relationships between keywords in a document without fully describing hierarchial concepts between keywords. Our approach considers the deep meanings within the context of the document and radically enhances the information retrieval performance. Concept Weight Document Classification(CoWDC) method, which goes beyond using exist ing keyword and simple thesaurus/ontology methods by fully considering the concept hierarchy of various concepts is proposed, experimented, and evaluated. With the recognition that in order to verify the superiority of the semantic retrieval technology through test results of the CoWDC and efficiently integrate it into the e-Government, creation of a thesaurus, management of the operating system, expansion of the knowledge base and improvements in search service and accuracy at the national level were needed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제2권3호
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• pp.150-170
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• 2008

In recent years, main focus of research on image retrieval techniques is on content-based image retrieval. Text-based image retrieval schemes, on the other hand, provide semantic support and efficient retrieval of matching images. In this paper, based on Formal Concept Analysis (FCA), we propose a new image indexing and retrieval technique. The proposed scheme uses keywords and textual annotations and provides semantic support with fast retrieval of images. Retrieval efficiency in this scheme is independent of the number of images in the database and depends only on the number of attributes. This scheme provides dynamic support for addition of new images in the database and can be adopted to find images with any number of matching attributes.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제5권1호
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• pp.49-68
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• 2015

Given a query (a health question), retrieval of relevant frequently asked questions (FAQs) is essential as the FAQs provide both reliable and readable information to healthcare consumers. The retrieval requires the estimation of the semantic similarity between the query and each FAQ. The similarity estimation is challenging as semantic structures of Chinese healthcare FAQs are quite different from those of the FAQs in other domains. In this paper, we propose a conceptual model for Chinese healthcare FAQs, and based on the conceptual model, present a technique ECA that estimates conceptual similarities between FAQs. Empirical evaluation shows that ECA can help various kinds of retrievers to rank relevant FAQs significantly higher. We also make ECA online to provide services for FAQ retrievers.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1498-1504
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• 2016

The progress of mobile computing technology is bringing a large amount of multimedia contents such as image. Thus, we need an image retrieval system which searches semantically relevant image. In this paper, we propose a semantic image annotation and retrieval in mobile environments. Previous mobile-based annotation approaches cannot fully express the semantics of image due to the limitation of current form (i.e., keyword tagging). Our approach allows mobile devices to annotate the image automatically using the context-aware information such as temporal and spatial data. In addition, since we annotate the image using RDF(Resource Description Framework) model, we are able to query SPARQL for semantic image retrieval. Our system implemented in android environment shows that it can more fully represent the semantics of image and retrieve the images semantically comparing with other image annotation systems.