• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.87-96
• /
• 2015

Professional knowledge such as legal information is commonly not accessible or cannot be easily understood by the public. By using the legal ontology which is previously established, the legal information retrieval based on ontology is to use for the information retrieval. In this paper, we propose the matters required for the design and develop of the framework for the legal information retrieval based on ontology. The framework is composed of the query conversion engine of SPARQL base for query to OWL ontology and user query type engine and return value refinement engine and web interface engine. The framework does the role as the infrastructure which retrieval the legal ontology effectually and which it serves and can be used in the semantic legal information retrieval service.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제22권1호
• /
• pp.56-63
• /
• 2024

Despite the rapid strides in content-based image retrieval, a notable disparity persists between the visual features of images and the semantic features discerned by humans. Hence, image retrieval based on the association of semantic similarities recognized by humans with visual similarities is a difficult task for most image-retrieval systems. Our study endeavors to bridge this gap by refining image semantics, aligning them more closely with human perception. Deep learning techniques are used to semantically classify images and retrieve those that are semantically similar to personalized images. Moreover, we introduce a keyword-based image retrieval, enabling automatic labeling of images in mobile environments. The proposed approach can improve the performance of a mobile device with limited resources and bandwidth by performing retrieval based on the visual features and keywords of the image on the mobile device.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.143-152
• /
• 2008

비디오 데이터에 대한 의미적 검출을 위해 이벤트 표현에 대한 많은 방법론이 연구되고 있지만, 아직도 저차원 특징을 이용한 내용기반 검출과 각 데이터에 주석을 정의한 주석기반 검출 방법이 대부분이다. 본 논문은 기존의 방법보다 의미적인 검색을 위해 객체 움직임 단위 생성과 이를 통한 이벤트 검출 기법을 제안한다. 첫째, 이벤트 단위로 움직임을 분류한다. 둘째, 분류된 객체 움직임에 대한 의미적 단위를 정의하고 이를 이벤트 검출에 이용하기 위해 저차원 특징과 매핑 가능한 규칙을 생성한다. 이를 통해 비디오 샷 단위의 의미적 이벤트 검출을 가능하게 한다. 제안된 내용의 유용성 평가를 위해 우리는 비디오 영상 이벤트 검출을 실험한 결과 약 80%의 정확률을 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권11호
• /
• pp.389-397
• /
• 2017

최근 시맨틱 웹 문서는 클라우드 기반으로 생성 및 유통되고 문서유형 분류에 따른 쉽고 신속한 정보 검색을 위해 지능형 시맨틱 에이전트를 요구하고 있다. 기존의 웹 문서의 검색은 키워드를 이용하여 해당하는 질의어가 포함된 문서 목록을 결과로 가져오며 사용자의 요구시에 내용을 제시하는 것이 일반적인 형태이다. 이는 웹 문서의 유사도와 시맨틱 관련성을 고려하지 않음으로써 사용자가 내용 검색과 분석에 많은 시간과 노력을 요구한다. 이의 해결을 위해서 빅 데이터 요소 기술인 하둡과 NoSQL을 활용하여 시맨틱 웹 문서에 포함된 키워드 빈도에 기반한 웹 문서의 유형 분류와 유사도를 제시하는 시맨틱 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 실시간 데이터 처리가 요청되는 이종 모델을 가진 공공 데이터와 웹 데이터를 취합하여 일반 사용자가 쉽게 질의할 수 있는 대용량 지식 기반 시스템을 구축하는데 응용 모델로 활용될 수 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권11호
• /
• pp.351-357
• /
• 2013

질의 키워드의 정보 검색은 키워드의 의미가 다양하여 검색된 문서들이 사용자의 요구에 부합되지 않는 문제점을 가지며, 사용자의 상황과 특성이 사용자 마다 달라 정보가 매우 적고 연관성을 찾기 어렵다. 또한, 일반 상관 계수의 사용은 정보에 대한 연관성을 나타내지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 인선에 필요한 다양한 개념들과 지식으로 구성된 인선 온톨로지와 인선 규칙들을 구축하고 규칙들을 지원하는 인선 절차와 인선 결과의 적합성을 확인할 수 있는 지식검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 스피어만 상관계수를 이용하여 사용자의 상황과 특성에 적합한 정보를 제공하여 제한적인 정보 추천의 단점을 해결하였다. 키워드 기반 검색과 시맨틱 기반 검색 실험 결과 시맨틱 기반 검색이 키워드 검색에 비하여 정확도는 90.3%, 재현율은 71.8%의 성능을 보였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
• /
• pp.240-243
• /
• 2000

An apparel products retrieval system was proposed in which users can refer to products using Kansei evaluation values. The system adopts relevance feedback using history of the retrieval to learn the tendency of user evaluation. The system is based on a vector space retrieval model using products images expression as semantic scales. The system makes a query from user inputting information and retrieves closest products from the database. Revising algorithms of the difference method. linear multiple regression performed to investigate the effectiveness and criteria of the search. As a result of evaluation of the accuracy, it was found that the linear multiple regression and the neural network models are effective for the retrieval considering the individual Kansei.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
• /
• pp.1665-1667
• /
• 2007

Recently, retrieval of various video data has become an important issue as more and more multimedia content services are being provided. To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safetyrelated educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제5권3호
• /
• pp.99-105
• /
• 2000

비디오는 broadcasting, 교육, 출판과 군사 등 다양한 응용들과 함께 멀티미디어 컴퓨팅과 통신 환경의 중요한 요소가 되었다. 멀티미디어 데이터 검색을 위한 효과적인 방법의 필요성은 대용량의 멀티미디어 응용들에서 날로 증가하고 있다. 따라서, 비디오 데이터의 검색과 표현은 비디오 데이터베이스에서 주요 연구 이슈 중에 하나가 되었다. 비디오 데이터의 표현 방법으로 주로 2가지 접근 방법이 있다: (1) 내용 기반 비디오 검색 과 (2) 주석 기반 비디오 검색. 이 논문은 의미 기반 주석을 이용한 비디오 검색 시스템을 설계하고 구현한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제13D권5호
• /
• pp.725-730
• /
• 2006

웹서비스는 e-비즈니스에서 반드시 필요한 핵심 기술로 인터넷을 이용한 오픈 네트워크를 통하여 단일 또는 다수의 비즈니스 간 기존 어플리케이션 시스템을 표준화된 기술로 결함 시킴으로써 언제, 어디서나, 동일 환경에서 원하는 정보나 서비스를 제공해 주는 총체적 서비스이다. 그러나 현재의 웹서비스 검색 시스템들은 단순한 텍스트 위주의 검색 서비스 방식으로 단어의 유사성 및 상관관계 등을 파악한 신뢰성 있는 결과를 제공하지 못하며 현재 이러한 시맨틱 웹 기능이 포함된 웹서비스 검색 모델은 거의 존재하지 않고 있다. 본 논문은 이러한 기존 웹서비스 검색 모델을 보완하기 위해 일반 웹 문서 검색, UDDI 검색, 시맨틱 문서 검색이 모두 가능한 확장된 시맨틱 웹서비스 검색 모델을 설계 및 구현하였다. 마지막으로 제안 시스템의 실행 결과를 제시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제18권1호
• /
• pp.79-96
• /
• 2008

One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.