• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.67-79
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• 2007

최근 웹 기술의 발달과 유무선 네트워크 성능의 향상, 그리고 다양한 멀티미디어 서비스가 등장함에 따라 텍스트 문서나 이미지에 대한 검색뿐만 아니라 동영상을 포함한 멀티미디어 검색에 대한 요구가 크게 증가하고 있다. 그러나 기존의 멀티미디어 검색 방법은 멀티미디어 콘텐츠에 포함된 의미 개념들의 연관성을 효과적으로 이용하지 못하고 콘텐츠에 대한 메타데이터의 검색에 의존함에 따라 제한적인 검색 결과만을 제공한다. 본 논문에서는 도메인 온톨로지를 활용하여 멀티미디어 콘텐츠의 의미적 연관성에 기반을 둔 멀티미디어 검색 방법 및 시스템 구조를 제안한다. 사용자 검색어를 직접적으로 포함하지 않지만 의미적으로 연관성이 있는 개념들을 온톨로지에서 검색하고 이들에 대한 랭킹을 결정하기 위한 클래스 연관도 척도를 정의하고, 이를 효율적으로 계산하기 위한 알고리즘을 제시한다. 또 프로토타입 시스템 구현 및 실험을 통해 제안한 검색 방법 및 시스템의 효과를 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.32-37
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• 2008

최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 매우 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 비디오 색인 구조는 전통의 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 검색 방법을 사용한다. 따라서 비디오 색인 구조에서 검색의 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 색인 구조가 필요하다. 본 논문에서는 의미적으로 비디오를 장면단위로 검색할 수 있는 비디오 온톨로지 시스템을 제안한다. 비디오 온톨로지 시스템은 장면의 내용에 대한 키워드를 구조화 시킨 장면이름 온톨로지와 장면이 가지는 특징 정보에 대한 정보를 가지는 장면 모델 온톨로지로 구성된다. 장면 이름 온톨로지는 색인된 내용에 대한 의미적 검색이 가능하도록 단어들을 트리구조로 저장된다. 그리고 장면 모델 온톨로지는 색상, 모양, 재질과 같은 저수준 정보와 객체, 이벤트 같은 고수준 정보의 의미적 차이를 극복해 줌으로써 의미기반 검색이 가능하게 해준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.229-236
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• 2005

시맨틱 웹(Semantic Web)은 정보자원의 효율적 검색, 통합, 재사용을 가능하게 한다. 현재의 웹 환경에서 사용되고 있는 키워드 검색방법은 단순한 문자열 일치 방법으로 인하여 정확한 검색결과에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 전통적인 키워드 검색에서의 나타난 문제점들을 해결할 방안으로 의미적인 연관성을 통한 온톨로지(Ontology) 검색방법을 제안하여 더욱 정확한 검색결과를 유도해 본다. 국내 문화재를 중심으로 하여 OWL기반의 온톨로지를 구축하였고 질의, 검색 방법으로는 RDQL 질의어와 Jena API를 사용하였다. 이와 더불어 온톨로지 속성(property)데이터를 데이터베이스에 저장하여 처리하는 방안을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.926-930
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• 2006

Current image retrieval techniques have shortcomings that make it difficult to search for images based on a semantic understanding of what the image is about. Since an image is normally associated with multiple contexts (e.g. when and where a picture was taken,) the knowledge of these contexts can enhance the quantity of semantic understanding of an image. In this paper, we present a context-aware image retrieval system, which uses the context information to infer a kind of metadata for the captured images as well as images in different collections and databases. Experimental results show that using these kinds of information can not only significantly increase the retrieval accuracy in conventional content-based image retrieval systems but decrease the problems arise by manual annotation in text-based image retrieval systems as well.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1491-1499
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• 2011

오늘날 이미지, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터를 웹 공간에 저장하고 검색할 때, 태그를 이용하는 추세는 보편화되어 있다. 본 논문에서는 태깅된 웹 이미지의 검색에서 태그들의 의미적 중요도를 계산하고, 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 시도를 소개한다. 일반적으로 웹상에 저장된 대부분의 사진 이미지들은 실제로는 중요하지 않지만 사용자의 주관적인 판단으로 추가된 태그들을 다수 포함하고 있으며, 이들은 태그의 단순 비교방식으로 이미지를 검색할 때 정확도를 떨어트리는 주요 원인이 된다. 따라서 어떤 이미지에 붙은 수많은 태그들 중에서 의미적으로 보다 중요한 태그들을 찾아내어 검색에 이용한다면 더욱 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 위키피디아 기반의 의미 연관성을 활용하여 검색어 또는 다른 태그들과의 의미 연관성이 높은 태그를 해당 이미지의 대표 태그로 판단하고 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 방대한 온라인 백과사전인 위키피디아를 이용하여 계산된 의미적 연관성을 이용함으로써 기존의 연구에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.663-667
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• 2010

본 논문은 질의 문서와 의미가 유사한 문서를 검색하는 문제를 다룬다. 이 문제에 대한 기본적인 접근법은 각 문서를 bag-of-words 형태로 표현한 후, 코사인 유사도 등의 거리 기준에 기반하여 유사 문서를 판별하는 것이다. 그러나, 이처럼 문서에 출현하는 단어에만 의존하는 검색 방법은 의미적 유사성을 제대로 반영하기 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 데이터 기반의 감독 학습(supervised learning) 기법과 관련 온톨로지 정보를 마코프 논리(Markov logic)에 기반하여 결합한다. 구체적으로, 단어들 사이에 존재하는 관계를 표현한 온톨로지와 유사도가 태깅된 문서 데이터에서 마코프 논리 망(Markov logic network)을 학습하며, 학습된 마코프 논리 망과 문서 데이터 및 새로 주어진 질의 문서에 대한 추론을 통해 질의 문서와 의미적으로 유사한 문서를 검색하는 기법을 제안한다. 제안하는 접근법은 서울시의 민원서비스 홈페이지에서 수집된 실제 민원 데이터에 적용되었으며, 적용 결과, 단순한 문서 간 거리에 기반한 유사 문서 검색 기법에 비해 월등히 높은 정확도를 보였다.

• 한국한의학연구원논문집
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• 제11권2호
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• pp.35-52
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• 2005

This study is to design a Semantic Navigation Retrieval System for Oriental Medicine Articles based on a XTM so that people can search and use them more effectively than before. Keywords extracted from articles are categorized 4 topics : herbs, prescription, disease, and action. Keywords analysis Ontology is modeled based on 4 topics and their relations, and then represented Topic maps. Next, Article analysis Ontology is consist of title, author, keywords, abstracts and organization Topics from metadata. Keywords and Article analysis Ontology were integrated through Keywords Topic. Korean Medical Article Retrieval System is optimistic in terms on search results supporting semantic navigation in the information service aspects and easier accessibility because all related information are semantically connected with each different DBs.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.267-272
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• 2007

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 fur expanding results from an exact matching engine to query the OWL MIT Process Handbook. 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. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권4호
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• pp.61-76
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• 2014

The exponential growth of information on the web far exceeds the capacity of present day information retrieval systems and search engines, making information integration on the web difficult. In order to overcome this, semantic web technologies were proposed by the World Wide Web Consortium (W3C) to achieve a higher degree of automation and precision in information retrieval systems. Semantic web, with its promise to deliver machine understanding to the traditional web, has attracted a significant amount of research from academia as well as from industries. Semantic web is an extension of the current web in which data can be shared and reused across the internet. RDF and ontology are two essential components of the semantic web architecture which support a common framework for data storage and representation of data semantics, respectively. Ontologies being the backbone of semantic web applications, it is more relevant to study various approaches in their application, usage, and integration into web services. In this article, an effort has been made to review the research work being undertaken in the area of design and development of ontology supported information systems. This paper also briefly explains the emerging semantic web technologies and standards.

• 정보관리학회지
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• 제19권1호
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• pp.47-69
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• 2002

개념기반 정보검색기법은 불리언 검색기법의 문제점을 해소했다고 평가받고 있는 단순 매칭함수 기법이나 P-norm 검색기법보다 높은 성능을 보여주고 있다. 그러나 개념화장에 필수적인 의미망 지식베이스를 구축하는데 시간이 너무 오래 걸리는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주제범주별로 지식베이스를 분산 구축함으로써 지식베이스 구축에 소요되는 시간을 단축하면서도 검색성능이 떨어지지 않도록 하는 방안을 모색하고자 하였다.