초록

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기존의 키워드 기반 이미지 검색에서는 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 인간이 주석 형태로 달아주었다. 그러나 이런 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석을 달아놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개념 기반 이미지 검색 시스템을 위한 WordNet의 적용 방안에 대해 연구했다. WordNet은 단언형이 아닌 단어의 의미 즉 synset이 구성 요소라는 특징을 이용해 각각의 이미지에 텍스트 정보 대신 적합한 개념의 Synset번호를 저장한다. 그리고 검색시 개념간의 유사성 측정을 이용해 검색어와 개념적으로 유사한 모든 이미지를 검색하도록 한다.

기존의 키워드 기반 이미지 검색에서는 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 인간이 주석 형태로 달아주었다. 그러나 이런 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석을 달아놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개념 기반 이미지 검색 시스템을 위한 WordNet의 적용 방안에 대해 연구했다. WordNet은 단언형이 아닌 단어의 의미 즉 synset이 구성 요소라는 특징을 이용해 각각의 이미지에 텍스트 정보 대신 적합한 개념의 Synset번호를 저장한다. 그리고 검색시 개념간의 유사성 측정을 이용해 검색어와 개념적으로 유사한 모든 이미지를 검색하도록 한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• [6] WordNet은 인간의 어휘 지식을 모방한 만큼 다의성과 동의 관계를 이용하여 의미를 최대한 정확히 표현하고 있고 개념 간의 관계 표현 등을 통해 개념을 계층적으로 표현하고 있다.[1]이 러한 특징을 이용해 본 논문에서는 기존의 텍스트 주석에서는 표현할 수 없었던 정확한 의미 표현과 단어의 개념적 접근을 시도하고자 한다. 먼저 개념적 접근을 위한 개념 간의 유사성 측정 방법을 제안한 후 개념 기반 이미지 검색 시 이 측정 방법의 적용 방안에 대해 논하겠다.
• 따라서, 본 논문에서는 이미지 주석의 패턴 매칭이 아닌 개념적 매칭을 위해 WordNet을 적용하는 방안에 대해 연구했다.
• [1]이 러한 특징을 이용해 본 논문에서는 기존의 텍스트 주석에서는 표현할 수 없었던 정확한 의미 표현과 단어의 개념적 접근을 시도하고자 한다. 먼저 개념적 접근을 위한 개념 간의 유사성 측정 방법을 제안한 후 개념 기반 이미지 검색 시 이 측정 방법의 적용 방안에 대해 논하겠다.
• 본 논문에서는 WordNet 상에서 개념 간의 유사성 측정을 이용한 개념 기반 이미지 검색 모델을 제안했다. 특히, 이 모델은 정확한 개념에 의한 검색을 지원함으로 단순 패턴(스트링) 매칭에 의한 텍스트 기반 검색의 단점을 보완할 수 있을 뿐만 아니라 검색어의 개념적 접근을 통해 개념적으로 가장 유사한 이미지를 검색할 수 있다.
• 본 논문에서는 각각의 측정법의 단점을 보완하기 위해 노드 기반과 에지 기반 측정법을 결합한 새로운 방법을 제안한다. 먼저 인접한 두 노드(두 개념 간 최단 경로가 하나의 에지인 경우)어】 유사성 측정은 다음과 같다.

제안 방법

• 에지 기반 측정 방식은 개념 간의 거리를 측정하므로 의미적 유사성을 평가하는데 더 직접적인 방식이라고 할 수 있다. 이 측정 방식에서는 밀도(부모 노드에서 자식노 드로 미치는 링크의 총수), 계층구조에서 노드의 깊이, 링크 타입 그리고 마지막으로 가장 중요한 에지 링크의 [그림 1] car와 truck, bicycle 간의 관련 트리 길이 등의 특성이 고려된다.

후속연구

• 향후 연구 과제로는 내용 기반 이미지 검색 시스템들 이 제시하는 저차원의 특징 추출 기술을 적용하여 "빨간 열매가 열린 나무" 같은 자연어 형태의 사용자 질의를 처리할 수 있도록 한다.

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이 논문을 인용한 문헌

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