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제안 방법
- 이때 태깅된 시맨틱 텍스트를 기반으로, 검색을 위한 질의어를 생성한다. 그리하여 기존 모바일 검색엔진의 검색 창에 해당 검색 대상 이미지와 매칭된 질의어를 자동으로 입력해주고 검색 결과를 출력해준다.
- 본 논문에서 구현한 기술은 기존의 포털 검색의 키워드 입력 방식과는 달리, 검색하고자 하는 대상을 스마트폰과 같은 모바일 기기의 카메라로 촬영하면 해당 촬영 이미지가 사용자 입장에서는 검색 키워드와 같이 동일한 역할을 할 수 있도록 이미지 자체로 검색 질의를 할 수 있도록 처리된다. 검색 대상 이미지는 딥러닝 기술의 하나인 회선신경망 기술, Convolutional Neural Network의 이미지 처리 과정을 통해 자동 태깅 된다.
- 이러한 관계들은 단어의 명사의 경우 상위어(hypernym), 하위어(hyponym), 등위어(coordinate term), 전체어(holonym), 부분어(meronym)에 대한 의미적 관계가 있다. 본 논문에서는 명사를 기반으로 하는 사전적 의미의 키워드를 추출하기 때문에 워드넷의 명사의 의미적 관계를 통해 키워드의 상하의 관계를 찾아 카테고리 리스트를 만든다.
- 본 논문에서의 핵심 기술은 모바일 디바이스에서 촬영한 사진 속의 아이템을 인식해서 단어로 표현하도록 하는 것으로 이미지를 특정 영역으로 나눈 후 감지할 수 있는 특정 객체에 따라 영역을 인식하고 이미지 내부의 각 객체를 표현하는 단어가 생성하여 자동으로 태깅하고 이미지에 적절한 검색용 키워드로 정렬 및 매칭하는 구조이다.
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