Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.33
no.2
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pp.235-258
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2002
Since 1991 when the first Web pages wore placed on the internet, information access for numerous Web sites has developed new indexing methods which are different from traditional methods. This paper, as a basic research, deals with Web indexing(Website indexing). Embedded indexing providing basics of Web indexing is examined, and essential META tags used in Web indexing are reviewed in brief. Finally, all the important issues of Web indexing are investigated in detail.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.4
no.1
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pp.13-17
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2012
Indexing allows converting raw document collection into easily searchable representation. Web searching by Google or Yahoo provides subsecond response time which is made possible by efficient indexing of web-pages over the entire Web. Indexing process gets challenging when the scale gets bigger. Parallel techniques, such as MapReduce framework can assist in efficient large-scale indexing process. In this paper we propose PDFindexer, system for indexing scientific papers in PDF using MapReduce programming model. Unlike Web search engines, our target domain is scientific papers, which has pre-defined structure, such as title, abstract, sections, references. Our proposed system enables parsing scientific papers in PDF recreating their structure and performing efficient distributed indexing with MapReduce framework in a cluster of nodes. We provide the overview of the system, their components and interactions among them. We discuss some issues related with the design of the system and usage of MapReduce in parsing and indexing of large document collection.
Currently, contents generated by SNS services are increasing exponentially, as the number of SNS users increase. The SNS is commonly used to post personal status and individual interests. Also, the SNS is applied in socialization, entertainment, product marketing, news sharing, and single person journalism. As SNS services became available on smart phones, the users of SNS services can generate and spread the social issues and controversies faster than the traditional media. The existing indexing methods for web contents have limitation in terms of real-time indexing for SNS contents, as they usually focus on diversity and accuracy of indexing. To overcome this problem, there are real-time indexing techniques based on RDBMSs. However, these techniques suffer from complex indexing procedures and reduced indexing targets. In this regard, we introduce the TK-Indexing method to improve the previous indexing techniques. Our method indexes the generation time of SNS contents and keywords by way of NoSQL to indexing SNS contents in real-time.
The agglutinative nature of Korean language makes the problem of automatic indexing of Korean much different from that of Indo-Eroupean languages. Especially, indexing with compound nouns in Korean is very problematic because of the exponential number of possible analysis and the existence of unknown words. To deal with this compound noun indexing problem, we propose a new indexing methods which combines the merits of the morpheme-based indexing methods and the n-gram based indexing methods. Through the experiments, we also find that the best performance of n-gram indexing methods can be achieved with 1.75-gram which is never considered in the previous researches.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.10
no.1
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pp.97-124
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1993
This study was undertaken in order to develop practical automatic indexing techniques suitable for Korean natural language texts. It has taken a modest step toward this goal by developing an automatic syntactico-statistical indexing method and evaluating the method by comparing the resutls with manual indexing. For this experimental study, the Korean text database was constructed manually based on 300 abstracts covering business subject. The experimental results showed that the performance of the automatic syntactico-statistical indexing system was comparable to that of other studies which have compared automatic indexing with manual indexing.
In huge video databases, the effective video content indexing method is required. While manual indexing is the most effective approach to this goal, it is slow and expensive. Thus automatic indexing is desirable and recently various indexing tools for video databases have been developed. For efficient video content indexing, the similarity measure is an important factor. This paper presents new similarity measures between frames and proposes a new algorithm to index video content using Kullback-Leibler distance defined between two histograms. Experimental results show that the proposed algorithm using Kullback-Leibler distance gives remarkable high accuracy ratios compared with several conventional algorithms to index video content.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.3
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pp.10-14
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2006
To effectively manage a very large amount of music data, we need an indexing technique based on audio features. But the indexing techniques for audiofeatures have not been studied completely. In this paper, we describe a content-based music information retrieval technique for audio features using the TIP-indexing file. In addition, we develop and experiment the TIP-indexing files using various blocking factors to present performance comparisons for effective indexing. Experimental results show the effectiveness of the proposed techniques.
Color 이미지 데이터 베이스로부터 원하는 이미지를 찾아내는 방법으로 image indexing에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 image indexing의 한 방법인 color indexing을 이용하여 이동 로봇의 위치 추정 문제를 해결하고자 한다. Color indexing은 영상의 color 분포를 분석하여 원하는 이미지를 찾아내는 기법으로 로봇은 사전에 저장되어 있는 주변 환경에 대한 모델 이미지들로부터 현재 입력되는 영상과 가장 가까운 이미지를 찾아낸다. 또한 로봇은 찾아진 영상을 이용하여 사전에 저장되어 있는 지도상에서의 자신의 위치를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 일반적으로 로봇이 작업하는 환경의 조명 상황이 일정하지 않음을 고려하여 다양한 조명 상태에 대하여 여러 가지 color indexing 알고리즘을 적용하여 실험하였으며 matching된 이미지를 이용하여 지도상에서의 로봇의 위치를 추정하는 구체적인 방법을 제시하고 실험을 통하여 타당성을 검증하였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.315-325
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1999
Indexing techniques for distributed resources have much effect on an information service system based on distributed environment like digital library. There is a centralized indexing technique, a distributed technique, and a mixed technique for distributed indexing techniques. In this paper, we propose new distributed indexing technique using EIF(extended Inverted File) structure that mix the centralized technique and t도 distributed technique. And we propose management techniques using EIF structure and retrieval technique using EIF structure. This distributed indexing technique proposed is able to fast process retrieval request and reduce network overload and select servers relevant to query terms. This paper investigated performance of a proposed distributed indexing technique.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.177-179
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1999
We present a simple and efficient spatial object indexing scheme based on the minimum bounding rectangles (MBR) of the objects for use in applications in geographic information system (GIS). We also provide the rationale behind the simple indexing scheme instead of other complex hierarchical indexing approaches such as the R-tree and its variants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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