본 연구에서는 다음과 같은 3년 동안의 학제간 체계를 갖춘 연구 내용을 다룬다. 1차년도에는 유니모달(uni-modal) 검색기술을 개발한다. 1) 소셜 네트워크 모델링 및 링크 DB 구축을 수행한다. 2) 텍스트 기반 대표 태그 추출 및 태그 DB 구축을 수행한다. 3) 이미지에 대한 학습기반의 시각적 개념 인식 기술(learning-based visual concept detection)을 개발한다. 2차년도에는 1차년도의 유니모달 기술을 기반으로 하여 멀티모달(multi-modal) 검색 기술을 연구한다. 4) 텍스트 및 링크 정보에 기반한 대표 태그 추천을 수행한다. 5) 소셜미디어 사용자 글로벌 랭킹을 수행한다. 6) Knowledge transfer기반 멀티모달 시각적 개념 인식 기술을 개발한다. 3차년도에는 2차년도의 기술들을 적응적으로 통합한 멀티모달 통합검색 기술을 연구한다. 7) Learning-to-Rank 기반의 태그 보편성(tag commonness), 링크 강도(link strength), 이미지 집중도(image concentration) 측정도구를 개발한다. 8) 네이버 블로그 대상 통합 검색 프레임워크를 구축하고 성능평가와 개선을 수행한다.

본 연구의 궁극적인 목표는 대규모의 웹커뮤니티 내에서 사용자 간에 존재하는 사회적 관계성에 대한 분석 기법을 적용함으로써, 웹커뮤니티 내의 영향력이 높은 전문가 사용자를 발견하고, 이들 간에 형성된 클러스터를 효율적으로 브라우징하는 기술을 개발하는 것이다. 본 연구의 핵심 내용은 - 통계적 특징 정의- 사회적관계성 기반 특징 정의- 사용자랭킹 User St...