효율적인 비디오 검색과 브라우징을 위해서는 비디오를 장면 단위로 나누는 비디오 분할과 더불어 분할된 비디오 셧을 대표하는 프레임을 군집화하는 기술이 필요하다. 이는 내용 기반 비디오 검색 및 브라우징의 바탕이 되는 핵심 기술로써, 국내외적으로 많은 연구가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 주파수 정보를 이용한 대표 프레임 군집화 방법을 제안하고 실험 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 방법에서는 웨이블렛 변환을 통하여 대표 프레임의 주파수 정보를 구한 후, 고주파 영역과 저주파 영역에 가중치를 두어 대표 프레임을 군집화 하였다. 제안된 방법을 드라마 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과 군집화의 정확도가 우수할 뿐 아니라 군집화 정도를 조절할 수 있어 다양한 수준의 군집화를 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.
오늘날 웹의 비약적인 성장으로 텍스트, 이미지, 비디오, 그리고 사운드 등의 다양한 데이터 형식의 많은 정보가 축적되었으며 날마다 늘어나고 있다. 이들 정보의 효율적 검색을 위해 많은 연구가 이루어졌으며, 특히 텍스트 문서의 효율적인 검색을 위해 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등이 제안되었다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 문서의 특징을 정확하게 반영할 수 없고, 의미적 검색이 이루어지지 않는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 문서를 미리 분류하는 기존의 방법을 개선하기 위해, 사용자가 원하는 문서와 비슷한 문서를 의미적으로 찾아내기 위한 방법을 제안한다. 본 방법론은 문서의 내용을 의미적인 계층으로 표현하고 중요 도메인에 가중치를 두어 각 문서들의 계층들의 도메인 비중과 도메인 내의 개념 일치도를 이용하여 문서들 간에 유사도를 구한다.
효율적인 데이타마트 정보의 축척과 질의 정보 추출을 위한 연관 마이닝 방법을 적용하여 검색 속도를 빠르게 할 수 있도록 테이블을 생성하고 고객의 속성별 가중치와 선호기준을 입력받아 선호 점수를 계산하여 점수가 높은 과목을 우선적으로 검색할 수 있도록 기존 연관 알고리즘에서 사용한 단일 항목 입력 데이터 구조를 확장하여 다중 항목 연관 알고리즘(Multiple Item Association Mining : MIAM)을 이용하여 생성된 연관 검색 유형 테이블을 데이터베이스캐시화를 설계하였다. 동일한 알고리즘에서도 데이터베이스캐시 시스템을 적용한 시스템의 질의 처리 수행속도가 우수성을 이용하여 설계함으로써 효율적인 웹 서버 기능을 수행할 수 있음과 동시에 데이터베이스 캐싱의 주요 이점인 효율성 증대, 속도 향상, 비용절감의 효과를 얻을 수 있으므로 연구 설계하였다.
본 서비스는 문서 내의 가중치를 분석하여 키워드와 관련된 순서대로 정렬하여 판례/법률 검색의 정확도를 향상할 것을 제안한다. 상용화된 다른 판례/법률 관련 서비스의 경우, 키워드 검색을 통해 자신의 사례를 검색할 때, 요약된 정보가 없거나 너무 짧아 사용자가 원하는 판례/법률 결과를 얻을 수가 없어 본 서비스를 기획하게 되었다.
기존의 XML 문서나 다른 문서는 단어를 중심으로 분석이 진행되었다. 이는 형태소 분석기를 활용하여 구현이 가능하나 문서 내에 기재되어 있는 많은 단어를 분류할 뿐 문서의 핵심 내용을 파악하기에는 어려움이 있다. 사용자가 문서를 효율적으로 이해하기 위해서는 주요 단어가 포함되어 있는 문단을 추출하여 사용자에게 보여주어야 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 정규화 된 XML 문서 내에 키워드를 검색하고 사용자가 입력한 키워드들이 포함되어 있는 문단을 추출하여 사용자에게 보여준다. 그리고 검색에 사용된 키워드들의 빈도수와 가중치를 사용자에게 알려주고 추출한 문단의 순서와 중복 제거 기능을 통해 사용자가 문서를 이해하는데 발생할 수 있는 오류를 최소화하였다. 제안하는 시스템은 사용자가 문서 전체를 읽지 않고 문서를 이해할 수 있게 하여 문서를 이해하는데 필요한 시간과 노력을 최소화할 수 있을 것으로 사료된다.
검색엔진을 사용해 질의를 입력 후 사용자가 원하는 정보를 얻을 때까지의 검색 결과정보의 탐색 범위에 대해 설문한 연구 보고서에 검색 결과정보의 첫 페이지만 보는 사용자가 설문인원의 41%를 차지했고, 상위 3페이지만 사용하는 사용자는 88%에 달한다고 하였다. 따라서 검색결과의 상위순위는 사용자의 정보 존재여부를 판단하는 중요한 척도가 된다. 또한 인터넷의 방대한 정보로 인해 정보 홍수에 빠진 사람들은 정보에 대한 까다로운 요구를 하고 있다. 이를 테면 개인화 또는 맞춤화된 정보를 제공 받기를 원하고 있다. 정보검색시 대다수의 사용자들은 질의의 길이를 2단어 이하의 키워드를 사용하여 질의가 특정한 토픽을 지향하도록 하고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 연관규칙을 적용 사용자 프로파일 DB내 질의에 대한 사용자 질의패턴을 분석하여 '분석 Agent' 통한 연관 질의 리스트를 생성하고 '추천 Agent'는 사용자들의 취향변화 즉 시간에 따라 변하는 관심영역 또는 사용자 질의 변화에 대해서 날짜별 가중치를 부여하여 사용자와 상호교류를 통해 사용자에게 맞춤형 질의를 추천하는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 동영상 내용 기반 검색을 위한 표준 인덱스인 color layout descriptor(CLD)에 기반한 새로운 장면전환검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상을 $8{\times}8$ 블록으로 나누고, 그 블록을 대표하는 대표컬러를 선택하여 DCT 변환 후 추출된 DC, AC 계수에 가중치를 부여한 다음 슬라이딩 윈도우를 적용시켜 장면 전환을 검출한다. 이러한 방법은 영상의 전체적인 특성과 국부적인 특성을 동시에 반영하므로, 조명변화나 물체의 움직임에 민감했던 기존 대표적인 방법인 히스토그램 기반 방법과 에지 변화율을 이용한 방법들이 가지는 문제점을 보완할 수 있다. 또한 제안한 방법은 비디오 검색을 위한 MPEG-7 의 검색 서술자 중의 하나인 CLD를 이용하는데 이러한 CLD 는 컬러의 공간적 분포를 잘 설명하므로 MPEG-7 을 위한 검색 서술자에 적합한 장면전환검출 및 검색이 이루어질 수 있다. 제안한 방법을 실험한 결과 기존의 방법보다 장면전환 검출율이 높게 나타났다.
RFID 시스템에서 태그를 부착한 객체의 위치를 추적하는 응용이 중요하며 태그 위치를 추적하기 위한 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 태그 궤적의 저장 및 검색을 빠르게 처리 할 수 있는 색인이 필요하다. 기존의 시공간 기반 이동체 색인과는 달리 태그 위치 색인은 태그 식별자(tid), 리더 식별자(rid), 시간(time)을 도메인으로 가진다. RFID 환경에서는 태그 위치 색인의 rid 와 tid 도메인의 크기가 크고 한쪽 도메인으로 불균등한 영역 질의의 발생이 빈번하다. 따라서, 최소 면적 확장 정책에 따른 기존의 이동체 색인의 삽입 기법을 태그 위치 색인에 그대로 적용했을 경우 질의 영역과 생성된 노드 간의 겹침이 심하게 되어 색인 검색 비용이 증가하는 문제가 발생한다. 논문에서는 R$^{\ast}$-tree 의 삽입 정책을 따르는 태그 위치 색인의 삽입 방법으로 불균형 확장 정책을 제안한다. 제안한 삽입 정책은 둘레길이에 가중치를 부여하는 방법이며 이러한 정책을 사용함으로써 불균등한 질의 영역으로 인해 발생하는 질의 영역과 노드간의 중첩을 최소화하여 검색 시 노드 접근 횟수를 줄인다. 또한 실험을 통하여 기존 삽입 방법인 최소 면적 확장 정책의 삽입 비용과 검색 비용을 비교하였으며 그 결과 불균등한 질의 영역을 가지는 RFID 환경에서 삽입 및 검색 비용을 줄여 성능을 향상시켰다.
이 논문은 사용자의 쿼리와 사용자의 행동양식을 바탕으로 상대네트워크를 구축함으로써 개인화된 논문검색 시스템을 모델링한 것이다. 제안하는 시스템은 사용자가 검색한 논문에서 키워드의 빈도수를 분석하여 개인적 상대네트워크를 구축하게 되는데, 이 네트워크는 다운로드, 열기, 삭제 등과 같은 사용자의 행동으로부터 키워드간 가중치를 조정을 함으로써 구축된다. 시스템의 성능평가를 위해 수원대학교에 있는 100명의 사용자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 성능이 우수하여 사용자 만족도가 높게 나타남을 알 수 있었다
사용자 입력 질의와 웹 문서에 포함된 단어들의 형태적 일치를 검사하여 관련 문서를 검색하는 검색엔진은 사용자의 개인별 관심 분야를 반영하는 검색 결과를 생성하기 어렵다. 본 논문에서는 개인별 관심사를 파악하여 질의 의도에 적합한 내용의 문서를 검색하는 개인화된 웹 검색 방법을 제안한다. 개인화 검색의 성능은 사용자의 개인적 관심사를 정확하게 표현하는 우수한 사용자 프로파일을 생성하는 전략에 좌우된다. 본 연구에서 개인 프로파일은 사용자가 최근 입력한 질의어들과 검색에서 클릭했던 문서들에 나타나는 주제어들이 출현 빈도를 반영한 가중치와 함께 등록된 데이터베이스이다. 특히 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해 워드넷을 기반으로 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 기존 웹 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위재계산 모듈을 추가하는 확장모듈을 구축하여 비교 실험하였으며, 본 연구의 방법을 적용한 개인화 웹 검색의 결과는 특히 10위 이내 상위의 결과 문서들에 대해 92%의 정확률과 82%의 재현율을 보여 향상된 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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