내용기반 이미지검색을 위한 기존의 색인구조들은 데이터 객체들을 대표하는 특성들이 증가함에 따라 검색시간 또는 공간요구량이 지수 함수적으로 증가하게 되는 문제점이 있다. 본 논문은 내용기반 이미지검색을 위한 기존의 색인구조들을 분석하여 새로운 색인구조가 갖추어야할 요구조건을 제시한 후, 제시된 요구조건들을 만족하는 새로운 색인구조 CIR-트리를 제안한다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 실험을 통하여 색인구조들에 관한 성능을 여러 환경에서 비교하고 분석한다. 이를 통해 제안된 CIR-트리가 기존의 색인구조들에 비해 고차원에 적합하면서 검색시간과 저장공간면에서 성능이 우수함을 보인다.
대용량 문서에 대한 키워드 검색을 위해 역파일(inverted-file) 색인 기법이 널리 쓰이고 있다. 역파일 색인 기법을 구현함에 있어 고려되어야 할 점은 키워드 검색 처리 시에 디스크 사용을 최소로 할 수 있는 방법이다. 크기가 작은 역파일이라면 디스크 I/O 사용도 작고 필요시 역파일을 메모리에 적재하여 둠으로써 디스크 사용을 크게 줄일 수 있다. 하지만, 웹 검색이나 규모가 큰 도서관 시스템에서와 같이 색인 데이터 크기가 매우 큰 경우 역파일을 읽는 디스크 비용이 급격히 증가할 수 있다. 본 논문에서는 매우 큰 크기의 역파일을 사용하는 검색 환경에서 디스크 사용을 최소로 할 수 있는 역파일 구조를 제안한다. 제안된 구조는 질의 처리 과정을 고려해 계층 구조로 설계되며 실제 상용 시스템에 적용되어 안정성 및 성능을 입증했다.
최근 다양한 응용 분야에서 이동 객체의 현재 위치를 기반으로 미래 위치를 검색하기 위한 필요성이 증가되고 있다. 이와 함께, 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가되고 있다. 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 위치를 검색하는 과정에서 불필요한 노드의 확장을 유발시켜 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체의 이동성을 고려한 공간 분할 방식의 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 노드의 오버플로우를 처리하기 위해 형제 노드와 병합 분할을 수행하고 형제 노드와 병합을 수행하여 오버플로우를 처리할 수 없을 경우에는 이동성을 고려하여 분할을 수행한다. 제안하는 색인 구조는 분할된 영역들 사이에 겹침 영역이 발생하지 않으며 속도, 이동 객체가 노드의 영역을 벗어나는 시간, 노드의 갱신 시간과 같은 파라미터를 고려하여 분할 위치를 판별한다. 중간 노드에서는 공간 분할 방식의 색인 구조에서 발생하는 연속 분할을 방지하기 위한 분할 위치를 판별한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 이동 객체에 대한 검색 성능을 비교 분석한다. 성능 평가 결과 제안하는 색인 구조는 현재 위치 검색에 대해서는 $17%{\sim}264%$ 그리고 미래 위치 검색에 대해서는 $107%{\sim}19l%$ 성능 향상을 나타낸다.
정보화 시대에 범람하는 정보들 중 원하는 정보를 빠르고 정확하게 검색할 수 있도록 도와주는 정보검색 시스템의 중요성이 대두 되고 있다. 정보 검색 시스템의 한 축을 담당하는 색인어 추출기는 보통 형태소 분석을 통하여 작성이 되지만 색인어 추출만을 위하여선 불필요한 작업들이 있는 것이 사실이다. 그래서 이 논문에서는 미리 정의된 색인어 리스트를 가진 사전을 이용한 색인어 추출 시스템을 제안하고 그에 맞는 데이터 구조들을 분석하여 성능 비교를 하였다.
이동체 데이터베이스를 위한 과거 궤적 색인으로 R-tree계열이 많이 사용된다. 그러나 R-tree계열의 색인은 공간 근접성만을 고려하였기 때문에 동일 궤적을 검색하기에는 많은 노드 접근이 필요하다. 이동체 색인의 검색에서 영역 질의와 궤적 질의는 공간 근접성과 궤적 연결성과 같이 상반된 특징으로 인하여 함께 고려되지 않았다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드 간의 심한 중복과 사장 공간(Dead Space)을 줄여야 하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보존이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree 기반의 색인 구조에서 새로운 분할 정책을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 노드 분할 정책은 궤적 클러스터링을 위한 동일 궤적을 그룹화해서 분할하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 본 논문에서는 R-tree기반의 색인 구조에서 변경된 분할 정책을 구현하고, 실험 평가를 수행한다. 이 성능 평가를 통해서 검색성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 특정한 객체의 색 분포 모델링으로부터 얻어지는 가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상공간 분포특성을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 특정한 객체의 예로 사람 얼굴을 선택했고, 그것의 색 분포를 u*-v* 색도 공간에서 모델링 했으며, 모델의 정규화된 부피를 균등 양자화된 색도 공간의 각 빈(bin)의 히스토그램 값에 대한 가중치로 결정하고, 결정된 가중치를 히스토그램 정합 과정에 적용하였다. 또한 색 히스토그램 값이 큰 특정한 수의 빈으로 정의되는 지배적인 색의 영상 공간 분포를 가중 색 히스토그램과 함께 유사성의 측정기준으로 사용하였다. 제안한 검색 방법을 500여개의 영상에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 얼굴을 포함하는 영상을 질의로 주었을 때 얼굴을 포함하는 영상을 우선적으로 찾는데 효과적임을 확인하였다.
멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 둥의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file둥과 같이 벡터 근사에 기반 한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이터베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화 된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.
고차원 데이터 공간에서의 효과적인 검색을 위해 최근 VA-file[1], LPC-file[2] 등과 같이 벡터 근사에 기반을 둔 필터링 색인 방법들이 연구되었다. 필터링 색인 방법은 벡터를 근사한 작은 크기의 색인 정보를 사용하여 근사 거리를 계산하고, 이를 사용하여 질의 벡터와 유사하지 않은 대부분의 벡터들을 빠른 시간 안에 검색 대상에서 제외한다. 즉, 실제 벡터 대신 근사 벡터를 읽어 디스크 I/O 시간을 줄여 전체 검색 속도를 향상시키는 것이다. 하지만 VA-file 이나 LPC-file은 근사 거리를 구하는 방법이 순차 검색과 같거나 복잡하기 때문에 검색 속도 향상 효과가 그리 크지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 근사 거리 계산 시간을 줄이기 위하여 새로운 비트맵 색인 구조를 제안한다. 근사 거리 계산속도의 향상을 위하여, 각 객체의 값을 특성 벡터 공간상의 위치를 나타내는 비트 패턴으로 저장하고, 객체 사이의 거리를 구하는 연산은 실제 벡터 값의 연산보다 속도가 훨씬 빠른 XOR 비트 연산으로 대체한다. 실험에 의하면 본 논문이 제안하는 방법은 기존 벡터 근사 접근 방법들과 비교하여 데이터 읽기시간은 더 크지만, 계산 시간을 크게 줄임으로써 전체 검색 속도는 순차 검색의 약 4배, 기존의 방법들보다는 최대 2배의 성능이 향상되었다. 결과적으로, 데이터베이스의 속도가 충분히 빠른 경우 기존의 벡터 근사 접근법의 필터링을 위한 계산 시간을 줄임으로써 더욱 검색 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인할 수 있다.
KDB-트리는 다차원 데이터를 검색하기 위한 전통적인 색인 기법이다. 많은 연구에서 낮은 저장 공간 사용과 검색 성능이 KDB-트리군의 두 병목현상이라고 언급되고 있다. 데이터 삽입 순서와 데이터의 편향으로 인한 불필요한 공간 분할이 그 원인이다. 본 논문에서는 편향 데이터를 효율적으로 처리하고, 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 색인 구조인 $KDB_{CS}^+$-트리를 제안한다. $KDB_{CS}^+$-트리는 분할 정보를 비트벡터로 표현하는 압축 기법과 노드의 그룹화를 통한 포인터 제거 기법을 활용하여 중간 노드의 팬-아웃을 증가시키고, 중간 노드의 엔트리를 계층적으로 표현함으로써 중간 노드의 사용율을 높인다.
인터넷의 양적 질적 성장을 통해 인터넷상에 존재하는 웹 문서의 숫자는 엄청난 속도로 증가하여 왔다. 이러한 방대한 웹 문서를 대상으로 한 검색 방법은, 지금까지 일반적으로 텍스트 기반의 방법이 주류를 이루어 왔다. 그러나 웹 문서는 멀티미디어 형태로 존재하며 텍스트, 이미지, 동영상, 컴퓨터 그래픽 둥 다양한 미디어들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 인터넷에 존재하는 웹 문서를 대상으로 내용 기반 이미지 검색방법을 제시한다. 내용기반 웹 이미지 검색 시스템은 웹 상의 텍스트 기반의 기존 상용 검색엔진을 이용하여 주요 검색어에 대한 이미지를 수집하는 웹 이미지 수집기와 수집된 이미지에 대해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 데이터베이스에 색인하는 데이터베이스 불리기(population), 그리고 내용 기반 이미지 검색엔진으로 구성된다. 사용자는 장르, 주제 및 주요단어에 의해 분류되어 데이터베이스에 색인된 웹 이미지를 대상으로 검색이 가능하다. 이는 웹 문서를 직접 대상으로 한 특정 단어에 대한 내용 기반 이미지 검색이 가능하며 검색이 데이터베이스를 대상으로 이루어지기 때문에 빠른 검색 속도를 얻을 수 있으며, 또한 기존 웹에서 제공되는 텍스트 기반의 상용 검색엔진을 이용하여 주요단어에 대한 웹 이미지를 수집하여 색인하기 때문에 별도의 텍스트 검색엔진 구현을 필요로 하지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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