현시대 온라인 사용자들에게 각광받고 있는 형태의 웹기반 서비스의 한 형태인 소셜 네트워크 서비스는 동창모임, 지역모임 등의 다양한 현실 인간관계를 기반으로 한 사용자간의 매칭 기능을 제공하고 있다. 이러한 매칭 기능을 바탕으로 소셜 네트워크 서비스는 개인의 일상을 공유하는 용도로 사용되고 있다. 이와는 별도로 학습관리시스템은 대학이상의 고등교육 현장에서 사용되어 학습자의 학습 내용 및 그에 대한 교수자의 피드백을 주기 위한 용도로 이용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 소셜 네트워크 서비스의 특성과 학습관리 시스템을 융합하여 학교현장 및 평생교육 관점에서 활용 가능한 소셜 네트워크 서비스기반의 사용자 협업형 학습관리시스템의 구조를 제시한다.
본 논문은 비디오 영상에서 내용 기반 검색을 위한 비디오 텍스트를 검출하는 방법을 제안한다. 영어와 달리 한글과 같이 다중 분할된 문자가 포함된 비디오 텍스트를 자동으로 검출하기 위해 형태와 크기 및 위치 정보를 이용하고 이러한 정보들은 K-mean 클러스트링 알고리즘을 이용해 얻어진 템플릿의 형태로 표현 된다. 연결 성분 분석(connected component analysis)방법을 통해 비디오 영상을 분할하고, 잡음을 제거한 후 정확한 문자 성분을 검출하기 위해 클러스터 기반의 템플릿 매칭을 한다. 제안된 방법은 정확도와 에러율에서 기존의 방법보다 효과적 이었다.
본 논문에서는 시계열 매칭 기술을 활용한 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 설계 및 구현한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 스케일된 유사 이미지들을 찾는데 거리 계산이 용이해지고, 인덱스 사용이 가능하여 대용량 데이터베이스 대상의 빠른 검색이 가능해지게 된다. 이를 위해, 기존연구 내용을 기반으로 사용자의 편의를 위해 GUI 환경의 클라이언트-서버 시스템으로 설계 및 구현한다. 먼저, 클라이언트에서는 사용자의 질의 이미지를 시계열로 변환하여 가로 및 세로의 스케일링 팩터구간과 허용치 ${\varepsilon}$과 함께 서버에 전달한다. 서버에서는 클라이언트에서 전달한 값들을 이용하여 범위 질의를 구성하여 이미 구축해놓은 이미지 시계열 데이터베이스의 인덱스를 통해 유사 이미지들을 찾은 후 그 결과 이미지들을 클라이언트로 전달한다. 구현 결과, 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭은 직관적이고 정확한 매칭을 수행하는 것으로 나타났다.
본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.
여러 가지 응용 분야에서 대용량 영상 데이터 베이스가 폭넓게 사용 되면서 전체 데이터베이스를 효율적이고 빠르게 검색하는 것이 절실하다. 가변 블록 크기와 블록 매칭 알고리즘에 의한 내용기반 화상의 검색을 위한 새로운 방법을 보인다. 제안한 방법에는 영상의 색상이나 공간 배치와 같은 가시적인 단서를 찾아서 영상의 특색을 나타내고 있다. 그리고 원하는 유사도에 함당한 검색 횟수에 자동으로 수렴되어 빠른 검색이 이루어진다. 구현된 방식은 약 150개의 영상 데이터 베이스로서 시험했다. 시험 결과 임의 지정한 검색효율 0.65에서 J & V 알고리즘 대비 1.9배 그리고 지정한 고정 블록 크기에 대비하여 1.83배 빠른 검색 시간을 달성함을 보인다.
의미기반 이미지 검색에서의 의미적 내용 인식은 주석 위주의 텍스트 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사하여 쉽게 구현할 수 있으나, 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석 처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 검색할 수 없는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 Ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이, 정보량, 링크 타입, 밀도 등을 고려한 단어간 의미 유사도를 측정하여 패턴 매칭의 문제점을 해결하고자 한다. 또한, 이미지의 컬러 분포 유사도를 측정하여 저차원 특징과 결합한 의미적 이미지 검색이 가능하도록 설계하였다. 제안된 검색 방안에 대해 'Microsoft Design Gallery Live'의 주석을 포함한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존 의미기반 검색 시스템보다 향상된 결과를 확인하였다.
본 논문에서 소개할 온라인 앨범 사이트는 텍스트 기반의 이미지 검색과 색상 기반 검색이 가능한 검색 엔진을 갖추었다. 기존의 검색 엔진들은 매우 단순한 키워드 매칭만을 통하여 이미지를 검색하여 그 결과 이미지와 사용자가 찾고자 하는 이미지 사이의 유사성이 낮은 경우가 많았다. SUMMIT(Sejong University MultiMedia Information Technology)은 등록된 각 사용자에게 개별 공간을 할당하여 사용자가 스스로 원하는 이미지를 업로드하거나 다운로드하게 한다. 또한, 각 사용자는 자신이 구성한 앨범 내에서의 키워드 검색과 내용기반 검색을 수행할 수 있으며 다른 사용자가 공개한 이미지나 시스템 데이터베이스에 저장된 이미지까지 포함한 포괄적인 검색 결과도 획득할 수 있다. 본 시스템은 각 사용자별 페이지 내에서의 검색이 가능하므로 검색의 정확도와 활용도를 높일 수 있다. 사용자는 SUMMIT에 올린 이미지나 타인이 공개한 이미지를 자신 혹은 기타 홈페이지에 직접 하이퍼링크할 수 있으며 어느 페이지에서도 같은 이미지 링크 태그를 사용할 수 있다는 용이함도 취할 수 있다.
본 논문에서는 화상내 객체의 윤곽정보를 얻고 객체내의 선분을 추출하여 이를 인덱싱하고 매칭하는 내용기반 화상정보 검색시스템을 구현하였다. 이를위해 선분추출 방법으로서 기존의 SLHT(Straight Line Hough Transform)의 단점을 개선시켜 FSLHT(Flexible SLHT) 를 제안하고 그 유효성을 입증하였으며, 선분에 의한 화상간의 유사도를 얻기 위해 (DP(Dynamic Programming) 알고리즘을 적용하였다. 윤곽특징을 고려할 때 화상의 윤곽이 잡음에 민감하게 반응하는 문제를 보완하기 위하여 일정간격으로 샘플링한 영역의 대 표값을 윤곽 특징으로 취하였으며, Hough 변환에 의한 선분 추출시 시각적인지에 기반한 방향성을 산출하여 변환함으로써 연속성상실 문제와 시간문제를 보완하였다.
본 논문에서는 내용기반 영상검색 시스템에서 검출 정확성을 개선하기 위한 모양 기반 객체 표현 기법인 골격 나무 구조와 골격 나무 구조에 기반한 검색 기법을 제시한다. 모양의 표현을 위한 새로운 골격 나무 표현 기법은 객체의 모양을 계층적인 나무 구조로 표현한다. 나무 구조에서의 상위 레벨의 노드들은 객체 모양의 대략적인 몸체를 표현하고 하위 레벨의 노드들은 객체 모양의 세밀한 부분을 표현한다. 대부분의 영상 잡음 영향은 하위 레벨의 노드들에 국한되므로 외곽선 잡음의 영향은 하위 레벨에 대한 가중치를 조절하여 감소시킬 수 있다. 두 골격 나무의 유사성은 두 나무의 골격 노드들을 매칭하여 계산된다. 두 골격 노드들의 집합이 표현하는 영역의 유사성 계산을 위해서 Zernike 모멘트 불변량과 Fourier 기술자 불변량의 조합이 사용된다. 검출의 정확도를 다른 유사성 측도와 비교하고 그 결과를 제시하였다. 실험 결과 제안된 검색 기법의 검출 정확도가 증가하였음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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