동영상의 데이터베이스에서 원하는 영상검색을 위해 히스토그램을 이용한 알고리즘이 널리 사용되었다. 본 논문에서는 HVS(Human Visual System)의 특성을 이용한 히스토그램 알고리즘을 제안하였고 또한 기존의 알고리즘과 제안한 알고리즘의 성능을 분석하여 성능이 우수한 알고리즘을 제안한다.
사용자들은 웹 콘텐츠의 세부 내용단위인 메뉴, 로그인, 뉴스, 동영상 등 다양한 아이템에서 자신이 홍미있는 아이템을 찾아 읽고 아이템에 연결된 하이퍼렁크를 클릭한다. 모바일 디바이스처럼 작은 스크린에서는 데스크탑 기반의 웹 콘텐츠를 동시에 보여주기 힘들어 사용자는 좌우 또는 상하 스크롤링을 통해 아이템을 찾아 헤매는 검색의 불편함이 발생한다. 사용자가 자주 사용하거나 또는 원하는 아이템을 찾아 먼저 표현하여 모바일 인터페이스 조작의 불편함을 감소시킬 수 있다. 그러기 위해 웹 콘텐츠는 세부 내용단위인 아이템 별로 세그먼트되어야 한다. 기존 대부분의 세그먼트 알고리즘들은 웹 콘텐츠의 HTML 코드와 모바일 사이즈에 기반하여 세그먼트하고 있어 다양한 아이템들이 구조적으로 더욱 복잡하게 형성되고 있는 현대의 웹 콘텐츠에서 내용 단위인 아이템 블록으로 세그먼트하는데 여러 어려움이 있다. 본 논문에서는 데스크탑 웹 콘텐츠에서 내용 단위에 기반한 아이템 블록 추출을 위한 세그먼트 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 영역병합 방법을 이용한 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 영상 분할 전단계에서 비선형 필터링 방법을 이용한 평활화와 채도 강화 및 명도 평균화를 수행하여, 영상 내 존재하는 비균질성을 줄이고, 칼라 히스토그램의 zero-crossing 정보를 이용한 비균일 양자화를 수행하여 유사한 칼라성분을 가지는 영역들을 분할하였다. 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지를 이용하여 분할된 초기 영역의 윤곽성분 강도를 측정하였고, 이를 통해 병합 후 후보영역을 선정하였다. 영역병합을 위한 영역간 유사도 측정은 R, G, B 칼라성분의 유클리디안 거리를 측정하여 수행하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 불규칙한 광원으로 불필요한 영역이 분할되는 것을 줄일 수 있었고, 이를 실험을 통해 입증하였다.
본 논문은 이미지에서 Quadtree를 이용한 색상-공간 특징 추출과 이미지 내에 포함되어 있는 객체의 MBR(Minimum Boundary Rectangie)을 구하여 질감 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 이미지로부터 DC 이미지를 만들고 색상 좌표계를 변환한 후, Quadtree를 이용하여 영역을 분할한다. 영역의 분한 기준은 제안된 조건에 의하여 이루어지며, 각 분할된 영역으로부터 대표 색상을 추출한다. 그리고, 이미지 분할(segmentation)을 통하여 각 이미지의 객체, 객체를 포함한 배경, 또는 일부 배경의 MBR을 구하고, 제안된 알고리즘에 의하여 검색된 MBR의 웨이블릿 계수(wavelet coefficients)를 계산한다. 이 계수들이 MBR의 질감 정보가 되며, 추출된 색상-공간 정보와 질감 정보를 이용하여 제안된 유사도 계산 방법을 통하여 결과를 나타내게 된다. 제안된 방법은 원 이미지(original image)에 비해 특징 정보의 저장 공간을 53% 감소시켰으며, 성능은 유사하게 나타났다. 그리고, 질감 정보를 추가함으로써, 색상-공간 특징의 단점인 객체 정보의 손실을 보완하였고, 질의 이미지의 객체를 포함한 검색 결과를 보였다.
최근 휴대폰 카메라로 촬영한 영상을 입력으로 사용하는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 와인라벨의 문자를 인식한 후, 데이터베이스내의 와인이미지들 중에서 입력 와인라벨 이미지와 유사한 순서대로 사용자에게 보여주는 시스템을 제안한다. 이미지의 유사도 계산을 위해 본 논문에서는 이미지의 각 영역별 대표색상, 텍스트 영역의 텍스트 색상과 배경색상, 그리고 특징점의 분포를 특징으로 사용한다. 이미지의 색상차를 계산하기 위해 RGB색상을 CIE-Lab색상으로 변환하여 사용하고, 특징점은 해리스코너 검출 알고리즘을 사용하여 추출한다. 각 셀의 대표 색상차와 텍스트 색상차 및 배경 색상차는 가중치를 적용하여 색상차 유사도를 계산하고 색상차 유사도와 특징점 분포 유사도를 정규화하여 최종 이미지 유사도를 구한다. 본 논문에서는 입력 이미지와 데이터베이스내의 이미지 간의 유사도를 계산하여 유사도 순으로 사용자에게 검색 결과를 보여줌으로써 검색 결과로부터 다시 최대 유사 와인라벨을 수동으로 찾는 노력을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 압축된 비디오 신호의 움직임 벡터 및 DCT 계수로부터 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 움직임 객체 추출에 관한 기술은 내용 기반 검색, 타겟트래킹 등 다양한 분야에서 필요로 한다. 움직임 객체 블록의 추출을 위해서 움직임 벡터와 DCT계수 가 선택적으로 이용되는 2-모드 방식의 기법이 제시된다. 또한, 제시된 기법은 DCT 변환 영역상의 계수들만을 이용하기 때문에 완전히 복호화된 정보를 필요로 하지 않는 장점을 갖는다. 제시된 기법을 바탕으로 몇 가지 테스터 영상에 대해 모의 실험을 실시한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용을 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 용용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개 변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다.
최근 휴대폰, 스마트폰, PDA와 같은 모바일 기기로 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있게 되었다. 이에 모바일 기기로부터 수집된 정보를 토대로 개인의 일상을 검색 및 요약하는 서비스에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 이전 연구에서 개발된 라이프 브라우저를 소개하고, 이전 연구에서 확장된 내용으로 LPS 서버와 GPS 위치 보정을 추가로 설명하며, LPS 성능 평가 및 키워드 확장 검색에 대한 평가 실험 결과를 보인다. 라이프 브라우저는 모바일 기기에서 수집된 개인 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 해주고, 개념 네트워크를 이용하여 일반 상식으로부터 단편적인 키워드에 관련된 정보를 검색하는 기능을 지원한다. 사전 지식을 통해 설계된 베이지안 네트워크를 이용하여 확률적으로 연관성이 있는 장소를 검색할 수 있는 기능도 지원한다 실험에서는 실제 사용자를 대상으로 수집한 정보를 라이프 브라우저를 통해 시각화 하였으며, LPS 서버를 사용할 경우에 더 정확한 결과를 보일 수 있다는 점과 사용자 질의어의 개념을 개념 네트워크와 베이지안 네트워크로 확장하여 검색한 경우 더 유용한 결과를 보임을 확인하였다.
최근 지리정보시스템, 움직임 객체관리시스템, 동영상/이미지 내용기반 검색시스템, 시계열 데이터베이스시스템과 같이 다차원 데이터를 이용하는 응용에 대한 관심이 고조되고 있다. 이 논문은 다차원의 특징벡터를 벡터 근사치로 표현한 후 색인 트리를 구성하여 검색의 효율을 높이는 VA(vector approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 전체적인 색인구조의 저장공간을 줄이기 위해서 VA-파일의 벡터 근사치 개념을 이용하여 데이터량이 증가해도 검색 성능이 저하되지 않도록 하는 트리 형태의 구조를 갖는다. VA-트리는 MBR 기반의 색인구조이지만 MBR 간에 겹침이 발생하지 않는 분할방법을 사용하여 검색 효율을 높인다. 제안하는 색인구조와 기존의 여러 다차원 색인구조와의 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수함을 보인다.
내용기반 검색을 위한 비디오 데이터 장면전환 검출에서 점진적인 전환을 검출하는 것은 갑작스런 전환을 검출하는 것에 비해 일반적으로 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 가변형 동적 임계값과 가장 최근에 검출된 컷 프레임과 현재 프레임간의 특징값 차이인 컷 프레임 차를 이용하여 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 찾아내는 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 점진적인 전환이 갖는 특성과 수학적 모델을 제시하고 컷 프레임 차를 이용하여 점진적인 전환을 검출할 수 있음을 보인다. 그리고 이를 바탕으로 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 함께 검출할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 동영상 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 제안하는 기법이 점진적인 전환 효과의 종류에 종속적이지 않으며 적은 연산 비용으로 쉽게 점진적인 전환 유무를 검출 할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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