When creating annotation information in a free~form environment, ambiguity arises during the analysis stage between geometric information and the annotations. This needs to be resolved so that the accurate creation of annotation information in a free-form annotation environment is possible. This paper identifies and analyzes the ambiguities, specifying methods that are tailored to each of the various contexts that can cause conflicts with free-form marking in a XML-based annotation environment. The proposed general method is based on context which includes various textual and structure information between free-form marking and the annotations themselves. The context information used is expressed in XML based DTD, within the paper. The results are printed and shared through a system specifically implemented for this study. The results from the implementation of the Proposed method show that the annotated areas included in the free-form marking information are more accurate, achieving more accurate exchange results amongst multiple users in a heterogeneous document environment.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.602-606
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2001
전자책은 기존 종이 문서에 비하여 다양한 기능 및 장점을 제공할 수 있기 때문에 현재 다양한 연구 및 서비스가 제공되고 있다. 또한 전자책 환경에서의 정보 공유 및 검색과 같은 다양한 활용을 위해서는 반드시 Annotation 지원이 가능하여야 하며 이에 대한 정확한 Annotation 정의가 요구된다. Annotation이란 일반적으로 문서의 주제 및 내용에 관한 해설, 설명, 그리고 강조를 목적으로 추가되는 문장 또는 텍스트를 의미한다. 그러나 기존 전자책 환경에서의 Annotation과 관련된 연구에서는 이에 대한 심도있는 연구 결과가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 전자책 환경을 위한 Context 기반 Annotation Modeling을 정의하고 이를 활용한 인터페이스를 제안한다. 현재 전자책 환경은 대부분 XML에 기반하고 있으며 이에 본 논문에서는 구조정보와 컨텐츠, 그리고 Annotation간의 관계 및 이를 활용하기 위한 모델링을 제시한다. 또한 모델링 정보를 이용한 다양한 장점 및 환용이 가능한 시스템을 구현하였다. 그 결과 본 연구에서는 기존 연구와는 달리 Context 기반 Annotation의 정확한 정의가 가능하며 이를 활용한 다양한 기능을 제공하는 동시에 앞으로의 응용 가능성을 제시하고 있다.
In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic- based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we design the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.4
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pp.95-102
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2004
In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic-based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency md requires many efforts of system administrator or annotator because of imperfect automatic processing. In this paper, we propose semantics-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method and optimized comparison area extracting that propose. Therefore, we propose the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantics-based retrieval.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.298-300
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2002
시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는데 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Annotation Editor를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 수정하고 RDF Store로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 수동으로 RDF 메타데이타를 입력할 수 있다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색 시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.6
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pp.1129-1133
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2006
In this thesis, we propose a semantics-based video retrieval system which supports semantics-retrieval for various users of massive video data. Proposed system automatically processes the extraction of contents information which video data has and retrieval process using agent which integrate annotation-based retrieval and feature-based retrieval. From experiment, the designed and implemented system shows increase of recall rate and precision rate for video data scene retrieval in performance assessment.
Various documents, images, videos and other materials on the web has been increasing rapidly. Efficient search of those things has become an important topic. From keyword-based search, internet search has been transformed to semantic search which finds the implications and the relations between data elements. Many annotation processing systems manipulating the metadata for semantic search have been proposed. However, annotation data generated by different methods and forms are difficult to process integrated search between those systems. In this study, in order to resolve this problem, we categorized levels of many annotation documents, and we proposed the method to measure the similarity between the annotation documents. Similarity measure between annotation documents can be used for searching similar or related documents, images, and videos regardless of the forms of the source data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.3
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pp.99-105
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2000
Video has become an important element of multimedia computing and communication environments, with applications as varied as broadcasting, education, publishing, and military intelligence. The necessity of the efficient methods for multimedia data retrieval is increasing more and more on account of various large scale multimedia applications. According1y, the retrieval and representation of video data becomes one of the main research issues in video database. As for the representation of the video data there have been mainly two approaches: (1) content-based video retrieval, and (2) annotation-based video retrieval This paper designs and implements a video retrieval system for using semantic-based annotation.
Image retrieval system should be construct for searching fast, efficient image be extract the accurate feature information of image with more massive and more complex characteristics. Image retrieval system are essential differences between image databases and traditional databases. These differences lead to interesting new issues in searching of image, data modeling. So, cause us to consider new generation method of database, efficient retrieval method of image. In this paper, To extract feature information of edge using in searching from input image, we was performed to extract the edge by convolution Laplacian mask and input image, and we implemented the annotation-based and content-based image retrieval system for searching fast, efficient image by generation image database from extracting feature information of edge and metadata. We can improve the performance of the image contents retrieval, because the annotation-based and content-based image retrieval system is using image index which is made up of the content-based edge feature extract information represented in the low level of image and annotation-based edge feature information represented in the high level of image. As a conclusion, image retrieval system proposed in this paper is possible the accurate management of the accumulated information for the image contents and the information sharing and reuse of image because the proposed method do construct the image database by metadata.
Existing contents-based video retrieval systems search by using a single method such as annotation-based or feature-based retrieval. Hence, it not only shows low search efficiency, but also requires many efforts to provide system administrator or annotator with a perfect automatic processing. Tn this paper, we propose an agent-based, and automatic and unified semantics-based video retrieval system, which support various semantics-retrieval of the massive video data by integrating the feature-based retrieval and the annotation-based retrieval. The indexing agent embodies the semantics about annotation of extracted key frames by analyzing a fundamental query of a user and by selecting a key-frame image that is ed by a query. Also, a key frame selected by user takes a query image of the feature-based retrieval and the indexing agent searches and displays the most similar key-frame images after comparing query images with key frames in the database by using the color-multiple-partition histogram techniques. Furthermore, it is shown that the performance of the proposed system can be significantly improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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