이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성을 가지기 때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 사용자가 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 연구에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링와 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지끼리는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축하여 검색이 빠르게 이루어지는 유사 검색방법을 제안한다 제안 검색 방법은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱기법의 인덱싱을 같이 적용함으로써 VQ(Vector Quantization)보다 높은 재현율과 정확도를 보인다.
본 대부분의 비디오 인덱싱 어플리케이션들은 빠르고 효과적인 저장, 브라우징, 검색 기법들을 요구한다. 현재까지 연구된 많은 기법들은 그 처리 영역이 화소 영역에 대해서만 다루어 왔다. 이런 접근은 멀티미디어 데이터가 일반적으로 압축된 형태로 저장되기 때문에 해독, 재압축에 따른 높은 오버헤드를 초래한다. 반면에 압축된 비디오 데이터가 주어질 때, 압축된 데이터를 직접 분석할 수 있다면 화소단위 처리에서 생기는 오버헤드를 피할 수 있다. 본 논문에서, 압축된 비디오 스트림 정보를 직접 분석하여 비디오 인덱싱에 유용한 특징들을 추출한다. 이러한 특징들을 이용하여 컷 검출을 위한 기법을 유도하여 스트림을 샷으로 분할한다. 또한 본 논문에서, 공간적 정보(DCT 계수)와 시간적 정보(움직임 벡터)를 이용하여 간단한 키 프레인 선택 기법과 효과적인 비디오 인덱싱 기법을 제안한다.
관계데이터베이스를 이용한 XML 데이터저장방법에서 데이터가 삽입, 삭제, 갱신될 경우 인덱스를 제정의해야 하는 부담을 줄여주는 인덱스 기법을 제안한다. XML 데이터를 블록과 블록사이에 많아야 하나의 관계가 유지되도록 블록단위로 나누어 각 블록에 대해 Numbering 스킴을 적용하여 인덱스를 정의한다. 또한 정의된 인덱스를 이용하여 XML 질의 처리하기 Parent-Child Block Merge Algorithm과 Ancestor-Descendent Block Merge Algorithm을 제안한다.
중복제거 파일 시스템은 가상머신 이미지와 같이 서로 중복되는 데이터가 많은 파일에서 용량을 줄이기 위하여 많이 사용된다. 중복제거를 위하여 많은 경우 서머리 벡터와 인덱스를 함께 사용하고 있는데, 이는 메모리를 많이 소모하고 인덱스 구조에 따라 여러 번의 하드 디스크 접근을 해야 하는 한계가 있었다. 본 논문에서는 서머리 벡터를 인덱스 내에서 활용하고 하드디스크를 접근하는 횟수를 감소할 수 있는 인덱싱 기법을 제안한다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 자동 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.
데이터베이스에 저장되는 데이터의 양은 급격히 증가되어 왔고, 사용자들은 필요한 데이터를 찾기 위해 서말이 넘는 땀방울을 흘려야 했다. 그러나 새로운 탐색 기술들이 이러한 문제에 대한 해답을 제시하고 있다. 자연언어 질의, 역-인덱싱, 인터넷 탐색 엔진, 데이터베이스 텍스트 탐색 같은 기술들은 사용자의 오랜 숙원을 해결해줄 기대주로 관심을 모으고 있다. 자유 형식 정보 소스들로부터 정보의 특별한 탐색과 추출을 수행하기 위해 사용 가능한 보다 새로운 탐색 기술들과 기법들을 소개한다.
최근 XML은 전자상거래에서 의학, 국방, 법률 등의 전문분야에 이르기까지 많은 분야에서 활용되고 있으며, 데이터의 양 또한 방대해지고 있다. 따라서 대량의 XML 문서들을 효과적으로 저장하고 빠르게 검색할 수 있는 많은 인덱싱 기법들이 연구되고 있다. 최근의 인덱싱 기법들 중 Numbering Scheme 을 기반으로 한 인덱싱 기법들은 대부분의 검색에 우수한 성능을 보이나 하위노드의 수가 늘어나면 검색 오버헤드가 커질 수 있으며, 대량의 XML 문서의 추가 삽입 및 구조가 다른 XML 문서의 삽입시에 인덱스와 데이터 값의 재조정에 따른 많은 비용이 발생하게 된다. 이에 우리는 Numbering Scheme 을 기반으로 하지만, 각 노드별로 노드범위(Node-Range)와 Order-Array를 추가하여 검색성능을 향상시키고 대량의 XML 문서의 삽입 및 구조가 다른 XML 문서의 삽입시에 발생되는 문제를 해결하고자 한다.
국내의 많은 지방자치단체에서는 지역에서 발생하는 사건들에 대한 시청각 기록물을 사람들이 쉽게 열람할 수 있도록 온라인 서비스를 제공하고 있다. 그러나 지자체들의 현재 사진 기록물 관리 방식은 표준적인 메타데이터가 부재하고 사진의 정보를 활용하지 않기 때문에 지자체 간 호환성과 검색 편의성이 낮은 문제점을 가진다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해, 본 논문에서는 국내 지자체 사진 기록물의 효율적 관리를 위한 메타데이터 설계와 기계학습 기반 자동 인덱싱 기술을 제안한다. 먼저, 본 논문에서는 국내 지자체 사진 기록물에 특화된 메타데이터를 설계하여 지자체 간 사진 기록물의 호환성을 높이고, 사진의 기본 정보와 특성을 나타낼 수 있는 요소들을 메타데이터 항목에 포함함으로써 사진 기록물의 효율적인 관리를 가능하게 한다. 또한, 기계학습 기술을 기반으로 사진의 사건과 카테고리를 반영하는 정보인 사진 속 텍스트와 객체를 자동 인덱싱하여, 사진 기록물 검색 시 사용자 검색의 편의성을 높인다. 마지막으로, 본 논문에서는 제안한 방법을 사용하여 국내 지자체 사진 기록물에서 텍스트와 객체를 자동으로 추출하고, 추출한 내용과 기본 정보를 본 논문에서 설계한 사진 기록물 메타데이터 항목에 저장하는 프로그램을 개발하였다.
본 논문의 연구 목적은 효율적인 비디오 브라우징에 관한 연구이다. 비디오 스트림을 효율적으로 저장 및 재생하는 브라우징 시스템의 기본 구조로는 결정적 유한 오토마타를 사용하였다. 인덱싱 단계에서는 기존의 비디오 정보 또는 오디오 정보 한가지만을 사용하여 분야별로 특수하게 모델링하는 방법을 개선하여 비디오 스트림과 오디오 스트림 모두를 이용하는 새로운 인덱싱 방법을 제시하였다. 즉, 일차적으로 비디오 정보를 이용하여 동영상 데이터를 장면 단위로 분할한 후, 오디오 정보를 이용하여 에피소드 단위로 분할하여 인덱싱을 실행하였다. 이를 결정적 유한 오토마타 형태의 논리적인 구조로 에피소드들을 재구성하여 사용자의 요구에 따라 가변적인 재생 시간을 갖는 비디오 브라우징 시스템을 설계하였다.
최근 이동 객체의 위치 데이터를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이터가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이터 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 인덱싱을 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이터를 효과적으로 갱신하면서 현재 데이터와 과거 데이터의 인덱싱을 지원하는 색인 구조로 3DR-tree 기법을 활용하여 색인시 노드간의 겹침을 보완하고 사장 공간을 줄이는 Rend 3DR-tree 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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