디지털 자산이란 이미지, 오디오, 비디오 등과 같이 디지털화된 형태로 존재하는 멀티미디어 정보를 의미한다. 디지털 자산은 저장에 요구되는 방대한 저장 공간 및 자산의 내용 표현에 요구되는 다차원적 정보 특성과 같은 특징들로 인하여, 효율적인 관리를 위한 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 자산을 효과적으로 관리하기 위한 디지털 자산 관리자를 구현하였다. 개발된 디지털 자산 관리자는 디지털 자산 중 가장 복잡도가 높은 비디오 자산을 주요 관리 대상으로 하며, 다양한 디지털 자산 관련 응용 환경 중 디지털 컨텐츠 저작을 주요 응용으로 가정한다. 디지털 자산 관리자는 비디오 자산에 대한 효과적인 접근을 위해 계층 구조 모델에 기반을 둔 자산 관리 기능을 제공하고, 저장 시스템과의 독립성을 최대한 보장하며, 빠른 내용 기반 유사성 검색 기능을 지원한다.
소셜 북마킹(social bookmarking)은 현재 웹에서 가장 활발한 트렌드 중의 하나이다. 소셜 북마크 시스템을 통해 사용자들은 원하는 웹 페이지에 그의 주제 또는 내용을 나타내는 태그(tag)들을 부착할 수 있다. 지금까지의 연구들은 주로 이러한 정보를 웹 검색을 향상시키는 데 사용해왔다. 본 논문에서는 웹 페이지에 부착된 태그들을 사용하여 두 웹 페이지 간의 의미적 유사도를 측정하는 방법을 제안한다.웹 페이지는 다양한 종류의 멀티미디어 데이터로 구성되어 있기 때문에, 웹 페이지 내부에 포함된 데이터를 사용하여 웹 페이지 간의 유사도를 측정하는 것은 매우 어려운 일이다. 하지만 사용자들에 의해 웹 페이지에 부착된 태그들을 사용하면 웹 페이지 간의 유사도는 매우 효과적으로 측정될 수 있다. 본 논문에서는 WSET (Web Page Similarity Based on Entire Tags)라 하는, 태그에 기반하여 웹 페이지 간의 유사도를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 더 좋은 결과를 나타냄을 보였다.
PECOLE은 다중채팅, 화상회의, 화면 공유 등의 다양한 협업 어플리케이션으로 구성된 협업공간을 지원하는 Peer-to-Peer 기반의 멀티미디어 분산 협업 환경이다. 하지만 PECOLE에서 제공하는 단순한 그룹 관리 기능을 통하여서는 다중 그룹에 참여하여 협업을 수행하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 PECOLE을 확장한 PECOLE+의 설계와 구현에 대하여 설명한다. PECOLE+는 그룹 관리 서비스와 작업장 관리 서비스를 제공하여 PECOLE의 문제점을 해결한다. 그룹 관리 서비스는 그룹 생성, 다중 그룹 참여, 그룹 검색 등의 기능을 제공하며, 작업장 관리 서비스는 그룹별로 작업 공간을 제공하여, 그룹 단위로 주어진 작업 공간에서 어플리케이션을 이용한 협업의 수행을 지원 한다. 또한 제공된 플러그인 인터페이스에 부합하게 개발된 모든 협업 어플리케이션은 PECOLE+의 협업 어플리케이션으로서 작업 공간에서 실행되도록 지원한다.
GNUnet은 모든 피어에게 익명성(출판자, 저장자, 요구자) 지원방법을 제안한 대표적인 P2P 시스템이다. GNUnet은 익명성 제공을 위하여 파일을 1 Kbyte 블록 단위로 분리하여 인코딩하였고, 인코딩된 정보를 주변 피어에게 분산시키는 방법으 ㄹ채택하였다. 그러나, 대용량화 되는 멀티미디어 파일을 1 Kbyte의 크기로 분리하는 것은 추가적인 블록의 생성을 의미한다. GNUnet에서 제안하고 있는 파일 분리 방법을 분석한 결과 피어들의 검색을 위하여 제공하는 R블록, I블록등이 원본 파일의 4%에 해당되는 저장공간을 추가적으로 요구하고, 분리된 블록을 전송하기 위하여 추가적은 네트워크 트래픽이 발생하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위한 새로운 인코딩과 라우팅 방안을 제안하였다. 제안 인코딩 방법은 블록을 생성할 때 발생하는 추가적인 블록을 기존의 4%에서 1%이내으로 최소화 하였고, 분리된 블록을 분산할 때 발생하는 네트워크 트래픽 최소화를 위한 구조적 위상 방법을 채택하였다. 결론적으로 저장공간의 낭비 및 네트워크 트래픽을 최소화할 수 있다.
최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이타베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과 적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 사각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 타원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 단순한 캡슐 표현 방식이 최근접 질의 처리의 성능을 저하시키는 주요 원인임을 지적하고, (1) 클러스터에 적합한 새로운 축 시스템(axis system)의 채택, (2) 원과 사각형의 조합 에 의한 다양한 캡슐 형태의 표현. (3) 아웃 라이어(outlier)의 별도 관리 등의 해결 방안을 제안한다. 또한, 이러한 개념들을 채택하는 인덱싱 구조를 제시하고. 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 끝으 로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
본 논문에서는 입력된 영상에서 색상 정보와 얼굴에서 주요한 특징정보의 기하 위치 분석과 추출 객체의 유사도 비교를 이용해서 얼굴 영역을 검출한 후 비율정보와 유사도를 이용해 사용자 인증을 하는 방법에 대해서 기술한다. 색상 정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘은 얼굴의 기울어진 정도나 크기 등에 영향을 받지 않는 장점을 가지고 있으므로 형태정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘에 비해 비교우위를 가진다. 하지만 색상 정보를 기반으로 하기 때문에 조명의 변화나, 피부색과 유사한 배경 등 색상에 대해 민감해서 정확한 성능을 유지하기 어렵다. 따라서 색상 정보 이외에 얼굴의 주요 특징 요소인 눈과 입술 등의 특징 정보를 검출하고 각 객체에 대한 유사도 비교를 수행함으로서 색상 정보를 이용한 방법에 비해 더 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴을 각각의 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징을 계산하고 특정 계산식에 가중치를 부여하며 분할된 눈과 입의 유사도 검색을 통해 유사성을 확인함으로써 사용자를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 실험하고 그 결과의 분석을 통해 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.
인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 무분별한 불법 콘텐츠들의 유통으로 인한 저작권 침해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있어, 불법 복제 영상을 검출하는 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 공간영역 상에서 다양하게 변형된 복제 영상과 원본 영상간의 통계적 특성을 이용하여 그 유사도를 측정하고 복제 여부를 판단하는 계층적 구조의 불법 비디오 감식 방법을 제안한다. 영상의 대표적 특성인 휘도 성분에 따라 순위를 매김으로써 공간적 변형에 영향을 받지 않도록 하였으며, 데이터베이스에 저장된 방대한 양의 영상들에 대한 검색시간과 계산량을 줄이기 위해 순위 표본 프레임을 이용하여 유사한 후보 영상군을 추출한다. 이러한 후보 영상군을 대상으로 일반적인 불법 복제 비디오의 형태를 감안하여 각 프레임의 가장자리에 위치한 검은색 영역을 제외함과 동시에 영상의 중앙 영역을 포함하여 통계 검정을 이용함으로써 복제 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 이전 방법에 비해 순위 표본 프레임의 정확도가 유사하면서 선택된 순위 표본 프레임 수가 약 61% 가량 적게 추출하여 특징 정보에 저장되는 메모리 양을 절약할 수 있었다. 또한 영상의 화질 열화, 대비 변형, 확대 및 축소, 화면비 변환, 자막 삽입 등 다양한 공간적 변형에도 포괄적으로 복제 여부를 판단할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 객체 데이터베이스 시스템에서 중포 속성에 대한 색인구조로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포 속성 색인구조(Multidimensional Hefted Attribute Index: MD-NAI)의 최적 설계 기법을 제시한다. MD-NAI는 $B^{+}$-tree와 같은 일차원 색인구조를 이용한 중포 속성 색인구조에서 지원할 수 없는 클래스 계층과 중포 속성이 포함된 복합 형태의 질의들에 대한 처리를 잘 지원할 수 있다. 그러나, MD-NAI는 사용자 질의 형태에 따라 색인검색의 성능이 매우 나빠질 수 있다 본 논문에서는 질의 형태에 따른MD-NAI의 성능 개선을 위하여, 먼저 중포 술어에 대한 질의 정보로서 색인 페이지 영역의 최적 모양을 결정하고, 이 최적 모양을 갖는 색인페이지 영역의 모양이 되도록 하는 영역분할 전략을 적용하여 최적의 MD-NAI를 구성한다. 또한, 성능평가를 위하여 MD-NAI를 이용하여 다양한 중포 술어의 형태와 객체 분포에 대하여 실시한 실험 결과를 제시한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적 의 MD-NAI를 구성할 수 있었으며, 삼차원 MD-NAI의 경우에 질의 영역의 구간비가 1:16:256일 때 기존의 순환분할 전략에 의한 MD-NAI에 비해 성능이 5.5배 이상까지 향상되었다.
특정 분야의 연구나 교육에 있어 1차 사료, 즉 원서의 활용 여부는 매우 중요하다. 원서가 없는 연구는 증명이 어렵고 결국 가설에 머무는 경우가 많다. 특정 지역을 연구하는 지역학에서도 원서의 활용은 중요하다. 그러나 현재 지역학, 특히 서양사에 대한 연구에 있어 원서나 역사기록물은 매우 중요한 자료이긴 하나 물리적 또는 공간적 제약에 의해 이러한 자료를 획득하고 참조하는 것이 어려운 실정이다. 이를 해결하기 위해 고문서를 수집하여 제공하는 방안이 있으나 현재 국내에는 해외 고문서를 웹 시스템으로 제공하는 사례를 찾아보기 힘든 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 고문서 수집의 필요성과 수집 방안, 그리고 수집된 자료를 구조적, 체계적으로 디지털 아카이빙하는 방안을 제시하고자 한다. 이와 관련하여 고문서 아카이브 시스템 및 데이터베이스 설계에 대한 기존의 연구 사례를 살펴보고 기존의 시스템들과 본 연구에서 제시하는 모델링 방법의 차별성을 기술하고자 한다. 또한 검색의 효율성을 높이기 위한 방법으로 데이터베이스 모델링 시 태그 테이블을 추가하는 방안을 제시하고자 한다.
이 논문의 연구목적은 컴퓨터공학 및 정보학 관련 연구동향을 분석하는 것이다. 이를 위해 텍스트마이닝 기법을 이용하여 DBLP(Digital Bibliography & Library Project)의 학술회의 데이터를 분석하였다. 대부분의 연구동향 분석 연구가 계량서지학적 연구방법을 사용한 것과 달리 이 논문에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반 다항분포 토픽모델링 기법을 이용하였다. 가능하면 컴퓨터공학 및 정보학과 관련된 광범위한 자료를 수집하기 위해서 DBLP에서 컴퓨터공학 및 정보학과 관련된 353개의 학술회의를 수집 대상으로 하였으며 2000년부터 2011년 기간 동안 출판된 236,170개의 문헌을 수집하였다. 토픽모델링 결과와 주제별 문헌 수, 주제별 학술회의 수를 조사하여 2000년부터 2011년 사이의 주제별 상위 저자와 주제별 상위 학술회의를 제시하였다. 주제동향 분석 결과 네트워크 관련 연구 주제 분야는 성장 패턴을 보였으며, 인공지능, 데이터마이닝 관련 연구 분야는 쇠퇴 패턴을 나타냈고, 지속 패턴을 보인 주제는 웹, 텍스트마이닝, 정보검색, 데이터베이스 관련 연구 주제이며, HCI, 정보시스템, 멀티미디어 시스템 관련 연구 주제 분야는 성장과 하락을 지속하는 변동 패턴을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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