대용량의 멀티미디어 자료를 기반으로 하는 내용-기반 멀티미디어 검색 시스템에서 k-최근접 탐색 질의는 사용자의 매우 중요한 검색 질의 중에 하나이다. 하지만, 방대한 양의 멀티미디어 데이터베이스를 기반으로하는 경우에는 적중 에러 없는 정확(exact) k-최근접 데이터 탐색을 위해서 상당히 많은 디스크 접근 횟수가 요구된다. 본 논문에서는 X-트리에서의 정확 k-최근접 탐색 질의를 개선하고, 또한 사용자의 빠른 검색 성능을 위해 다소의 적중 에러는 허용한다 하더라도 디스크 접근 횟수를 줄이는 근사(approximate) k-최근접 탐색 알고리즘을 제안한다.
이 연구는 하이퍼미디어 사용자의 정보처리 유형과 하이퍼미디어 정보탐색 패턴과의 관련성을 밝히기 위한 연구이다. 정보처리 유형은 Human Information Processing Styles(HIPS)로 측정되었다. 정보탐색 패턴의 세 가지 유형은(a) 정보탐색 폭에 관한 패턴(b) 정보탐색 경로에 대한 패턴, 그리고(c) 정보탐색 방법에 관한 패턴이다. 조사대상은 102명의 대학생들로 구성되었다. HIPS 결과에 따라 각각 34명의 학생들이 좌놔우위, 우뇌우위, 통합적뇌 정보터리자 집단에 선정되었다. 선정된 학생들은 하이퍼미디어를 활용한 정보탐색과제를 완성하기 위해 A.g.i.l.e Trainer$^{TM}$ 프로그램과 60분 정도 상호작용 하였다. 연구결과 하이퍼미디어 사용자의 정보처리 유형이 정보탐색 패턴에 커다란 영향을 주는 것으로 나타났다.
최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.
본 논문에서는 MPEG-4에서 정의된 멀티미디어 객체를 효율적으로 랜더링 하고 사용자 이벤트 모듈을 처리하는 프리젠터를 제안한다. 제안한 프리젠터는 시스템 디코더를 통해 생성된 결과인 드로우 노드 리스트와 라우팅 노드 리스트를 탐색하여 화면상에 각 객체를 랜더링 하고 사용자 이벤트를 처리해 준다. 프리젠터는 이 노드 리스트를 탐색하여 각 객체를 랜더링 함으로써 재생에 필요한 노드 탐색 시간을 줄일 수 있고, 사용자 인터렉션에 대한 장면 변경도 신속하게 처리하여 재구성할 수 있다.
웹상의 교육용 학습물에 대한 탐색과 기술을 위한 다수의 표준적 메타데이터들이 개발되어왔다. 그러나 이러한 메타데이터들은 학습물이 지닌 고유한 자료적 특성 및 멀티미디어와 관련한 기술에 있어서 여러 가지 문제들을 지녀왔다. 애플리케이션 프로화일은 기존의 표준적 메타데이터 시스템들이 지닌 경직성에서 벗어나 다양한 응용환경을 지원하기 위한 방편으로 점차 그 이용이 확대되어 가고 있다. 이 연구에서는 교육용 학습물의 기술을 위한 애플리케이션 프로화일 작성을 위하여 웹상에서 이용 가능한 멀티미디어 형식의 학습물에 대한 기술과 탐색에 필수적인 엘리먼트들을 선별하고 이에 상응하는 XML스키마작성를 모색하였다.
내용 기반 멀티미디어 정보 검색에서 유사성에 기반한 k-최근접 데이타 탐색 질의는 매우 중요한 질의이다 일반적으로 멀티미디어 데이타는 고차원 특정 벡터로 표현되기 때문에 기존의 k-최근접 탐색 알고리즘은 멀티미디어 정보 검색에 효율적이지 못하다. 따라서 이러한 응용을 위해서는 다소 근사적 검색 결과를 가져오더라도 빠른 검색 성능을 제공하는 근사 k-최근접 탐색 알고리즘이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 고차원 데이타를 위한 새로운 근사 k-최근접 탐색 알고리즘을 제안한다. 아울러, 제안하는 근사 k-최근접 탐색 알고리즘을 기존의 알고리즘과 검색 성능변에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 기존 알고리즘의 검색 성능을 크게 개선할 수 있었다.
일반 적인 고속 블록 정합 알고리즘들은 현재 프레임의 탐색 블록과 참조 프레임의 탐색영역 내의 블록간 MAD(Mean Absolute Distance)를 구하여 그 값을 탐색 점으로 사용하므로 탐색 점 수만큼 MAD를 구해야 하는 단점이 있다. 이와 같은 고속 블록 정합 알고리즘들의 단점을 해결하기 위해 탐색 점 예측에 의한 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 "이웃 한 화소는 서로 간에 거의 같은 값을 지니고 있다"라는 성질을 이용하여, 이웃 한 탐색 점 두개의 MAD 평균값을 계산하여 그 값을 새로운 탐색 점으로 사용하여 탐객 하기 때문에 탐색 점 수는 DS(Diamond Search)알고리즘과 비교하여 비슷하지만, 최소 오차가 center일 때의 탐색 점을 예측에 의해 산출 하므로 총 연산량은 2Ep$N_2$만큼 크게 줄어든다. Ep는 예측 탐색 점 수를 나타내며, N은 블록의 크기를 나타낸다.
향후 무선인터넷 망이 완전히 개방되면 다양한 포털, 컨텐츠 사업자가 등장할 것이다. 이는 사용자에게는 다양한 서비스를 받을 수 있는 장점이 있지만 현재 휴대폰에서의 모바일 인터넷 컨텐츠 탐색 시 발생하는 사용성 문자를 한층 더 증대 시킬 것으로 예상된다. 기존의 연구들은 단일 포털 업체만을 대상으로 연구를 하였기 때문에 여러 포털 업체에서 제공하고 있는 컨텐츠들을 적절히 탐색할 수 있는 기법에 대해서는 아직 연구가 부족하다. 본 논문에서는 시멘틱 웹 구현 기법 중 하나인 토픽맵을 이용하여 효율적으로 모바일 인터넷 컨텐츠를 탐색하고 관리할 수 있는 기법을 제안한다.
멀티미디어 데이터를 다루는 기술이 급격하게 발전함에 따라 멀티미디어 데이터베이스를 운용함에 있어서 사용자의 효율적인 검색을 지원하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로로 압축된 뉴스 영상에서 내용기반 검색을 위한 효율적인 텍스트 프레임 추출방법을 제시한다. 제시하는 방법은 문자가 있는 프레임을 탐색하는 데 있어서 압축된 데이터에 최소한의 복호화만을 함으로써 탐색시간을 줄이고, 뉴스 영상에서의 문자의 특성을 고려하여 중복 추출을 줄이고 시간을 단축한다.
본 연구는 새롭게 등장하는 미디어 플랫폼인 스마트미디어(Mobile IPTV, OTT, 스마트TV)와 IPTV의 진화모형을 제안하고 있으며, 서비스 진화의 과정을 탐색과 활용이론을 바탕으로 나선형 모형으로 설명하고자 한다. 연구자는 IP방식 미디어는 IPTV에서 진화한 것이며, IPTV가 순환적인 프로세스의 발전모형을 거치면서 진화하였다고 가정한다. 이를 설명하기 위해 연구자는 나선형모형과 탐색과 활용이론을 접목하여 연구모형을 제안한다. 모형의 정성적 제안을 통해 연구자는 스마트미디어가 IPTV의 진화과정에서 발전된 미디어라는 점을 정리하고, 향후 미디어 규제 및 발전방향 설정의 이론적 근거가 될 것으로 기대한다. 연구자는 첫째, IPTV의 진화단계를 서비스의 형상과 규제/기술 측면에서 구분하고, 둘째, IPTV의 진화를 탐색과 활용이론을 접목한 Spiral 모형으로 3개의 사이클을 확인하고 정리한다. 결론적으로 본고의 논의는 IPTV 진화의 후속으로 등장하는 모바일 IP미디어와 스마트미디어에 대한 이해를 도울 것이며, 다양한 규제이슈의 해소와 혁신적 미디어 서비스의 개발을 이끌어낼 것이라고 본다. 또한 정부가 미디어와 콘텐츠 산업계의 발전을 위해 미디어의 진화방향을 설계하는 데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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