본 연구는 자동색방법에 의해 작성된 KWIC색인과 수작업색인 방법에 의해 작성된 Descriptor색인의 검색효율성을 비교하는데 그 목적이 있다. 실험의 절차와 방법은 먼저 281건의 원자력분야의 연속간행물의 논문기사를 표본으로 하여 KWIC색인과 Descriptor색인방법에 의해 색인한 다음 컴퓨터에 각각의 서지 및 색인파일을 만들어 놓고 10건의 이용자 질문서를 근거로 검색을 수행하는 것으로 이루어졌다. 실험결과, KWIC색인과 Descriptor색인의 평균 재현율은 각각 54.89%와 64.42%로 나타났다.
한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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pp.395-405
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1998
최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 1단계에서는 색상 정보론 얻기 위해서는 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장해서 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 얻기 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 2단계로 이루어진다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants: IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 상표 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
종래의 LED 휘도를 제어하는 방식은 PWM방식이 주로 사용되었다. PWM방식은 지극히 아날로그적인 방식으로 통신 등의 디지털 방식과는 호환이 어려운 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 디지털 방식으로 LED의 휘도를 제어하는 실험을 하였다. LED 구동회로와 디지털논리회로를 제작하여 임의의 디지털 값을 입력한 후 휘도와 CIE x,y좌표를 cs-200으로 측정하여 측정한 색의 x,y좌표가 원하는 색의 x,y좌표영역에 포함될 수 있도록 디지털 입력 값을 최적화시키는 실험을 진행하였다. 본 연구에서 얻은 결과 값을 통하여 디지털 제어로 LED의 휘도를 제어하여 풀 컬러 구현의 가능성을 분석하였다.
많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.
지리정보시스템에 대한 응용분야가 확대되면서 지리정보시스템의 기반이 되는 데이터베이스의 성능에 대한 정확한 평가가 중요하게 인식된다. 이때 지리정보시스템의 기반이 되는 데이터베이스는 일반적인 데이터베이스와는 달리 공간 질의와 비공간 질의가 동시에 처리될 수 있어야 하므로 이를 위한 효율적인 색인 구성이 요구되며 이에 대한 성능의 명가가 특별히 중요하다. 본 논문에서는 주기억 데이터베이스 기반의 지리정보시스템에 적합하도록 비공간 색인과 공간 색인을 별도로 두는 이중 색인 구성을 제안하고 실제 색인이 지리정보시스템에 적용되었을 때 그에 이 시스템에 대한 성능을 평가하였다. 실험을 통친 색인에 따른 데이터베이스의 성능비교도 함께 측정하였다. 지리정보시스템을 위한 주기억 데이터베이스에 T-tree와 MR-tree가 비공간 및 공간색인을 위해 적용되었을 때 데이터가 증가하여도 질의에 대한 속도가 거의 변화가 없는 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
수용성 양이온 안료인 RhB를 대상으로 분말 $TiO_2$와 고정화 $TiO_2$를 이용하여 색도제거실험을 수행한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 분말 $TiO_2$의 최적 투입량은 0.2 g/L였으며, 대부분 광촉매 반응에 의하여 제거되었다. 고정화 $TiO_2$의 최적 투입량은 210.7 g/L이었고, 광촉매와 흡착에 의해 제거되었다. Langmuir - Hinshelwood 식으로 표현되지 못하였다. 2) 고정화 $TiO_2$를 이용하여 Rhodamine B를 제거할 경우 광촉매 분리 문제는 해결할 수 있으며, 광 투과율을 증가시킬 수 있으나 같은 제거율을 얻기 위해 투입량이 분말에 비해 매우 높은 것이 문제점으로 나타났다.
초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 밴드를 통해 넓은 범위의 파장 영역에 대한 반사율을 담고 있는 고차원 데이터이다. 이와 같은 고차원 데이터를 기존의 R-Tree, X-Tree와 같은 다차원 색인 방법을 사용하게 되면 차원의 저주(Course of Dimensionality)라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 차원의 저주 문제를 해결하기 위해 피라미드 기법을 사용하여 초분광 영상 라이브러리의 색인을 구축하였다. 파라미드 기법은 D차원의 데이터를 2D차원의 피라미드에 사상하고, B+-트리를 이용하여 1차원적으로 색인하는 방법이다. 실험 결과 스펙트럼 매칭을 위한 영역질의 방법이 후보자 추출 시간, 데이터 접근 빈도 측면에서 순차적 접근 방법보다 좋은 성능을 나타냈다.
이동체 데이터베이스를 위한 과거 궤적 색인으로 R-tree계열이 많이 사용된다. 그러나 R-tree계열의 색인은 공간 근접성만을 고려하였기 때문에 동일 궤적을 검색하기에는 많은 노드 접근이 필요하다. 이동체 색인의 검색에서 영역 질의와 궤적 질의는 공간 근접성과 궤적 연결성과 같이 상반된 특징으로 인하여 함께 고려되지 않았다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드 간의 심한 중복과 사장 공간(Dead Space)을 줄여야 하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보존이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree 기반의 색인 구조에서 새로운 분할 정책을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 노드 분할 정책은 궤적 클러스터링을 위한 동일 궤적을 그룹화해서 분할하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 본 논문에서는 R-tree기반의 색인 구조에서 변경된 분할 정책을 구현하고, 실험 평가를 수행한다. 이 성능 평가를 통해서 검색성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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