The purpose of this study was to design and implement a useful annotation-based Radiological image retrieval system to accurately determine on education and image information for Radiological technologists. For better retrieval performance based on large image databases, we presented an indexing technique that integrated $B^+-tree$ proposed by Bayer for indexing simple attributes and inverted file structure for text medical keywords acquired from additional description information about Radiological images. In our results, we implemented proposed retrieval system with Delphi under Windows XP environment. End users, Radiological technologists, are able to store simple attributes information such as doctor name, operator name, body parts, disease and so on, additional text-based description information, and Radiological image itself as well as to retrieve wanted results by using simple attributes and text keywords from large image databases by graphic user interface. Consequently proposed system can be used for effective clinical decision on Radiological image, reduction of education time by organizing the knowledge, and well organized education in the clinical fields. In addition, It can be expected to develop as decision support system by constructing web-based integrated imaging system included general image and special contrast image for the future.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.7
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pp.764-770
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2019
In this research, text mining techniques were used to analyze the papers related to the "4th Industry". In order to analyze the papers, total of 685 papers were collected by searching with the keyword "4th industry" in Korea Journal Index(KCI) from 2016 to 2019. We used Python-based web scraping program to collect papers and use topic modeling techniques based on LDA algorithm implemented in R language for data analysis. As a result of perplexity analysis on the collected papers, nine topics were determined optimally and nine representative topics of the collected papers were extracted using the Gibbs sampling method. As a result, it was confirmed that artificial intelligence, big data, Internet of things(IoT), digital, network and so on have emerged as the major technologies, and it was confirmed that research has been conducted on the changes due to the major technologies in various fields related to the 4th industry such as industry, government, education field, and job.
The TPR-tree is the time-parameterized indexing scheme that supports the querying of the current and projected future positions of such moving objects by representing the locations of the objects with their coordinates and velocity vectors. If this index is, however, used in environments that directions and velocities of moving objects, such as vehicles, are very often changed, it increases the communication cost between the server and moving objects because moving objects report their position to the server frequently when the direction and the velocity exceed a threshold value. To preserve the communication cost regularly, there can be used a manner that moving objects report their position to the server periodically. However, the periodical position report also has a problem that lineal time functions of the TPR-tree do not guarantee the accuracy of the object's positions if moving objects change their direction and velocity between position reports. To solve this problem, we propose the query processing scheme and the data structure using road networks for predicting uncertainty positions of moving objects, which is reported to the server periodically. To reduce an uncertainty of the query region, the proposed scheme restricts moving directions of the object to directions of road network's segments. To remove an uncertainty of changing the velocity of objects, it puts a maximum speed of road network segments. Experimental results show that the proposed scheme improves the accuracy for predicting positions of moving objects than other schemes based on the TPR-tree.
A moving object has a various features that its spatial location, shape, and size are changed as time goes. In addition, the moving object has both temporal feature and spatial feature. It is one of the highly interested feature information in video data. In this paper, we propose an efficient content-based multimedia information retrieval system, so tailed ECoMOT which enables user to retrieve video data by using a trajectory information of moving objects in video data. The ECoMOT includes several novel techniques to achieve content-based retrieval using moving objects' trajectories : (1) Muitiple trajectory modeling technique to model the multiple trajectories composed of several moving objects; (2) Multiple similar trajectory retrieval technique to retrieve more similar trajectories by measuring similarity between a given two trajectories composed of several moving objects; (3) Superimposed signature-based trajectory indexing technique to effectively search corresponding trajectories from a large trajectory databases; (4) convenient trajectory extraction, query generation, and retrieval interface based on graphic user interface
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.87-91
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2007
논문에서는 6,000만개 웹 페이지의 색인 데이터에 대해 일 600만 질의를 처리하는 대용량 웹 검색 시스템을 위해 구현된 계층적 캐슁 기법을 소개한다. 논문에서 설명된 시스템 구조 및 알고리즘은 실제 상용 웹 검색 엔진에서 구현되고 운영 결과를 통해 그 유용성이 입증된 것들로서, 구현된 시스템과 유사성을 가지는 대용량 데이터 처리 시스템에 적용 가능할 것이다. 본 논문에서는 기존에 많이 소개되지 않았던 웹 검색 엔진의 운영 절차 및 웹 질의 처리 시스템에 대한 기술적 내용이 기술되었으며, 기술된 내용을 통해 웹 검색 엔진에 대해 보다 정확한 이해가 가능해 질 것이다.
Although most image indexing schemes ate based on global image features, they have limited discrimination capability because they cannot capture local variations of the image. In this paper, we propose a new region-based image retrieval system that can extract important regions in the image using salient point extraction and image segmentation techniques. Our experimental results show that color and texture information in the region provide a significantly improved retrieval performances compared to the global feature extraction methods.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.433-436
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2002
본 논문은 인터넷상에서 전자우편물을 자동으로 생성하기 위한 에이전트에 관한 연구로서, 사례기반추론(Case-Based Reasoning:CBR) 모델을 통하여 우편물 발송자의 특성에 적응하는 에이전트의 설계 방안을 제안한다. 먼저, 지능형 에이전트와 사례기반 추론에 관하여 간략하게 조사한 후, 전자우편분석 에이전트, 색인 에이전트, 검색엔진 등으로 구성되는 다중 에이전트 시스템을 보여준다. 특히, 인공지능 기법 중의 하나인 사례기반추론의 유사도 계산 방식과 새로운 CBR 처리주기를 이용하여 전자우편물을 자동으로 생성하는 에이전트 시스템을 제안한다. 그리고 Databases와 Case-Bases를 설명하고 전자우편 자동생성 에이전트를 위한 CBR 처리주기를 제안한다. 그 다음, 에이전트와 사례 연구를 위한 프로토타입을 제공한다. 향후, Data-Mining 기법의 연구는 이 시스템이 사용자의 다양한 취향에 적응할 수 있는 유용한 시스템으로 발전하는데 도움이 될 것이다.
This paper presents the design and implementaion of an object-relational geographic information system. This system has been developed on top of a commercial object-relational database management system. It provides flexible spatial data model, spatial query language, visual user interface, and efficient spatial access methods(D0T) in which traditional primary-key access methods can be applied. We report on our design choices and describe the current status of Implementation. The conceptual model of the system is based on SDTS, and is mapped to the intemal obiect-oriented data model. Kevwords : object-oriented data model, GIS, spatial data model, spatial access method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.39-41
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2000
공간조인 연산은 지리정보시스템의 연산 중 매우 높은 처리비용을 요구하는 연산이다. DOT 공간 색인 기법은 전통적인 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 적용할 수 있으며, 공간객체의 상호 인접성이 유지되도록 Hilbert 값으로 정렬되어 클러스터링 된다. 이러한 특징을 이용한 DOT공간 조인 알고리즘은 적정한 버퍼크기를 유지하는 경우 잘 알려진 R-tree를 이용한 공간조인 알고리즘에 비해 디스크 액세스면에서 유리한 장점이 있으나, 조인가능영역 산출시 많은 양의 공간변환 연산을 필요로 하므로 전체적인 성능이 만족스럽지 못하다. 본 논문은 DOT 공간조인 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 이러한 공간변환 연사의 횟수를 최소화시킨 효율적인 여과단계처리 방법을 제시하며, 이를 적용한 DOT공간조인 알고리즘과 R-tree 공간조인 알고리즘의 실행시간을 비교 분석하여 DOT 공간조인 알고리즘이 최대 약 2배까지 우수한 성능을 가지고 있음을 보인다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.341-346
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2004
본 연구에서는 사례기반추론(case-based reasoning)을 기본으로 하여 실무자의 분류 기법 또는 분류 구조 결정을 돕는 의사 결정 지원 시스템의 모델을 제시한다. 주요한 네 가지 고려 항목은 자료종류(dataset), 위치(location), 기후(climate), 그리고 분류항목(class)이며 사용자는 이들 네 항목에 대해 적합한 값을 선택하게 된다. 본 시스템은 색인화(indexing) 규칙에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 사례들을 추출하여 제시하며 사용자는 그 중 가장 높은 일치도를 보인 사례들을 참고할 수 있다. 본 연구에서는 위계구조를 통해 다양한 분류 조건을 스크린 상에서 선택할 수 있게 함으로써 사용자가 이에 내재된 논리를 분류 구조의 설계에 반영할 수 있게 한다. 또한 Statistics 기능을 통해 여러 사례의 항목당 분포를 사용자가 검토할 수 있게 함으로써 가장 적합한 사례를 의사결정 지원 시스템과의 피드백을 통해 찾아낼 수 있게 해준다. 이밖에 분류 조건을 변화 시켜가면서 상황의 변화를 참고할 수 있도록 Navigation 기능을 고안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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