본 논문에서는 사용자가 질의를 원하는 물체 영역을 선택하면 유사 물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상은 색상성분과 그레이성분으로 나누어져 웨블릿 변환되고 색상성분에서는 컬러 오토코릴로그램과 분산으로 색상특성을 추출한다. 그리고 그레이성분에서는 오토코릴로그램과 GLCM을 통해 질감특성을 추출한다. 이렇게 구한 2개 성분에서의 특성들을 이용하여 데이터베이스내의 영상들과 각각 유사도를 비교하여 검색하게 된다. 이때 각 유사도에 가중치를 적용하였다. 한 가지 성분보다 두 가지 성분에서 특성을 구하여 각각의 단점을 보완하였고 실험 결과에서도 소환성(recall) 및 정확성(precision)이 향상됨을 볼 수 있었다 또한 가중치를 적용함으로써 검색 효율이 개선되었다. 그리고 데이터베이스내 영상들의 여러 특성을 특성 라이브러리내에 자동 색인화 시킴으로써 고속의 영상 검색이 가능하였다.
환경 친화적이고 질병을 유발시키지 않은 천연색소의 사용이 증가함에 따라 천연색소를 추출하는 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 천연염료인 brazilein, crocin, chlorophyll을 포함하고 있는 식물성 원료인 소목, 치자, 쑥을 대상으로 천연염료를 추출하였다. 추출용매의 pH와 추출시간을 변수로 추출된 천연염료의 적색, 황색, 녹색계열의 목표색을 설정하고 추출된 천연염료의 명도와 색의 좌표(L, a, b)의 정량적 수치로부터 색도분석을 수행하였다. 소목의 적색소인 brazilein과 치자의 황색소인 crocin의 경우 목표색인 카드뮴 레드와 카드뮴 옐로에 근접한 색상을 추출할 수 있었다. 추출시간 20 min을 기준으로 brazilein의 경우 pH 12, crocin의 경우 pH 9에서 색차를 나타내는 ${\Delta}E^*$가 각각 18.2와 18.4로 목표색과 유사한 색의 색소가 추출되었다. 그러나 쑥의 녹색색소인 chlorophyll의 경우 목표색인 크롬 그린과는 차이를 보였다.
이 연구는 최근 증가하는 인용정보서비스에 대한 관심에 따라 국내외 다양한 인용정보서비스를 분석하여 인용분석을 위한 정보자원과 진행 추이를 살펴보고 국내 인용 서비스에 적합한 모델을 제안하고자 하였다. 분석 결과 인용정보서비스 유형별로 제공 기능 및 활용 자원에 차이가 있음을 발견하고 이를 모델링 하였다. 결론적으로 향후 효용성 있는 인용정보 활용 학술정보서비스 제공을 위한 세 가지 일반 원칙을 제안하고 전문가 서베이를 통해 국내 인용색인 서비스 발전을 위한 서비스 우선순위 및 개인별 서비스를 제안하였다. 이 연구는 국내 인용정보서비스 개발을 위한 기초 자료가 될 수 있을 것이다.
확장형 디스플레이(Scalable Display)는 큰 화면과 높은 화질의 영상을 생성하여 사용자들에게 보다 현실적인 느낌을 주고 이에 몰입할 수 있는 환경을 제공하는 시스템이다. 최근 들어서 이러한 확장형 디스플레이는 자체 그래픽 가속기와 메모리, CPU, 저장장치를 갖는 개별 PC들을 네트워크로 연결한 클러스터 환경에서 구축되고 있다. 하지만 클러스터 환경에서 분산 렌더링을 수행하면 제한된 대역폭 때문에 네트워크 병목점을 갖게 된다. 본 논문은 이러한 네트워크 트래픽을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안하고, 이를 기존의 분산 렌더링 시스템에 적용하여 구현한 내용을 소개한다. 제안하는 기하 추적(geometry tracking) 알고리즘은 전송되는 데이터들을 색인화하여 중복된 기하정보 전송을 방지하여 네트워크 부하를 줄이는 방법으로, 실험을 통해서 최대 42%까지 네트워크 트래픽을 감소시킬 수 있었다.
이 연구는 보존 기록 자료로서의 우리의 고전 장서를 보다 안전하게 보호하고 연구자나 이용자들에게는 시공을 초월한 열람이 가능토록 하기 위한 디지털 도서관으로서의 방법을 모색하는 데 목적이 있다. 즉, 우선 동양 전래의 사부 분류법과 현대적인 주제 분류, 그리고 색인어 등을 통해 다양한 접근점을 제공하고, 둘째, MARC나 XML 등을 활용한 DL시스템을 구축하되, 서지적 기술요소를 최대한 확대시키며. 셋째, 쉬운 해제와 색인어로 이용자의 이해를 극대화하고, 마지막으로 원본의 손상을 막기 위해 원문 DB를 구축하여 열람용으로 사용한다. 이는 향후 국내외 한국 고전 관련기관과 협력, 공유할 수 있는 네트워크 체제를 통해 국제적 서지통정으로 발전될 수 있을 것이다.
다중 비디오 프레임들에서 컬러 특징의 효과적이고 효율적인 표현은 시각적 정보관리 시스템에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 웹 상에서 실시간 사용자 인터페이스에 의해 비디오 내용검색과 비디오 브라우징을 모두 수행하는 비디오 브라우징 서비스(VBS)를 제시한다. 비디오 시퀀스의 장면전환과 키 프레임 추출을 위하여 RGB 컬러 히스토그램과 X2 (카이 스퀘어) 히스토그램을 합성한 효율적인 장면전환검출 기법을 제시한다. 장면전환검출에 의해 생성된 키 프레임들은 물리적 그리고 논리적으로 색인화 된다. 본 시스템은 VCR의 비디오 편집과 검색 기능을 포함한다. 비디오 브라우징을 위해서 날자, 분야, 그리고 주제의 세 가지 요소가 이용된다. 비디오 브라우징 서비스는 Apache 웹 서버에서 MySQL, PHP. JMF로 구현되었다.
최근 발생하는 재난의 형태는 복합적이며 대형화되어가고 있는 추세이다. 예고 없이 발생하는 재난에 효과적으로 대비하고 대응하기 위해서는 기존에 활용되는 정형화된 재난안전정보 이외에 재난안전 분야의 학술정보를 활용하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인DB와 재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발 R&D 사업에서 개발한 재난안전정보 분류체계를 활용하여 재난안전 분야 학술지를 식별하고 논문 콘텐트의 데이터 식별 및 전처리를 통해 인용관계 네트워크, 공저 네트워크, 키워드 네트워크를 구축하고 분석하였다. 연구 결과, 정보 분석 단위별로 구축된 네트워크를 기반으로 재난안전유형별 국내 및 해외 핵심 학술지, 주요 연구기관, 주요 키워드와 개별 정보간의 연결 구조가 자세히 파악되었으며 사례별로 분석 결과를 제시하였다.
인터넷의 활용도가 높아짐에 따라, 스팸메일이 전체 메일에서 차지하는 비중이 점점 커지게 되었다. 전체 인터넷 자원에서 필요에 의해 사용되는 메일의 기능보다, 주로 광고나 악성코드 등의 전파를 위한 목적으로 사용되는 메일의 비중이 점점 커지고 있으며, 이를 방지하기 위한 컴퓨터 및 네트워크, 인적자원의 소모가 매우 심각해지고 있다. 이를 해결하기 위해 스팸 메일 필터링에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 현재는 문맥상의 의미는 없지만 가독상에서 의미를 해석할 수 있는 문장에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 방식의 메일은 기존의 어휘를 분석하거나 문서 분류 기법 등을 이용한 스팸 메일을 필터링 방법을 통해 분류하기 어렵다. 본 연구는 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 메일의 제목에 대한 N-GRAM 색인화를 통해 베이지안 및 SVM 을 이용하여 스팸 메일을 필터링 하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
디지털 비디오 영상을 효과적으로 색인하고 검색하기 위해서 비디오의 내용을 함축적으로 표현하고 있는 비디오 자막을 추출하여 인식하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 압축되지 않은 비디오 영화 영상에 인위적으로 삽입한 한글 및 영어 자막을 대상으로 자막 영역을 추출하고, 추출된 자막 이미지를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 특징은 동일한 내용의 자막을 갖는 프레임들의 위치를 자동으로 찾아서 동일 자막 프레임들을 다중 결합하여 배경에 포함되어 있는 잡영의 일부 또는 전부를 우선 제거한다. 또한, 이 결과 이미지에 해상도 중대, 히스토그램 평활화, 획 기반 이진화, 스무딩의 이미지 향상 방법을 단계적으로 적용하여 인식 가능한 수준의 이미지로 향상시킨다. 제안한 방법을 비디오 영상에 적용하여 동일한 내용의 자막 그룹 단위로 자막 이미지를 추출하는 것이 가능해졌으며, 잡영이 제거되고 복잡한 자소의 획이 보존된 자막 이미지를 추출할 수 있었다. 동일한 내용의 자막 프레임의 시작 및 글위치를 파악하는 것은 비디오 영상의 색인과 검색에 유용하게 활용될 수 있다. 한글 및 영어 비디오 영화 자막에 제안한 방법을 적용하여 향상된 문자 인식 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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