본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)을 마찰력 기반의 스크롤을 통해 데이터를 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 인간-콘텐츠 사이의 새로운 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심이 있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 본 논문에서는 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성을 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 마찰력을 제어한다. 제어된 마찰력 기반 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽고 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.
내용 기반 영상 검색 기술은 전자 미술관과 박물관, 상표와 저작권, 영상 저장 및 전송 시스템과 같은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스를 구축하고 유지하는데 필수적인 요소이다. 따라서 내용 기반 검색에 대한 연구가 최근 몇 년 동안 큰 관심을 모으고 있다. 본 논문에서는 영상 검색을 위한 특징으로서 칼라 정보와 모양 정보를 동시에 고려하는 복합적인 특징 벡터를 사용한 검색 기법을 제안하였다. 칼라 정보 획득을 위해서는 지역 칼라 분포 특성을 고려하여, 영상을 이루는 각 부영역별 화소들의 대수적 모멘트를 이용하여 각 특징 산출하였다. 모양 정보를 획득하기 위해서는 향상된 불변 모멘트를 사용함으로써 연산량을 줄이면서 검색의 효율을 증대시켰 다. 그리고 모양 특징 추출을 위한 전처리 과정에서 칼라 영상을 그레이 영상으로 변형한 후, 구현이 용이하고 실시간 윤곽선 추출이 가능한 DCT 알고리즘을 변형 이용하였다. 실험영상으로 150여개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 스마트 단말에서 워크스코어 어플리케이션의 사용 편의성 향상을 위한 GUI 개발을 목적으로 한다. 본 연구는 선행연구에서 개발된 서울시를 대상으로 한 워크스코어 데이터를 활용하였다. 어플리케이션 GUI는 크게 다섯 개의 영역으로 구성된다. 각 영역은 주소입력창 및 검색버튼, 상세정보(주소, 위도, 경도, 워크스코어) 출력, 화면전환 및 워크스코어 출력 개수 입력창, 데이터 입력창, 메뉴버튼 영역으로 구성된다. 한편, 어플리케이션 GUI 검증을 위해 강남역과 명동역 인근의 총 12개의 데이터(주소, 위도, 경도, 워크스코어)와 여러 검증 시나리오들을 활용하였다. 먼저, 총 12개 지점의 데이터를 기반으로 주소검색과 키워드 검색의 정확성을 확인하였다. 새로운 위치의 워크스코어를 입력 하고 해당 위치를 검색함으로써, 입력 및 검색이 정상적인지를 확인하였다. 마지막으로 총 13개의 데이터를 파일로 출력한 후 파일 내 데이터의 누락 여부를 확인하였다. 본 연구에서 개발한 워크스코어 어플리케이션은 이 모든 시나리오에서 정상적으로 작동되는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 워크스코어 어플리케이션은 일반 시민 누구나 일상생활에서 요긴하게 활용될 것으로 기대된다.
네트워크의 기술 발달로 웹상의 정보 제공자가 증가함에 따라 정보 사용자가 필요한 정보를 신속하고 정확하게 획득하기는 것이 더욱 어려워졌다. 이를 위해서 키워드 정합 방식의 검색 엔진이 많이 개발 보급되고 있으나 여전히 많은 부담이 사용자에게 주어지고 있는 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 특정 영역인 동문 분야에 대한 지식 베이스를 기반으로 사용자의 의도에 보다 적합하고 해당 영역에 적절한 형태로 사용자 질이를 가공하고, 대용량의 다양한 정보로부터 사용자가 필요로 하는 정보를 제공하는 일을 해주는 지능적인 정보검색 대리자, 정보 에이전트(HIIA-la : Hongik Information Agent)를 제안한다. HIIA-la는 온톨로지 형태에 접근한 동물 관련 지식 베이스를 가지고 있으며, 이를 기반으로 사용자 또는 다른 에이전트 시스템의 정보 요청에 대해 필요한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 관련 웹 문서 정보도 제공된다. 효율적인 웹 문서의 제공을 위하여 방대한 양의 웹 문서를 대상으로 동물 영역에 관련된 문서를 저장·색인하는 웹DB를 가지고 있다. 또한 사용자의 의도를 좀더 명확하게 표현할 수 있도록 유연한 연사자로의 질의 확장을 하였으며, 축적된 처리 결과와 사용자의 피드백 정보를 통해 학습을 하게 된다. 본 논문에서는 이와 같이 요소들을 포함하는 HIIA-la를 구현하고, 실험을 통해 시스템의 효율성을 보인다.
무선 네트워크의 기술 발달과 이동기기들의 많은 보급에 따라 GIS, LBS 등의 위치기반 서비스 등이 널리 사용되고 있다. 이러한 서비스를 수행하기위하여 방대한 양의 이동 객체들의 효율적인 관리, 검색에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며 이동 객체들의 특성과 사용목적에 따라 다양한 연구결과가 제시되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따라 다양한 속도와 방향으로 이동하는 다차원 이동 공간 데이터를 위한 효율적인 색인 기법을 제시한다. 제안된 방법은 KDB-Tree와 QSF-Tree에 기반을 두고 있으며 색인 구조의 검색 성능을 향상시키기 위한 분할, 갱신 방법을 제시하여 시간에 따라 현재 속도와 방향이 다양하게 변화하는 데이터를 신속히 데이터를 색인하고 영역 질의 뿐만 아니라 미래 예측 질의에 대하여 현재 보유한 데이터 정보를 기반으로 미래 예측 결과를 신속히 산출할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 행동을 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하여 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 또한 비디오에서 키프레임을 추출하여 카메라별, 사람별, 행동별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 또한 임계치에 따라 키프레임 검색정도를 조절함으로써 비디오 요약정도를 조절할 수 있다. in. out, stay, left, right, forward, backward와 관련된 11가지 행동을 추출하여 요약된 정보를 가지고 현재 사람의 행동이 어떤 영역에서 어떤 방향으로 움직이고 있는 지에 대한 정보를 보여줌으로써 더 자세히 행동추적을 할 수 있다. 또한 카메라 3대에 대한 전체적인 키프레임에 대한 행동별 통계를 통해서 감시지역의 행동기반 이벤트를 간단히 확인해 볼 수 있다.
최근 내용 기반 음악 검색 시스템에서는 사용자의 응답 시간을 단축시키기 위해 음악의 대표성을 갖는 선율을 추출하여 색인하고, 검색 시 이를 사용한다. 기존 연구에서는 미디(midi) 데이타를 이용하여 대표 선율을 추출하는 방법이 제안되었으나, 미디 데이타에 한정되는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 모든 오디오 파일 포맷에 적용 가능한 대표 선율 검색을 제안한다. 대표 선율 검색을 위해 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용하여 박자와 마디를 찾고 각 마디들의 PCM 데이타로부터 높은 수치가 나타나는 빈도를 측정한다. 이때 높은 수치들이 가장 많이 뭉쳐 있는 영역에서 여덟 마디 간격이 오디오 데이타의 대표 선율 영역이다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위한 실험으로 총 1000곡을 선택하여 대표 선율을 추출하였고, 그 결과 템포를 찾아낸 737곡 중 79.5%의 정확성을 보였다.
XML은 비즈니스 메시징, 웹사이트 정보 통합, 그리고 카탈로그 통합 등의 분야에서 다양한 데이터를 표현하기 위한 포맷으로 급격하게 성장했다. 그러나 XML 데이터의 형태가 고정되어 있지 않기 때문에 전통적인 질의 방법이 항상 정확한 결과를 보여주지는 않는다. 또한 객체 지향 DBMS가 이 영역에 적합한지의 여부는 아직 명확하지 않다. 따라서 XML 데이터를 효율적으로 검색하기 위해 기존의 관계형 DBMS와 연계하여 구조 유사성을 기반으로 하는 검색 기법이 연구되고 있다. 그 중 문서, 경로, 단어로 구성된 3차원 비트맵 인덱스를 이용한 검색 시스템은 다른 XML 문서 검색 시스템보다 훨씬 빠른 수행 속도를 보여주지만, 3차원의 메모리 구조를 사용하여 많은 저장공간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 저장할 때 경로들 사이의 유사성을 이용하여 XML 데이터의 경로를 통합하는 기법에 대해 소개한다. 이렇게 통합된 경로를 이용하여 생성하는 3차원 비트맵 인덱스는 그 크기가 상당히 줄어들게 되고, 기존의 연구에서 보여주었던 문제점들을 해결하게 되었다.
오프라인에서는 학습자와 교수자간의 직접적인 학습 내용 전달과 의사소통으로 보다 효율적인 학습이 이루어진다. 이에 가상 학습에서는 특정 학습 영역에 대한 검색 기능과 평가 후 관련 학습 영역으로의 자동 피드백 연결등의 기능으로 이러한 부분을 해결하고 있다. 그러나 검색결과에서 가장 적합한 학습 영역을 선택하고, 현재의 학습을 위해 선행되어져야 할 이전 학습 영역을 선택하는 것들이 학습자의 몫이기 때문에 학습 내용에 익숙하지 않은 학습자에겐 오프라인 학습에 비해 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 학습자가 전체 학습 내용의 흐름과 단원간의 연관성 및 학습 방향을 잡는데 도움을 줄 수 있는 보다 다양한 시각에서의 색인 메커니즘을 제안한다.
최근 컴퓨팅 환경의 급속한 발전으로 다양한 응용에서 다차원 데이터에 대한 활용이 증가되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 다차원 데이터 검색을 위한 벡터 관사 트리를 제안한다 제안하는 색인 구조는 공간 분할 방식과 벡터 근사화 기법을 이용하여 영역 정보를 표현하기 때문에 하나의 노드 안에 많은 영역 정보를 저장하여 트리의 높이를 감소시킨다 또한 다차원의 데이터 공간에 동적인 비트로 할당하여 다차원색인 구조의 문제점인 '차원의 저주 현상'을 해결한다. 또한 군집화된 데이터에 대해서 효과적인 표현 기법을 제공한다. 자식 노드의 영역 정보는 부모 노드를 기준으로 상대적으로 표현함으로서 좀더 정확한 영역을 표현할 수 있다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 실험을 통해 기존에 제안된 색인구조와의 비교 분석을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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