이미지 데이터베이스를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 추출하는 의미 기반 검색을 지원하기 위해서는 이미지 내용에 관한 의미 정보들이 데이터 모델로 구조화되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 정적 이미지 내용 정보들에 대한 내용 기반 검색과 의미 기반 검색을 제공하는 이미지 데이터 모델을 소개하고 이를 이용하여 이미지가 담고 있는 의미 정보를 표현하고 데이터베이스 스키마로 변환하여 저장하는 구조와 검색하는 방법을 소개한다. 본 이미지 데이터 모델은 이미지내에 포함된 시각 객체들의 내용 정보를 그래프 구조로 표현하고 객체들간의 의미 관계를 정의한다. 이는 이미지 내용에 대한 정확한 정보 표현과 질의와 검색을 가능하게 한다.
많은 양의 비디오 데이터가 디지털화 되면서 사용자가 쉽게 자신이 원하는 비디오 데이터를 검색할 수 있는 내용 기반 검색이 필요하게 되었다. 내용 기반 검색을 위해서는 비디오 데이터를 연속된 카메라 모션으로 구성된 셧으로 나누고, 셧의 내용을 대표 할 수 있는 대표 프레임을 찾아야 한다. 대표 프레임은 비디오 데이터의 요약과 색인의 중요한 수단이다. 본 논문에서는 셧의 내용 기반으로 대표 프레임을 찾기 위해서 프레임에 존재하는 영역 정보를 바탕으로 셧의 내용을 알 수 있는 핵심 정보인 카메라 모션을 검출 하고, 이를 기반으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다.
본 논문은 2-패스에 걸쳐 지역, 전역 정보를 추출하고 이 정보들을 이용하여 효과적으로 정답 후보들을 색인하는 방법을 제안한다. 제안한 정답 후보 색인 방법은 다음과 같다. 먼저, 대상 문서에 포함된 모든 정답 후보들을 추출한다. 그리고, 지역 정보(한 문서 내에서 정답 후보와 주변 내용어 사이의 관계)를 이용하여 각 내용어에 점수를 부여한다. 다음으로 전역 정보(모든 문서를 대상으로 하여 정답 후보와 공기 (co-occurrence)하는 내용어 사이의 관계)를 이용하여 각 내용어에 이미 할당되어 있는 점수를 변경한다. 마지막으로 데이터베이스에 각 정답 후보와 점수가 부여된 내용어들을 역파일 형태로 저장한다. 이러한 색인 방법은 빠른 응답 시간과 비교적 높은 정확률을 필요로 하는 실용적 질의 응답 시스템에 적합하다.
이미지 데이터베이스를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 추출하는 의미 기반 검색을 지원하기 위해서는 이미지 내용에 관한 의미 정보들이 데이터 모델로 구조화되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 정적 이미지 내용 정보들을 분류하고 그를 체계적으로 표현하기 위한 이미지 데이터 모델을 소개한다. 특히 본 이미지 데이터 모델은 그래프 이론을 이용하여 이미지내에 포함된 시각 객체들의 내용 정보를 표현하고 객체들간의 의미 관계를 정의한다. 이는 이미지 내용에 대한 정확한 정보 표현과 질의에 대한 이미지 검색 효율을 향상시킬 수 있으며 객체들간의 의미 관계를 이용한 질의와 검색을 가능하게 한다.
최근 정보기술의 발전과 함께 디지털 정보환경으로 진입하면서 도서관의 정보이용행태에 변화가 나타나고 있다. 특히 디지털환경에서 원문제공이 가능해지고 이용자가 컴퓨터를 매개로 하여 원하는 정보원에 보다 용이하게 접근할 수 있으며 특정웹페이지의 내용을 효과적으로 이용하고자 하는 욕구가 증가하고 있다. 기존의 장서관리가 정보매체별 중심이었다면 이제는 매체에 수록된 특정 정보내용을 이용자 욕구에 적합하게 연결시켜 줄 수 있는 내용관리가 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이용자의 정보이용 커뮤니케이션 전반을 이해하기 위한 내용관리의 핵심요소 설정하기 위해 설문조사를 실시하여 이용자 중심의 내용관리 요소를 이용자 요소 중재요소 서비스요소로 설정하였다.
내용기반 영상 검색 시스템은 데이터베이스에 저장된 정지영상의 색이나, 질감, 형태 등의 특징을 이용한다. 본 연구는 실험 영상 집합에서 주요 객체를 추출하여, 객체들의 외형으로부터 분리된 토큰들을 군집화 한 후, 그 군집단위를 색인어로 사용하여 검색하는 방법이다. 기존의 내용기반 영상 검색 시스템에서 모양 정보는 그 표현과 색인 정합 등의 문제로 처리 방법이 명확하지 않았고, 회전, 크기 변화, 폐색 등에 민감했다. 따라서 기존 방법의 문제점을 해결하기 위해서 토큰을 이용한 색인을 이용하여 지역 정보와, 이들 지역 정보들의 관계에 의한 전역 정보를 복합적으로 이용한 방법을 제안한다.
내용기반 이미지 검색을 하기 위해서는 이미지에 대한 내용정보가 필요하며, 이러한 내용정보간에는 상호 연관성이 존재한다. XML(eXtensible Markup Language)은 내용정보간의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 이미지 내용정보를 구조화하기 위한 방법으로 XML을 사용하였다. 또한 이미지는 눈에 보이는 객체의 시각적인 특징과 이미지 전테가 내포하는 시술적인 의미도 가지므로, 이러한 이미지의 특성에 따라 내용정보의 구조도 객체의 시각적 특징 중심의 모델링과 의미 중심의 모델링으로 구분하여 XML 문서 구조를 모델링 하였다. 구조화된 모델들 간의 객체지향 특성을 이용하여 XML 데이터 서버인 eXcelon에 통합하고, 이를 XQL(XML Query Language)에 의하여 질의해 냄으로써 검색 구간에 제약을 가하고 이를 통하여 더욱 효과적인 검색을 지원하도록 한다. 검색되어진 XML 문서 구조는 XSL(extensible StyleSheets Language)의 적용을 통하여 쉬운 형태로 웹 브라우저 상에 출력하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모댈링의 효율성을 검증하기 위하여, 웹 상에서 이미지 내용정보의 상호 연관성에 기반 하여 원하는 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.
최근 멀티미디어 데이터로부터 내용에 대한 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하고 내용에 기반한 질의를 수행하도록 하는 내용 기반 검색 시스템이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 멀티미디어 검색 시스템인 COSMIC(Content Based Multimedia Information Processor)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. COSMIC은 대용량 이미지 데이터로부터 자동으로 추출된 시각적 특징 데이터들을 다차원 점접근 방법(Point Access Method)인 HG-트리를 이용하여 색인하고 예제 이미지와 사용자가 그린 스케치에 의한 시각적 질의를 제공한다. 또한 COSMIC은 비디오 데이터로부터 추출된 다양한 의미 정보를 이용하여 의미 질의를 제공한다. COSMIC의 유효성을 입증하기 위해서 다양한 시각적 질의와 이미 질의를 이용한 실험을 수행하였다.
90년대 이전에 정보 검색에 대한 연구는 문서의 내용을 기반으로 한 연구가 주류였으며, 90년대에는 링크를 이용한 연구가 활발하였다. 90년대 말에 Page Rank와 HITS가 링크를 이용한 연구의 대표적 사례이며, 최근에는 문서의 내용과 링크 정보를 같이 이용하는 연구가 많이 발표되고 있다. 본 논문도 문서의 정보와 링크 정보를 이용한 새로운 검색 모델을 제시하고자 한다. 본 논문에서 사용하는 링크 정보는 수집된 문서에서 추출한 Page Rank의 가중치와 한 페이지를 가리키는 링크들의 목록이며, 상용하고자 하는 문서의 정보는 본문 내용과 Anchor Text이다. 링크 정보와 문서 정보를 이용하여 Anchor 벡터와 문서 벡터를 만들고, 각각 질의어 벡터와 Cosine Measure를 하여 값을 구한 후, 더한 값을 해당 문서의 가중치로 하여 검색에 이용한다.
본 논문에서는 XML을 이용하여 문제은행 시스템(Item pool System)을 설계하였다. XML은 단순하면서도 구조적인 내용을 표현하는데 용이하며, 확장성이 뛰어난 마크업 언어이다. 문제 은행은 문항의 형태, 내용, 난이도, 등을 포함한 군항의 특성과 관련된 정보들을 체계적으로 제시해야하므로 데이터베이스에 저장된 내용들을 체계적으로 표현할 수 있어야한다. 따라서, 본 논문은 내용과 관련된 태그를 직접 만들 수 있고, 여러 개의 XML 문서들을 하나의 큰 문서로 병합할 수 있으며, 어떠한 종류의 응용프로그램과도 통합할 수 있는 범용적 데이터베이스라고도 할 수 있는 XML의 특성을 이용하여 좀더 확장성이 좋아지게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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