Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.15-18
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2004
XML 검색을 위한 기존의 비트맵 인덱싱은 XML을 문서, 경로, 단어로 구성된 3차원 비트맵 인덱스에 매핑하고 이를 이용해 정보를 추출함으로써 뛰어난 성능을 입증하였다. 그러나 이것은 유사 문서를 수집하고 검색하기 위해 경로 전체를 인덱스 구성의 단위로 사용함으로써 유사 경로를 인식하지 못하는 문제를 초래하였으며 유사 경로를 인식하지 못함으로 인해 유사 문서 검색의 치명적인 성능 저하가 발생하게 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 유사 경로 탐색을 위한 새로운 비트맵 인덱스를 설계하고 이를 통해 효과적으로 유사 문서를 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 노드들을 단위로 하는 새로운 비트맵 인덱스를 구성하고 구성된 인덱스의 중심을 통해 유사 경로 탐색을 위한 클러스터들을 선별적으로 검색한다. 그리고 유사 경로 탐색을 통해 추출된 경로들을 유사 문서 검색에 활용함으로써 비트맵 인덱싱의 빠른 성능을 그대로 유지하면서 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못함으로써 발생하는 유사 문서 탐색의 성능 저하를 효과적으로 해결한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.328-331
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2008
많은 양의 이미지를 포함하고 있는 대용량 데이터베이스에 대한 이미지 검색에서 보다 짧은 시간에 적은 양의 검색공간을 사용하면서 원하는 결과를 얻을 수 있는 이미지 인덱싱 기법에 대한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 외형 기반의 이미지 검색에서 기존의 인덱싱 기법보다 빠른 검색을 지원할 수 있는 해시 기반의 새로운 인덱싱 기법을 제안한다. 기존의 해시 기반 인덱싱 기법에서는 해시 주소 계산을 위해 인덱스 값의 범위가 미리 정해져야 하기 때문에 색상 정보 등 소수의 특징 정보를 제외하고는 인덱싱에 널리 사용되지 못하고 있다. 한편, 제안된 해시 구조는 값의 범위가 정해지지 않은 정수형의 인덱스 값을 기반으로 효과적으로 이미지 인덱스를 구축할 수 있다. 효과적인 이미지 검색을 위해 제안된 인덱스를 기반한 범위검색(Range Search) 기법을 제안하였으며, 실험을 통해 제안된 인덱스 구조에서의 범위 검색이 기존의 인덱스 구조에 비해 보다 효과적임을 보인다.
Recently, Internet GIS(Geographic Information System) is increasing. From the results, more efficient spatial data retrieval is needed. For more efficient retrieval, a spatial indexing method is needed. This paper proposes an efficient spatial indexing method for levelized geometric data retrieval. Previous indexing methods are not adequate to retrieve levelized geometric data. For the effects, a few indexing methods for levelized geometric data, are known. But these methods support only a tew kinds of levelized geometric data. The proposed method supports all kind of levelized geometric data and outperforms to the previous method both in retrieval time and memory capacity.
So far, many researches have been done to index high-dimensional feature values for fast content-based image retrieval. Still, many existing indexing schemes are suffering from performance degradation due to the curse of dimensionality problem. As an alternative, heuristic algorithms have been proposed to calculate the result with 'high probability' at the cost of accuracy. In this paper, we propose a new extendible hash-based indexing scheme for high-dimensional feature values. Our indexing scheme provides several advantages compared to the traditional high-dimensional index structures in terms of search performance and accuracy preservation. Through extensive experiments, we show that our proposed indexing scheme achieves outstanding performance.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.227-230
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2008
본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱 기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 $300%{\sim}1000%$까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.
In this research, we propose an unsupervised debate indexing method using audio and visual information. The proposed method combines clustering results of speech by BIC and visual by distance function. The combination of audio-visual information reduces the problem of individual use of speech and visual information. Also, an effective content based analysis is possible. We have performed various experiments to evaluate the proposed method according to use of audio-visual information for five types of debate data. From experimental results, we found that the effect of audio-visual integration outperforms individual use of speech and visual information for debate indexing.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10c
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pp.493-495
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2004
최근, 디지털 카메라와 디지털 캠코더처럼 디지털 장비가 대중화됨에 따라, 이미지 데이터가 급증하게 되었다. 이와 함께, 이미지 검색에 대한 요구도 증가하게 되었으며, 단순한 텍스트 검색이 아닌 이미지의 특징에 기반한 검색이 요구되고 있다. 특징 기반의 검색은 색상, 질감, 모양 등과 같은 특성에 기반한 검색으로 사람이 일일이 주석을 입력하는 방식보다 자동화가 가능하며, 빠르게 인덱싱할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 모양을 이용하여 이미지를 인덱싱 하였으며, 스케치된 식물의 잎 모양의 이미지를 이용 하였다. 또한, 식물의 잎에 뻗어있는 잎맥의 모양을 이용하여 검색의 정확도를 높였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.193-195
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2002
XML 기반의 MPEG-7은 사용자가 시스템을 통해서 원하는 정보를 얻을 수 있도록 멀티미디어컨텐츠의 다양한 정보를 기술하고 있다. 그러나 많은 샷으로 이루어진 MPEG-7 정보 저장 공간에서 질의가 들어왔을 때 원하는 정보를 찾기 위하여 모든 문서를 검색하는 것은 상당한 시간이 요구된다. 본 논문에서 이를 해결하기 위하여 동영상 MPEG-7 문서에 대한 효율적인 인덱싱 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안한 인덱싱 알고리즘의 적용으로 MPEG-7 검색에 있어서 효율적임을 할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.220-222
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2002
XML 문서의 효율적인 저장 및 검색을 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나 기존의 연구들에서는 주로 내용 검색의 정확도를 높이기 위해 구조적 정보를 이용하는 방법을 제시하고 있으나, 순수하게 구조만을 대상으로 하는 인덱싱 및 질의 처리 방법 특히 , 동적인 환경을 고려한 인덱싱 및 질의 처리 방법에 대해서는 많이 언급하고 있지 않다. 본 논문에서는 XML 문서에 대한 순수 구조 질의 처리가 가능하고, 엘리먼트의 삭제 및 삽입 등 동적인 변경을 처리할 수 있는 인덱스 구조를 설계한다. 또한 설계된 인덱스 구조를 기반으로 순수 질의 처리 유형을 분류하고 각각에 대한 질의 처리 방안을 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.97-99
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2001
최근 웹 기반 혹은 모바일 기반의 지리정보시스템과, 높은 품질의 공간데이터에 대한 요구가 증대하고 있다. 이를 해결하기 위해서는 레벨별 상세화를 지원하는 데이터가 제공되어야 하며, 이러만 데이터를 효율적으로 처리하는 공간 인덱싱이 필요하다. 그러나, 레벨별 상세화 데이터를 지원하는 공간 인데싱 기법에 대한 기존 연구는 일부 일반화 연산자만을 지원하고 레벨별 데이터간 일관성을 고려하지 않는다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하고자 일관성이 보장되는 맵 일반화 연산자를 모두 지원하는 공간 인덱싱 기법을 제안한다. 이를 통해 레벨별 상세화를 지원하는 데이터가 보다 효과적으로 다루어질 수 있다는 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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