현재 사회전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 요구하면 질의 물체를 배경으로부터 분할한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상이 들어오면 우선 메디안 필터링 처리를 하여 잡음 제거한 후 캐니 에지 탐지법으로 물체의 에지를 구한다. 그리고 볼록 다각형 기법을 이용하여 배경으로부터 질의물체를 분할한다. 분할된 영상으로부터 컬러 히스토그램을 구한 후 데이터 베이스내의 영상과 히스토그램 인터섹션을 하여 유사치를 구한다 또한 공간적 그레이 분포와 질감특성을 추출하기 위해 분할된 영상을 그레이 영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 에너지를 구해 유사치를 구한다. 이렇게 구한 유사치을 더해 최종 유사영상을 검색하는데 물체 분할기법을 사용함으로써 배경에 강인할 뿐 아니라 보다 정확한 물체 검색이 가능하였다.
인류가 석탄, 석유, 천연가스 화석 연료 등 연로들에 대한 무절제한 사용으로 하여 전 세계적으로 심각한 환경오염과 화석 연료의 자원 고갈문제에 직면하게 되었다. 따라서 이러한 환경오염 문제를 줄이고 또한 고갈돼가고 있는 화석 연료를 대체할 태양 에너지, 풍력, 수력, 바이오매스, 지열 등과 같은 신재생에너지 자원의 개발이 필요하게 되었다. 최근 센서 네트워크 기술의 발달로 인하여 신재생 에너지 데이터는 각종 센서들로부터 원격으로 수집이 된다. 그러나 이러한 데이터는 센서 네트워크로부터 실시간으로 연속적으로 무한히 수집되는 센서 스트림 데이터이기 때문에 주기적으로 갱신되는 데이터 수집 방법으로는 최신의 데이터를 유지하기 어려우며, 부정확한 분석 결과를 도출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 내에서 데이터 스트림을 효율적으로 수집하고 센서의 전송 횟수를 감소하기 위한 칼만 필터링 기법에 기반 한 필터링 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 효율적인 조인 처리를 수행하여 통신비용을 최소화할 수 있는 인-네트워크 조인 기법인 SBJ(Semi & Bloom Join)를 제안하였다. SBJ는 하이브리드 기법으로 배터리 소모를 줄이기 위하여 송, 수신하는 데이터의 크기를 줄이는 방법으로 블룸 필터(Bloom Filter)를 이용하여 데이터의 내용을 필터링하도록 하였다. 기존 데이터 대신 작은 크기의 필터링 된 값을 전송함으로써 배터리 소모를 줄이게 된다. SBJ는 조인 처리의 이른 단계에서 조인 결과에 해당되지 않는 데이터를 제거하여 불필요한 통신비용을 감소하여 통신비용을 최소화하기 위한 네트워크 내에서 효율적인 조인 질의 수행 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 조인 기법들과 비교한 결과 SBJ 기법은 블룸 필터를 이용하여 데이터를 필터링 함으로서 센서 노드 배터리 소모량을 크게 줄였으며, 통신 반경에 대한 통신비용도 훨씬 효과적이었다.
본 논문은 기존 위치기반 서비스에서 최근접질의 및 한 지점에서의 방향성분을 고려한 최근접질의의 단점을 해소하고자 가중치 벡터합을 이용하는 새로운 검색방법을 제안한다. 검색반경으로 1차 필터링된 영역에서, 2차 필터링을 위해 이용자의 이동방향, 관심방향 및 검색각도를 조합한 방향정보를 이용한다. 이동방향은 일정구간내 존재하는 벡터들의 가중치 합으로 계산하며, 검색각도를 $0{\sim}360^{\circ}$까지 세분화하여 검색방향에 대한 범위를 조절 하도록 한다. 본 검색방법에 사용되는 데이터는 촬영위치가 기록된 정지영상 및 동영상, 업체나 관광지의 위치정보와 함께 소비자에게 제공되는 텍스트, 웹, 영상 등 각종 미디어 형태의 데이터가 될 수 있다. 제안하는 방법은 이동 중인 이용자가 현 위치를 기준으로 일정 반경 내에 있으면서 유사방향에 부합하는 미디어만을 검색하도록 함으로써, 이미 지났거나 혹은 관련 없는 방향의 미디어를 배제한 검색결과를 제공하기 때문에 기존의 위치만을 고려한 검색방법에 비해 보다 정확한 검색을 보장할 수 있으며, 방향성을 고려한 기존 최근접질의 에 비해서도 보다 유연하고 포괄적인 검색결과를 보장한다.
현재까지, 사용자의 요구에 맞는 카탈로그 문서를 제공하기 위해 널리 사용되고 있는 패러다임은 키워드 검색 혹은 협업적 필터링 기반 추천이다. 일반적으로 사용자의 질의어는 짧기 때문에, 사용자의 요구(질의어, 선호도)에 적합한 카탈로그 문서를 제공하는 것은 쉽지 않다. 이를 극복하기 위해 다양한 기법들이 제안되었으나, 이전 연구들은 색인어 매칭을 기반으로 하고 있다. 기존 베이지안 신념 망을 이용한 방법은 사용자의 요구 및 카탈로그 문서들을 연관성이 높은 개념들로 표현하였다. 하지만 개념들이 카탈로그 문서에서 추출된 색인어로 구성되어 있기 때문에 개념간의 관계 정보를 잘 표현하지 못하였다. 이에 본 연구는 베이지안 신념 망을 확장하여, 사용자의 요구 및 카탈로그 문서들을 웹 디렉토리에서 추출한 개념(혹은 카테고리) 망으로 표현한다. 개념 망을 이용함으로써, 사용자의 요구와 카탈로그 문서간의 개념 매칭도를 계산하는 것이 가능하다. 즉, 사용자의 질의어와 카탈로그 문서의 색인어가 일치하지 않을지라도, 개념적으로 관련성이 높은 문서를 검색하는 것이 가능하다. 또한 사용자간의 개념적 유사도를 계산함으로써, 시맨틱 기반의 협업적 필터링 추천이 가능하다.
RFID 이벤트는 연속적으로 발생하는 대용량의 스트림 데이타이다. 연속적인 RFID 스트림으로부터 비즈니스 이벤트를 검출하기 위한 많은 연구들이 진행되었다. 그러나 기존 연구는 실제 비즈니스 이벤트가 발생하는 최소 조건을 만족하지 못하는 경우에도 계속적인 검사를 수행하기 때문에 연산 비용이 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 불필요한 비즈니스 이벤트 검출 연산을 제거하기 위하여 비즈니스 이벤트의 최소 조건을 정의하고 조건을 만족하는 경우에만 비즈니스 이벤트를 검출하는 연산을 제안한다. 비즈니스 이벤트의 최소 조건을 검사하기 위하여 비즈니스 이벤트를 그리드 색인에 등록하고 질의 색인과 비트맵을 사용하여 비즈니스 이벤트를 추출한다. 제안하는 비즈니스 이벤트 검출 기법의 우수성을 입증하기 위해서 기존의 연구와 성능 비교 평가를 수행한다.
인간의 삶을 돕는 유비쿼터스 환경에서 GeoSensor의 다양한 센서 데이터들을 다루는 u-GIS DSMS의 연구가 진행되고 있고 그에 따른 고가용성 서비스를 제공하기 위한 클러스터 시스템이 대두되고 있다. GeoSensor에 의해 수집되는 데이터는 폭발적으로 발생되는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징은 서버의 제한된 메모리로 인하여 주어진 메모리를 초과하는 현상과 데이터가 손실되어 질의 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 기법들은 단일 서버환경에서의 기법들로써 필터링을 통해 부하가 발생한 큐의 튜플들을 특별한 기준에 의해 드롭하는 방식이다. 그렇기 때문에 집계질의와 같은 튜플 삭제에 민감한 질의의 정확도를 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 GeoSensor 스트림 데이터의 클러스터링 환경에서 집계질의의 정확도 향상을 위한 이중처리 부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 두 노드가 고가용성을 위해 이중화 되어있는 스트림 데이터의 환경을 이용한다. 같은 스트림의 데이터를 공유하고 있는 특성을 이용해 두 노드에서 하나의 스트림의 데이터를 나누어 처리한다. 이때 슬라이딩 윈도우 단위로 두 노드 간 스트림 데이터를 동기화한다. 그리고 각 노드에서 처리된 결과를 다시 병합하는 방식이다. 성능평가를 통해 기존 기법들과 달리 튜플의 손실 없이 집계질의의 질의 정확도가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
휴대전화의 배경화면을 위한 캐릭터 이미지의 수요가 모바일 컨텐츠 시장에서 빠르게 성장함에도 불구하고 지능형 검색 도구의 부재로 인해 사용자들은 원하는 이미지를 검색하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 검색을 위해 가장 널리 사용되는 내용기반 이미지 검색(Content-Based Image Retrieval; CBIR)이 사용될 수 있겠으나 PC-기반 시스템과는 달리 초기 질의 요구를 만족시킬 수 없는 모바일 응용 소프트웨어의 제약 사항의 극복이 필요하다. 본 연구에서는 적합성 피드백과정에서 얻어진 선호도 정보를 이용하는 협업필터링(Collaborative Filtering; CF) 기법을 사용하여 내용기반 이미지 검색의 초기 질의로 사용될 수 있는 후보이미지의 리스트를 자동 생성하는 IQS-AutoGen이라고 하는 새로운 방법을 제안한다. IQS-AutoGen은 CBIR로부터 피드백된 이미지들에 대한 적합성 정보를 이용하여 목표 사용자와 선호도가 유사한 이웃(neighbor)을 확인하고 이웃들이 선호하는 이미지들의 리스트를 제공하는 CF 프로세스를 통해 CBIR을 위한 초기 질의 집합(Initial Query Set : IQS)을 자동으로 생성한다. 따라서 모바일 사용자는 IQS에 있는 이미지들 중의 하나를 선택하여 CBIR 세션을 위한 질의 이미지로 사용할 수 있게 된다. PC-기반 프로토타입 시스템을 사용하여 실험한 결과로부터 제안한 방법이 모바일 인터넷 환경에서 CBIR의 초기질의 요구를 성공적으로 만족시킬 뿐만 아니라 현재의 검색 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 환경에서 연속적인 스카이라인 질의를 효율적으로 처리하는 새로운 필터링 기법을 제안한다. 기존 필터링기법은 라우터 경로를 기반으로 필터를 생성하고 적용하는 기법이다. 그러나 이러한 기법은 필터의 적용범위가 부분적이기 때문에 센서노드들이 싱크노드에게 전송해야 할 데이터를 대부분 싱크노드로 전송하고 에너지의 효율성 측면에서 좋지 않다. 그래서 본 논문은 적은 비용으로 효율적인 필터를 생성하고 그 필터의 적용범위를 전체 센서노드로 적용하여 싱크노드에 전송해야 할 데이터를 획기적으로 감소시키는 기법을 제안한다. 그 효율적인 필터는 센서데이터의 지역적 특성과 클러스터링을 이용하여 생성한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행한다.
본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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