본 논문은 개념 계층과 마이닝 기법을 적용하여 이미지 데이터베이스에서 이미지 데이터에 대한 검색 기법을 지능화하고, 시스템을 효율적으로 관리하는데 있다. 개념 계층을 이용하여 이미지 정보를 지능적인 형태로 저장, 검색하고, 효율적인 웹서비스를 하기 위해 사용자의 정보와 사용자가 이용한 질의 정보 그리고 이미지 정보를 통합하여 사용자에게 좀 더 많은 부가 정보를 제공한다. 또한, 사용자의 의도를 추측하여 사용자의 의도를 반영한 지적인 이미지 시스템을 개발하기 위한 방법을 제시한다.
최근 기업들은 분산된 조직과 각 조직의 목적에 따라 데이터베이스도 분산되어 있기 때문에 이들 간의 공유 및 협업을 통한 상호 운용성을 지원하기 어려우므로 일관적인 형태로 연동하기 위해서 메타데이터 수준의 표준이 필요하다. 또한 협업적인 거래환경에서의 EAI시스템은 다양한 정보 시스템에서 관리되는 지식들을 유기적으로 통합하고 공유함으로서 효율적인 검색 및 비용절감 등 많은 효과를 기대할 수 있다. 그러나 기존의 시스템은 특정 목적에 따라 관리되고 공유되므로 사실상 통합 외 공유에는 상당한 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서 제시하는 XMDR은 온톨로지와 메타데이터 결합된 형태로 각종 표준들을 일관적인 형태로 온톨로지와 시소러스 개념을 도입함으로서 데이터수준의 정보를 통합 하기위한 메타데이터 공유 및 정보 시스템 통합의 일관성을 유지 할 수 있다. 본 논문에서 제시되는 브리지 XMDR 검색시스템은 원시데이터 계층, XMDR 계층. 브리지 XMDR 계층으로 3계층으로 구성된다. XMDR 계층은 분산된 데이터베이스의 속성표현의 표준과 관계성을 정의한 표준 온톨로지, 카테고리 분류 온틀로지, 사이트의 정보를 제공하는 로케이션 온톨로지로 구성되는 XMDR을 정의한다. 브리지 XMDR 계층은 XMDR간의 정보를 공유하기 위한 공유 도메인 속성을 추출한 하이브리드 통합방식으로 업무간의 의미적 통합이 가능하다.
컴퓨팅 기술의 발달 및 보편화로 인해 사용자들의 양질의 정보에 대한 요구가 증가하였고, 이러한 요구를 충족시키기 위해서는 단순 텍스트 형태의 데이터가 아닌 복잡한 멀티미디어 데이터, ?히 비디오 데이터에 대한 저장, 관리 및 검색하는 기능을 가진 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 비디오데이터베이스에서 비디오 데이터에 대한 효과적인 내용기반 검색을 지원하기 위한 메타데이터 모델을 제안하고, 사용자가 비디오 자료를 효율적으로 검색할 수 있도록 질의 입력 기능과 검색 결과 브라우징 기능을 통합한 사용자 통합 인터페이스와 사용자의 다양한 내용기반 검색 요구를 처리할 수 있는 질의처리기 및 브라우저를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 질의처리기 및 브라우저는 이미지 특징, 시공간 특징, 그리고 주석을 이용한 질의를 통합하여 지원함으로써 매우 다양한 사용자 질의를 지원할 수 있고, 검색된 결과에 대한 구조 브라우징 기능을 지원하여 사용자가 원하는 정보에 보다 정확하고 효율적으로 접근할 수 있다. 또한 브라우저에 스토리보드 기능을 추가함으로써 비디오 전체를 보지 않고도 내용을 파악할 수 있다.
현재 ebXML과 웹 서비스가 기업간 전자상거래(B2B)에 있어서 두 축을 이루고 있으며 각각 ebXML 레지스트리와 UDDI를 이용하여 전자상거래에 필요한 정보를 저장 관리하고 있다. ebXML 레지스트리와 UDDI는 이질적인 시스템 구조물 갖고 있기 때문에 원하는 서비스를 검색하고자 할 경우. 각각의 레지스트리에 의존적인 방식으로 접근을 해야 하는 단점이 있다. 또한 이 두 레지스트리는 키워드 기반의 검색만을 지원하므로 검색의 지원범위에 한계가 있다. 이물 해결하기 위해 본 논문에서는 OWL-S를 이용하여 레지스트리 공통모델을 정의하고, 온톨로지를 구축하여 시멘틱 검색이 가능하도록 한다
컴퓨터 통신 기술의 급속한 발달로 인해 정지영상, 오디오, 비디오와 같은 다양한 미디어로 구성된 대용량의 멀티미디어 자료를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 하부 저장 시스템이 필요하다. 이러한 멀티미디어 자료에 대한 내용-기반 검색을 위해 텍스트 기반 검색과 색상 또는 질감과 같은 특징 벡터에 기반한 검색이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 응용을 위한 하부저장 시스템을 구현하기 위해 미국 위스콘신 대학에서 개발한 지속성 객체 시스템인 SHORE를 확장하고자 한다. 텍스트 기반 검색을 위해 역화일 구조를 구현하였으며, 고차원의 특징 벡터의 검색을 위해 X-트리를 통합하였다.
본 연구는 웹 이용자들이 검색엔진을 어떻게 선택하여. 어떠한 기능들을 활용하며, 검색결과는 어떻게 평가하는지 그리고 어떤 어려움을 겪고 있는지를 밝혀 보고자 하였다. 28명의 대학의 교수와 대학원생으로 구성된 이용자들을 대상으로 한 인터뷰결과를 분석한다. 연구 결과에 따르면, 본 연구의 참가자들은 검색결과에 대한 평가보다는 특정한 기능이나 익숙함에 근거하여 엔진을 선택하였다. 이들은 통합검색에 대해서는 의견이 양분되어 있었으며, 연산자의 사용이 결과에 미치는 영향이 거의 없다고 보고 있었다. 검색엔진에 대한 평가를 내릴 때에도 검색결과의 정확성외에 결과를 보여주는 인터페이스 디자인에도 상당한 관심을 가지고 있는 것으로 나타났다.
멀티미디어 데이타의 중요성과 활용도가 증가됨에 따라 데이타베이스에서 멀티미디어 데이타를 표현하고 관리하기 위한 연구가 필요하게 되었다. 따라서, 본 논문은 혼합형 이미지 메타데이타를 이용하여 이미지 데이타베이스에서 이미지 데이타에 대한 검색 기법을 지능화하고 시스템을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 제시한다. 개념 계층을 기반으로 이미지 정보를 지능적인 형태로 저장, 검색하고, 이미지 마이닝을 하기위해 사용자의 정보와 사용자가 이용한 질의 정보 그리고 이 미지정보를 통합하여 검색한다. 즉, 사용자 메타데이타와 이미지 메타데이타를 추출하고 통합하여 사용자에게 좀더 많은 부가 정보를 제공할 수 있는 지능적 이미지검색 시스템을 제공한다.
정보검색시스템은 지역적으로 분산된 이기종의 컴퓨터들 간의 데이터 교환과 다양한 종류의 DB에 대한접근을 가능하게 함으로써, 기업에게 공급망 관리에 대한 통합된 정보를 제공한다. 정보검색시스템은 X3.285에 기반한 데이터 레지스트리 모델을 이용하여 모델링되었고, 모델링이 주어진 가정 하에서 요구사항을 만족하는지를 검증하기 위해 핵심 부분인 메타데이터 레지스트리 관리기(MDR Manager) 부분 만을 SMV를 이용하여 검증하였다.
본 논문은 통합 검색에서 이질의 정보원으로부터 정보를 검색할 때 주어진 질의에 대해 가장 적합한 정보원 선택에 대한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 질의어와 검색에 참여한 정보원간의 관련성 분포 정보를 사용하였다. 이때 관련성 분포 정보는 질의어와 정보원 사이의 관련성 정도를 말하며, 이에 대한 평가는 질의에 대해 정보원으로부터 임의의 크기 N 만큼 검색 문서를 수집한 후에 이들을 평가하여 추정하였다. 본 논문에서 제안한 관련성 분포 정보는 검색 문서의 재평가 값, 관련 문서의 순서 정보, 정확도 등으로 평가한다. 또한 제안된 알고리즘은 정보원 평가에서 검색 인덱스 정보가 필요 없으며, tf, df, N등의 메타 데이터로만 평가할 수 있는 장점이 있어, 동적인 환경에 적용하기가 매우 쉽다.
본 논문에서는 인터넷 동영상 정보들을 보다 효율적이고 정확하게 검색할 수 있는 시스템을 구현하기 위해, 특성 정보에 기반한 영상기반 검색과 예제를 통한 질의를 사용한 시스템을 제안한다. 기존의 검색 시스템과는 달리 본 시스템에서는 사용자가 진의로 제출한 통영상의 특성정보를 추출하여 데이타마이닝하여 프로파일로 만들고, 인터넷에서 검색된 동영상의 특성정보와 비교하는 기법을 사용한다. 또한 진의 동영상 프로파일들을 통합하고, 특징 영역 세그먼트들의 중요도를 저장해 둠으로써 사용자의 질의를 하나의 척도로 처리하며, 작성된 프로파일과 비교 할 동영상의 특성정보를 영역별로 가중치를 주어 보정함으로 검색을 원하는 동영상의 특징을 강조한 진의가 가능하도록 한다. 끝으로 가중치를 주는 방법의 변화에 따른 시스템이 출력하는 검색 결과의 변화를 관찰하여 보정 방법의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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