로치오 알고리즘에 기초한 통제어휘 자동색인 또는 텍스트 범주화에서 적용되어 온 여러 성능 요인들을 재검토하였고, 성능 향상을 위한 기본적인 방법을 찾아보았다. 또한, 동등한 조건에서 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 알고리즘 기반 방법의 성능을 다른 학습기반 방법들의 성능과 비교하였다. 결과에 따르면, 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 기반의 프로파일 방법은 구현의 용이성과 컴퓨터 처리시간 측면의 경제성이라는 기존의 장점을 그대로 유지하면서도, 다른 학습기반 방법들(SVM, VPT, NB)과 거의 동등하거나 더 나은 성능을 보여주었다. 특히, 색인전문가의 색인작업을 지원하는 반-자동 색인의 목적으로는 비교적 높은 수준의 재현율을 유지하면서 학습 데이터의 증가에 따라 정확률이 크게 향상되는 로치오 알고리즘을 이용한 방법을 우선적으로 고려할 수 있을 것이다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.120-125
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2000
We propose a semi-automatic and dynamic indexing algorithm for multi-media database(e.g. movie files, audio files), which are difficult to create indexes expressing their emotional or abstract contents, according to user's sensitivity by using user's histories of access to database. In this algorithm, we simply categorize data at first, create a vector space of each user's interest(user model) from the history of which categories the data belong to, and create vector space of each data(title model) from the history of which users the data had been accessed from. By continuing the above method, we could create suitable indexes, which show emotional content of each data. In this paper, we define the recurrence formulas based on the proposed algorithm. We also show the effectiveness of the algorithm by simulation result.
본 연구의 목적은 이용자의 탐색 행태, 시스템의 정보 구축 행태를 기반으로 초기 질의어의 범주에 해당하는 연관 용어들(해당 용어의 지식구조와 관련된 연관 용어들)을 학습기능을 통해 자동으로 제시해 줄 수 있는 지능형 검색 시스템을 구현하는 것이다. 이를 위해 학습을 통해 전문가 수준의 색인어를 추출할 수 있는 지능형자동색인 알고리즘, 자동분류에 관련한 클러스터링 알고리즘과 문서 범주화 알고리즘 그리고 범주 표현 알고리즘에 대한 이론적 연구를 수행하였으며, 이들 이론적 연구를 근거로 비용과 시간적인 측면에서 그리고 재현율과 정도율이란 측면에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 지능형검색시스템을 구현하였다.
In huge video databases, the effective video content indexing method is required. While manual indexing is the most effective approach to this goal, it is slow and expensive. Thus automatic indexing is desirable and recently various indexing tools for video databases have been developed. For efficient video content indexing, the similarity measure is an important factor. This paper presents new similarity measures between frames and proposes a new algorithm to index video content using Kullback-Leibler distance defined between two histograms. Experimental results show that the proposed algorithm using Kullback-Leibler distance gives remarkable high accuracy ratios compared with several conventional algorithms to index video content.
본 연구에서는 시소러스 브라우저를 자동으로 구성하기 위한 방법에 대한 이론적인 연구와 함께 시소러스 브라우저 구성과정의 핵심인 자동색인과 용어 간 계층을 자동으로 형성하는 클러스터링 알고리즘에 대한 선행 연구결과를 제시하였다. 그리고 웹 문헌에서 전통적인 종이 형태 문헌의 서지사항에 해당하는 메타데이터를 분석하고 이를 처리하는 방안을 조사함에 의해 웹 문헌에서 색인어를 자동으로 추출할 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 또한 대부분의 웹 문헌에 메타데이터가 수록되어 있지 않음에 착안하여 기존의 웹 문헌에 메타데이터 자동 편집기를 이용하여 메타데이터를 수록하는 방안에 대한 연구결과를 제시하였다.
본 논문은 단어들의 유사도를 이용하여 문서들을 자동으로 분류하는 새로운 방법을 제안한다. 단어들 중에서 의미있는 단어들을 찾아내기 위하여 자동색인 방법을 이용하였으며. 두 번째로 본 논문에서 제안한 확률 모델을 이용하여 각 단어들의 문서와의 연관관계를 분석하였다. 이를 토대로 분류를 가능하게 하기 위한 프로파일을 생성한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망에 관련된 10개의 문서에 대하여 실험하여 유전자 알고리즘과 신경망에 해당하는 프로파일을 생성하였다.
Automatic video partitioning is the first step for content-based indexing and retrieval of video data. In this paper, an efficient algorithm for scene change detection is proposed, where cumulative histogram and edge information are utilized. Experimental results have shown the effectiveness of the proposed algorithm.
본 연구는 질의어의 표현, 새성, 확장, 탐색식의 구성, 피드백 탐색 등 정보 탐색의 전과정을 지동으로 수행할 수 있는 한글 시소러스 브라우저 기반 자동정보검색 시스템을 구현하기 위해 시도되었다. 구현 시스템은 Delphi 4.0(PASCAL)으로 프로그래밍 되었으며, 자동색인, 클러스터링 기법, 시소러스의 구축과 표현, 자동정보겸색이 가능하도록 구성되었다. 구현된 시스템의 평가결과는 새로운 알고리즘에 의해 구축된 시소러스 브라우저가 정보검색에 있어서 시소러스의 구축의 용이성, 이용의 편리성, 검색 속도, 검색의 적합성 수준에서 우수힘을 입증하고 있다.
본 연구에서는 자연어를 이용하여 자동으로 정보검색을 수행하는 시스템을 구축하였다. 구현 시스템은 Delphi 4.0(PASCAL)으로 프로그래밍 하였으며, 자동색인, 클러스터링 기법, 자연어 계층관계의 구축과 표현, 자동정보탐색이 가능하도록 구성했다. 이 시스템을 이용하여 질의어의 표현, 생성, 확장, 탐색식의 구성, 피드백 탐색 등 정보탐색의 전과정을 자동으로 수행할 수 있었다.
Video is an important and challenge media and requires sophisticated indexing schemes for efficient retrieval from visual databases. Scene change detection is the first step for automatic indexing of video data. Recently, several scene change detection algorithms in the pixel and compressed domains have been reported in the literature. However, using pixel methods are computationally complex and are not very robust in detecting scene change detection. In this paper, we propose robust abrupt scene change detection using macroblock type and DC coefficient. Experimental results show that the proposed algorithm is robust for detection of most abrupt scene changes in the compressed domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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