최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이터에 대한 다양한 검색은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.
일반적으로 동영상콘텐츠에 대한 탐색과정에서 이용자는 해당 기관 또는 사이트에서 제공하는 간단하게 요약한 요약 동영상과 텍스트 정보를 이용하여 원하는 동영상을 선택한다. 이러한 이용자의 동영상콘텐츠 의 탐색과정에서의 정확하고 신속한 동영상콘텐츠의 검색을 위하여 본 연구에서는 동영상을 구성하는 자막과 이미지 정보를 이용하여 동영상을 내용에 따라 여러 개의 클립으로 구분하고, 이용자의 필요에 따라 원하는 클립을 빠르게 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 동영상콘텐츠 및 관련 메타데이터의 관리 및 제어를 위해서 본 연구에서는 XML 계층구조를 생성하여 저장한다. 한편, 이용자의 검색 요청시 XML을 기반으로 동영상콘텐츠의 계층구조를 반영하는 Xpath를 생성하여 질의처리를 수행함으로써 이용자가 원하는 동영상콘텐츠에 대한 검색결과를 제공한다. 제안된 방법을 기반으로 본 연구에서는 XML 계층구조를 이용한 동영상 검색 시스템을 설계하고 구현하였다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색 기법과 최적 비교 영역 추출을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.
인터넷, 데이타베이스, 멀티미디어 기술의 복합적인 영향으로 교육과 학습의 형태가 크게 변하고 있다. 그러나 강의 내용을 효과적으로 관리하고 검색할 수 있는 시스템과 도구의 부족으로 원격 학습은 크게 효과적이지 못하다. 이 논문은 대용량 강의 데이타베이스에서 사용자가 내용에 기반 하여 관심 있는 강의 부분만 발췌하여 접근할 수 있도록 하는 프로토타입 시스템 COVA를 소개한다. COVA는 원격 학습에서 내용 기반 강의 검색을 위한 다음과 같은 새로운 기법을 포함한다: (1) 강의 내용을 표현하기 위한 XML 기반의 준 구조적(semistructured) 데이타 모델, (2) XML 강의 데이타베이스의 구조적 요약, 즉, 스키마 추출 기법: (3) 원하는 강의 부분의 빠른 탐색을 위한 색인 기법.
현재 웹 2.0 환경에서의 핵심 기술 중 하나는 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹 하는 소셜 북마킹 기술이다. 소셜 북마킹은 웹 콘텐츠에 태깅된 북마크 정보 및 태깅 결과를 기반으로 검색, 분류, 공유를 통해 효율적인 정보 제공을 주목적으로 하고 있다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하는 방식을 사용하고 있다. 이는 소셜 북마킹 시스템에서 중요한 특징을 가지는 북마크와 태깅 기술을 효율적으로 활용하지 못하는 결과가 된다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출에 관한 선행연구를 기반으로, 북마크 정보와 혼합하기 위한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론들과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 북마크와 태그 정보를 함께 활용한 소셜 북마크 시스템이 기존 시스템보다 효율적인 검색결과를 도출하였다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 환경 교육 컨텐츠 검색을 위한 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.
비디오는 멀티미디어 데이터의 가장 대표적인 형태로, 텍스트나, 이미지, 오디오와 객체의 움직임 같은 풍부한 정보를 담고 있다. 비정형의 멀티미디어 데이터를 다양하고 효율적으로 표현하기 위해서는 XML(extensible Markup Language)을 사용하여 저장하고 검색하는 멀티미디어 검색시스템이 필수적이다. 그러므로 멀티미디어 데이터에 대한 검색을 위해서는 멀티미디어 데이터의 내용을 구조적으로 설명하는 메타데이터가 필요하고 이 메타데이터를 XML을 사용하여 표현하며 저장하고 검색하기 위한 멀티미디어 검색시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 메타데이터 모델링 기법과 이 모델링 기법을 지반으로 한 멀티미디어 검색시스템을 제안한다.
본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.
우리는 스캔된 한글 문서 영상에 대한 전문(full-text) 검색 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 크게 전처리부, 인식부, 그리고 검색부로 구성되어 있다 검색 알고리즘은 k순위까지의 인식 결과를 이용한다. 이 방법은 검색 성능이 인식 오류에 둔감할 뿐만 아니라, 재현률과 정확률을 사용자가 조절할 수 있는 장점을 갖는다. 객관적인 성능 평가를 위해 KISTI가 제공하는 정보과학회 논문지 영상을 실험에 사용하였다. 인식과 검색 성능을 통하여 시스템이 실용적임을 보였다.
Currently most Internet documents including data are made based on predefined templates, but templates are usually formed only for main data and are not helpful for information retrieval against indexes, advertisements, header data etc. Templates in such forms are not appropriate when Internet documents are used as data for information retrieval. In order to process Internet documents in various areas of information retrieval, it is necessary to detect additional information such as advertisements and page indexes. Thus this study proposes a method of detecting the layout of Web pages by identifying the characteristics and structure of block tags that affect the layout of Web pages and calculating distances between Web pages. This method is purposed to reduce the cost of Web document automatic processing and improve processing efficiency by providing information about the structure of Web pages using templates through applying the method to information retrieval such as data extraction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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