영상 검색 방법은 텍스트 기반, 내용 기반, 영역 기반 영상 검색, 부분 영상 검색 방법 등 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그 중에 부분 영상 검색은 질의 영상을 포함하는 대상 영상을 찾는 문제이다. 본 논문에서는 생물정보학에서 사용하는 점 행렬 방법을 이용한 새로운 부분 영상 검색 방법을 제안한다. 점 행렬은 두 DNA 서열 간에 유사도를 시각화하는 방법으로써 영상 검색에 적용하여 두 영상 간에 유사도를 비교하는 문제로 재정의한다. 이 알고리즘을 적용하기 위해서 이차원 배열 정보인 영상을 일차원 명암도 영상으로 변환한다. 두 일차원 명암도 영상을 정렬하여 생성된 점 행렬을 이용하여 부분 영상 후보 영역을 생성한다. 실험에는 10 개의 대상 영상과 대상 영상의 부분을 복사한 영상, 축소한 영상, 확대한 영상으로 5종류의 질의 영상을 사용하였다.
사용자들은 웹브라우저를 통해 웹에 존재하는 소프트웨어 컴포넌트 라이브러리를 탐색한다. 그러나, 웹 라이브러리에 포함된 컴포넌트들의 수가 빠르게 증가하는 상황에서 우리는 이러한 라이브러리들을 효과적으로 구성하고 관리하기 위한 방법을 필요로 한다. 전통적인 웹 라이브러리 검색 시스템들은 컴포넌트들을 저장하고 검색하기 위해 다양한 분류방법을 이용한 검색 서비스를 제공한다. 이러한 전통적인 시스템들은 사용자들이 검색 초기 단계에서 라이브러리의 전체적인 내용의 이해를 바탕으로 한 다양한 검색 서비스를 준비하지 못한다. 본 논문은 전통적인 시스템들의 단순한 컴포넌트 저장과 검색이상의 다양한 서비스와 객체지향 컴포넌트들의 효율적인 관리를 제공하는 웹 라이브러리 시스템에 대해 토론한다. 이러한 서비스들은 역공학 프로세스를 통한 컴포넌트 이해서비스, 라이브러리 요약내용 자동생성서비스, 이해기반 검색서비스이다. 또한, 본 논문에서 적용된 자동화된 클러스터 기반 분류체계 방법의 성능은 전통적인 분류방법을 이용하는 2개의 다른 시스템들의 성능과 비교, 평가된다.
본 논문의 목적은 멀티미디어 내용을 표현하기 위해 제정된 MPEG-7의 비주얼 디스크립터를 설명하고 분석하기 위한 것이다. MPEG-7의 비주얼 디스크립터는 컬러, 모양, 질감, 모션으로 구성되어 있으며 이들 각각의 요소들에 대해 예제 및 응용분야와 더불어서 자세히 설명하고 있다. 마지막으로 본 연구에서는 이들 비주얼 디스크립터에 대한 전반적인 응용분야를 기술하고 있다. 이러한 비주얼 디스크립터들은 다양한 모양의 멀티미디어 내용을 인간의 개입 없이 자동으로 풍부하고 상세하게 표현할 수 있으며 내용 표현의 일관성을 유지하게 함으로써 멀티미디어 검색의 성능을 향상시킬 뿐 아니라 시스템간의 상호운영성을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 콘텐츠의 대부분을 차지하는 동영상에 대한 검색 서비스가 필수 기능으로 대두되고 있으며, 검색 서비스를 수행하는 시스템은 최신 기술을 접목시켜 보다 지능적이고, 의미적인 검색을 할 수 있는 검색 엔진이나 지능형 검색 기법 등의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 데이터에 대한 특성요소 분석 및 검색 기술과 구현, 감성어휘기반 분석 및 검색 방안을 위해 멀티미디어 콘텐츠 데이터의 구조 설계와 분석 관리 도구 및 의미론적 특성요소 추출기술과 콘텐츠 내 컬러 정보 기반 감성처리 알고리즘을 제안하였다.
최근 시맨틱 웹 문서는 클라우드 기반으로 생성 및 유통되고 문서유형 분류에 따른 쉽고 신속한 정보 검색을 위해 지능형 시맨틱 에이전트를 요구하고 있다. 기존의 웹 문서의 검색은 키워드를 이용하여 해당하는 질의어가 포함된 문서 목록을 결과로 가져오며 사용자의 요구시에 내용을 제시하는 것이 일반적인 형태이다. 이는 웹 문서의 유사도와 시맨틱 관련성을 고려하지 않음으로써 사용자가 내용 검색과 분석에 많은 시간과 노력을 요구한다. 이의 해결을 위해서 빅 데이터 요소 기술인 하둡과 NoSQL을 활용하여 시맨틱 웹 문서에 포함된 키워드 빈도에 기반한 웹 문서의 유형 분류와 유사도를 제시하는 시맨틱 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 실시간 데이터 처리가 요청되는 이종 모델을 가진 공공 데이터와 웹 데이터를 취합하여 일반 사용자가 쉽게 질의할 수 있는 대용량 지식 기반 시스템을 구축하는데 응용 모델로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 사용자의 감성적 요구에 적합한 이미지를 탐색한 후 문-스펜서(P. Moon&D. E. Spencer)의 색채 조화론에 기초하여 조화의 정도가 가장 높은 이미지들을 순위별로 제시하는 이미지 검색법을 제안하였다. 이미지 검색은 키워드로 주어진 감성어휘와 관련된 색채성분이 가장 많이 포함된 이미지 화상을 검색하여 미도(Aesthetic Measure)를 계산한 후 순위별로 제시하는 방법으로 이루어진다. 문-스펜서의 색채 조화론을 적용한 이미지 검색법의 타당성을 검증하기 위하여 200개의 샘플 이미지를 대상으로 시스템이 제시한 미도순위와 사용자 만족도 평가에 의한 순위를 비교하였다. 분석결과 15개의 감성어휘별로 시스템이 출력한 이미지들의 미도 순위에 대한 실험 참가자들의 평균 만족도는 7점 척도 중 5.0으로 나타났다. 또한 시스템이 산출한 이미지들의 미도 순위와 설문 참가자가 평가한 만족도 순위 사이와의 일치 여부를 알아보기 위해 상관분석을 실시한 결과 감성어휘 'Clear'를 제외한 14개의 어휘 모두에서 상관계수 0.5 이상의 양호한 정적상관을 보였다. 이와 같은 연구결과로부터 문-스펜서의 색채 조화론을 바탕으로 제안한 감성검색법이 이미지 데이터베이스와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 적절히 반영할 수 있는 가능성을 확인하였다.
사용자가 원하는 정보를 얼마나 정확하게 제시하느냐가 정보검색시스템 성능을 판단하는 기준이 된다. 그러나 동형이의어만을 질의어로 이용한 검색 결과는 동형이의어 각 의미에 관련된 문서가 혼재되어 있거나, 특정 의미에 관련된 문서만 집중적으로 나타나는 현상을 볼 수 있다. 그래서 본 논문에서는 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 관계정보를 이용하여, 질의어의 모호성을 해결하는 의미적 정보검색의 기반이 되는 기술을 제안한다. 실험에서 질의어는 전문분야에 주로 사용되는 동형이의어와 보편적으로 사용하는 동형이의로 구분하고, '질의어+상위어' 형태의 확장 질의어를 설정한다 그래서 포탈사이트의 웹 문서만을 대상으로 한 정확률은 73.5%, 통합검색의 정확률은 68.7%로 나타났다. 이것은 U-WIN 기반의 의미적 정보검색 기술이 정보검색 시스템에서 효율적임을 알 수 있다.
본 논문에서는 공간주파수 특성과 다중 해상도 특성을 모두 갖는 웨이브릿 변환을 이용하여 각 대역의 특성에 맞는 비주얼 특징을 추출하고 이를 내용기반 영상 검색에 이용하는 새로운 방법을 제시하였다. 웨이브릿 변환된 영상의 최저주파 대역은 원 영상의 근사한 형태로 공간 정보를 충분히 활용할 수 있다. 이를 위해 웨이브릿 계수값과 각 계수간의 공간 정보를 모두 고려한 퍼지 동질성(FH : Fuzzy Homogeneity)를 이용하여 L개의 특징 벡터를 추출하였고, 나머지 고주파 대역의 에너지 값을 이용하여 3개의 특징 벡터를 추출하여 이를 영상 데이터베이스에 저장한다. 질의 시에는 L개의 FH 벡터 중 가장 크기가 큰 10개의 값과 3개의 고주파 대역의 에너지 값을 이용하여 가장 유사한 영상을 검색하였다. 90개의 텍스쳐 영상을 사용해 실험한 결과 좋은 정확성을 보였다.
웹이든 웹이 아니든 존재하는 모든 학술정보에는 창작자, 즉 그 정보를 생산한 주체가 존재한다. 그 주체는 개인, 단체, 기관이 될 수 있으며 또는 해당 정보의 성격에 따라 국가가 될 수도 있다. 대부분의 정보는 제목과 저자, 내용으로 구성된다. 학술정보 가운데 논문의 경우 제목, 저자, 키워드, 요약, 발행일, 발행처, ISSN 등의 메타정보로 기술되며, 특허의 경우는 명칭, 출원인, 발명자, 대리인, IPC, 출원번호, 청구항등의 메타정보로 표현된다. 대부분의 웹 기반의 학술정보 서비스에서는 이들 메타정보를 가공 및 처리하여 사용자들에게 검색기능을 제공하며, 특히 인명에 해당하는 저자필드를 이용한 검색기능은 중요한 요소이다. 본 논문에서는 인명검색을 위한 효율적인 색인운영과 구검색 기반의 부스팅 요소를 적용한 인접연산 결과 랭킹 알고리즘을 이용해 인명검색 결과의 정확성 개선 방법을 제안하며, 인명검색시 공저자 및 관련연구자 검색결과를 제공하는 방법을 설명한다. 이는 학술정보서비스에 있어서 정확하고 부가적인 검색결과를 제공하는데 효과적으로 적용될 수 있다.
객체 사이에 존재하는 공간관계는 3차원 그래픽 이미지에 대한 내용기반 검색시 가장 자주 사용되는 조건 중의 하나이다. 그러나 기존 대부분의 공간관계에 대한 연구는 2차원 이미지에서 시점이 고정된 절대적인 방향관계에 패한 연구가 주를 이루고 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 공간에서 관측자의 시점을 기준으로 객체 사이의 방향관계를 검색할 수 있는 시점기반 방향관계 표현 기법을 제시하고 이를 이용한 검색 기법에 대해서 기술한다. 본 논문에서는 3차원 방향관계의 표현을 위해 절대시점 기반의 2차원 공간관계 표현 기법인 2D 스트링을 확장한 3D 스트링 기법을 정의하였다. 또한 관측자를 기준으로 한 객체들 간의 상대적인 방향관계를 효율적으로 추출하기 위한 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 기법은 3D 스트링으로 표현된 3차원 객체의 공간관계를 2차원+1차원으로 분리하여 처리하도록 함으로서 차원의 감소를 통한 시점기반 방향관계 검색 과정을 단순화할 수 있다는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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