노드는 문서를 구성하는 작은 크기의 의미 있는 정보 단위이다. 정보검색에 문서의 구조정보를 이용함과 더불어 문서보다 작은 검색단위에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이 연구에서는 노드정보를 이용한 검색실험을 위해 벡터공간모델 검색기법을 사용하여 다양한 유사도 산출방식을 적용한 실험과 구조정보를 활용한 확장 실험을 수행하였다. 실험결과 문서의 유사도를 산출하는 방식에 따른 검색성능의 차이는 거의 나타나지 않았으며, 구조정보를 적용하는 확장 노드검색이 가장 좋은 성능을 나타냈다.
부울 검색 시스템은 구현이 용이하고 빠를 검색 시간을 제공하기 때문에, 오늘날 정보 검색 분야에서 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 순수한 부울 검색 시스템은 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정도에 따라 정렬 할 수 없다. 부울 검색 시스템에 순위 결정 기능을 부여하기 위하여 퍼지 집합, Waller-Kraft, Paice, P-Norm, Infinite-One과 같은 확장된 부울 모델들이 개발되어 왔다. 이들 모델에서 부울 연산자 AND와 OR에 대한 계산식은 순위 결정의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 부울 연산자 계산식의 수학적 특성을 제시하고, 이들이 검색효과에 미치는 영향을 분석한다. 분석 결과는 P-Norm 모델이 높은 검색 효과를 얻기에 가장 적합함을 보여준다.
Amid rapidly increasing imagery inputs and their volume in a remote sensing imagery database, Content-Based Image Retrieval (CBIR) is an effective tool to search for an image feature or image content of interest a user wants to retrieve. It seeks to capture salient features from a 'query' image, and then to locate other instances of image region having similar features elsewhere in the image database. For a CBIR approach that uses texture as a primary feature primitive, designing a texture descriptor to better represent image contents is a key to improve CBIR results. For this purpose, an extended feature vector combining the Gabor filter and co-occurrence histogram method is suggested and evaluated for quantitywise and qualitywise retrieval performance criterion. For the better CBIR performance, assessing similarity between high dimensional feature vectors is also a challenging issue. Therefore a number of distance metrics (i.e. L1 and L2 norm) is tried to measure closeness between two feature vectors, and its impact on retrieval result is analyzed. In this paper, experimental results are presented with several CBIR samples. The current results show that 1) the overall retrieval quantity and quality is improved by combining two types of feature vectors, 2) some feature is better retrieved by a specific feature vector, and 3) retrieval result quality (i.e. ranking of retrieved image tiles) is sensitive to an adopted similarity metric when the extended feature vector is employed.
정보 검색은 사용자가 필요로 하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할수 있어야 한다. 정보 검색에서 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하는냐를 기준으로 문서를 순서화 할 때, 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거 문서 검색을 위한 순의 결정 방법을 제안한다. 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계가 있다. 퍼지 양의 조합, 퍼지 음의 조합, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 하여, 유사도 측정을 하였다.
본 논문에서는 문서 화일링 및 검색(DFR:Document Filing and Retrieval) 시스템 에서 DFR 객체의 속성(attribute)을 체계적으로 관리하여 DFR 객체의 효율적인 탐색 (search) 기능을 제공하기 위한 확장된 디렉토리 시스템의 설계 및 구현에 관하여 논 한다. 이를 위하여 DFR 시스템과 디렉토리 시스템 상호연동을 위한 구성 모델 및 두 응용 시스템 동작들 사이의 연계 매카니즘, 확장된 디렉토리 스키마(schema), 확장된 데릭토리 트리 구조(DIT:Directory Information Tree) 를 설계, 구현한다. 분산 환경 하에서 DFR 시스템과 ISODE(ISO Development Environment) 디렉토리 시스템인 QUIPU 8.0을 이용하여 구현한 확장된 디렉토리 시스템 사이의 연동 시험을 하고 본 논문의 결과를 기반으로 다양한 응용 시스템의 객체 탐색을 위한 확장된 디렉토리 시스템 모 델을 제시한다.
본 논문에서는 소프트웨어 부품을 분류하여 라이브러리에 저장하고, 사용자의 요 구에 따라 효율적으로 검색할 수 있도록 지원하는 확장된 패싯 분류 방식과 혼합형 검색 모델을 제안하고, 프로토타입 시스템을 설계하여 구현하였다. 분류 방식의 설계 를 위하여 부품들의 기본적인 클래스를 분석하여 필요한 항목을 식별한다음, 항목들의 특성을 분석하고 패싯을 결정하여 구품 식별자를 구성한다. 그리고 부품의 기본적인 특성을 기준으로 응용 영역별로 클러스터링시켜 라이브러리에 저장하고, 부품의 특성 을 표현하기 위하여 패싯과 항목들에 가중치를 할당하였다. 부품의 검색을 위하여, 질 의에 의한 검색 모델 및 유사한 바품들을 쉽게 검색할 수 있도록 가중치와 유사도를 이용하였다. 제안한 분류 방식과 검색 모델은 분류 과정이 간단하고, 유사한 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 질의 작성이 간단해지고, 출력될 부품들의 크기와 순 서의 조절이 가능하여 검색 효율이 개선되었다.
본 연구의 목적은 기존의 불논리 검색 시스템에서 사용할 수 있는 실용적인 피드백 검색 기법을 찾아내는 것으로서, 이용자의 적합성 평가 부담을 덜어줄 수 있도록 사전에 이용자 모형을 구축하여 놓고 피드백 검색시 시스템이 자동으로 적합성 평가를 하는 이용자 모형 기반 피드백 검색 기법을 제안하고 이의 유용성을 실험적으로 입증하였다. 이를 위하여 먼저 증진된 불논리 검색 모형인 DNF 검색 모형과 P-norm 검색 모형을 사용한 피드백 검색 실험을 실시한 후, 검색효율이 높게 나온 DNF 모형을 채택하여 이용자 모형 기반 피드백 검색을 실시하였다. 실험 결과 모든 피드백 검색은 초기검색에 비해 검색효율이 크게 향상되었으며, 이용자 모형 기반 피드백 검색은 DNF 피드백 검색 결과에는 못미치지만 P-norm 피드백 검색 결과와는 거의 같은 수준의 검색효율을 보였다.
To address the problem of multi-target retrieval (MTR) of remote sensing images, this study proposes a new object-level feature representation model. The model provides an enhanced application image representation that improves the efficiency of MTR. Generating the model in our scheme includes processes, such as object-oriented image segmentation, feature parameter calculation, and symbolic image database construction. The proposed model uses the spatial representation method of the extended nine-direction lower-triangular (9DLT) matrix to combine spatial relationships among objects, and organizes the image features according to MPEG-7 standards. A similarity metric method is proposed that improves the precision of similarity retrieval. Our method provides a trade-off strategy that supports flexible matching on the target features, or the spatial relationship between the query target and the image database. We implement this retrieval framework on a dataset of remote sensing images. Experimental results show that the proposed model achieves competitive and high-retrieval precision.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5197-5218
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2019
Large-scale retrieval algorithm is problem for visual analyses applications, along its research track. In this paper, we propose a high-efficiency region division-based image retrieve approaches, which fuse low-level local color histogram feature and texture feature. A novel image region division is proposed to roughly mimic the location distribution of image color and deal with the color histogram failing to describe spatial information. Furthermore, for optimizing our region division retrieval method, an image descriptor combining local color histogram and Gabor texture features with reduced feature dimensions are developed. Moreover, we propose an extended Canberra distance method for images similarity measure to increase the fault-tolerant ability of the whole large-scale image retrieval. Extensive experimental results on several benchmark image retrieval databases validate the superiority of the proposed approaches over many recently proposed color-histogram-based and texture-feature-based algorithms.
인터넷을 비롯한 대다수의 정보검색에서 사용자가 느끼는 공통된 어려움중의 하나는 검색결과가 너무 많다는 것이다. 본 연구는 검색결과를 줄이는 방법의 하나로써 검색 문헌에 대한 정제 방법에 대하여 논의한 것이다. 궁극적으로 종전의 검색시스템에서 제대로 고려하지 않은 개념망을 통한 질의어 확장과 확장 질의어와 전처리된 문서와의 유사도 측정을 통한 문서의 선택, 백과사전 정보에 의한 의미 확장과 클러스터링, 필터링 기법 등이 정보검색의 효율을 향상시키는데 효과적인 방안임을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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