• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.283-286
• /
• 2007

This paper proposes a genetic algorithm (GA) approach to instance selection in case-based reasoning (CBR) for the prediction of Korea Stock Price Index (KOSPI). CBR has been widely used in various areas because of its convenience and strength in complex problem solving. Nonetheless, compared to other machine learning techniques, CBR has been criticized because of its low prediction accuracy. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However, designing a good matching and retrieval mechanism for CBR systems is still a controversial research issue. In this paper, the GA optimizes simultaneously feature weights and a selection task for relevant instances for achieving good matching and retrieval in a CBR system. This study applies the proposed model to stock market analysis. Experimental results show that the GA approach is a promising method for instance selection in CBR.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.371-374
• /
• 2000

We propose an efficient method for content-based ultrasound image retrieval using magnitude frequency spectra and implement a retrieval system based on the proposed method. The target images are ultrasound images of adult organs. Trained users often acquire such images so that images of the same kind of organs are very similar, although their locations may not exactly coincide. Therefore, the magnitude frequency spectrum, which has a translation-invariant property, is used as a feature. All the object images in the image DB is pre-classified in the same kind organs. Experimental results show that the proposed method is superior to some well-known conventional methods.

• 방송공학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.262-270
• /
• 2002

대부분의 영상색인 기법에서는 영상의 전역 특징값을 이용한다. 그러나 이러한 방법은 영상의 지역적인 변화들을 담아내지 못하기 때문에 만족할 만한 격과를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 영상의 특징점(salient point)과 영상분할을 이용하여 중요영역(important region)을 추출하는 새로운 영역기반 영상검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 특징점 추출 기법은 기존의 방법과 비교하여 빠르고 정확한 추출 결과를 보여준다. 선택된 영역에서 추출된 칼라와 질감 정보를 이용하여 검색한 결과는 칼라나 질감 정보의 전력 특징값을 이용한 검색 방법의 결과보다 크게 향상됨을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제8B권2호
• /
• pp.215-222
• /
• 2001

본 논문에서는 새로운 형태 특징값으로서 형태 correlogram을 제안하고 이를 기반으로 한 효과적인 내용기반 영삼검색(content-based image retrieval) 방법을 제시한다. 기존읜 색상 correlogram은 색상 정보에 공간적인 정보를 부여함으로써 영상검색 성능을 향상시켰다. 그러나 이 특징값은 형태 정보를 포함하고 있지 않아서 색상이 다르면서 비슷한 윤곽선 형태를 갖는 물체의 검색에는 좋은 효과를 보이지 못한다.이 문제를 해결하기 위해 예지(edge)들의 correlogram인 형태(shape) correlogram을 제안한다. 색상 correlogram이 색상들의 거리에 따른 상관관계를 나타내는데 반해 형태 correlogram은 에지 각도들의 상관관게를 나타낸다. 형태 correlogram은 gradient 축과 각도 축을 가지는 2차원 특징 벡터(feature vector)로 표현된다. 각 축은 24개 빈(bin)으로 나뉘어져서 총 576개의 원소를 가지게 된다. 또한 본 논문에서는 형태 correlogram의 데이터 크기를 줄이고, 회전에 대해 불변인 특성을 가지게 하기 위해 투영(projected) 형태 correlogram을 제안한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안한 형태 correlogram과 투영 형태 correlogram을 사용한 영상검색 방법이 기존의 방법보다 성능면에서 우수함을 입증한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제14D권6호
• /
• pp.573-584
• /
• 2007

최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어 데이터에 대한 다양한 검색은 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 멀티미디어 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 의미 내용을 추출할 수 있는 의미 기반 검색 기법이 필요하다. 기존 연구되어온 멀티미디어 데이터의 검색은 주석 기반 검색, 특징 기반 검색, 주석과 특징 기반 검색의 통합 검색시스템이 있다. 이러한 시스템들은 검색 데이터의 생성을 위해 주석자의 많은 노력과 시간을 요구하고 특징 추출을 위한 복잡한 계산을 요구하며, 생성된 데이터는 변화되지 않는 정적인 검색을 수행하는 단점이 있다. 또한, 인간에게 좀 더 친숙하고 의미적인 형태의 검색 방법을 제공하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 MPEG-7을 이용하여 멀티미디어 데이터를 구조적으로 표현하고 효율적으로 추출하기 위한 의미적 메타데이터 기반의 멀티미디어 주석 및 검색시스템(S-MARS)을 구현 제안한다. 본 시스템은 멀티미디어 데이터에 대한 주석이나 검색, 브라우징을 위한 그래픽 인터페이스를 제공하며 멀티미디어 정보를 표현하기 위해 의미적 메타데이터 모델을 기반으로 구현하였다. 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터 모델은 MPEG-7 표준에 정의되어 있는 멀티미디어 묘사 스키마를 기반으로 XML 스키마를 이용하여 작성하였다. 결론적으로, 제시한 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터를 XML 형태로 표현하고, XML을 지원하는 데이터베이스 시스템을 이용하여 표준적인 데이터의 상호 교환이 용이하게 이루어질 수 있으며, 의미적 메타데이터를 활용하여 삽입 기반 검색 알고리즘 방법을 제공함으로써 검색에 대한 정확성과 사용자의 검색 만족도를 극대화 시킬 수 있다. 마그마 저장소로의 유입과 마그마 저장소 아래에서 공급되는 모마그마의 성분변화에 의해서 미량원소 함량이 급격하게 변한 것으로 해석된다./^4He$ 비와 $^4He/^{20}Ne$ 비는 $0.0143{\times}10^{-6}{\sim}0.407{\times}10^{-6}$ 범위와 $6.49{\sim}584{\times}10^{-6}$ 범위를 각각 보여주어 대기와 지각성분의 혼합선상에 도시된다. 이는 온천수내 헬륨가스의 대부분이 지각기원임을 의미한다. 죽림온천(JR1)의 경우 맨틀기원의 헬륨가스의 혼합율이 다른 온천에 비해 다소 높은 비율을 보여준다. 이들 동위원소비와 온천수의 pH와는 대체적으로 정의 상관관계가 확인되었다. 아울러 $^{40}Ar/^{36}Ar$비가 $292.3{\times}10^{-6}{\sim}304.1{\times}10^{-6}$ 범위로 대기기원임을 지시한다. Gram 양성, Gram 음성 균주는 Escherichia coli KCCM 11591를 제외하고는 0.8 - 0.95 cm로 항균력이 강했으며, Gram negitive의 Pseudomonas aeruginosa KCTC 1750 에서는 43% 발효주에는 0.95 cm, 45% 고은 발효주에는 0.95 cm의 항균성을 나타냈으며 관능평가에서도 가장 높게 났다. 관능평가에서는 45% 고온 발효주가 가장 높게 나타났으며, 항산화성 실험에 나타난 저온 45%의 갈색도의 측정과는 항산화성에서는 좀 다른 결과를 나타낸다. 그러나 항균성이 가장 높게 나타난 43-45%와 관능평가에서 가장 높게 나타난 45% 고온 발효주를 볼 때 본 연구에서는 고온 발효주 45%가

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제49권4호
• /
• pp.99-124
• /
• 2015

As the improvement of digital technologies increases the use of images from various fields, the domain of image retrieval has evolved and become a growing topic of research in the Library and Information Science field. The purpose of this study is to identify the knowledge structure of the image retrieval domain by using the author co-citation analysis and author bibliographic coupling as analytical tools in order to understand the domain's past and present. The data set for this study is 245 articles with 8,031 cited articles in the field of image retrieval from 1998 to 2013, from the Web of Science citation database. According to the results of author co-citation analysis for the past of the image retrieval domain, our findings demonstrate that the intellectual structure of image retrieval in the LIS field consists of predominantly user-oriented approaches, but also includes some areas influenced by the CBIR area. More specifically, the user-oriented approach contains six specific areas which include image needs, information seeking, image needs and search behavior, image indexing and access, indexing of image collection, and web image search. On the other hand, for CBIR approaches, it contains feature-based image indexing, shape-based indexing, and IR & CBIR. The recent trends of image retrieval based on the results from author bibliographic coupling analysis show that the domain is expanding to emerging areas of medical images, multimedia, ontology- and tag-based indexing which thus reflects a new paradigm of information environment.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.471-475
• /
• 2005

Recently, development of digital technology is occupying a large part of multimedia information like character, voice, image, video, etc. Research about video indexing and retrieval progresses especially in research relative to video. This paper proposes the novel notation in order to retrieve MPEG video in the international standards of moving picture encoding For realizing the retrieval-system, we detect DCT DC coefficient, and then we obtain shot to apply MVC(Mean Value Comparative) notation to image constructed DC coefficient. We choose the key frame for start-frame of a shot, and we have the codebook index generating it using feature of DC image and applying PCA(principal Component Analysis) to the key frame. Also, we realize the retrieval-system through similarity after indexing. We could reduce error detection due to distinguish shot from conventional shot detection algorithm. In the mean time, speed of indexing is faster by PCA due to perform it in the compressed domain, and it has an advantage which is to generate codebook due to use statistical features. Finally, we could realize efficient retrieval-system using MVC and PCA to shot detection and indexing which is important step of retrieval-system, and we using retrieval-system over the internet.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.204-207
• /
• 2013

Music genre classification is an essential component for music information retrieval system. There are two important components to be considered for better genre classification, which are audio feature extraction and classifier. This paper incorporates two different kinds of features for genre classification, timbral texture and rhythmic content features. Timbral texture contains several spectral and Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) features. Before choosing a timbral feature we explore which feature contributes less significant role on genre discrimination. This facilitates the reduction of feature dimension. For the timbral features up to the 4-th order central moments and the covariance components of mutual features are considered to improve the overall classification result. For the rhythmic content the features extracted from beat histogram are selected. In the paper Extreme Learning Machine (ELM) with bagging is used as classifier for classifying the genres. Based on the proposed feature sets and classifier, experiment is performed with well-known datasets: GTZAN databases with ten different music genres, respectively. The proposed method acquires the better classification accuracy than the existing approaches.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제27권1호
• /
• pp.62-73
• /
• 2000

본 논문에서는 기존의 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 적용 영역별로 분류 할 수 있는 기준을 제시하고, 그 기준에 의해 영상 내 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있어 이동 및 회전 확대/축소 변형에 강한 영상 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색은 영상 내 공간정보를 충분하게 표현하지 못하여 이동 및 회전, 확대/축소 변형에 약한 단점을 지니고 있다. 이에 기존 연구에서는 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법 등으로 공간 정보를 표현하고자 하였지만 특징 벡터의 수가 급격히 늘어남에 따라 검색 효율이 저하된다는 단점을 가지고있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 사용된 칼라 객체의 상호 관계에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소,확대)에 탁월한 성능을 보이는 칼라 객체의 3차 관계를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주어진 영상으로부터 양자화된 24개의 버킷을 생성해서 각 버킷의 히스토그램의 크기 순서로 세 개 버킷을 선정하고 그들의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들 간의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용하였다. 실험 결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제3권3호
• /
• pp.27-35
• /
• 2002

지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.