Abduljabbar, Zaid Ameen;Ibrahim, Ayad;Hussain, Mohammed Abdulridha;Hussien, Zaid Alaa;Al Sibahee, Mustafa A.;Lu, Songfeng
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5692-5716
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2019
One of the best means to safeguard the confidentiality, security, and privacy of an image within the IoT-Cloud is through encryption. However, looking through encrypted data is a difficult process. Several techniques for searching encrypted data have been devised, but certain security solutions may not be used in IoT-Cloud because such solutions are not lightweight. We propose a lightweight scheme that can perform a content-based search of encrypted images, namely EEIRI. In this scheme, the images are represented using local features. We develop and validate a secure scheme for measuring the Euclidean distance between two descriptor sets. To improve the search efficiency, we employ the k-means clustering technique to construct a searchable tree-based index. Our index construction process ensures the privacy of the stored data and search requests. When compared with more familiar techniques of searching images over plaintexts, EEIRI is considered to be more efficient, demonstrating a higher search cost of 7% and a decrease in search accuracy of 1.7%. Numerous empirical investigations are carried out in relation to real image collections so as to evidence our work.
본 논문에서는 동영상 저장 시스템에서 검색시간을 단축시킬 수 있는 XML .메타데이터 엔진을 설계한다. 이를 위하여 본 논문에서 제안하는 방법은 XML 메타데이터를 프래그먼트 단위로 저장하면서, 메타데이터에의 접속시간을 최소화시키기 위하여 메타데이터의 내용과 구조적 특성을 고려한 계층적 인덱스 스키마을 구성한다. 계층적 인덱스 스키마는 메타데이터의 내용적 특성을 기반으로 검색에 자주 사용되는 상위 레벨의 메타데이터를 구별하고 그 메타데이터를 기반으로 일반 검색을 위한 노드 인덱스와 구조적 특성을 갖는 그룹 테이블을 기반으로 고급 검색을 위한 그룹 인덱스를 구성한다. 이 접근 방법은 기존 방법에 비해 전체 인덱스 수를 줄이고, 그룹 테이블을 작성함으로써 반환 시간을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과 제안하는 메타데이터 엔진이 기존 메타데이터 엔진보다 향상된 검색시간을 보여준다.
WWW 탐색도구들은 인터넷 정보자원의 탐색에 있어서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 주요한 WWW 탐색도구들의 성능을 평가할 목적으로 먼저 각 탐색도구의 색인 데이터베이스 특성, 탐색 기능, 적합성 순위 부여 방법 등을 비교한 후, 탐색실험을 통하여 검색효율, 중복탐색의 정도, 탐색결과의 유사도 등을 측정하였다. 탐색실험 결과 탐색질문의 유형에 관계없이 Alta Vista, HotBot, Open Text Index가 비교적 좋은 검색효율을 보였으며, 대부분의 탐색도구가 질문의 유형에 따라 검색효율에 있어서 차이를 보였다. 동일한 사이트를 중복하여 탐색하는 탐색의 중복도는 Magellan, WebCrawler, Yahoo!를 제외한 나머지 탐색도구들에서 모두 높게 나타났다. 탐색결과의 유사도를 측정한 견과 대부분의 탐색도구들이 매우 낮은 유사도를 보였다.
웹2.0 환경의 발달과 함께 XML 데이터의 사용도 증가하였는데, 특히 블로그나 뉴스 피드의 정보 전달을 위한 RSS나 ATOM 포맷의 기반 기술로 사용되면서 그 장점과 가치를 인정받고 있다. XML 데이터의 인덱싱을 위한 여러 기법들 중 빠른 검색성능을 보인 비트맵 클러스터링은 관계형 DBMS를 기반으로 메모리에 인덱스를 유지하는 기법이다. 기존의 비트맵 클러스터링 기법을 이용하여 XML 데이터를 인덱싱할 때 너무 많은 클러스터가 생성되어 오히려 검색 효율과 결과의 품질이 저하되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위해 사용자가 제시하는 k개의 클러스터를 생성하는 k-비트맵 클러스터링 기법과 대표비트를 생성할 때 배제된 단어를 검색하기 위한 역인덱스를 함께 유지하는 방법을 제안한다. 성능평가를 수행한 결과 제안하는 기법은 생성되는 클러스터의 수를 임의로 설정할 수 있을 뿐만 아니라 단일 단어 검색에서 높은 재현율을 보였고, 2개의 인덱스를 함께 유지할 때에는 질의에 대해 모든 관련된 문서의 반환을 보장하였다.
데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 그리드 시스템에서 사용하기 위해서는 먼저 시스템에 필요한 데이터를 수집하여 데이터베이스나 파일 시스템에 저장한 후, 데이터베이스의 데이터 및 그 인덱스를 관리하는 전용의 모듈을 별도로 구현하고, 그리드 시스템에 연동시켜야 한다. 웹 기반의 데이터 검색 시스템을 구현하여 데이터베이스에 있는 데이터들을 그리드 시스템에서 바로 사용할 수 있다면, 전용의 데이터 모듈 없이 그리드 시스템에서 바로 데이터를 처리할 수 있으므로, 보다 효율적이고 사용하기 쉬우며, 데이터베이스의 변경에 유연하게 대처한 수 있을 것이다. 본 논문에서는 웹 기반 데이터베이스의 데이터를 바로 그리드 시스템과 연계시켜 사용한 수 있는 검색 시스템을 제안한다. 이 검색 시스템을 이용하여 버추얼 스크리닝 작업을 수행하는 바이오 그리드 시스템에 적용하여 UB Grid (Universal Bio Grid)를 구축하였다. 개발자는 웹에서 제공되는 데이터론 그리드 시스템에 통합시키기 위한 시간과 노력을 줄일 수 있었으며, 사용자는 보다 쉽게 효율적으로 UB Grid 시스템을 사용한 수 있었다.
단백질 일차 구조(아미노산 배열)에 대한 상동 검색은 유전자나 단백질의 기능과 진화 과정을 유추하기 위한 필수 연산이다. 그러나 진화 단계가 멀리 떨어진 경우 단백질 일차 구조는 보존되지 않기 때문에 단백질의 공간적 구조에 대한 유사 검색을 통해서만 진화 단계를 유추할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단백질의 공간적 구조를 표현하는 단백질 이차 구조를 대상으로 하여 RDBMS상에 쉽게 구현이 가능한 인덱싱 방안을 제안한다. 제안된 인덱싱 방안은 클러스터링 기법과 LookAhead 개념을 활용하여 Exact Match, Range Match, Wildcard Match 질의를 신속하게 처리한다. 제안된 방법의 우수성을 검증하기 위하여 실제의 단백질 데이타를 대상으로 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 Exact Match의 경우 6.3배까지, Range Match의 경우 3.3배까지, Wildcard Match의 경우 1.5배까지의 개선된 검색 성능을 가지는 것으로 나타났다.
유사 멜로디 검색은 질의 멜로디와 유사한 멜로디들을 음악 데이터베이스로부터 찾는 연산이다. 본 논문에서는 유사 멜로디 검색을 기반으로 하는 표절 감지 시스템 개발에 관하여 논의한다. 먼저, 정합 및 이동 변환을 지원하는 새로운 유사 모델을 제안한다. 또한, 각 멜로디 의 특징들을 인덱싱 하는 방법과 인덱스를 기반으로 표절 감지를 처리하는 방법을 제시한다 제안된 표절 감지 시스템을 이용하여 작곡가는 자신의 멜로디와 유사한 멜로디를 가지 는 곡들을 음악 데이터베이스에서 효과적으로 검색할 수 있다. 실험 을 통한 성능평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 순차 검색을 기반으로 하는 방법과 비교하여 약 31배까지의 성능 개선 효과를 보였다.
오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어에 대한 효율적인 관리가 더욱 중요하게 되었다. 특히 동영상과 같은 이미지에서는 특정 이미지를 추출하여 필요한 이미지를 관리하고자 하는 욕구가 증가되어가고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료의 효과적인 색인화 및 검색을 위한 동영상 처리를 위한 여러 멀티미디어 의미정보 추출 방법 중 내용 기반 의미 정보 추출 방법을 이용하여 특정 이미지를 검색하고 추출된 이미지만 저장하는 알고리즘을 설계하였다. 입력 영상에서 RGB 정보를 추출한 후 동영상의 모든 프레임을 순차적으로 검사하면서 주 RGB 범위 군집화 방법을 통하여 구성 내용의 위치와 분포를 참조하여 일치여부를 파악하여 입력 영상과 일치하는 동영상을 저장하도록 하였다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터들을 효율적으로 색인하고 검색하기 위한 키를 정의하는 새로운 방식 을 제안한다. 기존의 방법들은 추출된 Shot과 사용자의 질의 영상올 여러 가지 특정으로 패턴 매칭하므로 수행시간이 오래 걸린다, 이에 반해,제안하는PKey생성 방법은추출된PFrame의 영상을여러 가지 특징으로 영상을 특정한 비트로 코드화하여 저장하므로 색인과 검색시에 사용자가 질의한 영상의 PKey를 사용하여 수행속도를 높일 수 있다 사용자 질의에 대한 투명성을 위해 비구문 기반 서술에 대한 5가지의 특정을 PKey로서 정의하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권3호
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pp.245-248
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2007
In this paper, we research the content-based analysis and classification according to the composition of the feature parameter data base for the audio data to implement the audio data index and searching system. Audio data is classified to the primitive various auditory types. We described the analysis and feature extraction method for the feature parameters available to the audio data classification. And we compose the feature parameters data base in the index group unit, then compare and analyze the audio data centering the including level around and index criterion into the audio categories. Based on this result, we compose feature vectors of audio data according to the classification categories, and simulate to classify using discrimination function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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