This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.2
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pp.16-23
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2003
In most organizations, the relational DBMS was used for store and manage XML documents due to the pre-established relational DBMS. But, relational DBMS has some problems. They has the possibilities of informational loses in the process of mapping the structure of XML documents to RDB, and they require expensive cost to reflect all XML properties. Thus, this paper was intended to design and implement XML document management system which utilize O2 DBMS-object oriented DBMS in order to overcome the existing problem and reflect all XML Properties. The XML document management system purposed in this thesis has multiple function, such as the library service function for XML documents-check-in/check-out, versioning, user access management-, dynamic indexing and retrieval, and publishing function using style sheet.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.9
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pp.31-37
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2015
Symmetry is easily found in animals and plants as well as in artificial structures. It is useful not only for human cognitive process but also for image understanding by computer. Application areas include face detection and recognition, indexing of image database, image segmentation and detection, and analysis of medical images. The method used in this paper extracts edges, and the perpendicular bisector of any pair of selected edge points is considered to be a candidate axis of symmetry. The coefficients of the perpendicular bisectors are accumulated in the coefficient space. Axis of symmetry is determined to be the line for which the histogram has maximum value. This method shows good results, but the usefulness of the method is restricted because the amount of computation increases proportional to the square of the number of edges. In this paper, an acceleration method is proposed which performs $2^{2n}$ times faster than the original one. Experiment on 20 test images shows that the proposed method using level-3 image segmentation performs 63.9 times faster than the original method.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.49
no.2
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pp.291-311
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2015
This paper demonstrates the comparative analysis of the similarity and difference between Medical Subject Headings (MeSH) and social tags. Both types of metadata have the same purpose - that is, succinctly abstracting content of a given document - but are created from heterogeneous viewpoints. The former MeSH terms show the aspects of publication related professionals, whereas the latter social tags are from the perspectives of general readers. When both types of metadata are assigned to the same publications, do they consist of different nomenclatures reflecting the heterogeneous viewpoints or are they similar, since both metadata types describe the same publications? Social tags are also compared with family terms of MeSH terms in the given MeSH hierarchy, so as to understand the specificity of social tags, related to MeSH terms. Lastly, given the fact that readers assign social tags in casual ways without any restricted vocabulary, we tested how many social tags contain consumer health terms, which are familiar to laypeople. Through these comparisons, we ultimately aim to examine how much the highly controlled publication index reflects general readers' cognitive understandings and stress the necessity of general readers' involvement in the publication indexing process.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.1
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pp.38-43
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2001
This Paper suggests a new feature for shot detection, using the proposed robust feature from the DC image constructed by DCT DC coefficients in the MPEG video stream, and proposes the characterizing value that reflects the characteristic of kind of video (movie, drama, news, music video etc.). The key frames are pulled out from many frames by using the local minima and maxima of differential of the value. After original frame(not do image) are reconstructed for key frame, indexing process is performed through computing parameters. Key frames that are similar to user's query image are retrieved through computing parameters. It is proved that the proposed methods are better than conventional method from experiments. The retrieval accuracy rate is so high in experiments.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.10
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pp.2140-2146
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2009
Since tags do not have location informations, the identifiers of tags which are symbolic data are used as the location informations. Therefore, it is difficult to define the proxmity between two trajectories of tags and inefficient to process the user queries for tags. In this paper, we define the perceptual space to model the location of a tag and propose the proximity of the perceptual spaces. The proximity of the perceptual spaces is composed of the static proximity and dynamic proximity. Using the proximity of the perceptual spaces, it is possible to measure the proximity between two trajectories of tags and build the efficient indexes for tag trajectories. We evaluated the performance of the proposed proximity function for tag trajectories on the IR-tree and the $R^*$-tree.
In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.4
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pp.85-93
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2001
As progressing rapidly to the information society and increasing greatly the amount of information, many researchers have been made utilizing XML to store and retrieval the information effectively. But, many other existing method could not support various structured retrieval method for specific parent, children and sibling nodes. In this paper, we propose (1)an effective method of representation for structured information and of indexing mechanism using OETID(Ordered Element Type ID) for effective management and structured retrieval of the XML documents. Also it contains another proposal that is (2) a documents integration mechanism for retrieval result and storing technique to store structural information of the XML documents. With our methods, we could effectively represent structural information of XML documents, and could directly access the specific elements and process various queries by simple operations.
The topic of this paper is the recognition of human activities using egocentric vision, particularly captured by body-worn cameras, which could be helpful for video surveillance, automatic search and video indexing. This being the case, it could also be helpful in assistance to elderly and frail persons for revolutionizing and improving their lives. The process throws up the task of human activities recognition remaining problematic, because of the important variations, where it is realized through the use of an external device, similar to a robot, as a personal assistant. The inferred information is used both online to assist the person, and offline to support the personal assistant. With our proposed method being robust against the various factors of variability problem in action executions, the major purpose of this paper is to perform an efficient and simple recognition method from egocentric camera data only using convolutional neural network and deep learning. In terms of accuracy improvement, simulation results outperform the current state of the art by a significant margin of 61% when using egocentric camera data only, more than 44% when using egocentric camera and several stationary cameras data and more than 12% when using both inertial measurement unit (IMU) and egocentric camera data.
A variety of writing support systems focus on the information management or the feature analysis of the commercially successful narrative texts. In these approaches, the reader's role in the narrative creating process is overlooked. During a writing work, an author anticipates the reader's response or expectation to the narrative and he/she organizes the narrative either along or against the prediction about readers. Assessing and controlling the reader's comprehension in the development of events influences the aesthetic quality of the narrative. In this paper, we suggest a writing support system to visualize and adjust the characteristics of a narrative text related to the reader's comprehension, which is theoretically based on the narrative structure model and the event-indexing situation model. Under the development of the support system, we designed an interactive framework to create events as the basic units of story and arrange them onto both story- and discourse-time axes. Using this framework, we analyzed the organization of events about an actual film narrative. We also proposed both the continuity of the situational dimensions and the cognitive complexity as the characteristics to affect the reader's comprehension, hence we devised a method to visualize and evaluate them. This method was applied to the actual film narrative and the result was discussed in the aspect of the features of the narrative and wiring support strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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