• 제목/요약/키워드: Indexing Technique

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원 영상의 세부 묘사를 유지하는 두 층 이미지 타일 모자이크 방법에 대한 연구 (A Study on 2-Layered Image Tile Mosaics Preserving Details of the Source Image)

  • 강동완;박영섭;서상현;윤경현
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권10호
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    • pp.1282-1295
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    • 2006
  • 본 논문은 원 영상의 세부 묘사 유지를 위한 이미지 타일 모자이크 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 모자이크 방법들이 빈 공간 발생으로 인해 세부 묘사 표현의 어려움을 지니고 있는 점을 개선하였다. 이는 타일 내부의 세부 묘사를 위한 이미지 타일의 사용과 타일간의 빈 공간을 제거하기 위한 두 층의 타일 사용을 통해 구현된다. 본 논문에서 제시한 방법은 다음 세 단계로 구성된다. 첫째, 에지 회피 기법이 적용된 무게 중심 보로노이 다이어그램(CVD: Centroidal Voronoi Diagram)을 통해 위층 타일의 위치를 얻고, 딜로니 삼각형화(Delaunay Triangulation)를 이용해 아래층 타일의 위치를 계산한다. 둘째, 타일간의 관계와 에지를 고려해 타일의 크기와 방향 등의 속성을 설정한다. 셋째, 이미지 타일의 적용을 위해 포토 모자이크 기법을 사용한다. 이때, 다단계 인덱싱 기법을 통해 이미지 검객의 속도를 높인다. 위의 과정을 통해 기존의 방법들에 비해 타일 간의 빈공간이 최소화되고 타일 내부의 세부 묘사가 강화된 모자이크 영상을 얻는다.

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비트-맵 기반의 혼합형 고속 IP 검색 기법 (Bit-Map Based Hybrid Fast IP Lookup Technique)

  • 오승현
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.244-254
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    • 2006
  • 본 논문은 고속 IP 검색을 위해 거대한 포워딩 테이블을 인덱싱하는 트라이(trie)를 캐시에 저장할 수 있는 작은 크기로 압축하는 복합적 기법을 제안한다. 본 논문의 복합적 기법은 bit-map과 controlled-prefix 기법을 복합한 것으로 저속의 주 메모리 검색을 약간의 계산을 포함한 고속 메모리 검색으로 대체한다. bit-map 트라이 압축 기법은 트라이의 인덱스와 자식 포인터를 각각 하나의 비트로 표시한다. 예를 들면 한 노드가 n bit 대표할 때 bit-map은 노드에서 연결된 $2^n$개의 인덱스와 자식 링크를 $2^{n-1}$ bit로 표시함으로써 높은 메모리 압축효과를 제공한다. controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 각 계층의 깊이(stride) 즉, 트라이의 각 계층의 최상위 노드가 대표할 비트의 개수를 결정한다. 이때 controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 최소의 트라이 크기를 구하기 위해 동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 사용한다. 본 연구는 트라이 계층 개수에 따라 최적의 메모리 크기와 검색속도를 제시함으로써 시스템의 메모리 크기와 요구되는 검색속도에 맞추어 적절한 트라이 구조를 선택할 수 있는 기준을 제안한다.

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A STORAGE AND RETRIEVAL SYSTEM FOR LARGE COLLECTIONS OF REMOTE SENSING IMAGES

  • Kwak Nohyun;Chung Chin-Wan;Park Ho-hyun;Lee Seok-Lyong;Kim Sang-Hee
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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    • pp.763-765
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    • 2005
  • In the area of remote sensing, an immense number of images are continuously generated by various remote sensing systems. These images must then be managed by a database system efficient storage and retrieval. There are many types of image database systems, among which the content-based image retrieval (CBIR) system is the most advanced. CBIR utilizes the metadata of images including the feature data for indexing and searching images. Therefore, the performance of image retrieval is significantly affected by the storage method of the image metadata. There are many features of images such as color, texture, and shape. We mainly consider the shape feature because shape can be identified in any remote sensing while color does not always necessarily appear in some remote sensing. In this paper, we propose a metadata representation and storage method for image search based on shape features. First, we extend MPEG-7 to describe the shape features which are not defined in the MPEG-7 standard. Second, we design a storage schema for storing images and their metadata in a relational database system. Then, we propose an efficient storage method for managing the shape feature data using a Wavelet technique. Finally, we provide the performance results of our proposed storage method.

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엔트로피에 기반한 영상분할을 이용한 영상검색 (Image Retrieval Using Entropy-Based Image Segmentation)

  • 장동식;유헌우;강호증
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.333-337
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    • 2002
  • A content-based image retrieval method using color, texture, and shape features is proposed in this paper. A region segmentation technique using PIM(Picture Information Measure) entropy is used for similarity indexing. For segmentation, a color image is first transformed to a gray image and it is divided into n$\times$n non-overlapping blocks. Entropy using PIM is obtained from each block. Adequate variance to perform good segmentation of images in the database is obtained heuristically. As variance increases up to some bound, objects within the image can be easily segmented from the background. Therefore, variance is a good indication for adequate image segmentation. For high variance image, the image is segmented into two regions-high and low entropy regions. In high entropy region, hue-saturation-intensity and canny edge histograms are used for image similarity calculation. For image having lower variance is well represented by global texture information. Experiments show that the proposed method displayed similar images at the average of 4th rank for top-10 retrieval case.

이동 객체의 효율적인 처리를 위한 갱신 관리 기법 (An Update Management Technique for Efficient Processing of Moving Objects)

  • 최용진;민준기;정진완
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제31권1호
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    • pp.39-47
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    • 2004
  • 대부분의 시공간 데이타베이스 연구들은 색인 분야에서 진행되었다. 그러나, 색인 연구들은 시공간 색인 유지를 위해서 필요한 엄청난 오버헤드의 고려 없이, 색인 생성 후의 빠른 질의 처리에 초점이 맞추어져 있다. 이 논문에서, 우리는 이동체들의 갱신들을 시공간 색인에 반영하기 위해서 필요한 디스크 액세스 수를 줄이는 효율적인 갱신 관리 방법을 제안한다. 객체의 움직임을 잘 표현할 수 있는 현실적인 갱신 패턴을 고려하여 자주 갱신되는 소수의 객체들을 유지할 수 있는 메모리 구조를 제안한다. 실질적인 갱신 패턴을 고려한 실험 환경에서, 우리의 방법은 기존 색인들의 일반적인 갱신 방법보다 약 40%의 디스크 액세스 수를 줄인다.

Symmetry Detection Through Hybrid Use Of Location And Direction Of Edges

  • Koo, Ja Young
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.9-15
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    • 2016
  • Symmetry is everywhere in the world around us from galaxy to microbes. From ancient times symmetry is considered to be a reflection of the harmony of universe. Symmetry is not only a significant clue for human cognitive process, but also useful information for computer vision such as image understanding system. Application areas include face detection and recognition, indexing of image database, image segmentation and detection, analysis of medical images, and so on. The technique used in this paper extracts edges, and the perpendicular bisector of any two edge points is considered to be a candidate axis of symmetry. The coefficients of candidate axis are accumulated in the coefficient space. Then the axis of symmetry is determined to be the line for which the coefficient histogram has maximum value. In this paper, an improved method is proposed that utilizes the directional information of edges, which is a byproduct of the edge detection process. Experiment on 20 test images shows that the proposed method performs 22.7 times faster than the original method. In another test on 5 images with 4% salt-and-pepper noise, the proposed method detects the symmetry successfully, while the original method fails. This result reveals that the proposed method enhances the speed and accuracy of detection process at the same time.

로젯 패턴을 이용한 영상 검색 기법 (Image Retrieval Using the Rosette Pattern)

  • 강응관;장성갑;송호근;최종수
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제37권4호
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    • pp.29-34
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    • 2000
  • 본 논문에서는 영상에 대해 영상 중심 부분에 주사가 집중되는 특정을 지닌 로젯 패턴을 적용함으로써 영상의 전체적인 그레이 분포 특징뿐만 아니라 국부적인 위치 정보까지 얻을 수 있으며 이를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 색인에 필요한 메모리 공간을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.

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유전자 알고리즘을 이용한 사례기반추론 시스템의 최적화: 주식시장에의 응용 (Optimization of Case-based Reasoning Systems using Genetic Algorithms: Application to Korean Stock Market)

  • 김경재;안현철;한인구
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제16권1호
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    • pp.71-84
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    • 2006
  • Case-based reasoning (CBR) is a reasoning technique that reuses past cases to find a solution to the new problem. It often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. It has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing for the reason. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still a challenging issue. Most of the previous studies on CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. According to some of the prior research, however, finding the optimal k parameter for the k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial for improving the performance of the CBR system. In spite of the fact, there have been few attempts to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the novel approach to Korean stock market. Experimental results show that the GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for stock market prediction.

교육 분야 응용을 위한 가상 현미경 시스템 (A Virtual Microscope System for Educational Applications)

  • 조승호
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제10D권1호
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    • pp.117-124
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    • 2003
  • 본 논문에 의해 구현된 시스템은 광학 현미경을 통해 캡춰된 조직 샘플들에 대한 데이터들을 분산/병렬 시스템 상에 분한 저장한다. 사용자들은 컴퓨터 상에서 마치 현미경을 사용하듯이 이들 이미지들을 관찰할 수 있다. 이 시스템은 고객 서버 모델에 의거 고객, 조정자 노드, 데이터 관리자 노드로서 구성되고, 메시지를 통해 데이터를 송수신한다. 본 연구에서는 이미지 표시나 텍스트 주석 등 교육용 응용에 필요한 기능들을 갖춘 이미지 검색용 고객 프로그램을 구현하였고, 세 요소간 통신 규약을 정의하였다. 또한 대용량 데이터들을 저장하는 테이프 장치 도입을 위한 실험을 수행하였으며, 이러한 실험은 데이터 분할 및 인덱싱 기법에 의해 성능 향상을 나타내었다.

효율적인 인용분석을 위한 한국 SCI 시스템의 개발 (Development of a Korea SCI System for Efficient Citation Analysis)

  • 이계준;조현양;최재황;윤희준
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제31권2호
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    • pp.174-182
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    • 2004
  • 정보가 생성되어 소멸되기까지의 과정에서 새로운 정보를 만들어내기 위해서 어떠한 형태로든 서비스되고 있는 정보를 수집하여 이것을 참고하고 인용하여 새로운 정보를 생성하게 된다. 본 논문에서는 인용한 문헌과 인용된 문헌 사이의 관계를 정의하고 관련 정보를 저장하여 서비스에 반영하는 KSCI (Korea Science Citation Index)을 구축하였다. KSCI 시스템은 현재 ISI사에서 서비스하고 있는 SCI(Science Citation Index)가 가지는 문제점인 순환 적인 검색을 해결하기 위하여 패스인코딩(Path Encoding) 색인 기법을 사용하여 본 시스템을 구축함으로서 저장의 측면에서 약 8.98%의 효율과 검색의 측면에서 약 40% 정도의 결과를 얻었다.