본 연구에서는 국내 텍스트 데이터베이스의 색인언어 및 색인기법에 관한 현황을 분석하고, 3개의 텍스트 데이터베이스를 대상으로 하여 자연언어 색인과 통제언어 색인의 검색 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 조사결과 국내 텍스트 데이터베이스의 대부분이 자연언어 색인 방식을 사용하고 있었으며 검색 실험에서는 적절한 탐색전략을 사용하는 경우 자연언어가 통제언어보다 검색성능이 우수한 것으로 평가되었다. 색인현황에 관한 조사와 검색 성능의 실험 결과에 근거하여 국내 텍스트 데이터베이스를 위한 효율적인 색인 모형을 제시하였다.
1998년 W3C에 의해 XML 표준이 제정된 이래로, XML을 사용하는 문서가 급증하였다. 이에 따라 방대한 양의 XML 문서들을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 많은 시스템들이 개발되고 있다. 특히 비트맵 인덱스 기법을 사용한 BitCube는 이러한 분야의 대표적인 시스템이다. 비트맵 인덱스 기법을 이용하여 유사한 경로를 대상으로 클러스터링을 수행한 경로 비트맵 인덱스 시스템(LH06)은 기존의 BitCube 시스템이 유사경로 검색을 할 수 없는 문제점을 개선하였다. 유사경로 검색 시스템은 정확히 일치하는 경로뿐만 아니라, 사용자가 질의한 경로와 유사한 경로까지도 빠르게 검색해 낼 수 있다는 장점을 가진다. 그러나 경로 사이의 유사도를 계산하는 알고리즘이 가진 몇 가지 문제점들로 인해 유사하다고 볼 수 있는 두 경로의 유사도를 계산할 수 없어서 서로 다른 클러스터로 인식되고, 이는 의미 없는 클러스터의 수를 증가시키는 문제점을 야기한다. 이러한 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 보다 합리적이고 정확한 경로 유사도 계산 방법을 제안하고, 기존 시스템과의 성능평가를 통해 제안하는 방법이 더 낫다는 것을 증명한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.87-96
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2021
The demand for e-learning through video lectures is rapidly increasing due to its diverse advantages over the traditional learning methods. This led to massive volumes of web-based lecture videos. Indexing and retrieval of a lecture video or a lecture video topic has thus proved to be an exceptionally challenging problem. Many techniques listed by literature were either visual or audio based, but not both. Since the effects of both the visual and audio components are equally important for the content-based indexing and retrieval, the current work is focused on both these components. A framework for automatic topic-based indexing and search depending on the innate content of the lecture videos is presented. The text from the slides is extracted using the proposed Merged Bounding Box (MBB) text detector. The audio component text extraction is done using Google Speech Recognition (GSR) technology. This hybrid approach generates the indexing keywords from the merged transcripts of both the video and audio component extractors. The search within the indexed documents is optimized based on the Naïve Bayes (NB) Classification and K-Means Clustering models. This optimized search retrieves results by searching only the relevant document cluster in the predefined categories and not the whole lecture video corpus. The work is carried out on the dataset generated by assigning categories to the lecture video transcripts gathered from e-learning portals. The performance of search is assessed based on the accuracy and time taken. Further the improved accuracy of the proposed indexing technique is compared with the accepted chain indexing technique.
In detection of a scene change of the moving pictures which has massive information capacity, the temporal sampling method has faster searching speed than the sequential searching method for the whole moving pictures, yet employed searching algorithm and detection interval greatly affect searching time and searching precision. In this study, the whole moving pictures were primarily retrieved by the temporal sampling method. When there exist a scene change within the sampling interval, we suggested a fast searching algorithm using binary searching and derived an equation formula to determine optimal primary retrieval which can minimize computation, and showed the result of the experiment on MPEG moving pictures. The result of the experiment shows that the searching speed of the suggested algorithm is maximum 13 times faster than the one of he sequential searching method.
본 연구는 전문(fulltext) 환경에서 수작업 색인과 자동색 인의 색 인용어의 특성과 차이점을 알아보는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 영어로 작성된 단행본에 대한 권말색인과 두 개의 유사 색인 시스템(LinkIt 과 Termer)을 이용한 색인들이 이용되었다. 이러한 비교분석을 통해 수작업 색인은 이용과 브라우징에 대한 강점이 있으며 자동색인은 자동 시스템에서의 탐색에 강점이 있음을 확인하였지만, 양자간의 경계가 불분명해짐도 아울러 확인하였다. 마지막으로 브라우징과 탐색을 위한 유사 색인 시스템의 이용에 있어서 고려할 점과 이에 대한 향후 연구에 대하여 토의하였다.
디지털 기술 발전에 따른 오디오 데이터의 증가는 여러 컴퓨터 응용에 사용되면서 데이터를 관리하고 사용하기 위해, 내용기반 질의와 유사성 검색과 같은 새로운 기능을 갖는 데이터베이스 시스템의 개발이 불가피하게 됐다. 내용 기반 질의를 위한 빠르고 정확한 검색은 이러한 응용 시스템들에 필요하다. 효율적인 내용기반 색인과 유사성 검색의 설계는 관련성 있는 데이터의 빠른 검색을 제공하기 위한 주된 요소이다. 본 논문에서는 소파(Wavelet) 변환을 이용한 한국 전통 음악 데이터베이스의 오디오 색인을 위한 방법을 제안한다. 또한 소파 변환을 이용해 오디오 데이터에 대한 색인의 가능성을 보인다.
Digital image and video libraries require new algorithms for the automated extraction and indexing of salient image features. Eigen values of an image provide one important cue for the discrimination of image content. In this paper we propose a new approach for automated content extraction that allows efficient database searching using eigen values. The algorithm automatically extracts eigen values from the image matrix represented by the covariance matrix for the image. We demonstrate that the eigen values representing shape information and the skewness of its distribution representing complexity provide good performance in image query response time while providing effective discriminability. We present the eigen value extraction and indexing techniques. We test the proposed algorithm of searching by eigen value and its skewness on a database of 100 images.
The mobile and ubiquitous environment is experiencing a rapid development of information and communications technology as it provides an ever increasing flow of information. Particularly, GIS is now widely applied in daily life due to its high accuracy and functionality. GIS information is utilized through the tiling method, which divides and manages large-scale map information. The tiling method manages map information and additional information to allow overlay, so as to facilitate quick access to tiled data. Unlike past studies, this paper proposes a new architecture and algorithms for tile searching and indexing management to optimize map information and additional information for GIS mobile applications. Since this involves the processing of large-scale information and continuous information changes, information is clustered for rapid processing. In addition, data size is minimized to overcome the constrained performance associated with mobile devices. Our system has been implemented in actual services, leading to a twofold increase in performance in terms of processing speed and mobile bandwidth.
본 연구는 질의어의 표현, 새성, 확장, 탐색식의 구성, 피드백 탐색 등 정보 탐색의 전과정을 지동으로 수행할 수 있는 한글 시소러스 브라우저 기반 자동정보검색 시스템을 구현하기 위해 시도되었다. 구현 시스템은 Delphi 4.0(PASCAL)으로 프로그래밍 되었으며, 자동색인, 클러스터링 기법, 시소러스의 구축과 표현, 자동정보겸색이 가능하도록 구성되었다. 구현된 시스템의 평가결과는 새로운 알고리즘에 의해 구축된 시소러스 브라우저가 정보검색에 있어서 시소러스의 구축의 용이성, 이용의 편리성, 검색 속도, 검색의 적합성 수준에서 우수힘을 입증하고 있다.
There are many file systems in various operating systems. Those are usually designed for server environments, where the common cases are usually 'multiple active users', 'great many small files' And they assume a big main memory to be used as buffer cache. So the existing file systems are not suitable for resource hungry embedded systems that process multimedia data streams. In this study, we designed and implemented a new file system which efficiently stores and retrieves multimedia data steams. The proposed file system has a very simple disk layout, which guarantees a quick disk initialization and file system recovery. And we introduced a new indexing-scheme, called the time-based indexing scheme, with the file system. With the indexing scheme, the file system maintains the relation between time and the location for all the multimedia streams. The scheme is useful in searching and playing the compressed multimedia streams by locating exact frame position with given time, resulting in reduction of CPU processing and power consumption. The proposed file system and its APIs utilizing the time-based indexing schemes were implemented firstly on a Linux environment, though it is operating system independent. In the performance evaluation on a real DVR system, which measured the execution time of multi-threaded reading and writing, we found the proposed file system is maximum 38.7% faster than EXT2 file system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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