최근 멀티미디어 내용기반 검색 기술의 발달로 음악 정보 검색 기술 중 하나인 오디오 특징을 이용한 뮤지션 검색에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 이와 관련한 음악 데이타베이스의 인덱싱 기법에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 시계열 패턴 인덱스 화일의 공간 분할 방법을 이용하여 오디오 특징 데이터를 사용한 뮤지션 검색 기법을 제시한다. 뮤지션 탐색을 위하여 오디오의 특징을 사용하며, 유사한 후보 뮤지션의 곡을 탐색하기 위한 인덱싱 기법으로 시계열 패턴 인덱스 화일을 사용한다. 실험 결과, 윤번 공간 분할 방법을 사용한 시계열 패턴 인덱스 화일이 뮤지션 검색에 있어서 효율적임을 보였다.
오늘날 급격한 멀티미디어 정보의 증가에 따라 영상에서의 시각적 특성을 이용하여 멀티미디어 데이터를 검색하는 내용 기반 영상 검색 기법에 대한 관심이 크게 늘어나고 있다. 본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 새로운 접근으로서 edge correlogram과 color coherence vector를 이용한 에지 기반의 공간 기술자를 제안한다. 우선 color vector angle기법을 이용하여 주어진 영상을 고주파 성분과 저주파 성분의 영상으로 나눈다. 저주파 성분의 영상에서는 color coherence vector를 이용하여 평탄 화소의 공간적인 색상 분포를 추출함으로써 이를 평탄 영역에서의 특징 정보로서 활용한다. 반면, 고주파 성분의 영상에서는 edge correlogram으로부터 에지 화소들 간의 분포를 추출하여 이를 에지 영역에서의 특징 정보로 이용한다. 제안된 방법은 색상 간의 지엽적인 특성과 전체적인 특성을 모두 가지고 있기 때문에, 영상 간의 비교에 있어서 영상의 모양과 크기의 급격한 변화로 인한 오검출 등에 매우 강건하다. 또한, 영상에서의 구조적인 특징을 이용함으로써 복잡한 영상에 대해서도 간단하고 유연한 특징을 제공한다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 알고리즘이 최근의 여러 히스토그램 정밀화 기법에 비하여 더 효과적임을 보여준다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용하였다.
현재 방송 및 인터넷분야에서는 멀티미디어 정보가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 정보 중에서 정지영상 검색을 위해 사용자가 질의(query)를 원하는 물체영역을 선택한 후 유사물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상으로부터 우선 컬러특성을 추출하기 위해 제안한 방법으로 색상을 HSV 변환한 후 히스토그램을 구해 데이터베이스영상과 히스토그램 인터섹션을 통해 유사치를 구한다 또한 질의영상을 그레이영상으로도 변환시켜 웨블릿 변환한 후 밴디드 오토코릴로그램과 GLCM을 통해 공간적 그레이분포와 질감특성을 추출하여 유사치를 구한다. 그리고 2개의 유사치를 더하여 최종 유사도를 결정하는데 이때 각 유사치에 가중치를 적용하였다. 질의영상으로부터 컬러영상 특성뿐만 아니라 그레이영상 특성도 파악하여 단점을 보완하였고 실험결과에서도 소환성(recall) 및 정확성(precision)이 향상됨을 볼 수 있었다. 또한 가중치를 적용함으로써 검색효율이 개선되었다.
각종 디지털 기기와 통신 기술의 발전으로 다양한 멀티미디어 콘텐츠의 생산과 유통이 폭발적으로 증가하고 있다. 이미지와 동영상 등의 멀티미디어 데이터의 검색을 위해서는 기존의 문자 위주의 검색과는 다른 접근 방식이 필요하다. 이미지의 여러 가지 물리적인 특징들을 정량화 하여 분석하고 이를 비교하여 유사한 이미지를 검색하는 내용기반 이미지 검색에서 색상과 모양은 주요 물리적 특징들이다. 지금까지는 색상과 모양을 서로 독립적인 특징으로 분리하여 이용하였지만, 인지적 관점에서 두 특징은 밀접한 관련이 있다. 본 논문에서는 색상과 모양 특징을 동시에 표현하기 위하여 3차원 색상 정보를 2차원 복소수 형식으로 표현하는 복소 색상 모델을 이용하여 색상의 공간적 분포 모양을 기술하는 방법을 제안한다. 복소 이미지를 주파수 변환한 후 저주파 영역의 소수의 계수만으로 복원하는 실험을 통하여 제안된 방법이 색상의 공간적 분포 모양을 효율적으로 표현할 수 있음을 보였다.
In this paper, we propose a keyword query processing technique based on semantic relationships for OWL data. The proposed keyword query processing technique can improve user's search satisfaction by performing two types of associative search. The first associative search uses information inferred by the relationships between classes or properties during keyword query processing. And it supports to search all information resources that are either directly or indirectly related with query keywords by semantic relationships between information resources. The second associative search returns not only information resources related with query keywords but also values of properties of them. We design a storage schema and index structures to support the proposed technique. And we propose evaluation functions to rank retrieved information resources according to three criteria. Finally, we evaluate the validity and accuracy of the proposed technique through experiments. The proposed technique can be utilized in a variety of fields, such as paper retrieval and multimedia retrieval.
비디오 정보는 전자도서관이나 WWW 및 주문형 비디오(VOD) 시스템과 같은 다양한 분야에서 중요한 요소로 부각되고 있으며, 시청각적(audio-visual), 시공간적(spatial-temporal), 의미적(semantics) 정보를 모두 포함하고 있어 사용자에게 다양한 형태의 정보를 제공할 수 있다. 또한 대부분의 경우 비디오 문서 전체를 검색하는 대신 비디오의 원하는 장면만을 검색할 수 있는 기능이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 검색의 다양성을 지원하기 위해 계층적으로 구성되어 있는 동영상 문서의 구조 정보를 이용하여 메타데이터를 모델링하고, 이를 통하여 동영상 문서를 통합적으로 다룰 수 있는 데이터베이스 스키마를 설계한다.
컴퓨터 처리기술과 저장기술 그리고 인터넷 등의 영향으로 멀티미디어 데이터의 양은 급속하게 증가하지만 체계적인 멀티미디어 데이터간의 연관규칙을 마이닝하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문은 이미지 프로세싱 분야 및 내용기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 대형 영상 데이터 저장소에 저장된 이미지 데이터에서 재생성되는 항목간의 연관규칙을 찾으며 공간적 관계로 내용기반의 연관규칙을 마이닝하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 연관규칙 탐색 알고리즘은 이미지의 색상, 질감, 모양 등 내용기반의 영상속성을 오브젝트 항목으로 하고 오브젝트가 이미지에서 재생성될 때를 이용하여 이미지간의 연관규칙을 찾고 오브젝트들이 이미지에서 차지하고 있는 공간적 위치관계를 통해 드러나지 않는 이미지간의 연관규칙을 마이닝한다. 본 논문의 재생성 항목을 고려한 연관규칙 알고리즘은 Apriori 알고리즘보다 빈번한 항목 집합을 찾아내는데 더 높은 성능을 갖는다는 것을 실험을 통하여 보여준다. 제안된 알고리즘은 동일한 정보원으로부터 받은 멀티미디어 데이터간의 연관성을 탐색하는데 특히 효과적이며 다양한 관련 응용분야에 적용할 수 있다.
분자 생물학의 발전염기서열, 단백질 서열, 지놈 서열 등의 서열데이터베이스와 단백질 3차구조를 제공하는 구조 데이터베이스등이 구축되어서 웹을 통해 많은 정보를 제공하고 있다. 전세계적으로 분산되어 있는 다양한 생물정보 데이터베이스의 효율적인 검색을 위해서 통합 검색 시스템의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 전세계의 생물정보 데이터베이스의 개발 현황을 보이고 분산되어 있는 생물정보데이터베이스로부터 통합검색을 위한 생물정보 통합검색시스템(GenPlus)를 제안하였다. 제안한 GenPlus 에서는 염기 서열, 단백질서열, 그리고 키워드를 이용한 서열정보, 구조정보,완전한 지놈 정보, 그리고 문헌정보의 통합 검색을 제공한다.
인터넷의 발전으로 많은 웹 기반 정보 검색 시스템의 구축은 사용자들에게 다양한 정보를 제공하고 있으나, 방대한 정보의 양을 사용자들은 효율적으로 이용하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 웹 기반 정보 검색 시스템에서 의미에 따른 문서 검색 기법을 제공하기 위해 의미 링크에 대해 알아보고, 의미 링크를 이용한 웹 기반 정보 검색 시스템인 불교 문화재 답사시스템을 웹과 데이터베이스 연동 방식에 따라 분류하여 구현해 본다. 앞으로의 연구 방향은 일반적인 정보 검색 시스템에서 로봇을 통하여 데이터들의 의미를 파악함으로써 의미에 따른 검색 기법을 제공하는 것이다.
지리정보시스템(GIS)과 같은 다양한 데이터 접근과 처리 그리고 다수 사용자의 자료의 공유를 필요로 하는 시스템에서는 분산환경 시스템이 매우 큰 가치를 가진다. 본 논문에서는 JDBC 3-tier 모델에 의한 시스템을 구현하였다. 기존의 JDBC 모델은 자바의 보안구조의 제한성에 대한 문제와 클라이언트와 미들웨어에 대한 표준문제등이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 미들웨어로 OMG의 CORBA를 사용하였다. CORBA를 사용한 JDBC 3-tier 모델에서 GIS를 구현할 수 있는 환경을 구축하였으며, 이러한 환경에서 Java를 구현언어로 사용하여 플랫폼에 대한 독립성과 웹 클라이언트를 인터페이스로 사용하는 시스템에서도 가능함을 제공하며, 데이터의 접근면이나 공유면에서 보다 유용성을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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