The shape-based retrieval is defined as the operation that searches for the (sub) sequences whose shapes are similar to that of a query sequence regardless of their actual element values. In this paper, we propose a similarity model suitable for shape-based retrieval and present an indexing method for supporting the similarity model. The proposed similarity model enables to retrieve similar shapes accurately by providing the combination of various shape-preserving transformations such as normalization, moving average, and time warping. Our indexing method stores every distinct subsequence concisely into the disk-based suffix tree for efficient and adaptive query processing. We allow the user to dynamically choose a similarity model suitable for a given application. More specifically, we allow the user to determine the parameter p of the distance function $L_p$ when submitting a query. The result of extensive experiments revealed that our approach not only successfully finds the subsequences whose shapes are similar to a query shape but also significantly outperforms the sequence search.
Lee Jae-Sung;Kim Mi-Suk;Oh Yong-Soon;Lee Young-Sung
The KIPS Transactions:PartB
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v.13B
no.2
s.105
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pp.155-162
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2006
The medical thesaurus, MeSH (Medical Subject Heading), has been used as a controlled vocabulary thesaurus for English medical paper indexing for a long time. In this paper, we propose an automatic cross language keyword assignment method, which assigns English MeSH index terms to the abstract of a Korean medical paper. We compare the performance with the indexing performance of human indexers and the authors. The procedure of index term assignment is that first extracting Korean MeSH terms from text, changing these terms into the corresponding English MeSH terms, and calculating the importance of the terms to find the highest rank terms as the keywords. For the process, an effective method to solve spacing variants problem is proposed. Experiment showed that the method solved the spacing variant problem and reduced the thesaurus space by about 42%. And the experiment also showed that the performance of automatic keyword assignment is much less than that of human indexers but is as good as that of authors.
Most of hypertext retrieval models consider documents as independent entities. They ignore relationships between documents of link semantics. in an information retrieval system for hypertext documents, retrieval effectiveness can be improved when ling information is used. Previous link-based hypertext retrieval models ignore link information while indexing. They utilize link information to re-rank the retrieval results. Therefore they are limited that only the documents is result-set utilize link information. This paper utilizes link information when indexing. We present how to use term weighting and inLinks weighting for ranking the relevant documents. Experimental results show that recall and precision evaluation according to the link semantics and the comparison with previously link_based hypertext retrieval model.
For more effective index extraction and index weight determination, studies of extracting indices are carried out by using document content as well as structure. However, most of studies are concentrating in calculating the importance of context rather than that of XML tag. These conventional studies determine its importance from the aspect of common sense rather than verifying that through an objective experiment. This paper, for the automatic indexing by using the tag information of XML document that has taken its place as the standard for web document management, classifies major tags of constructing a paper according to its importance and calculates the term weight extracted from the tag of low weight. By using the weight obtained, this paper proposes a method of calculating the final weight while updating the term weight extracted from the tag of high weight. In order to determine more objective weight, this paper tests the tag that user considers as important and reflects it in calculating the weight by classifying its importance according to the result. Then by comparing with the search performance while using the index weight calculated by applying a method of determining existing tag importance, it verifies effectiveness of the index weight calculated by applying the method proposed in this paper.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.2
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pp.65-76
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2004
Today, most documents are electronically produced and their paleography is digitalized by imaging, resulting in a tremendous number of electronic documents in the shape of images. Therefore, to process these document images, many methods of document structure analysis and recognition have already been proposed, including font classification. Accordingly, the current paper proposes a font classification method for document images that uses non-negative matrix factorization (NMF), which is able to learn part-based representations of objects. In the proposed method, spatially total features of font images are automatically extracted using NMF, then the appropriateness of the features specifying each font is investigated. The proposed method is expected to improve the performance of optical character recognition (OCR), document indexing, and retrieval systems, when such systems adopt a font classifier as a preprocessor.
In this paper, we propose an efficient continuous range query processing scheme using a modified grid based query indexing to reduce storage spaces and to accelerate processing time. The proposed method has two major features. First, each query has a bit identifier and each cell in a grid has a bit pattern that consists of the bit identifiers of the queries. The bit patterns present the relationship between cells and queries. Using the bit patterns, we can compute quickly what queries overlap a cell in a grid and reduce the number of unnecessary operations by comparing the bit patterns without comparing the query identifiers when we compute the relation between cells and queries. Second, the management of cells in the grid by groups prevents from wasting the storage space through the increase of the length of the bit pattern and increasing the comparison costs of bit patterns. We show through the performance evaluation that the proposed method outperforms the existing methods.
XML has got to be a new standard for data representation and exchanging by its many good points, and the core part of many new researches and emerging technologies. However, the self-describing characteristic, which is one of XML's good points, caused the spreading of XML documents with different structures, and so the need of the research for the effective XML-document search has been proposed. This paper is for the analysis of the problem in BitCube, which is a bitmap indexing that shows high performance grounded on its fast retrieval. In addition, to resolve the problem of BitCube, we did design and implement xPlaneb(XML Plane Web) which it a new 3-dimensional bitmap indexing made of linked lists. We propose an effective information retrieval technique by replacing BitCube operations with new ones and reconstructing 3-dimensional array index of BitCube with effective nodes. Performance evaluation shows that the proposed technique is better than BitCube, as the amount of document increases, in terms of memory consumptions and operation speed.
Han Hee-Jun;Kim Cheon-Seog;Choo Jin-Ho;Ro Yong-Man
Journal of Korea Multimedia Society
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v.7
no.10
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pp.1452-1463
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2004
The requirement of automatic video summary is increasing as bi-directional broadcasting contents and various user requests and preferences for the bi -directional broadcast environment are increasing. Automatic video summary is needed for an efficient management and usage of many contents in service provider as well. In this paper, we propose a method to generate a content-based summary of linguistic educational videos automatically. First, shot-boundaries and keyframes are generated from linguistic educational video and then multiple(low-level) visual features are extracted. Next, the semantic parts (Explanation part, Dialog part, Text-based part) of the linguistic educational video are generated using extracted visual features. Lastly the XMI- document describing summary information is made based on HieraTchical Summary architecture oi MPEG-7 MDS (Multimedia I)escription Scheme). Experimental results show that our proposed algorithm provides reasonable performance for automatic summary of linguistic educational videos. We verified that the proposed method is useful ior video summary system to provide various services as well as management of educational contents.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.7
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pp.877-882
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2014
The reduction of CO2 emission has been discussed in the Marine Environment Protection committee in the International Maritime Organization as the biggest causes of GHG for the purpose of indexing CO2 amounts released into the atmosphere from ships. Accordingly, various methods including the change in the hull design to improve energy efficiency, the coating development to reduce friction resistances, the additives development for improving thermal efficiency in an engine, the low-speed operation to reduce fuel consumptions, and etc. have been applied. The main engine of a ship is an electronic engine for improving the efficiency of the whole load area. However, marine generator engines still use mechanical drive engines in intake, exhaust, and fuel injection valve drive cams. In addition, most of marine generator engines in ships apply a part-load operation of less then 80% due to an overload protection system. Therefore, marine auxiliary diesel engine set at 100% load is necessary to readjust in order to efficient operation because of part-load operation. The objective of this study is to report the results of the part-load fuel consumption improvement by injection timing readjust to identifying the operational characteristics of a marine generator engine currently operated in a ship.
Existing contents-based video retrieval systems search by using a single method such as annotation-based or feature-based retrieval. Hence, it not only shows low search efficiency, but also requires many efforts to provide system administrator or annotator with a perfect automatic processing. Tn this paper, we propose an agent-based, and automatic and unified semantics-based video retrieval system, which support various semantics-retrieval of the massive video data by integrating the feature-based retrieval and the annotation-based retrieval. The indexing agent embodies the semantics about annotation of extracted key frames by analyzing a fundamental query of a user and by selecting a key-frame image that is ed by a query. Also, a key frame selected by user takes a query image of the feature-based retrieval and the indexing agent searches and displays the most similar key-frame images after comparing query images with key frames in the database by using the color-multiple-partition histogram techniques. Furthermore, it is shown that the performance of the proposed system can be significantly improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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