In this paper, we design and implement E-COIRS enabling users to query with concepts and image features used for further refining the concepts. For example, E-COIRS supports the query "retrieve images containing black home appliance to north of reception set. "The query includes two types of concepts: IS-A and composite. "home appliance"is an IS-A concept, and "reception set" is a composite concept. For evaluating such a query. E-COIRS includes three important components: a visual image indexer, thesauri and a query processor. Each pair of objects in an mage captured by the visual image indexer is converted into a triple. The triple consists of the two object identifiers (oids) and their spatial relationship. All the features of an object is referenced by its old. A composite concept is detected by the triple thesaurus and IS-A concept is recolonized by the fuzzy term thesaurus. The query processor obtains an image set by matching each triple in a user with an inverted file and CS-Tree. To support efficient storage use and fast retrieval on high-dimensional feature vectors, E-COIRS uses Cell-based Signature tree(CS-Tree). E-COIRS is a more advanced content-based image retrieval system than other systems which support only concepts or image features.
최근에 웹의 폭발적 사용의 증가에 따라, WWW에서 많은 정보를 좀 더 손쉽게 획득할 수 있다. 본 논문에서 H에서 웹 에이전트를 사용하여 이미지를 검색하는 일반적인 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 웹 에이전트는 웹 상에서 HTML문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 이름이나 링크에 붙어 있는 이미지를 의미하는 텍스트를 추출한다. 제안된 시스템은 웹 브라우저에서 사용자의 스케치와 예제 이미지 질의를 이용하여 데이터베이스에 있는 이미지를 검색하는 방법을 제시하여 실험결과를 통해서 질의 효율성을 나타내었다.
시간지원 데이터베이스는 유효시간과 거래시간을 통해 객체에 대한 효율적인 이력관리를 제공한다. 유효시간은 현실세계에서 객체에 발생한 시간을 의미하며, 거래시간은 객체가 데이터베이스에서 정의된 연산 뿐만 아니라 사용자 질의에 내포된 이력정보에 관련된 연산을 처리할 수 있도록 확장되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 시간지원 질의언어인 TQuel(temporal query language)을 대상으로 하는 이전에 제안된 시간지원 질의 처리 시스템에 대하여 시간지원 구문분석과 시간지원 의미분석, 그리고 시간지원 코드 생성 및 시간지원 실행기 등의 기본적인 요소를 기반으로 거래시간 관리, 시간지원 집계, 시간지원 뷰, 그리고 시간지원 죠인 및 최적화 기능을 추가로 설계 구현하고, 그 처리과정을 예를 들어 설명한다.
Related to the maximum vector problem, a skyline query is to discover dominating tuples from a set of tuples, where each defines an object (such as a hotel) in several dimensions (such as the price and the distance to the beach). A tuple, an instance of an object, dominates another tuple if it is equally good or better in all dimensions and better in at least one dimension. Traditionally, skyline queries are defined upon single-instance data or upon objects each of which is associated with an instance. However, in some cases, an object is not associated with a single instance but rather by multiple instances. For example, on a review website, many users assign scores to a product or a service, and a user's score is an instance of the object representing the product or the service. Such data is an example of multi-instance data. Unlike most (if not all) others considering the traditional setting, we consider skyline queries defined upon multi-instance data. We define the dominance calculation and propose an algorithm to reduce its computational cost. We use synthetic and real data to evaluate the proposed methods, and the results demonstrate their utility.
In a design-to-manufacturing environment, the product data is shared by various CAD/CAM/CAE systems with little integration or substantial data redundancy. The main purpose of this paper is to build a database containing all the features required for STEP-NC machining and to show how a STEP-NC repository can support the complete process for machining. A STEP-NC database schema has been constructed and several query functions have been built for the purpose of implementing the retrieving system of a STEP-NC database. The EXPRESS data model of ISO 14649 has been mapped to the database data definition language of the Oracle database. To apply the STEP-NC database to an industry example, the ISO 14649 part program has been stored into the STEP-NC database. To implement example scenarios, the sample query interface has been built.
본 연구에서는 이미지 인지유형 및 질의방식에 따른 검색방법의 효율성을 분석하기 위해 32명의 대학생들이 구글 이미지 검색시스템을 이용하여 검색실험을 실시하였다. 이미지 인지유형은 구체적(specific), 일반적(generic), 추상적(abstract) 유형으로 구분하였으며, 각 유형별 이미지를 텍스트검색, 예제에 따른 검색(QBE: Query by example), 하이브리드검색 등 3가지 질의방식으로 구분하여 실험을 실시하였다. 독립변수는 이미지 인지유형 및 질의방식이며 종속변수는 검색된 적합한 이미지의 수이다. 데이터 분석은 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)과 이원배치분석(Two way ANOVA)을 이용하여 검증하였다. 분석결과로는 구체적 이미지와 일반적 이미지 인지유형에서는 텍스트 및 하이브리드 방식이 검색효율성이 높게 나타났고 추상적 이미지 인지유형에서는 QBE이 검색효율성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 이미지 검색에서 검색효율성을 높이기 위한 방안을 마련하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
디지털 콘텐츠의 증가에 따라 이들의 효율적인 검색과 관리를 위하여 내용 기반 검색에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러만 내용 기반 검색의 질의 방법으로는 유사한 영상을 질의의 사용하는 QBE(Query By Example)와 영상을 사용자가 직접 스케치하여 질의에 사용하는 QBS(Query By Sketch)가 대표적이다. 본 논문서는 질의로 용할 정확한 영상이 필요한 QBE 방법의 제약과 질의할 영상 전체를 처음부터 스케치해야 하는 QBS 방법의 문제점을 보완하는 개선된 질의 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 단순화하여 스케치의 근간이 되는 밑그림을 제공하고 사용자치 수정 과정을 거쳐 질의하는 방법으로 정확한 검색 결과와 검색 시 소요되는 시간과 노력을 절감할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 Classic, Hiphop, Jazz, Rock 4개의 장르로 곡을 구분하여 각 장르별 60곡씩 총 240곡의 음악 DB를 대상으로 예제 질의 (QBE) 방식의 음악 정보 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 입력 질의로부터 spectral centroid, rolloff, flux등 STFT기반의 특징들과 MFCC, LPC, Beat 정보 등의 총 60차의 특징 벡터들을 추출한후 Euclidean 유사도를 측정해서 DB내의 해당 음악을 검색한다. 실제 검색에 사용되는 특징 벡터는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용하여 10차 특징 벡터로 최적화 되며 검색 실험결과 평균 84% Hit Rate 와 0.63 MRR의 성공률을 보이고 있어 기존의 연구 결과보다 약 10%이상의 성능 향상을 보였다. 한편 본 논문에서는 실제 시스템 사용 환경을 고려하여 임의 질의 구간과 임의 질의 길이에 대한 시스템 성능 평가를 수행하였으며 실험 결과 이러한 임의성에 기인한 검색 성능의 불안정성을 지적하였다.
본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 CCD(Centroid Contour Distance), Fourier Descriptor. Curvature Scale Space Descriptor (CSSD), Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.
In this paper, we propose a retrieval system using knowledges of database expressed linguistically, where the relation between data are constructed by FCM. Several algorithms have been proposed to solve the major problem in the conventional retrieval system that the system doesn't reply in case of no data equal to user's query, and to express knowledge of database linguistically. This paper proposes the improved method of adding new cluster and the method of retrieving database from user's query. The validity of this retrieval system is shown by applying its algorithm to an example : the mail order service in post office.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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