• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.347-355
• /
• 2014

컴퓨터 그래픽스나 기하 정보 분석 및 검색 등의 애플리케이션에서 일반적인 octree가 널리 사용된다. 그러나 거리장 등 공간에 분포하는 특정한 연속 정보를 샘플링하기 위한 목적으로 일반적인 octree를 적용할 경우 샘플링 데이터 중복과 샘플링 지점과 표현 단위의 불일치가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 dual octree가 제안된 바 있다. 본 논문에서는 dual octree가 일반적인 octree의 단점은 해결했으나 무한하게 분할을 수행하더라도 특정한 연속 영역에 액세스하지 못한다는 사실을 증명하고 이러한 모든 문제들을 해결할 수 있는 대안으로 Lefebvre와 Hoppe가 제안한 primal tree를 응용할 수 있음을 제시한다. 또한 트리 구조의 병렬화에 널리 사용되는 Morton code를 응용한 3차원 primal tree 검색 알고리즘을 제안한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권7호
• /
• pp.838-843
• /
• 2021

This paper presents an algorithm for effective retrieval of score information to an input score image. The originality of the proposed algorithm is that it is designed to be robust to recognition errors by an OMR (Optical Music Recognition), while existing methods such as pitch histogram requires error induced OMR result be corrected before retrieval process. This approach helps people to retrieve score without training on music score for error correction. OMR takes a score image as input, recognizes musical symbols, and produces structural symbolic notation of the score as output, for example, in MusicXML format. Among the musical symbols on a score, it is observed that filled noteheads are rarely detected with errors with its simple black filled round shape for OMR processing. Barlines that separate measures also strong to OMR errors with its long uniform length vertical line characteristic. The proposed algorithm consists of a descriptor for a score and a similarity measure between a query score and a reference score. The descriptor is based on note-count, the number of filled noteheads in a measure. Each part of a score is represented by a sequence of note-count numbers. The descriptor is an n-gram sequence of the note-count sequence. Simulation results show that the proposed algorithm works successfully to a certain degree in score image-based retrieval for an erroneous OMR output.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제10D권1호
• /
• pp.1-12
• /
• 2003

최근 이미지, 비디오와 같은 멀티미디어 데이터에 대한 효율적인 검색을 위해 많은 다차원 및 고차원 색인 구조들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 색인 구조의 연구 방향은 검색의 효율을 극대화 하는데 초점을 맞추어 왔으며 최근의 멀티미디어 데이터베이스나 데이터 마이닝 분야와 같은 다수 사용자 환경을 요구하는 환경에서는 부적합한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존의 제시된 차원이 증가하면서 급속하게 성능이 저하되는 문제를 특징 벡터의 시그니쳐를 구성하여 완화시킨 필터링에 기반한 고차원 색인 구조에 동시성 제어기법을 설계 및 구현하여 위스콘신 대학에서 개발한 지속성 객체 저장 시스템인 SHORE 하부저장 시스템과 밀결합 방식으로 통합하였다. 확장된 SHORE 하부저장 시스템은 고차원 데이터에 대한 효율적인 검색 뿐만 아니라 레코드 레벨의 색인 데이터에 대한 동시성 제어를 지원하며 시그니쳐 파일을 모두 메모리에 로딩하는 구조를 개선하여 페이지 레벨의 관리가 가능하다. 아울러 본 논문에서 제시한 확장된 SHOE 하부저장 시스템을 실제 응용 시스템에 적용하기 위해 플랫폼 독립적인 환경을 지원하는 자바 언어를 사용하여 미들웨어 구축 방안을 제시한다. 또한 구축된 미들웨어를 통해 쓰레드 별로 대표적인 내용기반 질의 형태인 포인트질의, 범위질의, k-최근접 질의에 대한 다수 사용자 환경에서의 성능 평가를 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.419-425
• /
• 2001

본 논문은 인터넷 상에서 무수히 많은 음란 문서를 검출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 정보검색 기술에 퍼지추론을 적용시킨 것이다. 먼저 음란 사이트 주소를 몇 개 선정하고 이 문서들로부터 어휘분석과 스테밍과정을 통하여 음란 사이트를 대표하는 후보단어들을 추출한다. 추출된 후보단어가 음란문서를 대표할 중요도를 계산하기 위해, 각 후보 단어별로 용어 빈도수(DF), 휴리스틱 정보(HI)를 계산하고 이 값들을 이용하여 퍼지추론을 수행한다. 이렇게 계산 된 후보용어의 중요도들이 주어진 사이트가 음란사이트인지 아닌지를 판별하는데 최종적으로 사용된다. 소규모 테스트 데이터를 갖고 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 방법이 음란 사이트 자동 검출시 유용함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제32권1호
• /
• pp.9-20
• /
• 2005

최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 간은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현이 되고, 고차원에서 발생되는 문제인 "Curse of dimensionality" 때문에 기존의 인덱싱 방법(예를 들면 트리 구조를 이용하는 다차원 인덱싱 방법, 차원을 줄이는 방법, 양자화 등의 압축 기법을 이용하는 방법 등)으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자들의 특징을 반영한 효율적인 인덱싱 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기술자를 속성 히스토그램으로 변형하고 히스토그램의 자 빈 값을 이진 형태로 표현하여 비트열을 생성하며, 이러한 비트열들을 이용하여 비트맵 인덱스를 구성한다. 질의 오브젝트가 입력되면 비트맵 인덱스를 이용하여 결과에 포함될 가능성이 있는 후보 오브젝트 리스트를 생성하게 되는데 즉, 각 오브젝트의 인덱스와 질의 오브젝트의 비트열에 대한 XOR(Exclusive OR) 연산을 수행하여서 후보 오브젝트 리스트를 생성한다. 그리고 이 리스트에 있는 오브젝트들에 대해서만 L1-norm과 같은, 기술자를 위해 사용되는 비교 연산식을 수행하여 최종 결과 오브젝트들을 사용자에게 보여주게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 단순한 비트 연산을 통해 검색 결과에 포함될 가능성이 있는 오브젝트들을 추출해낼 수 있기 때문에 빠른 시간 내에 검색을 마칠 수 있도록 해준다. 실험에 의하면 제안한 방법을 이용하는 경우, 90% 이상의 정확도를 유지하면서 검색 시간에서는 순차 검색에 비해 15배 이상의 속도 향상을 보임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제43권2호
• /
• pp.57-64
• /
• 2006

본 논문에서는 해마신경망(HCNN:HippoCampal Neural Network)을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 멀티미디어 검색시스템을 제안한다. 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 질감(texture)등과 같은 low-level의 특징을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 장면 전환 검출을 수행하여 샷을 검출한다. 이 샷 프레임에서 컬러 객체의 자동 추출을 위하여 similar colorization과 ACE(Adaptive Circular filter and Edge) 알고리즘을 사용한다. 그리고 이렇게 추출된 특징을 해마 신경망을 통하여 학습한 후 멀티미디어 검색 시스템을 구성한다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 흥분학습을 통해 장기기억 시켜서 적응성 있는 실시간 검색 시스템을 구현한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.1081-1090
• /
• 2022

얼굴 인식 모델은 스마트폰의 신원 인식에 활용되는 등 많은 사용자에게 편의를 제공하고 있다. 이에 따라 DNN 모델의 보안성 검토가 중요해지고 있는데 DNN 모델의 잘 알려진 취약점으로 적대적 공격이 존재한다. 적대적 공격은 현재 DNN 모델의 인식 결과만을 이용하여 공격을 수행하는 의사결정 공격기법까지 발전하였다. 그러나 기존 의사결정 기반 공격기법[14]은 적대적 예제 생성 시 많은 질의 수가 필요한 문제점이 있다. 특히, 기울기를 근사하는데 많은 질의 수가 소모되는데 정확한 기울기를 구할 수 없는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 의사결정 공격기법의 기울기를 근사할 때 소모되는 질의 수 낭비를 막기 위해서 직교 공간 샘플링과 차원 축소 샘플링 방법을 제안한다. 실험 결과 섭동의 크기가 L2 distance 기준 약 2.4 적은 적대적 예제를 생성할 수 있었고 공격 성공률의 경우 약 14% 향상할 수 있었다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 적대적 예제 생성방법의 같은 질의 수 대비 공격 성능이 우수함을 입증한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제18D권1호
• /
• pp.67-80
• /
• 2011

재무 데이터 관리를 위한 자동화된 비지니스 서류 영상 처리 시스템에서 숫자 정보 검색 중 발생한 오류는 심각하여 그 시스템의 가용성 및 성능을 결정한다. 그 동안 자동 맞춤법 교정에 관한 방법론들이 개발되어 정보 검색 시스템 개발에 중요한 역할을 해왔으나 이러한 맞춤법 교정은 알파벳 등 기계학습이 가능하고 사전 형태로 보관이 가능한 기호에 한정되어왔다. 반면에 순수한 마코프 수열에 불과한 숫자들의 순열들은 맞춤법 교정을 위하여 사전적 형태로 보관하여 활용하는 것이 불가능 하다. 본 논문에서는 확률론적 정보 검색 알고리즘의 토대위에 제한적 문맥 인식과 복수의 스트림을 적용한 새로운 형태의 숫자 정정 OCR 모델을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 숫자 정정 모델은 기존의 송장 문서 처리 시스템에 구현하였으며 제안된 숫자 정정 모델의 효과를 확인하기 위해 비교 테스트를 실행하였고 테스트 결과 상당한 성능이 개선되었음을 보여 주었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.23-30
• /
• 2017

사용자가 위치기반 서비스(Location based service: 이하 LBS)를 제공 받기 위해서 LBS 서버에게 사용자의 위치와 질의 내용을 공개해야만 한다. 따라서 사용자의 신분, 위치 등이 노출될 수 있다. 최근 사용자의 프라이버시를 보호하기 위하여 더미를 이용한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 더미를 생성하기 위하여 고려해야 할 사항들이 다수 존재한다. 예를 들어 더미 생성 시 장애물과 더미간의 거리 등을 고려해야만 프라이버시 보호를 증가시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서 우리는 사용자의 프라이버시 보호를 증가시킬 수 있는 효율적인 더미 생성 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 최근 기법보다 성능이 우수함을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제11D권5호
• /
• pp.1049-1062
• /
• 2004

World Wide Web의 대중화로 인해 전자 정보량이 급속하게 증가하였고, 이러한 많은 양의 다양한 정보에 대한 효율적인 검색 시스템의 필요성이 증대되었다. 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 사용자 요구 사항의 올바른 분석과 서술이 중요하게 인식되고 있으며, 분산 환경에서의 요구 사항 추출 및 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 웹 검색 방법에 있어서 목표 검색어만을 가지고 검색을 수행하는 기존 검색 방법과 달리 검색어가 나타나는 문맥 정보를 추가하여 검색하는 방법을 제안하고 구현하였다. 또한 본 논문에서는 제안된 새로운 키워드 추출 방법으로 추출된 키워드를 기반으로 키워드 마이닝 프로파일에 기반한 웹 검색 시스템을 제안하고 구현하였다. 이는 원하는 정보를 대표하는 목표 검색어만 가지고 검색을 수행하는 기존의 검색방법과 달리 검색어가 포함된 문맥정보를 추가하여 검색하기 때문에 기존의 검색방법보다 정확하고 효율적인 정보를 제공한다. 특정 도메인으로부터 순위가 매겨진 도메인 키워드 리스트를 작성하여 이를 기준으로 기존의 출현빈도기반의 차이를 실험을 통하여 보였으며, 예제 기반 질의를 바탕으로 키워드 마이닝 프로파일을 만들어 검색을 수행하는 검색 방법으로 이의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.