To manipulate large video contents, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video indexing and retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query whereas a relatively few video sequence matching algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an efficient algorithm that extracts key frames using color histograms and matches the video sequences using edge features. To effectively match video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative measure and the distance between key frames, and compare two sets of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with real sequence show that the proposed video sequence matching algorithm using edge features yields the higher accuracy and performance than conventional methods such as histogram difference, Euclidean metric, Battachaya distance, and directed divergence methods.
Recently, the research on database outsourcing has been actively done with the popularity of cloud computing. However, because users' data may contain sensitive personal information, such as health, financial and location information, the data encryption methods have attracted much interest. Existing data encryption schemes process a query without decrypting the encrypted databases in order to support user privacy protection. On the other hand, to efficiently handle the large amount of data in cloud computing, it is necessary to study the distributed index structure. However, existing index structure and query processing algorithms have a limitation that they only consider single-column query processing. In this paper, we propose a grid-based multi column indexing scheme and an encrypted query processing algorithm. In order to support multi-column query processing, the multi-dimensional index keys are generated by using a space decomposition method, i.e. grid index. To support encrypted query processing over encrypted data, we adopt the Hilbert curve when generating a index key. Finally, we prove that the proposed scheme is more efficient than existing scheme for processing the exact and range query.
Faheem, Muhammad R.;Anees, Tayyaba;Hussain, Muzammil
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1489-1515
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2022
The number of interconnected real-world devices such as sensors, actuators, and physical devices has increased with the advancement of technology. Due to this advancement, users face difficulties searching for the location of these devices, and the central issue is the findability of Things. In the WoT environment, keyword-based and geospatial searching approaches are used to locate these devices anywhere and on the web interface. A few static methods of indexing and ranking are discussed in the literature, but they are not suitable for finding devices dynamically. The authors have proposed a mechanism for dynamic and efficient searching of the devices in this paper. Indexing and ranking approaches can improve dynamic searching in different ways. The present paper has focused on indexing for improving dynamic searching and has indexed the Things Description in Solr. This paper presents the Things Description according to the model of W3C JSON-LD along with the open-access APIs. Search efficiency can be analyzed with query response timings, and the accuracy of response timings is critical for search results. Therefore, in this paper, the authors have evaluated their approach by analyzing the search query response timings and the accuracy of their search results. This study utilized different indexing approaches such as key-words-based, spatial, and hybrid. Results indicate that response time and accuracy are better with the hybrid approach than with keyword-based and spatial indexing approaches.
이동객체에 대한 연속 범위 질의(Continuous Range Query)의 응용프로그램이 급속도로 확장되면서 이차원정보를 넘어서 고차원 공간 데이타에 대한 처리를 요구하고 있다. 만약 고차원 데이타에 대한 중첩되어지는 연속 범위 질의의 정보를 기존의 색인으로 구성한다면 객체의 수와 질의의 수가 증가함에 따라 질의처리성능이 저하된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PAB(Projected Attribute Bit)-기반의 질의색인방법을 제안한다. 제안하는 기법은 성능향상을 위하여 질의의 정보를 각 속성 축에 투영이라는 작업을 통하여 고차원의 데이타를 1차원 정보들로 변환하고 이러한 정보를 비트단위로 구성하였다. 또한 제안하는 질의색인은 보다 효율적인 질의의 처리를 위하여 점진적인 갱신(Incremental Update)을 지원한다. 다양한 성능평가 및 분석을 통하여 제안하는 방법이 최근에 연구된 CES-기반의 질의색인 기법보다 더 나은 확장성(Scalability)을 가짐을 입증한다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.237-245
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2001
Automated essay grading has been proposed for over thirty years. Only recently have practical implementations been constructed and tested. This paper investigated the role of the nearest-neighbour algorithm within the information retrieval as a way of grading the essay automatically called Automated Essay Grading System. It intended to offer teachers an individualized assistance in grading the student\`s essay. The system involved several processes, which are the indexing, the structuring of the model answer and the grade processing. The indexing process comprised the document indexing and query processing which are mainly used for representing the documents and the query. Structuring the model answer is actually preparing the marking scheme and the grade processing is the process of assessing the essay. To test the effectiveness of the developed algorithms, the algorithms are tested against the History text in Malay. The result showed that th information retrieval and the nearest-neighbour algorithm are practical combination that offer acceptable performance for grading the essay.
본 논문에서는 기존 그리드 기반의 질의 색인 기법을 변형하여 보다 적은 저장 공간을 사용하면서 보다 빠른 연산을 수행하는 연속 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 주요 특징은 두 가지 이다. 첫째, 각 질의에 비트 식별자를 부여하고 그리드의 각 셀은 이러한 비트 식별자의 조합으로 이루어진 비트 열을 이용하여 질의들의 겹침 정보를 반영한다. 이러한 비트 열을 통해 셀이 어떤 질의들에 포함되어져 있는지 빠르게 판단한 수 있으며, 두 셀 사이의 각 셀을 포함하는 질의 식별자들을 비교하지 않고 비트 열만을 비교하여 질의들의 포함관계를 알아내어 불필요한 연산을 줄일 수 있다. 둘째, 셀들을 그룹단위로 관리하여 불필요하게 비트 열의 길이가 증가하여 저장 공간을 낭비하고 비트 열의 비교 연산 시간이 증가하는 문제를 해결한다. 제안하는 기법이 기존 연속 영역 질의 처리 기법에 비해 우수함을 성능 평가를 통해 입증한다.
무선 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서 그 활용도가 다양해 이와 관련된 많은 연구 개발이 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 매우 작은 크기의 독립된 무선 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛, 가속도 등의 정보를 무선으로 감지, 관리할 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 지속적 환경 데이터 처리의 효율성 및 다중 질의의 처리 성능을 높이기 위해 공간색인 기법을 이용한 다중 질의 색인 처리를 제안, 구현하였다. 다중 질의 색인 시스템은 미리 정의된 다중 질의를 이용하여 색인 구조를 생성하고, 센서 네트워크에서의 센서 데이터를 입력으로 받아서 생성된 색인 구조를 통해 센서 데이터가 해당되는 질의를 출력해 주는 시스템이다. 시스템 구축을 위한 무선 센서 노드로서 Mote 플랫폼 중에서 MICAz와 운영체제인 TinyOS를 이용하여 환경 정보를 탐지하고 다중 질의 색인 처리하였다.
Various air indexing and data scheduling schemes for wireless broadcast of spatial data have been developed for energy efficient query processing. The existing schemes are not effective when the clients' data access patterns are skewed to some items. It is because the schemes are based on flat broadcast that does not take the popularity of the data items into consideration. In this paper, thus, we propose a data scheduling scheme letting the popular items appear more frequently on the channel, and grid-based distributed index for non-flat broadcast (GDIN) for window query processing. The proposed GDIN allows quick and energy efficient processing of window query, matching the clients' linear channel access pattern and letting the clients access only the queried data items. The simulation results show that the proposed GDIN significantly outperforms the existing schemes in terms of access time, tuning time, and energy efficiency.
본 논문에서는 감시 비디오의 검색을 위해 객체 단위의 특징을 이용한 새로운 비디오 색인 및 탐색 방법을 제안한다. 의미론적인 레벨에서 각각의 객체에 접근하기 위해 객체의 움직임 궤적 모델을 색인 인자(Key)로 이용하였다. 객체 움직임 궤적을 이용한 내용 기반의 비디오 색인을 위해 비디오 시퀀스에서 움직임 분할에 의해 객체를 검지한 다음, 분할된 객체를 추적하여 움직임 궤적을 생성하고 이를 기호적인 표현으로 모델링한다. 제안된 검색 시스템은 query by example, query by sketch 및 query on weighting parameters 등의 사건 기반의 비디오 검색을 위한 다양한 질의 유형을 지원할 수 있도록 설계되었다. 관심있는 비디오 클립(clip)을 검색했을 때, 제안된 시스템은 유사도에 따라 순서대로 정합된 사건들을 결과로 출력한다.
According to the advancement of experimental techniques in molecular biology, genomic and protein sequence databases are increasing in size exponentially, and mean sequence lengths are also increasing. Because the sizes of these databases become larger, it is difficult to search similar sequences in biological databases with significant homologies to a query sequence. In this paper, we present the N-gram indexing method to retrieve similar sequences fast, precisely and comparably. This method regards a protein sequence as a text written in language of 20 amino acid codes, adapts N-gram tokens of fixed-length as its indexing scheme for sequence strings. After such tokens are indexed for all the sequences in the database, sequences can be searched with information retrieval algorithms. Using this new method, we have developed a protein sequence search system named as ProSeS (PROtein Sequence Search). ProSeS is a protein sequence analysis system which provides overall analysis results such as similar sequences with significant homologies, predicted subcellular locations of the query sequence, and major keywords extracted from annotations of similar sequences. We show experimentally that the N-gram indexing approach saves the retrieval time significantly, and that it is as accurate as current popular search tool BLAST.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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