• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권2S호
• /
• pp.678-691
• /
• 2000

A variety of multimedia applications require multimedia database management systems to manage multimedia data, such as text, image, and video, as well as t support content-based image or video retrieval. In this paper we design and implement a content-based image retrieval system, BADA-IV/I$^2$R(Image Information Retrieval), which is developed based on BADA-IV multimedia database management system. In this system image databases can be efficiently constructed and retrieved with the visual features, such as color, shape, and texture, of image. we extend SQL statements to define image query based on both annotations and visual features of image together. A high-dimensional index structure, called CIR-tree, is also employed in the system to provide an efficient access method to image databases. We show that BADA-IV/I$^2$R provides a flexible way to define query for image retrieval and retrieves image data fast and effectively: the effectiveness and performance of image retrieval are shown by BEP(Bull's Eye Performance) that is used to measure the retrieval effectiveness in MPEG-7 and comparing the performance of CIR-tree with those of X-tree and TV-tree, respectively.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권8호
• /
• pp.3950-3964
• /
• 2017

With the increasing popularity of 3D technology such as 3D printing, 3D modeling, etc., there is a growing need to search for similar models on the internet. Matching non-rigid shapes has become an active research field in computer graphics. In this paper, we present an efficient and effective non-rigid model retrieval method based on topological structure and local volume. The integral geodesic distances are first calculated for each vertex on a mesh to construct the topological structure. Next, each node on the topological structure is assigned a local volume that is calculated using the shape diameter function (SDF). Finally, we utilize the Hungarian algorithm to measure similarity between two non-rigid models. Experimental results on the latest benchmark (SHREC' 15 Non-rigid 3D Shape Retrieval) demonstrate that our method works well compared to the state-of-the-art.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.396-406
• /
• 2009

이 논문에서는 XML 문서의 효율적인 구조검색을 위하여 기존의 연구에 이어 엘리먼트들의 순서를 명시하는 메타데이터들을 추가로 개발하였고, 이들을 바탕으로 구조기반 인덱싱 모델을 설계하였다. 설계한 구조검색 인덱스들은 문서의 계층구조에서 수직관계에 있는 엘리먼트들 뿐만 아니라 수평관계에 있는 엘리먼트들을 효율적으로 검색할 수 있게 한다. 제안한 구조기반 인덱스의 성능을 평가하기 위해 프로토타입 XML 문서 검색 시스템 개발하였고, XML 코퍼스를 대상으로 검색 실험을 수행하였다. 자손검색, 조상검색, 형제검색에서 ETID 모델보다 평균 검색 시간이 약 12% 정도 향상되었으며, 특정 엘리먼트 타입의 순서를 명시한 검색에서는 평균 검색 시간이 ETID 모델보다 25% 이상의 향상률을 보였다. 이것은 이 논문에서 제시한 Etype, Asso, LSSO를 이용한 검색이 엘리먼트의 순서를 명시한 검색 성능 향상에 큰 기여를 한 것으로 분석된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권1_2호
• /
• pp.140-152
• /
• 2003

XML 문서는 태그를 가지고 있고 이 태그가 중첩됨에 따라 구조를 나타낼 수 있다. XML 문서가 DTD를 가지지 않거나 여러 곳에서 XML 문서를 모았을 때 그 구조는 비정규적 일 수 있다. 사용자는 이러한 비정규적인 구조에 대해 잘 알기 어려우며 설사 잘 알고 있다고 하더라도 실수하기 쉽다. 특히 비정규적인 구조를 가지는 문서들에 대해 정확한 구조질의를 작성하는 것은 더욱 어렵다. 따라서 사용자는 구조가 없거나 있다 하더라도 적은 양의 구조정보 만을 기술하는 일반적인 질의를 작성하게 된다. 이런 환경에서 구조 정보를 이용하여 문서의 순위결정에 이용하고 사용자 구조 질의와 문서 구조간의 차이에 대해 보상해 주는 검색 모델을 제안한다. 질의 처리를 단순화하기 위하여 질의 경로간의 독립을 가정하였다 이 가정은 질의 언어의 표현능력의 저하를 가져올 수 있는데 이를 해결하는 질의 모델도 제시한다. 지금까지 어떤 문서를 위한 테스트 컬랙션이 없었기 때문에 TIPSTER 컬랙션에서 일부 문서를 추출하여 작은 테스트 컬랙션을 만들고 여기에 구조가 없는 질의를 수행하여 제시한 검색 모델의 유용성을 보였다. 실험 결과 벡터 모델에 비하여 평균 67%의 정확률 개선효과를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제18D권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2011

자주 접근되는 데이터에 대해서 빠른 접근을 보장하기 위해 사용되는 임시저장소인 캐쉬는 컴퓨터 시스템 내에서 다양한 계층에 존재하며, 이러한 캐쉬 저장 공간 내에서 효율적으로 데이터를 관리하기 위해 다양한 페이지 교체 알고리즘들이 연구되어 왔다. 대부분의 페이지 교체 알고리즘들은 얼마나 최근에 데이터가 접근 되었는가 또는 얼마나 자주 접근되었는가를 바탕으로 향후 다시 접근될 것 같은 데이터들을 캐쉬 안에 유지하는 휴리스틱 방법을 취하고 있다. 이러한 컴퓨터 내에서의 데이터의 인출 과정은 인간의 기억 인출 과정과 유사하며, 인간의 기억 인출 과정 역시 캐쉬 구조처럼 기억이 얼마나 최근에 그리고 자주 인출되었는가에 의해 그 기억 인출의 확률과 인출속도가 결정된다는 것이 최근 연구에 의해서 밝혀진바 있다. 본 연구에서는 인간의 기억 인출 과정에서의 과거 해당 기억에 대한 인출 기록들의 최근성과 빈도가 인출 확률에 영향을 미치는 관계를 분석하고 이를 페이지 교체 알고리즘에 응용하여 기존의 페이지 교체 알고리즘의 성능을 개선하였다. 또한, 실험을 통해 제안하는 페이지 교체 알고리즘이 기존에 데이터베이스 버퍼 캐쉬에서 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 LRFU보다 파라미터에 민감하지 않고 우수한 성능을 보인다는 것을 입증하였다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제17권
• /
• pp.49-83
• /
• 1989

A Full text retrieval system is a natural language document retrieval system in which the full text of all documents in a collection is stored on a computer so that every word in every sentence of every document can be located by the machine. This kind of IR System is recently becoming rapidly available online in the field of legal, newspaper, journal and reference book indexing. Increased research interest has been in this field. In this paper, research on full text databases and retrieval systems are reviewed, directions for research in this field are speculated, questions in the field that need answering are considered, and variables affecting online full text retrieval and various role that variables play in a research study are described. Two obvious research questions in full text retrieval have been how full text retrieval performs and how to improve the retrieval performance of full text databases. Research to improve the retrieval performance has been incorporated with ranking or weighting algorithms based on word occurrences, combined menu-driven and query-driven systems, and improvement of computer architectures and record structure for databases. Recent increase in the number of full text databases with various sizes, forms and subject matters, and recent development in computer architecture artificial intelligence, and videodisc technology promise new direction of its research and scholarly growth. Studies on the interrelationship between every elements of the full text retrieval situation and the relationship between each elements and retrieval performance may give a professional view in theory and practice of full text retrieval.

• 정보관리학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.103-120
• /
• 2007

노드는 문서를 구성하는 작은 크기의 의미 있는 정보 단위이다. 정보검색에 문서의 구조정보를 이용함과 더불어 문서보다 작은 검색단위에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이 연구에서는 노드정보를 이용한 검색실험을 위해 벡터공간모델 검색기법을 사용하여 다양한 유사도 산출방식을 적용한 실험과 구조정보를 활용한 확장 실험을 수행하였다. 실험결과 문서의 유사도를 산출하는 방식에 따른 검색성능의 차이는 거의 나타나지 않았으며, 구조정보를 적용하는 확장 노드검색이 가장 좋은 성능을 나타냈다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.328-331
• /
• 2000

In this paper , we propose a texture feature extraction method of reduce the massive computational time on extracting texture, features of large sized medical such as MRI, CT-scan , and an index structure, called GLTFT, to speed up the retrieval performance. For these, the original image is transformed into a compressed image by Wavelet transform , and textural features such as contrast, energy, entropy, and homogeneity of the compressed image is extracted by using GLCM(Gray Level Co-occurrence Metrix) . The proposed index structure is organized by using the textural features. The processing in compressed domain can give the solution of storage space and the reduction of computational time of feature extracting . And , by GLTFT index structure, image retrieval performance can be expected to be improved by reducing the retrieval range . Our experiment on 270 MRIs as image database shows that shows that such expectation can be got.

• 복식문화연구
• /
• 제9권3호
• /
• pp.412-432
• /
• 2001

Internet search engines are used by the majority of find information on the Web. However, Web users can be often dissatisfied with the mistakes in the retrieval of ‘Fashion’ information from the Internet. The purpose of this study is to analyze the ‘Fashion’ category structure in the Internet search engines. There are 2 steps for achieving it: the first, to investigate the structures of ‘Fashion’ categories and then, to analyze the gap between ‘Fashion’ categories defined by them and extensive ‘Fashion’categories, which are approached on 2 sides of the fashion-life and fashion-business. We select 5 major search engines for the case study: Yahoo, Lycos, Naver, Hanmir, Empas, which ranked as top 5 of total search engines and potal sites in February, 2001, and retrieve ‘Fashion’ categories from the first level to the last level by using both “topics retrieval”. Eventually, we can find the problems of ‘Fashion’ category structure in search engines. Also, it is concluded with a brief perspective of ‘Fashion’ categories in the Internet search engines and the implications for the future.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권9호
• /
• pp.383-390
• /
• 2012

본 논문에서는 지식 표상 방식을 이용한 정보 검색 시각화 도구를 제안한다. 제안하는 정보 검색 시각화 도구는 사용자 검색이력 데이터를 이용하여 검색의도를 자동 추출하고, 추출된 검색의도를 지식 표상 방식 구조로 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 검색의도 표상 방식을 위한 스키마는 인지 심리학적 지식 표상 방법론을 활용하였으며, 행동실험을 통해 그 효용성을 증명하였다. 실험결과 정보 검색 시각화 도구는 기존 검색방법에 비해 사용자 만족도 측면에서 약 39%의 향상이 있었으며, 정보 검색 과정에서의 재검색 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.