본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 픽셀 그래디언트의 방향 값을 특징으로 하는 OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) 특징을 개발하고 BoF(Bag-of-Feature)와 Random Forest 분류기를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 학습영상에서 추출된 특징 값은 code book 으로 군집화 되고, 각 영상들은 code book을 통해 의미 있는 새로운 차원인 BoF특징으로 변환된다. 이렇게 추출된 BoF특징은 Random Forest 분류기에 적용되고 학습된 분류기에 의해 유사한 특성을 갖는 N개의 클래스별로 분류되게 된다. 질의 영상이 입력되면 동일한 OCS-LBP특징이 추출되고 code book을 통해 BoF특징이 추출된다. 전통적인 내용기반 영상검색과는 다르게, 본 논문에서는 질의 영상에서 추출된 BoF특징이 학습된 Random Forest에 적용되어 가장 유사한 K-근접 이웃 (K-nearest neighbor) 클래스들을 선택하고 선택된 클래스들에 포함된 영상들에 대해서만 질의 영상과의 BoF 유사도 측정을 통해 최종 유사한 영상을 검색하게 된다. 실험결과에서 본 논문에서 제안하는 방법은 빠르고 우수한 검색 성능을 보여 주었다.
본 논문에서는 과학기술정보의 관리에 필요한 여러 기능을 포함하는 GUI 기반의 검색 데이터베이스 관리 도구(K-Manager)를 제안한다. 일반적으로, 웹 기반의 과학기술정보 서비스를 위해서는 검색 데이터베이스의 구성이 필수적이나, 검색 데이터베이스의 관리 기능이 관계형 데이터베이스와 같은 기능을 모두 지원하지 않을 뿐 만 아니라 TOAD나 GOLDEN과 같은 데이터베이스 관리 도구를 지원하지 않기 때문에, 콘텐츠 관리자나 시스템 관리자가 손쉽게 정보를 처리하기가 어려운 실정이다. 이 도구에는 과학기술정보를 관리하는 콘텐츠 관리자가 필요한 기능과 검색 데이터베이스를 관리하는 시스템 관리자가 필요한 기능이 GUI 기반으로 통합 구성되어 있어 콘텐츠 관리자가 원하는 데이터베이스에 접근하여 각종 데이터 작업을 수행할 수 있고, 데이터베이스 관리자가 데이터베이스의 관리도 수행할 수 있다. 특히 K-Manager는 대용량 과학기술정보의 빠르고 정확한 검색 서비스와 안정적인 관리를 위해 구성된, 분산 검색 데이터베이스에 저장된 정보를 처리하는데 효과적이다. 본 관리 도구는 크게 콘텐츠 관리기와 데이터베이스 관리기로 그 기능을 분류할 수 있으며, 국내 최대 과학기술 포털사이트인 Yeskisti의 콘텐츠 및 데이터베이스 관리를 그 기본 모델로 하였다.
토양수분은 지구복사에너지평형과 물순환에 영향을 미치는 중요한 인자이므로, 수문학 연구에 있어서 토양수분의 함량을 파악하는 것은 매우 중요하다. 현재 수동형 마이크로파 위성의 토양수분 자료는 10~36 km의 저해상도로서 국지규모의 수문분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 또한 현장관측 토양수분자료는 지점 자료이므로 공간연속성을 보장하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-1의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 우리나라 농지에서 10 m 해상도의 토양수분 산출 가능성을 살펴보았다. 2015-2017년 4월부터 10월까지 5개의 토양수분 지상관측지점을 대상으로, Sentinel-1 후방산란을 이용하여 선형회귀와 SVR(support vector regression) 방법으로 토양수분 산출을 수행하였다. 편파에 따라 후방산란계수의 토양수분에 대한 민감도가 다르지만, 산출정확도는 VV 편파와 VH 편파가 유사하였다. 토양수분은 식물계절학(phenology)보다는 수문기상과 지면특성에 보다 더 영향을 받기 때문에 토양수분 산출에 있어 특별한 계절성은 발견되지 않았다. 대체로 입사각이 작을수록 후방산란과 토양수분간의 관계 패턴이 더 뚜렷하게 나타났으며, 또한 지면에 수분이 충분히 고르게 분포하는 경우 표면 간섭이 줄어들어(시간적으로는 강수시, 공간적으로는 논에서) 산출정확도가 상대적으로 높게 나타났다. 전체적으로 RMSE(root mean square error) 6.5% 정도의 오차를 보였으나, 향후 지면 거칠기, 지형, 토성 등 다양한 지면 변수의 영향을 반영한다면 보다 더 정확도 높은 토양수분을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.
SGML문서는 정보 표현의 기본 단위인 엘리먼트로 구성되어져 있기 때문에 SGML 정보 검색은 기존의 정보 검색에서의 문서 단위 검색뿐만 아니라 엘리먼트 단위 검색이 이루어져야 한다. 또한, SGML 인덱스 구조는 동적 환경을 위해 문서의 부분 삭제와 부분 삽입을 지원해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 동적 환경하에서 구조 질의에 적합한 SGML 인덱스 구조를 제안한다. 그리고, 제안된 인덱스 구조에 근거하여 내용 및 구조-기반 검색을 효율적으로 지원하는 인덱스 관리자를 설계하고, O2시스템을 기반으로 SGML 정보 검색 인덱스 관리자를 구현하며, 기존 인덱스 관리자와 성능 비교를 수행한다. 검색성능 비교 결과, 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 K-ray 완전 트리를 사용한 방법보다 더 우수함을 나타낸다.
This paper introduces the basic concept of computational modeling of perception processes for multimedia data. Such processes are modeled as hierarchical inter-and relationships amongst information in physical, physiological, psychological and cognitive layers in perception. Based on our framework, this paper gives the , algorithms for content-based retrieval for multimedia database systems.
내용 기반 영상 검색(content based image retrieval)은 영상 자체의 정보를 이용하여 유사 영상을 검색하는 기법이다. 하지만 멀티미디어 데이터는 텍스트 데이터와 달리 얻을 수 있는 데이터가 정확하지 않고 또한 시스템에서 표현되는 데이터의 저차원(low-level)의 표현법과 사용자가 인식하는 고차원(high-level)의 개념(concept)은 상당한 차이를 나타내게 된다. 즉 시스템 상에서 벡터들로 표현된 영상 데이터들이 벡터스페이스 상에서는 가깝지만 실제 사용자는 유사하지 않다고 인식하는 문제점이 발생한다. 이를 의미적 간극(semantic-gap) 문제라고 부른다. 이런 의미적 간극 문제로 인해 영상검색 결과는 좋지 않은 성능을 보이게 된다. 이를 해결하기 위해 사용자의 피드백 정보를 이용하여 질의를 수정하는 적합성 피드백 기법이 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 적합성 피드백은 사용자의 관심영역(region-of-interest, 이하 ROI)를 고려하지 않아 적합한(relevant) 영역의 모든 영역들이 새로운 질의 점을 계산하는 과정에서 사용된다. 시스템은 그 스스로 사용자 관심영역을 알지 못하기 때문에 적합성 피드백을 영상수준(image-level)으로 진행하기 때문이다. 이 논문에서는 복잡한 위성영상 영역 검색에서 관심영역을 사용자가 직접 선택하도록 유도하여 더욱 정확한 질의 점을 계산하여 정확도를 높이는 사용자 관심영역 적합성 피드백 방법을 제시한다. 또한 사용자가 선택하지 않은 부정확한 영상 정보를 이용하여 정확도를 향상시키는 프루닝 기법도 함께 제시한다. 실험을 통하여 사용자 관심영역 적합성 피드백의 우수성과 함께 제안한 프루닝 기법의 효율성도 함께 보여준다.
This paper contains links and facts to a number of projects on "content-based access to image databases" around the world today. The main focus is on what kind of image features are used but also the user interface and the users possibility to interact with the system.
본 연구는 문헌의 내용구조와 이용자의 정보요구는 밀접한 관련성이 있기 때문에 문헌의 본문을 내용 단위구조로 분할하여 색인한다면 기존의 전문데이터베이스 구축방식에 비해 검색효율을 향상시킬 수 있다는 가설을 설정하고 이를 검증하는데 목적이 있다. 이 가설을 검증하기 위하여 먼저 학술논문의 내용구조 모델을 설정하고, 이 모델을 기반으로 컴퓨터 관련분야 70여편의 학술논문을 대상으로 실험용 전문데이터베이스를 구축한 다음, 이에 대한 검색효율을 측정하여 내용구조 기반 전문검색시스템의 성능을 실험적으로 평가하였다.
이 논문은 이미지 데이터베이스를 위한 유사도 순위 매김 알고리즘을 제시한다. 이미지 검색의 문제점 중 하나가 이미지로부터 자동적으로 계산한 하위 레벨 특성과 인간 지각과의 의미 차이이며, 검색시에 이미지 유사도 측정을 위해 많은 알고리즘에서는 민코프스키 측정법($L_p$-norm)을 사용하고 있다. 그러나 민코프스키 측정법은 인간 시각 시스템의 비선형적 특성과 문맥 정보를 반영하지 못한다. 본 알고리즘에서는 인간 지각의 비선형성과 문맥 정보를 반영하는 유사도와 탐색 알고리즘을 통해 이 문제를 해결한다. 본 알고리즘을 필기체 숫자 이미지 데이터베이스에 적용하여 성능의 우수성과 효과를 증명하였다.
본 논문에서는 칼라 영상 검색을 위한 특징으로서 칼라 정보와 모양 정보를 고려하는 복합적인 특징벡터를 사용한 영상 검색 기법을 제안하였다. 비균둥 양자화 방법인 Lloyd-Max quantizer를 통한 효율적인 칼라 양자화를 하였고, 양자화를 거친 후 생성된 칼라 그룹간의 공간적 분포상황을 고려하기 위해 히스토그램 행렬을 도입함으로써 칼라 정보를 기반으로한 검색 효율을 증대시켰다. 또한 모양 정보를 획득하기 위해 향상된 불변 모멘트를 사용함으로써 연산량을 줄이면서, 검색 효율을 증대시켰다. 영상으로 200여개의 칼라 트레이드마크를 사용하여 기존의 방법들과의 비교실험을 통해 원영상 뿐만 아니라 변형된 영상에 대해서 보다 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다. 즉, 영상내의 물체의 회전, 이동, 잡음 첨가와 감마 보정값 등에 의해 변형된 영상에 대해서 보다 더 강한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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