Query-by-example (QBE) is a well-known method for image retrieval. In reality, however, an example image to be used for the query is rarely available. Therefore, it is often necessary to find a good example image to be used for the query before applying the QBE method. Query-by-layout (QBL) is our proposal for that purpose. In particular, we make use of the visual descriptors such as the edge histogram descriptor (EHD) and the color layout descriptor (CLD) in MPEG-7. Since image features of the CLD and the EHD can be localized in terms of a$4{\times}4$ sub-image, we can specify image features such as color and edge distribution on each sub-image separately for image retrieval without a query image. Experimental results show that the proposed query method can be used to retrieve a good image as a starting point for further QBE-based image retrieval.
본 논문에서는 비디오의 효율적인 검색과 관리를 위해 MPEG-7 표준에 따른 내용기반 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 비디오 DB 구축을 위한 인덱싱 모듈과 웹을 통한 비디오 검색 모듈로 구성되며 검색 모듈에서는 다양한 질의 방법을 지원한다. 비디오 인덱싱 모듈은 관리자가 입력한 키워드, 인덱싱 모듈이 자동으로 추출한 등장 인물 정보와 MPEG-7 비주얼 서술자와 같은 메타데이터를 서버에 저장한다. 일반 사용자는 웹을 통해 검색 모듈에 접근하며 키워드, 얼굴 예제 및 스케치 질의와 같은 다양한 질의 방법을 통해 원하는 비디오를 검색할 수 있다. 이러한 비디오 검색 시스템을 구성하기 위해서 본 논문에서는 효율적인 비디오 인덱싱을 위한 장면 전환 검출 방법으로 ATC(Adaptive Twin Comparison)와 사용자 편의성을 위한 개선된 내용기반 질의 방법으로 QBME(Query By Modified Example)를 제안한다. 실험에서 제안된 장면 전환 검출 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보였고, 제안된 질의 방법을 통해 기존의 질의 방법인 QBE(Query By Example)나 QBS(Query By Sketch) 보다 사용자에게 검색의 편의성을 제공할 수 있음을 보였다.
예제기반 초해상도 영상복원은 영상 패치의 대한 학습 및 검색을 통해 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 방법으로써 성능이 좋고 한 장의 저해상도 영상에 대하여도 적용 가능하다. 그러나 복원 과정에서 패치 검색에 많은 비교 연산이 요구되기 때문에 속도가 매우 느리다. 복원 속도를 향상시키기 위해서는 효과적인 패치 검색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 패치 검색에 사용 가능한 다양한 고차원 특징 검색 방법들을 실제 초해상도 영상복원 시스템에 적용하여 그 성능을 비교하였다. 또한 문자 인식 분야에서 성공적으로 적용되어왔으나 초해상도 영상복원에서는 사용되지 않았던 단계적 후보축소 방법을 패치 검색 단계에 적용할 것을 제안한다. 실험 결과 기존의 방법 중에서는 LSH가 가장 좋은성능을 나타내었다. 본 논문에서 제안한 단계적 후보 축소에 의한 패치 검색 방법은 LSH보다 더욱 우수하여 $1024{\times}1024$ 영상의 복원 시 LSH보다 최대 3.12배 빠른 복원 속도를 나타내었다.
비디오데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미검색기법이 요구된다. 본 논문에서는 특징 기반 검색과 주석 기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의와, SQBE(scene query by example) 질의가 가능한 비디오 검색시스템(Video Retrieval System : VRS)을 제안한다. 사용자는 SQBE 질의를 통해 장면의 검색 결과로 제시된 장면을 기반으로 객체의 추가 삭제를 통해 사용자가 원하는 좀 더 정확한 장면의 검색이 가능하다. 또한 SQBE질의를 위한 질의언어와 이 질의를 처리하기 위한 질의처리알고리즘을 제안하고 장면과 객체의 유사성 검색에 대한 성능평가를 수행했다. 제안된 시스템은 Visual C++과 Oracle을 이용하여 구현되었다.
탐색자가 정보 요구를 정보검색시스템에 표현하는 능력은 검색과정의 기본이다. 시각적 예시에 의한 질의는 내용기반 이미지 검색환경에서 질의 표현을 위한 중요한 패러다임이다. 하지만, 이 방법이 질의 구성의 편의성에 있어 얼마나 효과가 있는지에 대한 실험적 입증은 아직 미미하다. 이 연구의 목적은 다양한 정보요구와 효율적이고도 효과적인 시각적 질의 구성을 지원하기 위해 탐색자의 정보요구와 질의 방법 사이에 발생하는 지식 격차를 고려하여 색을 이용한 질의 방식의 사용성을 조사하기 위한 것이다. 본 연구결과를 통하여 색을 이용한 질의 방법이 시각적 질의 구성을 적절히 지원하지 못한다는 것과 탐색자의 정보요구와 검색 패러다임의 표현력 사이에 뚜렷한 불일치가 있다는 것을 알 수 있다.
This paper deals with the picking batch size which a bi-directional carousel system can be feasible. The items that customers order are retrieved from the bins of carousel with batch size. The mathematical equations representing rotary travel distance and retrieval lead time to pick a given batch size are derived. Rotary travel distance represents the distance which carousel system rotates to retrieve items in a batch. The bi-directional carousel system rotates to minimize the travel distance in retrieving the items in a batch. Rotary travel distance and retrieval lead time are analyzed for the batch size through the simulation approach. From the simulation, the retrieval batch size that carousel system can be feasible is obtained. A numerical example is shown to explain the solution procedure.
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.
An Automated Storage/Retrieval Systems(AS/RS) has been gradually emphasized because of the change of production and distribution environment. This paper develops algorithm and Shortest Distance Model that can reduce the traveling time of a stacker crane for efficient operation of AS/RS. In order to reduce the traveling time of a stacker crane, we determine the order processing and then the sequencing of storage/retrieval for each item. Order processing is determined based on the SPT(Shortest Processing Time) concept considering a criterion of retrieval coordinate. The sequencing of storage/retrieval is determined based on the Shortest Distance Model by using a modified SPP(Shortest Path Problem) of network problem. A numerical example is provided to illustrate the developed algorithm and Shortest Distance Model.
시각적 실례에 의한 질의는 내용기반 이미지 검색 환경에서 질의 표현을 위한 중요한 질의 패러다임이다. 이미지 및 스케치에 의한 질의는 질의표현을 가능하게 하는 방법으로서 오랫동안 알려졌다. 하지만 이 방법이 질의를 쉽게 작성하는 데 얼마나 도움을 주는지에 대한 효율성에 대한 실험적 입증은 아직 미미하다. 정보검색시스템에 표현하는 탐색자의 능력은 검색과정의 기본이다. 이 연구의 목적은 탐색자의 정보 문제와 효율적이고도 효과적인 시각적 질의 작성을 지원하기 위해 필요한 질의 방법들 간의 지식 격차의 원인이 되는 다양한 정보 요구를 지원하는 데 있어서 유용성 실험을 통해 이미지에 의한 질의와 스케치방법에 의한 질의 조사하기 위함이었다. 본 연구 결과는 이미지에 의한 질의가 시각적 질의 작성에 실행 가능한 접근방식임을 제시한다. 반면에, 본 연구결과를 통해 탐색자의 정보 문제와 시각적인 질의 작성에 도움을 주는 스케치 패러다임에 의한 질의표현 능력 간에 상당한 불일치가 있다는 것을 알 수 있다. 효율(시간)과 유효성(오류)에 초점을 둔 유용성 실험결과와 이용자의 만족도는 큰 차이점이 있다고 보여준다(p<0.001). 이는 다음 세 가지 측정(시간, 오류, 이용자의 만족도)에 대한 두 가지 질의 방식(이미지에 의한 질의, 스케치에 의한 질의) 사이에서 나타난 시간(Z=-3.597, p<0.001), 오류(Z=-3.317, p<0.001), 그리고 만족도(Z=-10.223, p<0.001)에서 드러난다. 본 연구결과는 또한 질의도구를 참가자가 인지하는 유용성에 큰 차이가 있다는 것을 보여준다(Z=-4.672, p<0.001).
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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