디지털 기술 발전에 따른 오디오 데이터의 증가는 여러 컴퓨터 응용에 사용되면서 데이터를 관리하고 사용하기 위해, 내용기반 질의와 유사성 검색과 같은 새로운 기능을 갖는 데이터베이스 시스템의 개발이 불가피하게 됐다. 내용 기반 질의를 위한 빠르고 정확한 검색은 이러한 응용 시스템들에 필요하다. 효율적인 내용기반 색인과 유사성 검색의 설계는 관련성 있는 데이터의 빠른 검색을 제공하기 위한 주된 요소이다. 본 논문에서는 소파(Wavelet) 변환을 이용한 한국 전통 음악 데이터베이스의 오디오 색인을 위한 방법을 제안한다. 또한 소파 변환을 이용해 오디오 데이터에 대한 색인의 가능성을 보인다.
For efficient storage and retrieval of large video data sets, automatic video scene change detection is a necessary tool. Video scene changes fall into two categories, namely fast and gradual scene changes. The gradual scene change effects include, dissolves, wipes, fades, etc. Although currently existing algorithms are able to detect fast scene changes quite accurately, the detection of gradual scene changes continue to remain a difficult problem. In this paper, among various gradual scene changes, we focus on dissolves. The algorithm uses a subset of the entire video, namely the sequence of DC images, for improvement of detection velocity
최근 정보화 도구의 발달로 교육용 소프트웨어와 학습용 DB등이 빠른 속도로 개발되고 있으며, 인터넷을 통해 보급 및 교환이 활발하게 이루어지고 있다. 또한 교육행정정보화에 따라 여러 교육현장으로부터 생산되는 자료도 매년 엄청나게 불어나게 된다. 본 논문에서는 이러한 대량의 교육정보를 효율적으로 저장하고, 필요한 자료를 검색하여 실시간에 활용할 수 있는 적절한 정보검색시스템과 통합검색 방안에 대해서 제안하였다. 또한 제안한 방법에 의해 간단한 프로토타입을 개발하여 실험하였다.
인터넷 상의 문서양이 기하급수적으로 증가하면서 검색엔진의 성능평가가 대두되고 있다. 이를 위해 검색엔진 인덱스 모듈부분의 좋은 성능이 요구되는데 빠른 대용량 역파일 구성을 위한 알고리즘을 사용하게 되면 인덱스 속도를 향상시킬 수 있다. 그러나, 병렬처리가 되지 않는 문헌벡터화일 제작시 트리검색 모듈에서 병목 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 병목현상이 발생하는 트리를 병렬로 접근함으로써 시스템의 병목현상을 해소하고 인덱스 시스템의 전체적인 성능을 개선찬 수 있는 방안을 연구한다.
In the current field of Medical Informatics, the information increases, and changes fast, so we can access the various data types which are ranged from text to image type. A small number of technician digitizes these data to establish database, but it is needed a lot of money and time. Therefore digitization by many end-users confronting data and establishment of searching database is needed to manage increasing information effectively. New data and information are taken fast to provide the quality of care, diagnosis which is the basic work in the medicine. And also It is needed the medical database for purpose of private study and novice education, which is tool to make various data become knowledge. However, current medical database is used and developed only for the purpose of hospital work management. In this study, using text input, file import and object images are digitized to establish database by people who are worked at the medicine field but can not expertise to program. Data are hierarchically constructed and then knowledge is established using a tree type database establishment method. Consequently, we can get data fast and exactly through search, apply it to study as subject-oriented classification, apply it to diagnosis as time-depended reflection of data, and apply it to education and precaution through function of publishing questions and reusability of data.
본 논문에서는 CB 트라이와 HCB 트라이의 단점을 보완한 RCB 트라이를 제안한다. 먼저 CB 트라이의 경우 처음으로 축약된 구조를 시도하였으나 데이터의 양이 증가함에 따라 트리의 균형을 맞추기 위해 사용되는 더미노드들로 인해 삽입에 상당한 어려움을 가지고 있다. 반면 계층적으로 표현한 HCB트라이는 map이 오른쪽으로 증가하는 것을 막기 위해 일정 깊이를 주어 깊이에 다다르면 새로운 트리를 만들어 연결시키는 방법을 이용하였다. 결과적으로 입력과 검색 속도를 상당히 빠르게 진전시킬 수 있었으나 CB트라이와 마찬가지로 더미노드를 사용하고 여러 트리의 링크를 사용하기 때문에 저장공간이 커지는 단점을 안고 있다. 본 논문에서 제안한 RCB트라이는 더미노드를 완전히 없애 treemap을 약 35%정도 줄일 수 있었고 HCB트라이에 비해 전체 색인의 크기를 절반으로 줄였다.
IoT 시대를 맞아 모바일 기기의 급격한 성능 향상에 힘입어 폭발적으로 증가하는 멀티미디어 빅데이터의 빠른 처리가 요구되고 있다. 하지만, 이런 환경의 대격변 속에서도 이미지 검색 연구 분야에서는 정확도 향상에 주로 초점을 맞춘 나머지, 고해상도 멀티미디어 데이터 Query에 대한 빠른 처리 측면에서는 제대로 대응하지 못하고 있다. 이에 우리는 이미지 검색만을 분산화한 선행연구와 달리 MapReduce 기반 분산 이미지 특징점 추출 기법을 활용하여 정확도는 유지하면서 빠른 응답시간을 확보하며, BIRCH 인덱싱을 기반으로 메모리 확장성까지 해결한 새로운 분산 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안하는 분산 이미지 검색 알고리즘의 정확도, 처리시간, 확장성에 대한 실험을 통해 뛰어난 성능을 확인한다.
하나의 질의 영상에 대하여 영상 데이터 베이스로부터 유사도가 높은 영상을 찾고자 할 때에는 유사도의 척도로 컬러 히스토그램 인터섹션법과 형상 특징의 비교법, 질감 특징의 비교법 등이 사용된다. 그리고 앞의 개별 특징 중 2가지 특징을 조합한 방법은 유사도의 산출 결과의 정확도를 높이기 위하여 사용된다. 본 논문에서는 히스토그램 인터섹션법과 형상 특징을 반영하는 블록화된 영역별 히스토그램 인터섹션 법을 사용하여 유사도 높은 영상을 얻는 방법을 제안한다. 이 방법은 서로 다른 2가지 특징을 조합하여 사용한 방법과 비교할 때 비슷한 정확도와 상대적으로 빠른 처리 속도를 달성하는 고효율의 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘은 600개로 구성된 다양한 영상의 데이터 베이스 내에서 영상 검색이 수행되고 기존의 다른 알고리즘에 비하여 상대적으로 빠르고 신뢰도가 높은 유사도 척도임을 보인다.
PC클러스터 기반 정보 검색 시스템은 질의를 클러스터 상의 노드에 분산시켜 병렬로 처리함으로써 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나, 노드 사이의 데이터 교환을 위하여 TCP/IP 기반 통신을 사용하는 것은 전체 시스템 성능 저하의 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 개발된 것이 사용자 수준 통신(user-level communication)이다. 이것은 성능에 치명적인 영향을 미치는 커널 접근을 통신 단계에서 제거함으로써 적은 지연시간과 높은 대역폭을 제공한다. 본 논문에서는 사용자 수준 통신 방법의 업계 표준인 VIA(Virtual Interface Architecture)를 기반으로 한 효율적인 병렬 정보 검색 시스템을 제안한다. 본 논문의 정보 검색 시스템은 SCI(Scalable Coherent Interface) 기반의 VIA 방식, SCI 기반의 VIA/MPI 방식 그리고 Fast Ethernet 기반의 VIA/MPI 방식으로 구현되었으며 실험을 통하여 세 방식의 성능을 비교 분석하였다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어 데이터에 대한 다양한 검색은 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 멀티미디어 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 의미 내용을 추출할 수 있는 의미 기반 검색 기법이 필요하다. 기존 연구되어온 멀티미디어 데이터의 검색은 주석 기반 검색, 특징 기반 검색, 주석과 특징 기반 검색의 통합 검색시스템이 있다. 이러한 시스템들은 검색 데이터의 생성을 위해 주석자의 많은 노력과 시간을 요구하고 특징 추출을 위한 복잡한 계산을 요구하며, 생성된 데이터는 변화되지 않는 정적인 검색을 수행하는 단점이 있다. 또한, 인간에게 좀 더 친숙하고 의미적인 형태의 검색 방법을 제공하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 MPEG-7을 이용하여 멀티미디어 데이터를 구조적으로 표현하고 효율적으로 추출하기 위한 의미적 메타데이터 기반의 멀티미디어 주석 및 검색시스템(S-MARS)을 구현 제안한다. 본 시스템은 멀티미디어 데이터에 대한 주석이나 검색, 브라우징을 위한 그래픽 인터페이스를 제공하며 멀티미디어 정보를 표현하기 위해 의미적 메타데이터 모델을 기반으로 구현하였다. 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터 모델은 MPEG-7 표준에 정의되어 있는 멀티미디어 묘사 스키마를 기반으로 XML 스키마를 이용하여 작성하였다. 결론적으로, 제시한 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터를 XML 형태로 표현하고, XML을 지원하는 데이터베이스 시스템을 이용하여 표준적인 데이터의 상호 교환이 용이하게 이루어질 수 있으며, 의미적 메타데이터를 활용하여 삽입 기반 검색 알고리즘 방법을 제공함으로써 검색에 대한 정확성과 사용자의 검색 만족도를 극대화 시킬 수 있다. 마그마 저장소로의 유입과 마그마 저장소 아래에서 공급되는 모마그마의 성분변화에 의해서 미량원소 함량이 급격하게 변한 것으로 해석된다./^4He$ 비와 $^4He/^{20}Ne$ 비는 $0.0143{\times}10^{-6}{\sim}0.407{\times}10^{-6}$ 범위와 $6.49{\sim}584{\times}10^{-6}$ 범위를 각각 보여주어 대기와 지각성분의 혼합선상에 도시된다. 이는 온천수내 헬륨가스의 대부분이 지각기원임을 의미한다. 죽림온천(JR1)의 경우 맨틀기원의 헬륨가스의 혼합율이 다른 온천에 비해 다소 높은 비율을 보여준다. 이들 동위원소비와 온천수의 pH와는 대체적으로 정의 상관관계가 확인되었다. 아울러 $^{40}Ar/^{36}Ar$비가 $292.3{\times}10^{-6}{\sim}304.1{\times}10^{-6}$ 범위로 대기기원임을 지시한다. Gram 양성, Gram 음성 균주는 Escherichia coli KCCM 11591를 제외하고는 0.8 - 0.95 cm로 항균력이 강했으며, Gram negitive의 Pseudomonas aeruginosa KCTC 1750 에서는 43% 발효주에는 0.95 cm, 45% 고은 발효주에는 0.95 cm의 항균성을 나타냈으며 관능평가에서도 가장 높게 났다. 관능평가에서는 45% 고온 발효주가 가장 높게 나타났으며, 항산화성 실험에 나타난 저온 45%의 갈색도의 측정과는 항산화성에서는 좀 다른 결과를 나타낸다. 그러나 항균성이 가장 높게 나타난 43-45%와 관능평가에서 가장 높게 나타난 45% 고온 발효주를 볼 때 본 연구에서는 고온 발효주 45%가
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[게시일 2004년 10월 1일]
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