• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4355-4371
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• 2020

Phase retrieval, recovering a signal from phaseless measurements, is generally considered to be an NP-hard problem. This paper adopts an amplitude-based nonconvex optimization cost function to develop a new stochastic gradient algorithm, named stochastic reweighted phase retrieval (SRPR). SRPR is a stochastic gradient iteration algorithm, which runs in two stages: First, we use a truncated sample stochastic variance reduction algorithm to initialize the objective function. The second stage is the gradient refinement stage, which uses continuous updating of the amplitude-based stochastic weighted gradient algorithm to improve the initial estimate. Because of the stochastic method, each iteration of the two stages of SRPR involves only one equation. Therefore, SRPR is simple, scalable, and fast. Compared with the state-of-the-art phase retrieval algorithm, simulation results show that SRPR has a faster convergence speed and fewer magnitude-only measurements required to reconstruct the signal, under the real- or complex- cases.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.12-17
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• 2003

본 논문은 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 이용하여 내용기반 영상을 검색하는 연구를 제시한다. 대용량의 영상 데이터베이스를 검색할 때, 클러스터링은 빠른 검색을 위해 중요하다. 그러나 많은 양의 영상 데이터를 적절하게 클러스터링 하는 것은 상당히 어렵다. 기존의 유사도에 따른 검색 방법은 검색의 정확도가 떨어지고 검색시간이 많이 걸리는 단점이 있기 때문에 이러한 단점을 보완하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 보완하기 위하여 신경망 알고리즘을 사용한 내용기반 영상검색 시스템을 제안한다. 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 사용한 본 검색 시스템에서는 색상과 질감을 검색에 필요한 특징치로 잡아 데이터를 0과 1사이의 데이터로 정규화 하여 신경망 알고리즘의 입력 데이터로 넣어서 영상을 클러스터링 한 후 검색을 실시하였다 300개의 영상을 가지고 실험한 결과 약 87%의 검출률을 보여 주었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.737-748
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• 2003

디지털 음악 컨텐츠의 활용이 보편화되고 음악 데이터의 양이 방대해지면서 데이터베이스로부터 음악 컨텐츠를 효과적으로 질의하고 검색하는 기능이 절실해졌다. 본 논문에서는 사용자들이 자주 질의하는 멜로디 부분을 이용하여 음악 검색을 보다 빠르고 효과적으로 수행할 수 있는 음악 검색 시스템인 FMF(Fast Melody Finder)를 제안한다. 이 기법은 어떤 음악에 대해 사용자가 기억하고 질의하는 내용이 대개 음악의 특정 선율에 한정되어 있다는 사실에 기반하고 있으며, 사용자의 이러한 질의 패턴을 이용하여 자주 질의되는 부분을 인덱스로 사용함으로써 사용자가 원하는 곡을 빠르게 찾아낼 수 있게 해준다. 또한 이러한 선율들을 다루기 위해서, 사용자의 허밍에 의한 음향 질의와 오선지를 통한 질의로부터 추출된 음높이와 음의 길이를 분석하여 UDR과 LSR 스트링으로 변환함으로써 더욱 정확한 질의를 할 수 있다. 프로토타입 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 보인다.

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

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.101-108
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• 2010

기업에서 업무 시스템들을 활용하여 업무를 진행하다 보면 기하급수적으로 증가하는 정보를 얼마나 신속하고 정확하게 사용자에게 제공할 수 있는가 하는 것이 기업 경쟁력의 중요한 요소이다. 검색 적합성 향상을 통한 양질의 검색 결과 제공은 기업 경쟁력의 중요한 요소가 되었으며, 가치 있고 효율적인 검색 서비스 제공을 위해 검색엔진에서 제공하는 단순한 검색 서비스 이상을 제공하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 검색 과정에서 Tag 정보와 그 가중치 값을 활용하여 검색 적합성을 향상 시키는 방안에 대해서 연구함으로써 검색엔진에서 제공하는 검색 적합성의 한계를 극복하는 방안을 제안한다. 또한, 제안된 방법에 대한 검색 성능을 비교하기 위해서 제안 기법을 기존 웹 검색 서비스에서 제공하는 검색결과와의 적합성 평가 및 연관 검색어와 비교함으로써 우수성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.73-84
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• 2005

멀티미디어 데이터의 증가에 따라 데이터의 빠르고 정확한 검색의 필요성이 대두되었다. 또한 효과적인 검색을 위해서는 데이터에 대한 적절한 표현 방식이 필요하다 이런 이유로, 2001년에 멀티미디어 컨텐츠를 묘사하기 위한 MPEG-7 표준이 제정되었다. 최근 국내에서는 이미 존재하는 영상정보 메타데이터의 한계를 극복하고 영상정보의 다양한 관점을 표현하기 위해 한국영상자료원의 지원으로 새로운 영상정보메타데이터가 제안되었다. 이 영상정보 메타데이터는 영상정보의 자원에 대한 특성을 좀 더 효과적으로 표현한다. 본 논문에서는 한국영상자료원의 지원으로 개발된 영상정보 메타데이터를 수용하기 위하여, 멀티미디어 컨텐츠의 메타데이터 표현을 MPEG-7으로 확장한 XML스키마 기반의 영상정보 검색시스템을 개발하였다. 이에 따라, 영상정보 메타데이터 기반의 high-level 메타데이터와 MPEG-7 기반의 low-level 메타데이터를 이용한 검색을 통해 기존의 멀티미디어 검색시스템에 비해 국내 영상정보 이미지의 상호교환이 용이 해질 것이며, 영상정보 메타데이터의 재사용성을 높일 수 있고 체계적이고 빠른 검색이 가능할 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.72-84
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• 2000

정보검색시스템은 전자문서를 효율적으로 저장하고, 정보수요자들이 요구하는 자료를 검색을 통해 빠르게 제공하기 위한 시스템으로 정보화사회에 있어서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히 색인은 데이터 베이스에 저장된 문서를 효과적으로 검색하기 위한 정보검색시스템의 필수 기능이다. 본 논문에서는 교육용 문서를 적은 자원으로 짧은 시간에 색인할 수 있는 텍스트분할에 의한 색인기법을 제안한다. 제안한 색인기법은 실제 검색시스템에 적용하고, 실험을 통해 우수성을 증명한다.

• 방송공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.96-107
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• 1996

영상 검색 시스템에서 공유망이나 저속 링크망 같은 통신망을 사용해 영상 DB를 조회하여 목표 영상을 결정하려는 경우 고화질 영상을 전송하게 되는 경우 전송 지연과 같은 문제점을 극복하기 힘들다. 본 논문에서는 다해상도의 영상 표현과 점진적 전송 방법을 통해 영상 검색 시스템의 성능 향상을 위한 브라우징 방법과 최적화 방법을 제안하였다. 제안된 통계적 모델 분석과 성능에 대하여 모의 실험을 통하여 성능 평가를 수행하였다. 여러 중간 해상도 계층을 사용하는 사용자-시스템간 대화형에 의한 검색 시스템은 단일 하위 계층을 사용하는 것보다 전송 지연 시간 측면의 큰 이득을 얻을 수 있음을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.91-96
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• 2008

멀티미디어 데이터의 급격한 양적 팽창은 원하는 데이터를 빠르고 정확하게 검색해야 한다는 새로운 과제를 안겨주었다. 이러한 효율적 검색을 위해 가장 중요한 기반이 되는 것이 바로 데이터의 적절한 표준화이다. 2001년 국제 표준으로 제정된 MPEG-7은 바로 이러한 이유로 멀티미디어 데이터의 표현에 대한 표준화를 다루고 있다. 본 논문에서 설계한 시스템은 MPEG-7에서 요구하는 내용기반 검색 방법인 하위 레벨 메타데이터들을 이용한 유사성 검색과 상의 레벨 메타데이터들을 이용한 키워드 검색 기능을 제공할 것이다. 또한, 상위 레벨 메타데이터와 하위 레벨 메타데이터들을 통합하여 검색하는 기능을 제공하여 사용자가 원하는 멀티미디어 정보를 보다 효율적으로 검색할 수 있도록 할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1403-1417
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• 2019

With the rapid growth of multimedia data, research on cross-media feature learning has significance in many applications, such as multimedia search and recommendation. Existing methods are sensitive to noise and edge information in multimedia data. In this paper, we propose a semi-supervised method for cross-media feature learning by means of $L_{2,q}$ norm to improve the performance of cross-media retrieval, which is more robust and efficient than the previous ones. In our method, noise and edge information have less effect on the results of cross-media retrieval and the dynamic patch information of multimedia data is employed to increase the accuracy of cross-media retrieval. Our method can reduce the interference of noise and edge information and achieve fast convergence. Extensive experiments on the XMedia dataset illustrate that our method has better performance than the state-of-the-art methods.