Recently, many streaming videos including drama, music videos, and movies have been extensively given on the web. Such video services are on negative lines in any service restriction depending on the age of users and then whole part of a video have been restricted considering the age of users. Therefore, in this paper, we will present a new method that provides the access depending on the ages of users and also sets the video rating of each scene in a video. To get this restricted access for video, we will first divide a streaming video into many scenes using histogram techniques. Each scene gets an access control depending on the nudity level. Finally, we will make the video indexing including the access level depending on its nudity level and then hide restricted scenes using several masks in playing that streaming video.
As the compact and easily accessible handheld devices, such as cellular phones and MP3 players equipped with image acquisition functionality, are becoming widely available among common users, various applications of images are rapidly increasing. Image related services and software such as web-based image presentation and image manipulation for personal or commercial purpose enable users to view contents of remote image archive and to manipulate enormous amount of images in local or network based storage as well. It is necessary for users to identify the images efficiently so that the same images are perceived as one physical entity instead of recognizing them as different images as the trends are getting stronger. In order to support this environment, we propose a method that generates image identifiers or indexing for images within a solid and efficient manner. The proposed image identifier utilizes multiple index values. The integration of component index values creates a unique composite value that can be used as a file name, file system identifier, or database index. Our experimental results on generation of constituent index values have shown favorable results.
The major focus of this study is to evaluate a newly developed stream naturalness index system 'Habitat-riparian Indexing System (HIS).' There have been many studies that have assessed stream naturalness in order to provide information required for restoration. The results of these studies were enough for the purpose of the studies; however, the methodologies were limited especially with respect to rapid measurement and the representation of ecological habitats. Therefore, we derived crucial variables from a popularly utilized method and merged them with other criteria obtained from overseas approaches, resulting in the development of the HIS method. The stability of HIS was evaluated by comparing the results with the Stream Naturalness Index (SNI) of Cho (1997). We monitored 100 stream sites in the Nakdong River system using the two different methods for two sampling periods (spring and autumn), and the results were compared using statistical analyses. The determination coefficients between the index values from two methods were c.a. 0.6 for both seasons, and statistics revealed that HIS had a relatively higher stability, providing index values for stream environments. The results of this work suggest a possibility of the utility of HIS for other stream habitats.
Park, Hyun-Kyoo;Kang, Sung-Tak;Kim, Myoung-Ho;Min, Kyoung-Wook
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.5
no.1
s.9
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pp.65-74
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2003
Location-based service is an important spatiotemporal database application area that provides the location-aware information of wireless terminals via positioning devices such as GPS. With the rapid advances of wireless communication systems, the requirement of mobile application areas including traffic, mobile commerce and supply chaining management became the center of attention for various research issues in spatiotemporal databases. In this paper we present the A-Quadtree, an efficient indexing method for answering location-based queries where the movement vector information (e.g., speed and velocity) is not presented. We implement the A-Quadtree with an index structure for object identifiers as a.Net component to apply the component to multiplatforms. We present our approach and describe the performance evaluation through various experiments. In our experiments, we compare the performance with previous approaches and show the enhanced efficiency of our method.
Kim Sam-Keun;Lee Jong-Hee;Yoon Sun-Hee;Lee Keun-Soo;Seo Jeong-Min
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.1
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pp.127-137
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2006
In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic- based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the automatic indexing agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we propose the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.
Recent applications on continuous queries on moving objects are extended quickly to various parts. These applications need not only 2-dimensional space data but also high-dimensional space data. If we use previous index for overlapped continuous range queries on high-dimensional space data, as the number of continuous range queries on a large number of moving objects becomes larger, their performance degrades significantly. We focus on stationary queries, non-exponential increase of storage cost and efficient processing time for large data sets. In this paper, to solve these problems, we present a novel query indexing method, denoted as PAB(Projected Attribute Bit)-based query index. We transfer information of high-dimensional continuous range query on each axis into one-dimensional bit lists by projecting technique. Also proposed query index supports incremental update for efficient query processing. Through various experiments, we show that our method outperforms the CES(containment-encoded squares)-based indexing method which is one of the most recent research.
Compound noun phrase (CNP) is important factor for semantic information process because the meaning of the CNP is more disambiguous than that of single word. However, the CNP can be expressed in various types even though it expresses same meaning. It is called syntactic diversity. It makes information system difficult to grasp sense identity. In order to resolve the syntactic diversity in this research, we propose an indexing method for compound noun phrase. The main purpose is to make identical index term for various types of CNPs which has same meaning. To do so, the research follows next steps. For the first, we make rule template and utilize the template to extract CNPs from set of domestic research papers. In general, the CNP has a unique meaning. Considering the characteristic, we suggest synthesis rules of index terms and apply the rule to CNPs extracted in previous step. For the objective performance evaluation of the research, a test set, HANTEC 2.0, was utilized and the result was compared to baseline model. Through the experiment and the evaluation, we have confirmed that the indexing method suggested in this paper could positively affect retrieval precision and improve performance of the information retrieval.
Testing a large number of samples from field monitoring and routine indexing is cumbersome and the available virus detection tools were labor intensive and expensive. To circumvent these problems we established tissue blot immunoassay (TBIA) method an alternative detection tool to detect Barley mild mosaic virus (BaMMV) and Barley yellow mosaic virus (BaYMV) infection in the field and greenhouse inoculated plants for monitoring and routine indexing applications, respectively. Initially, leaf and stem were tested to determine suitable plant tissue for direct blotting on nitrocellulose membrane. The dilutions of antibodies were optimized for more efficient and economical purposes. Results showed that stem tissue was more suitable for direct blotting for it had no background that interferes in the reaction. Therefore, this technique was referred as direct stem blot immunoassay or DSBIA, in this study. Re-used diluted (1:1000) antiserum and conjugate up to 3 times with the addition of half strength amount of concentrated antibodies was more effective in detecting the virus. The virus blotted on the nitrocellulose membrane from stem tissues kept at room temperature for 3 days were still detectable. The efficiency of DSBIA and RT-PCR in detecting BaMMV and BaYMV were relatively comparable. Results further proved that DSBIA is a rapid, reliable and economical detection method suitable for monitoring BaMMV and BaYMV infection in the field and practical method in indexing large scale of barley materials for virus resistance screening.
In this paper, we propose an integrated indexing method with compound noun segmentation and noun phrase synthesis. Statistical information is used in the compound noun segmentation and natural language processing techniques are carefully utilized in the noun phrase synthesis. Firstly, we choose index terms from simple words through morphological analysis and part-of-speech tagging results. Secondly, noun phrases are automatically synthesized from the syntactic analysis results. If syntactic analysis fails, only morphological analysis and tagging results are applied. Thirdly, we select compound nouns from the tagging results and then segment and re-synthesize them using statistical information. In this way, segmented and synthesized terms are used together as index terms to supplement the single terms. We demonstrate the effectiveness of the proposed integrated indexing method for Korean compound noun processing using KTSET2.0 and KRIST SET which are a standard test collection for Korean information retrieval.
Lee Jae-Sung;Kim Mi-Suk;Oh Yong-Soon;Lee Young-Sung
The KIPS Transactions:PartB
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v.13B
no.2
s.105
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pp.155-162
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2006
The medical thesaurus, MeSH (Medical Subject Heading), has been used as a controlled vocabulary thesaurus for English medical paper indexing for a long time. In this paper, we propose an automatic cross language keyword assignment method, which assigns English MeSH index terms to the abstract of a Korean medical paper. We compare the performance with the indexing performance of human indexers and the authors. The procedure of index term assignment is that first extracting Korean MeSH terms from text, changing these terms into the corresponding English MeSH terms, and calculating the importance of the terms to find the highest rank terms as the keywords. For the process, an effective method to solve spacing variants problem is proposed. Experiment showed that the method solved the spacing variant problem and reduced the thesaurus space by about 42%. And the experiment also showed that the performance of automatic keyword assignment is much less than that of human indexers but is as good as that of authors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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