This paper describes the design and implementation of the database which is used in Personal Life Log Media system. The database contains information about media that capture personal experiences and enables the user to retrieve the media in a user friendly ways. The implementation of the database design is done by managing video data, which captures user's personal experiences, with its spatial and temporal information. The database enables the user to retrieve the video by mentioning where and/or when the video has been taken.
본 논문에서는 기존의 오디오검색 관련 시스템의 텍스트 정보기반의 음악 검색의 한계를 극복하기 위해 사용자가 입력한 음악데이터에서 리듬정보를 추출해 내어 데이터 베이스 내의 음악 정보 검색이 가능하게 하는 내용기반 검색 시스템의 일종인 리듬 추출 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 음악정보에서 리듬의 특징 정보를 추출하여 특정 파라미터를 생성하고 신경회로망을 사용하여 악기 인식을 통한 악보생성 시뮬레이션을 하였다.
It is intended to retrieve the time history of displacement from measured acceleration signal. In this study, the word retrieving means reconstructing the time history of original displacement signal from already measured acceleration signal not just extracting various information using relevant signal processing techniques. Unlike extracting required information from the signal, there are not many options to apply to retrieve the time history of displacement signal, once the acceleration signal is measured and recorded with given sampling rate. There are two methods, in general, to convert measured acceleration signal into displacement signal. One is directly integrating the acceleration signal in time domain. The other is dividing the Fourier transformed acceleration signal by the scale factor of - $\omega$$^2$and taking the inverse Fourier transform of it. It turned out both the methods produced a significant amount of errors depending on the sampling resolution in time and frequency domain when digitizing the acceleration signals. A simple and effective way to convert the time history of acceleration signal into the time history of displacement signal without significant errors is studied here with the analysis on the errors involved in the conversion process.
This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions which are coherent in color and texture space. These schemes are used for object-based image retrieval. Features for image retrieval are three color features from HSV color model and five texture features from Gray-level co-occurrence matrices. Once the feature extraction scheme is performed in the image, 8-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. VQ algorithm is used to cluster each pixel data into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to object within the image. The proposed method can retrieve similar images even in the case that the objects are translated, scaled, and rotated.
한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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pp.253-258
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2001
In electronic commerce, a registry is an integrated software system that supports access to registry metadata in order to locate and retrieve registered objects it can be discovered and used by a client or customer. In general, a registry consists of information model and its service. A registry implementation supports a registry services interface that can be used by abstract agents to assist a human or some other software process to register new objects, provide appropriate metadata for those objects, browse or query registry content, filter out irrelevant references, and retrieve the content of selected items. We show a layered registry architecture that is flexible enough to support the required specialization of many different kinds of registry specification of other sponsoring groups. This architecture could easily adopt different registry specification. This paper suggests a prototype implementation model which supports ebXML Registry standard based on this layered architecture.
With the increasing availability of information in electronic form, it becomes more important and feasible to have automatic methods to retrieve relevant information in the Internet. A deficiency of traditional information retrieval systems is that search terms are often different from those indexed by the systems. Thus, users ma either retrieve wrong information or miss what they really want. In this paper, e used an automatic query expansion based expansion based on term distribution to enhance the performance of information retrieval. Also this thesis proposed the method for setting the threshold according to area distribution in order choose additional terms.
It is important to retrieve information that a user requires on the web. The web is an open system. The amount of information is increasing rapidly. While each of information was compiled into the database piece at a single platform in the past, it is now compiled into complicated structure at a multi-platform. Restructuring the multi-platform database is needed to efficiently retrieve information. MIRAS(Meta Information Retrieval Agent System) has a multi-platform database on web. This study applies the classification of the existent site's categories to restructure the database systematically. The empirical analysis shows that the suggested method is effective for information retrieval and multi-platform database restructuring. This study helps users to save on time-cost of searching information.
PACS and Medical Image System use only high level metadata in retrieving desired image nowadays. In order to retrieve Medical Image Data more efficiently, it would be needed to retrieve similarity by utilizing low level metadata as well as keyword retrieval by high level metadata. Thus, In this paper presents that it has realized similarity retrieval by low level metadata on the basis of MPEG-7, and keyword retrieval by high level metadata of DICOM base. It would be also available to look into medical image data in various methods and read accurate image promptly for diagnosis and treatment by retrieval with integrating two metadata.
In the Semantic Web, storage models are required to efficiently store and retrieve metadata and ontology represented using OWL that can provide expressive power and reasoning support. In this paper, we propose an OWL storage model that can store and retrieve many restrictions and semantic relations defined on ontology with metadata. In addition, we propose some methods and rules to improve query processing efficiency of the proposed storage model. The proposed storage model can store and process large amounts of ontology and metadata because it consists of tables based on the relational database. And the proposed model can quickly provide more accurate results to users because of performing two different types of ontology reasoning and using the prime number labeling scheme to easily identify hierarchy relationships between classes or properties. The comparative evaluation results show that our storage model provides better performance than the existing storage model.
To retrieve complex data such as images in multimedia information, we need the content-based retrieval methods based on the visual properties rather than keywords. In this paper, a contrent-based image retrieval system is desinged and implemented to retrieve images using the features of images such as colors, lines and intensity vetor features when a visual query inputs. The contents for image retrievals are the color features extracted from the color component of 16 blocks of the image, th eline features extracted form 4 lines in the image and the shape features extracted from the intensity vectors of the 16 blocks. We can either use a whole image or a sketch image for query. As the experimental results demonstrate the precision 91% the recall 33% and the average rank 3.1 the retrieval performance is found to be high. The experimental results indicate that the retrieval using the weighted features have led to substantial improvement in the percision and performance of system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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