기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나. 간단한 구조를 가진 메타데이터 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단정들을 극복하기 위해 다양한 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, 시맨틱 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크가 제안되었다. 하지만 제안된 프레임워크에서는 Visual Media Data를 제공하는 Provider와 클라이언트의 Query를 처리해서 Provider에게 전달하는 Broker 사이의 연결 상태에 대한 신뢰성이 보장되지 않았고, 다수의 클라이언트 접속에 의해 발생하는 Broker 내부 컴포넌트들의 Overhead 문제를 효과적으로 해결할 수 없었다. 본 논문에서는 기존의 프레임워크에 Monitoring 시스템을 도입하여 Broker 내부 컴포넌트들의 수행시간을 측정하여 저장함으로써, 다수의 클라이언트 요구에 의해서 Overhead가 발생하는 컴포넌트들을 Monitoring 할 수 있고, Provider의 연결 상태를 정기적으로 확인하여 Broker 내부에 등록되어 있는 Provider의 도메인 리스트를 서버 상태가 확인된 리스트로 업데이트 시켜줌으로써 연결 상태에 대한 신뢰성을 제공할 수 있도록 하기 위한 Monitoring 시스템을 제안한다.
Ontology를 이용한 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)[1][2]는 보다 정확한 시각미디어 정보를 제공하고 웹서비스(Web Services)를 적용하여 HERMES/Provider[1][2]의 자율성을 보장한다. 웹기반의 분산 환경에서 Visual Media Data에 대한 지능적인 검색을 위하여 Meta Data와 Ontology를 이용하고 이기종간 통신을 위한 웹서비스를 제공하는 HERMES/ Broker[1][2]에서 예상치 못한 문제가 발생할 경우 문제를 해결할 수 있는 방법이 제시되지 않았다. 일반적으로 웹 서비스를 제공하는 서버에서 발생되는 결함은 해당 웹 서비스를 이용하여 개발되는 어플리케이션의 갑작스런 중단이나 오류의 원인이 된다. 따라서 결함을 해결할 수 있는 대책이 필요하며 HERMES의 Broker 서버 또한 웹 서비스의 결함이 발생하더라고 이를 효과적으로 해결하여 클라이언트에게 웹 서비스를 정상적으로 제공할 수 있는 결함허용 시스템 도입이 매우 중요하다. 때문에 HERMES 프레임워크가 클라이언트에게 신뢰성과 안정성이 보장된 웹 서비스의 제공을 위해서 Broker 서버에서 발생할 수 있는 결함을 효과적으로 극복할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 Broker 서버 에서 웹 서비스와 관련된 결함이 발생하더라고 올바르게 운영될 수 있으며 분산 이미지 검색 프레임워크인 HERMES의 구조적 특성에 적합한 결함허용 시스템 설계 기법을 제안하여 HERMES 프레임워크가 클라이언트에게 투명성 있는 서비스를 제공하고 높은 신뢰성과 안정성이 확보될 수 있도록 구성하고자 한다. Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수
멀티미디어 정보는 다매체, 다특징, 다표현, 대용량성의 특징과 함께 그 양 또한 급속도로 증가하고 있다. 따라서 급격히 늘어난 방대한 정보로부터 필요한 정보를 검색하는 검색 시스템이 요구되고 있으며, 이러한 색인 및 검색 시스템이 실시간으로 처리되는 것이 필요하다. 동영상의 내용 기반 검색을 위하여 가장 일반적으로 사용할 수 있는 정보는 영상정보이다. 영상정보는 주로 비디오를 장면 분할할 때에 사용되며 이를 통하여 구조적인 비디오 브라우징을 할 수 있다. 비디오를 샷으로 구분하는 작업을 비디오 분할(video segmentation)이라고 하며, 비디오 분할을 위해 장면의 전환점인 컷을 검출하는 작업을 컷 검출(cut detection)이라고 한다. 본 연구에서는 MPEG-7 시각 기술자인 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램 기술자를 사용하여 동영상 분할을 하였다. HMMD 컬러 공간은 다른 공간에 비해 인간의 색 지각에 매우 밀접한 것으로 나타난다. 본 논문에서는 이러한 검색 시스템을 하드웨어로 구현하였다.
최근, 컴퓨터 환경의 발달로 각 분야에서 AV(Audio-Visual) 콘텐츠의 사용량이 기하급수적으로 증가되었다 또한 컴퓨터, 방송 및 네트워크의 융합으로 이 전 보다 다양한 종류의 어플리케이션에서 다양한 형태로 AV 콘텐츠가 사용되고 있다 이에 따라, 이런 다양한 형태의 AV콘텐츠를 표현하는 방법 및 검색하여 사용하는 방법에 대한 많은 연구들이 이루어지고 있다 이런 연구들의 한 형태로 본 논문에서는 AV 콘텐츠를 표현하는 방법으로 MPEG-4 콘텐츠를 XML에 기반 하여 표현한 XMT(eXtensible MPEG-4 Textual fomat)와 AV 콘텐츠를 검색하는 방법으로 MPEG-7 표준을 사용하여 객체기반 MPEG-4의 콘텐츠 검객 시스템을 제안하였다 다양한 포맷의 미디어 데이터 및 그래픽 객체들을 각각의 하나의 객체로 간주하여 AV콘텐츠를 구성하는 MPEG-4 시스템을 XML을 기반으로 표현한 XMT 포맷으로는 MPEG-4 콘텐츠를 구성하는 미디어 데이터를 바탕으로 검색하는데 한계가 있다. 따라서 미디어 데이터 검색을 위한 메타데이 터의 표준으로 사용되고 있는 MPEG-7 을 사용하여 객체 기반 MPEG-4 콘텐츠 검색이 효과적으로 이루어질 수 있도록 확장된 XMT 포맷을 제안하고, 이를 사용하는 시험 시스템을 구성하였다. 이렇게 함으로써 MPEG-4로 표현된 객체 기반 AV 콘텐츠 검색 시 MPEG-7메타데이터를 사용하여 보다 사용자가 원하는 콘텐츠를 효율적으로 검색하여 제공할 수 있을 것으로 사려된다
웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.
Video is an important and challenge media and requires sophisticated indexing schemes for efficient retrieval from visual databases. Scene change detection is the first step for automatic indexing of video data. Recently, several scene change detection algorithms in the pixel and compressed domains have been reported in the literature. However, using pixel methods are computationally complex and are not very robust in detecting scene change detection. In this paper, we propose robust abrupt scene change detection using macroblock type and DC coefficient. Experimental results show that the proposed algorithm is robust for detection of most abrupt scene changes in the compressed domain.
본 논문에서는 MPEG-7 표준 비쥬얼 분야 기술자에게 영상의 질감 정보의 표현 방법에 대해 다룬다. 질감 기술자는 멀티미디어 컨텐츠 표현에 대한 국제 표준에서 칼라, 윤곽, 객체나 카메라 움직임 등과 함께 중요한 비쥬얼 특징으로 다루어지고 있으며 표준화의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 현재 MPEG-7 표준안으로 잠정 채택된 휴먼 비쥬얼 시스템(Human Visual System, HVS)에 기반한 질감 기술자에 대하여 논한다. 이 방법은 라돈(Radon) 변환을 통하여 영상을 시각인지 특성에 맞게 변환하고, 뇌의 비쥬얼 피질(Visual Cortex)의 반응과 일치하게 다수개의 주파수 채널들로 질감을 분해한다. 그리고 각 채널들에서의 평균 에너지와 에너지의 편차가 영상의 질감 기술자로 추출한다. 본 논문에서 질감 영상 검색에 있어서 현재 MPEG-7 실험 데이터베이스인 T1∼T7에서 검색 율을 측정하였다. 실험결과 본 영상 질감 기술자 표현 방법은 모든 실험 데이터베이스에서 우수한 검색 성능과 빠른 특징 추출 능력을 보였다.
기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나 간단한 구조를 가진 메타데이터 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단점들을 극복하기 위해 다양한 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, Semantic 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)가 제안되었다. 분산 환경에서는 시스템의 규모가 커지면서 사용자들의 상호작용 성능을 떨어뜨리지 않으면서 다수의 동시 사용자들을 처리할 수 있는 확장성(Scalability)이 중요한 이슈가 된다. 제안된 프레임워크에서는 서비스를 사용하는 다수의 사용자들이 Broker 서버에 동시에 접속했을 경우 발생하는 Overhead에 대한 문제를 해결 할 수 없었기 때문에 성능의 저하와 확장성을 고려할 수 없는 문제를 안고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 Broker 서버의 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하고 이를 주기적으로 수집하여 저장하는 Monitoring System이 추가로 연구되었지만, 수집한 정보를 가공하여 다수의 Broker 서버에 대한 부하를 분산하는 알고리즘은 제공되지 않았다. 본 논문에서는 다수의 동시 사용자들이 접속했을 경우에도 성능의 저하 없이 비슷한 수준의 서비스를 제공하기 위해서 Broker 서버를 증설하여 Monitoring System으로부터 각각의 Broker 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하여 저장하고, 저장된 데이터에 대하여 각 Broker들에 대한 우선순위를 결정하는 테이블을 작성한다. 사용자로부터 Query를 입력받는 User Interface는 Broker의 Ranking Table을 참조하여 다수의 Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04). 결론: $[^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정
인터넷이라는 거대한 정보의 공간에서 스마트 모바일 웹을 통해 사용자들은 다양한 지식분야에 대한 정보를 얻을 뿐만 아니라 개인 블로그나, SNS를 비롯한 다양한 매체를 통해 접근하고 검색을 수시로 하고 있다. 이에 따라 최근에 들어서는 방대한 웹의 자료를 시맨틱 웹이라는 기술을 통해 효과적으로 관리 및 연구하고 있다. 허나, 아직도 여러 분야로 다양하게 분포되어 있는 정보들을 통합하고, 사용자 중심 지식 정보 검색은 예전에 비해 많이 향상은 되었지만, 지식 정보 검색에 대한 연구는 상대적으로 부족하다. 이에, 본 논문에서는 시맨틱 웹을 이용하여 방대하고 지식이 넘쳐나는 정보의 공간에서 분산된 정보 및 지식들을 사용자 중심에 맞게 신뢰성을 높일 수 있는 적합한 형태의 정보 검색을 연구하고자 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.93-98
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2023
Instagram is one of the fastest-growing online photo social web services where users share their life images and videos with other users. Image tagging is an essential step for developing Automatic Image Annotation (AIA) methods that are based on the learning by example paradigm. Hashtags can be used on just about any social media platform, but they're most popular on Twitter and Instagram. Using hashtags is essentially a way to group together conversations or content around a certain topic, making it easy for people to find content that interests them. Practically on average, 20% of the Instagram hashtags are related to the actual visual content of the image they accompany, i.e., they are descriptive hashtags, while there are many irrelevant hashtags, i.e., stophashtags, that are used across totally different images just for gathering clicks and for search ability enhancement. Hence in this work, Sorting instagram hashtags all the way through mass tagging using HITS (Hyperlink-Induced Topic Search) algorithm is presented. The hashtags can sorted to several groups according to Jensen-Shannon divergence between any two hashtags. This approach provides an effective and consistent way for finding pairs of Instagram images and hashtags, which lead to representative and noise-free training sets for content-based image retrieval. The HITS algorithm is first used to rank the annotators in terms of their effectiveness in the crowd tagging task and then to identify the right hashtags per image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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