Object-Oriented Modeling of Metadata for Content-based Retrieval on News On Demand

News On Demand의 내용기반 검색을 위한 메타데이타의 객체지향 모델링

비디오 데이타는 다양하고 방대한 양의 의미를 포함하고 있어 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해서는 비디오 데이타를 기술하는 구조적이고 체계화된 형태의 메타데이타가 요구된다. 이러한 메타데이타는 검색 시 색인과 같은 역할을 수행하게 되므로 내용 기반검색의 가장 기본적이고 필수적인 데이타이다. 본 논문에서는 뉴스 응용 분야(News On Demand：NOD)를 적용한 비디오 데이터베이스 시스템의 효율적인 내용 기반 검색을 위한 메타데이타를 분류하고, Rambaugh의 OMT기법을 이용하여 메타데이타를 모델링한 후 질의 유형에 따라 모델의 접근 경로를 검사하여 모델을 검증하였다.