Journal of Korea Multimedia Society (한국멀티미디어학회논문지)

Korea Multimedia Society (한국멀티미디어학회)
권호 표지

Index Ontology Repository for Video Contents

비디오 콘텐츠를 위한 색인 온톨로지 저장소

  • 황우연 (가톨릭대학교 컴퓨터전자공학부) ;
  • 양정진 (가톨릭대학교 컴퓨터전자공학부)
  • Published : 2009.10.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

With the abundance of digital contents, the necessity of precise indexing technology is consistently required. To meet these requirements, the intelligent software entity needs to be the subject of information retrieval and the interoperability among intelligent entities including human must be supported. In this paper, we analyze the unifying framework for multi-modality indexing that Snoek and Worring proposed. Our work investigates the method of improving the authenticity of indexing information in contents-based automated indexing techniques. It supports the creation and control of abstracted high-level indexing information through ontological concepts of Semantic Web skills. Moreover, it attempts to present the fundamental model that allows interoperability between human and machine and between machine and machine. The memory-residence model of processing ontology is inappropriate in order to take-in an enormous amount of indexing information. The use of ontology repository and inference engine is required for consistent retrieval and reasoning of logically expressed knowledge. Our work presents an experiment for storing and retrieving the designed knowledge by using the Minerva ontology repository, which demonstrates satisfied techniques and efficient requirements. At last, the efficient indexing possibility with related research is also considered.

나날이 방대해지는 디지털 콘텐츠들의 홍수 속에서 원하는 정보를 찾아내는 데 필요한 정밀한 색인 기술의 필요성은 날로 증대되어 가고 있다. 이러한 요구 수용을 위해서는 지능형 개체가 정보의 검색 주체가 되어야 하며, 지능형 개체간의 상호 운용성이 뒷받침되어져야 한다. 본 논문에서는 Snoek, Worring들이 제안한 다중 형상 색인을 위한 통합 기반구조를 분석하고 콘텐츠 기반의 자동화된 색인 기법에서 색인정보의 신뢰성을 높이기 위한 방법을 살펴본다. 그리고 이를 통해 시맨틱 웹 기술의 온톨로지 개념을 적용하여 추상화된 색인 정보의 생성과 제어를 지원하고 사람과 기계간, 기계와 기계간의 의미적 상호 운용성이 보장되는 기반 모델을 제시하고자 한다. 온톨로지의 메모리 상주 모델 처리 방식은 방대한 색인 정보를 수용하기에 부적절하기 때문에 온톨로지 저장소의 사용을 필요로 하며, 논리적으로 표현된 지식의 일관성과 추론을 위해 추론엔진의 사용이 요구된다. 본 논문에서는 온톨로지 저장소의 기능 및 성능적인 요구사항을 모두 만족시키는 Minerva 온톨로지 저장소를 이용하여 비디오 콘텐츠를 표현한 설계 지식을 저장하고 회수하는 실험을 하였다. 또한 마지막으로는 다른 연구과제들과 연계한 효율적인 색인 가능성에 대해 고찰해 본다.

Keywords

References

  1. 황금숙, “디지털 도서관론(개정증보),” (주)학문사, 고양시, 2003.
  2. Cees G.M. Snoek and Marcel Worring, "Multimodal Video Indexing: A Review of the State-of-the-art," Multimedia Tools and Applications, Vol.25, pp. 5-35. 2005. https://doi.org/10.1023/B:MTAP.0000046380.27575.a5
  3. Laurence Nigay and Joelle Coutaz, "A design space for multimodal systems: concurrent processing and data fusion," Proceedings of the INTERCHI '93 conference on Human factors in computing systems, pp. 172-178, 1993.
  4. World Wide Web Consortium, http://www.w3c.org
  5. 김성태, 도승철, 이준규, 박수민, 양정진, “위치 기반 멀티 에이전트를 활용한 긴급 구조 시스템 모델,” 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회논문집, pp. 168-178, 2004.
  6. Jaikumar Vijayan, "Web Services, Internet Collaboration Pose Security Challenges for 2002," IT World, Canada, 2002.
  7. 박영택, 최중민, “온톨로지 추론 개요와 연구동향,” 정보과학회지, 제24권, 제4호, pp. 17-23, 2006.
  8. Jian Zhou, Li Ma, Qiaoling Liu, Lei Zhang, Yong Yu, and Yue Pan, "Minerva: A Scalable OWL Ontology Storage and Inference System," Proceedings of the First Asian Semantic Web Conference, pp. 429-443, 2006.
  9. 임수민, 정진우, 손진현, 이동호, “고수준 의미 정보 자동 추출을 위한 이벤트 온톨로지 기반 비디오 주석시스템,” 한국정보과학회 가을 학술발표논문집, 제35권, 제2호, pp. 246-251, 2008.
  10. M. Flickner, H. Sawhney, W. Niblack, J. Ashley, Huang Qian, B. Dom, M. Gorkani, J. Hafner, D. Lee, D. Petkovic, D. Steele, and P. Yanker, "Query by image and video content: The QBIC system," IEEE Computer, Vol.28, No.9, pp. 23-32, 1995.
  11. J. M. Martinez, "Overview of the mpeg-7 standard. technical report 5.0," ISO/IEC, Singapore, 2001.
  12. C. Fellbaum, "WordNet: An Electronic Lexical Database," Bradford Book, 1998.
  13. L. Hollink, A.T. Schreiber, J. Wielemaker, and B. Wielinga, "Semantic annotation of image collections," In Proc. of Knowledge Markup and Semantic Annotation Workshop, USA, 2003.
  14. A. Hoogs, J. Rittscher, G. Stein, and J. Schmiederer., "Video content annotation using visual analysis and a large semantic knowledgebase," In Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol.2, pp. 379, 2003.
  15. 정민영, 박성한, “비디오 서버에서 온톨로지를 이용한 의미 기반 장면 검색,” 전자공학회 논문지, 제45권, 제5호, pp. 427-432, 2008.
  16. R. Brunelli, O. Mich, and C.M. Modena, "A survey on the automatic indexing of video data," Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol.10, No.2, pp. 78-112, 1999. https://doi.org/10.1006/jvci.1997.0404