최근접 검색(nearest neighbor search)을 위해서 대부분의 기존 기법들은 데이터를 특정한 공간 인덱스 구조를 이용하여 인덱싱하고 이 인덱스를 이용하여 질의를 수행하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 이러한 데이터 자체를 인덱싱하는 방법과는 달리 미리 최근접 질의의 결과가 되는 Vorononi 다이어그램을 생성해두고, 이를 통하여 최근접 검색을 수행하는 VGrid(Voronoi diagram-Grid) 기법을 제안한다. 이 방법은 미리 모든 데이터에 대한 Voronoi 다이어그램을 계산하고 그 결과를 격자(grid)를 이용하여 인덱싱한 다음 최근접 검색 질의가 주어지면 이 격자 인덱스를 이용하여 빠르게 결과를 찾아낸다. 이 방법을 이용하면 처음 인덱스를 생성할 때는 많은 계산 시간이 소모되지만, 일단 인덱스가 구성되고 나면 최근접 검색 질의 처리 시 디스크 접근 회수가 줄기 때문에 기존의 기법에 비해 빠르게 최근접 검색 질의를 수행할 수 있다.
본 논문은 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG기반의 압축 비디오 stream에서[1, 2], 질의 영상에 대한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 비디오 검색은 높은 차원의 색인 정보를 이용하는데, 높은 차원의 data set을 색인 정보로 하여 효율적인 검색 능력을 보여주는 KD-Trees(K Dimensional-Trees)알고리즘[3]을 비디오 검색기법에 적용하고자 한다. 먼저, key frame에 PCA (Principal Component Analysis) 알고리즘[4]을 이용하여 색인 정보를 추출한 다음, 추출된 색인 정보를 KD-Trees에 적용하여 효율적인 검색을 가능하게 한다. 실험 결과, 기존의 검색 기법보다 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 보였다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.
Parsing 작업의 결과인 Parse Tree 정보는 문장에 관한 구조적 정보를 가지고 있는 Tree 정보로 이 정보를 이용하여 정보 검색에 활용하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 XML 기술과 스트링 매칭 기법을 이용하였으며, 사용한 스트링 매칭 기법은 Approximate String Matching 기법이다. Query 정보와 문서 정보를 Parsing하여 얻은 Parse Tree를 XML 형태의 정보로 변환한 후, 두 정보를 가지고 Approximate String Matching 기법을 적용하여 Query 정보와 문서 정보 간의 유사도를 계산한다. 제안하는 알고리즘의 장점은 구조 기반의 정보 검색 기능이 가능하고 비슷한 정보에 대한 검색 기능이 가능하며 비슷한 구조에 대한 검색 기능이 가능하다는 것이다.
본 논문에서는 허밍기반 음원 검색 시스템을 위한 오디오 특징 시퀀스 데이터 색인 기법을 제안한다. 우선 Query-by-Singing/Humming (QbSH) 시스템의 특징 데이터베이스를 생성하기 위하여 MP3 와 같은 다성음원에서 주요 멜로디를 추출하여 시퀀스데이터를 생성하고, 고속 검색을 지원하기 위한 시퀀스데이터를 색인화한다. 본 논문에서는 최소 Dynamic Time Warping (DTW) 거리 기법, 시퀀스 추상화 기법, 상한 값 기반 DTW 기법과 같이 세 가지의 시퀀스 데이터의 색인화 기술을 제시하고 각각에 대한 문제점을 파악하고, 성능을 평가한다. 이를 통하여 향상된 검색 시간과 검색 정확도를 얻을 수 있다.
내용을 기반으로 하는 영상검색에 있어 색상과 물체의 특징은 중요한 요소로서, 지금까지의 검색 기법들은 이들을 중심으로 연구가 진행되어 왔으며, 이들을 추출하기 위해서는 color 영상에서의 배경과 물체의 분리는 선행되어야 할 중요한 과제이다. color 영상에서 물체를 분리 하고자 하는 여러 가지 시도가 있었으나, 대부분 clustering 에 준하고 있으며, 처리시간이나 결과에 있어서 그다지 좋은 효과를 내지 못하는 것도 사실이다. 따라서, 영상검색을 위한 물체의 분리 기법으로서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 물체가 영상의 중심에 주로 위치한다는 점에 착안한 방법을 응용하여 영상의 외곽에 존재하는 색상뿐만 아니라 명암까지 분석하여, 배경을 구성하는 화소들의 색상 및 명암과 동일하지 않은 색상들로 이루어진 부분을 물체로 판단, 추출하는 기법에 대해 설명하고, edge를 추출해낸 영상의 정보와 합성하여 최적의 물체를 찾아 검색을 하는 기법에 대하여 기술하였다.
방대한 양의 음악 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는 오디오 특징에 의해 인덱싱하고 검색하는 인덱싱 기법이 요구된다. 그러나 이와 관련한 인덱싱 기법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 본 논문에서는 TIP-인덱싱 화일을 이용하여 오디오 특징 계수를 인텍싱하고 검색할 수 있는 내용기반 음악 정보 검색 기법을 제안한다. 또한 다양한 블록킹 인수를 이용한 성능 비교 실험을 위하여 TIP-인덱싱 화일을 만들고 실험한다. 실험 결과는 제안한 방법의 유효성을 보여준다.
현재 국내에서 한국형 정보 검색 시스템의 중요성을 인식하고, 이를 국내 기술로 구축하려는 여러 시도들이 진행중에 있다. 이 가운데 정보 검색 시스템 구축에 기반이 되는 정보 저장 하부 구조로서, 한글 문서를 위한 효율적인 문서 검색 기법에 대한 연구는 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위해 파일 기법을 이용한 한글 문서 검색 기법을 설계한다. 아울러, 제안된 기법을 토대로 실제 시스템을 구현하여 성능을 분석하였다.
P2P 시스템들의 주요한 이슈는 효율적인 검색 기법에 있다. 기존의 DHT(distributed hash table) 방식의 P2P 시스템들은 단순 쿼리에 이용되는 단일 키워드 일치를 통한 검색 기법에만 머물렀다. 본 논문에서는 이러한 단순 쿼리 기반의 검색 기법을 개선하기 위해 DHT 기반의 도큐먼트 라우팅 모델에서 다중 링 토폴로지를 이용한 분류 탐색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 Chord[1] 프로토콜을 기반으로 구현하였으며, 분류 검색의 지원 이후에도 로드 밸런싱에 있어 기존 시스템과 유사한 성능을 보임을 확인한다.
다양한 내용 기반의 이미지 검색 기법 중에서 특히 색상 기반의 검색은 다른 기법들에 비해 효율성 면에서 우수하기 때문에 PMP 와 같은 소형 기기에서부터 디지털 TV 등의 대형 기기에까지 적용 가능하다는 장점이 있으며, 실제 이를 적용한 제품들이 발표되고 있다. 한편, 디더렁(Dithering) 기법은 이미지가 주는 느낌을 유지하면서도 정보의 양을 줄일 수 있게 해준다. 따라서 디더링 처리된 영상으로부터 색상 정보를 추출하고, 색상 정보간의 EMD 값을 영상간 유사도로 사용한다면 효과적인 이미지 검색이 가능하다. 본 논문에서는 디더링된 색상 정보 기반의 새로운 검색 기법을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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