인터넷 트래픽의 급속한 성장으로 인하여, 인터넷 라우터에서는 보다 빠른 주소 검색을 지원하면서도 매우 큰 라우팅 데이터에 대하여도 잘 동작하는 인터넷 주소 검색 구조를 요구하고 있다. 본 논문에서는 이진 검색에 기초한 인터넷 주소 검색 구조를 심도있게 연구하였다. 기존에 연구되어온 대부분의 이진 검색 구조들은 프리픽스의 값에 따르는 이진 검색을 수행하는 구조로서 프리픽스 개수의 로그 함수에 비례하는 검색 속도를 보인다. 한편 프리픽스 길이에 따르는 이진 검색 구조가 연구되어 검색 성능에 있어서는 매우 우수한 성질을 보이나, 순수한 의미의 이진 검색이 불가능하여, 이진 검색시 접근되는 노드에 특수 목적의 마커를 저장하고, 또한 가장 잘 일치하는 프리픽스를 미리 계산하여 저장하는 방식을 통하여 해결하였다. 이러한 복잡한 선계산은 라우팅 테이블의 구성을 매우 어렵게 할 뿐 아니라, 프리픽스의 부가적 추가를 불가능하게 만드는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 선계산 없이 리프-푸슁만을 통하여 프리픽스 길이에 대하여 이진 검색을 수행하는 매우 효율적인 구조를 제안하고, 제안하는 구조의 성능을 실험한 후, 기존에 연구되어온 다른 이진 검색 구조와 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 이진 집합하에서 칼라 공간과 형태 정보를 가지고 새로운 영상검색 방법을 제시한다. 각 영상에 대한 칼라 공간 정보는 칼라 이진세트에 의해 구해지고 형태정보는 영역 세그멘테이션에 의해서 구해진다. 영상 검객 과정에서, 질의 영상과 데이터베이스 영상들의 칼라 및 영상 이진세트들을 비교하여 검색될 후보영상의 집합이 결정된다. 특히, 유사도 측정은 시차적으로 유사한 칼라들의 분포와 객체의 칼라공간 및 형태 특징에 가중치를 고려한 검색이 가능하도록 하였다. 또한 검색 과정의 속도를 향상시키기 위해 후보영상에 대한 복잡한 유사도 측정을 단순히 수행할 수 있도록 새로운 검색 기법을 제안하였다. 위에서 제안한 방법과 3,000개의 화상들로 이루어진 영상 데이터베이스에 대한 구현 실험을 수행하여 제안된 칼라 공간 및 형태특징을 기반으로 한 영상 검색이 비교적 효과적인 결과를 보였다.
정확한 내용 기반 이미지 검색을 위하여 Earth mover's distance와 Optimal color composition distance와 같은 거리함수들이 제안되었다. 이 거리함수들은 정확도가 높은 검색 결과를 가져오지만 검색 시간이 매우 크기 때문에 대용량 데이터베이스에서 사용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 선형 시간에 근사 Earth mover's distance를 구하기 위한 새로운 거리 함수를 제안한다. 제안하는 방법은 선형 시간에 두 이미지의 거리를 계산하기 위하여 공간 채움 곡선을 이용한다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다. 실험 결과, 제안하는 기법이 Earth mover's distance에 비해 약 160배 정도의 검색 속도 향상 효과를 보이면서도 매우 유사한 결과를 검색하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 적용 가능한 잡음에 강인한 내용기반 음악 검색 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 기존의 음성인식 분야에서 잡음에 강인한 특성을 가진 것으로 알려진 ZCPA 특징을 내용기반 음악 검색 시스템에 적용시켜 그 성능을 검증하였다. 또한 본 논문에서는 대용량 음악 DB 검색에서 기존의 전수(Exhaustive) 검색에 비해 검색 속도를 99% 가까이 개선할 수 있는 새로운 인덱싱 방법과 고속 검색 알고리즘을 제안하였다. 신호대 잡음비가 15dB - 0dB인 잡음 환경에서의 모의실험 결과, 제안 시스템은 기존의 MFCC와 필터뱅크 에너지 특징에 비해 약 5% - 30% 정도의 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
사용자는 정보검색에서 단어의 약어나 부분문자열, 혹은 오타가 포함된 단어와 같은 이형태로 자료를 검색하고자 한다. 이형태 검색을 위한 단순한 방법은 사전에 모든 이형태를 등록하는 것이다. 그러나 이 방법은 이형태 사전 구축에 막대한 시간과 비용이 필요할 뿐만 아니라 오타로 인해 생기는 이형태를 처리할 수 없는 문제점이 있다. 이에 대한 대안으로 근사 문자열 매칭 기법을 이용한 방법이 개발되었으나 이 방법 또한 약어 형태의 이형태를 처리하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 트라이 인덱스를 이용해 약어나 오타를 포함한 대부분의 이형태를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 패스 가중치의 계산을 통한 이형태 매칭 방법을 보이고, 검색 속도 향상을 위한 이형태 검색 알고리즘을 제시한다.
문자열 완전일치 검색 알고리즘용 지금까지 많은 연구가 되어왔지만, EUC-KR 용 다중바이트 문자집합에 대해서는 연구원 것이 부족한 상황이다. 이 논문에서는 기존의 KMP 알고리즘을 사용할 때 EUC-KR과 같은 다중바이트 문자집합 텍스트에서 오검색이 발생할 수 있음을 보이며, 문자 단위의 접두사 함수를 적용하여 오검색이 발생하지 않도록 개선한 KMP 알고리즘을 제안한다. 또한, 널리 사용되고 있는 편집기인 Vim과 Emacs의 검색 알고리즘 및 기존의 오토마타 방식의 연구 결과에 비해 논문에서 제안한 알고리즘이 더 빠른 속도를 보이는 실험 결과를 제시한다.
최근 미디어의 발전으로 빠른 속도로 많은 양의 사람들의 얼굴이 포함된 사진, 동영상들이 인터넷에 업로드 되고 있다. 이러한 현상에 맞춰 인공지능을 활용한 얼굴 인식 기술의 놀라운 발전이 있었으나, 대규모 데이터셋에서 임의의 인물을 검색하는 경우에서는 연산량과 저장공간의 부담이 존재한다. 특히, 인터넷에 존재하는 수많은 불법 촬영물에서 피해자를 정확하고 신속하게 검색하기 위해서는 효율적인 얼굴 검색 시스템이 필요하다. 따라서, 본 논문은 얼굴 특징 추출과 클러스터링을 활용하여 방대한 양의 불법 촬영물 셋에서 피해자 동영상을 효율적으로 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 불법 촬영물 동영상 검색 실험 환경을 만들기 위해 YouTube Faces [1] 데이터셋으로 유사 동영상 셋을 만들고 이 환경에서 실험을 진행한다. 얼굴 특징 추출 모델은 ResNet100 네트워크를 CosFace 손실함수와 Glint360K 데이터셋으로 학습시킨 모델 [2]을 사용한다. 추출된 얼굴 특징들을 HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering) 알고리즘으로 클러스터링 한 후, 클러스터 대푯값을 통해 얼굴 검색 실험을 했을 때의 실험 결과를 분석한다.
실시간 인터넷 화상회의 시스템을 위한 H.263 동화상 부호화 소프트웨어의 처리속도를 개선하는 기법을 개발하였다. 화상회의 영상의 특성과 H.263 프로토콜의 구조를 분석하여 데이터의 압축률이나 화질에 미치는 영향을 최소화하면서 처리시간을 크게 단축하는 기법을 개발하였다. 처리 속도의 개선을 위해서 움직임 조기 검출 기법을 개발, 적용하므로서 압축률과 화질에 미치는 영향을 최소화하면서 계산량을 크게 줄이도록 하였다.
Viola와 Jones가 제안한 에이다부스트 얼굴 검출기는 속도와 정확도면에서 매우 훌륭한 성능을 보이고 있는 얼굴 검출기이다. 하지만 에이다부스트 얼굴 검출기에도 여전히 오검출이 발생하며, 이를 줄이기 위해서는 더욱 많은 계산이 필요하다. 에이다부스트 얼굴 검출기는 흑백 영상만을 사용하므로, 색상정보를 사용하면 더 적은 연산으로 오검출율을 낮출 수 있다. 본 논문은 얼굴 색상 정보를 이용하여 대상 영상에서 부 윈도우를 효율적으로 검색하고, 에이다부스트 얼굴 검출기의 첫 단계에 계산속도가 매우 빠른 얼굴 색상을 이용한 얼굴/비얼굴 분류기를 채용하여 더 빠른 얼굴 검출 속도와 더 낮은 오검출율을 달성할 수 있는 단계별 얼굴 검출 모텔을 제안하였다. 얼굴색상 필터링을 위해 정의된 얼굴색상 소속함수를 이용하여 얼굴색상 필터 영상과 그 누적영상을 계산한다. 누적 영상에 의해 빠른 속도로 임의의 부 윈도우의 밀도를 계산할 수 있다. 제안된 검색 방법은 이 색상 밀도에 기반하여 얼굴일 가능성이 없는 부 윈도우들을 생략하게 된다. 그리고 부 윈도우의 밀도를 이용한 얼굴/비얼굴 분류기는 단계별 얼굴 검출기의 앞단에서 얼굴이 아닌 부 윈도우를 빠르게 거절한다. 제안된 얼굴 검출 모델은 적은 계산으로 오검출율을 낮출 수 있었으며, 실시간 얼굴 검출 속도를 비약적으로 향상시킬 수 있었다.
본 연구에서는 2001년 개발을 시작으로 학교도서관의 자료 관리를 해결하고, 자료의 공동 활용을 위한 데이터 구축을 지원해 온 DLS의 근본적인 문제점을 조사하고, 이를 해결할 수 있는 개선방안을 모색하고자 한다. 연구방법으로 DLS 전문위원 9명을 대상으로 자료선정, 자료등록, 대출반납, 장서점검, 통계, 이용자검색의 6가지 영역에서 DLS의 사용현황과 문제점을 조사하고 이를 해결할 개선방안을 제안하였다. 자료선정 측면에서는 수서시스템 도입 및 온라인 희망도서 구입신청 기능 추가가 필요하다. 자료등록 측면에서는 데이터 품질 관리 향상과 검색기능 향상을 위한 색인어의 체계적 입력 및 어휘통제가 필요하다. 대출반납 측면에서는 대출속도 향상이, 장서점검 측면에서는 폐기자료의 복원 기능이, 통계 측면에서는 정확한 통계자료 생성이 필요하다. 이용자검색에서는 검색속도 향상 및 이용자 인터페이스 기능 향상이 필요하다. 본 연구는 앞으로 DLS 시스템 개선에 많은 기여를 할 것이며 이에 따라 DLS 이용도 향상될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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