정보 사회가 발전하고 정보의 활용이 늘어남에 따라 공간 데이타가 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고, 공간 데이타가 널리 활용됨에 따라 ESRI와 같은 다양한 지리 정보 시스템(Geography Information System)이 발전하게 되었다. 그러나, 기존의 지리 정보 시스템은 다양한 분야에서의 활용을 위해 많은 기능을 제공함으로 인해 일반적으로 대용량 공간 데이타에 대한 검색이 비효율적이다. 특히, 네트워크 환경이 발전하고 컴퓨팅 파워가 증가함에 따라 점차 대용량의 지도 서비스를 제공하는 분야에서 기존의 지리 정보 시스템 적용 시공간 데이타 검색 속도가 저하되는 문제가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 안정적인 상용 DBMS인 Oracle을 기반으로 대용량 공간 데이터를 효율적으로 검색할 수 있는 Oracle 기반의 대용량 지도 서비스를 위한 XServer를 설계 및 개발하였다. XServer는 다양한 클라이언트의 질의를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 관리자, 대용량의 공간 데이타를 빠르게 검색하기 위한 공간 인덱스 관리자 및 데이타 버퍼 관리자, 대용량의 공간 데이타를 안정적으로 저장하기 위해서 Shape 화일에서 추출한 공간 데이타를 Oracle에 저장 및 관리하기 위한 수입/수출 관리자와 DB 관리자로 구성되어있다. 마지막으로, 본 연구에서 개발한 Oracle 기반의 대용량 지도 서비스를 위한 XServer와 Oracle Spatial을 비교함으로써 기능을 검증하고 성능의 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 객체 위주의 컬러 영상 검색을 위하여 영상의 saliency map을 이용해 객체 중심의 영상을 생성하고, 객체와 그 주변 영역에서의 대표 색상이 가지는 통계적 특성과 공간적 분포 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 영상의 saliency map을 이진화하여 영상을 객체/배경으로 분할하고 객체를 중심으로 객체/배경의 비율이 일정한 일정 크기의 영상을 생성한다. 생성된 영상에서 대표 색상을 추출하고, 각 색상이 영상에서 어떻게 분포하는가를 나타내는 이진 공간분포 지도를 형성한다. 그 후 영상 간의 대표 색상마다 이진 공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 saliency map을 이용한 대표 색상 기반의 영상 검색 기법은 기존의 대표 색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여준다.
정보검색 시스템에서 사용자의 질의어가 불완전함에 따라 생기는 검색 효율의 저하를 줄이기 위하여 용어의 상호관련성을 반영함과 동시에 벡터의 공간을 축소하는 LSI 모델을 사용하여 문서 집합으로부터 잠재적 의미 공간을 구축하였다. 또한 의미 공간상에 있는 문서의 분포에 따라 \"개념\"을 추출하기 하기 위해 k-means algorithm을 사용하여 군집화 시켰다. 이로부터 불완전한 초기 사용자 질의어를 의미 공간에 구축된 클러스터링 정보로 수정하여 새로운 질의어를 생성함으로 검색의 효율을 높이고자 하였다. 검색 효율을 측정하기 위해 TREC 데이터를 이용하여 분석하였으며 결과는 질의어의 성격에 따라 달라졌으나 대체적으로 우수한 성능을 보였다.한 성능을 보였다.
최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰 PDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 위치 정보를 지닌 공간 데이타를 저장하고 관리하는 대용량의 공간 데이타베이스는 사용자의 다양한 질의 조건과 빠른 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하며 대표적인 색인 기법으로는 R-tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이타까지 검색하여 불필요한 입출력을 유발하기 때문에 응답시간이 늦어진다. 본 논문에서는 공간 데이타가 위치 기반 질의를 지원하기 위해 자신이 속한 노드의 전체(Union) MBR 영역에 따라 동적으로 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-트리(Cell Leveling R-tree)를 제안한다. 또한, CLR-트리에서의 새로운 공간 데이타의 삽입, 분할, 삭제, 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 CLR-트리에서는 위치 기반 질의 시 사용자 질의 영역의 셀 레벨 값과 공간 데이타의 셀 레벨 값을 비교하여, 겹치지 않는 셀에 대해서는 검색 대상으로부터 제거하고 연관된 셀만을 검색하기 때문에 빠른 응답시간을 제공한다. 디스크 입출력 실험에서 CLR-트리가 기존 R-tree보다 디스크 접근 수를 $5{\sim}20%$ 감소시켜 사용자의 위치 기반 질의에 대해 빠르게 처리함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 색상-공간 특징을 사용하여 24bpp RGB 칼라 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 각 이미지는 RGB 색상공간에서 인지적 균등 색상공간인 CIE L*u*v* 색상공간으로의 변환을 거친 후 색상 유사도를 사용하여 여러 개의 영역으로 나누어진다. 크기가 작은 영역은 무시할 수 있으며, 큰 영역은 공간 특징을 추출하기 어려우므로, 영역 분할 시 영역의 크기에 제약을 가하였다. 분할 된 각 영역의 평균 색상과 중점을 색상-공간 특징으로 추출하게 된다. 검색 과정에서는 질의의 색상-공간 특징과 데이타베이스 이미지의 색상-공간 유사도를 검사하여 검색하게 된다. 사용자 그래픽 질의와 예제 이미지에 의한 검색이 가능한 내용기반 이미지 검색 시스템을 구현하였다. 실험한 결과 Recall/Precision이 0.80/0.84였다.
본 논문에서는 컬러 영상의 검색을 위하여 영상을 색상 정보에 기반한 pixel layer (cluster)의 집합체로 모델링하고, 두 layer 간의 유사도를 각 layer 를 이루는 pixel 들의 색상 분포에 따른 공간적 분포를 이용하여 측정하는 기법을 제안한다. 먼저 pixel layering 단계에서는 HSV 색 공간에서 mean-shift clustering 알고리즘을 통해 초기 layer 들을 얻고, 비슷한 색상의 layer 들은 합쳐 영상의 soft segmentation 과 유사한 결과를 얻는다. 비교할 두 영상에서 pixel layering 을 한 후, 각 layer 를 이진화된 공간분포 지도로 형성하고 그 차이를 비교함으로써 유사도를 측정한다. 이 때, 사용하는 가중치로서 HSV 색 공간 분포의 비슷한 정도를 정의하는데, 이는 HSV 색 공간을 XYZ 의 3 차원 좌표로 설정하고, overlap 되는 pixel 수로 정의하였다. 본 논문에서 제안한 pixel layer 들 간의 색상 공간 분포에 따른 공간적 분포를 이용한 영상 검색 기법은 MPEG-7 에서 정의한 대표색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여주었다.
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.
최근 네트웍의 보급과 지리정보의 활용이 증가하면서 효과적인 지리정보의 교환과 접근에 대한 중요성이 강조되고 있다. 하지만 기존의 GIS 데이터는 지리적으로 분리된 여러 부서나 조직에서 생성되고 있으며, 공간 정보 유통을 위한 클리어링하우스 등이 서로 다른 DBMS 상에서 독자적인 스키마를 가지고 개발되어 있다. 이러한 이질적인 구조와 구현 환경으로 인해 일반 사용자들이 서로 다른 GIS 데이터베이스를 접근하여 검색하는데 많은 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 OMG의 메타데이터 교환 표준인 XMI로 표현된 이질적인 GIS 데이터베이스의 메타데이터를 통하여 사용자에게 각 데이터베이스의 구현 환경과 스키마에 독립적인 공간 데이터를 검색 기능을 제공하는 검색시스템을 구현하였다.
멀티미디어 정보 검색 응용에 있어서 관련성 있는 멀티미디어 문서를 검색하기 위해 이미지에 대한 내용-본위 검색이 필수적이다. 이를위하여 본 논문에서는 이미지를 몇 개의 인식 가능한 심볼 즉, 아이콘으로 표현하고, 주어진 문서를 대표하는 값으로 받아들여 색인을 한다. 사용자가 이미지에 대한 내용-본위 검색을 요구하면 질의에 있는 이미지를 아이콘으로 변환한후, 접근 깁버을 통하여 원하는 이미지를 검색한다. 이를 위하여 본 논문에서는 방향관계 연산자와 위치관계 연산자를 합성하여 새로운 공간 매치 표현 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지 내의 아이콘들간의 관계성을 보다 정확하게 표현하며 순위 부여가 가능한 새로운 공간관계 표현기법이다. 아울러 본 연구에서 제안한 방법을 기존의 9DLT 방법 및 SMR 방법과 검색효율면에서 성능 비교를 수행한다. 마지막으로 성능 실험을 통하여 제안한방버이 기존의 9DLT 및 SMR 방법에 비해 정확률 측면에서 약 0.1 재현율 측면에서 약 0.2만큼 우수함을 보인다.
최근 정보통신기술의 발전과 함께 영상매체의 급속한 증자로 영상의 효율적인 관리와 검색을 수행하기 위한 내용기반 영상검색은 핵심기술로 대두되고 있다. 내용기반 영상검색에서 영상의 특징을 표현하기 위해 색상 히스토그램을 많이 사용하고 있으나, 색상만을 고려하는 것은 많은 단점을 지니고 있으므로 본 논문에서는 영상의 특징으로 색상과 공간 정보를 함께 고려하기 위한 순차영역분할(sequential clustering) 기법을 도입하며, 분할된 영역의 색상평균값, 분산값과 영역의 크기를 특성벡터로 제안한다. 제안된 방법의 특성의수가 18개로 타 방법보다 매우 작은 저장공간을 가지면서도 검색효율이 8.8%이상 개선되었다. Precision 대 Recall에서도 각 질의 영상에서 대부분의 Recall 값에서 제안한 방법이 우수함이 확인되었으며, 시각적으로도 양호한 검색결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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