데이터베이스 관계 연산자 중 프로젝션(projection)과 집단 연산(aggregate function)시 사용되는 GROUP BY절, 그리고 동등 조인(equi join)에 대한 질의 처리는 중복된 튜플 중복된 GROUP BY 필드, 조인 중 발생하는 임시결과에 대한 제거나 집단 연산, 임시 결과의 저장을 위해 정렬이나 해싱 기반 알고리즘을 적용하고 있다. 이 중 해싱 기반 알고리즘은 데이터에 대한 직접적인 접근 방법과 정렬비용이 없다는 장점으로 인해 자주 사용하게 된다. 그러나 이러한 해싱(extendible hashing)[1] 기반 알고리즘은 키 값이 저장되는 버켓(bucket) 페이지의 넘침(overflow)으로 인해 분할(split)이 발생하는 경우, 분할을 야기시킨 버켓 페이지에 대한 정보를 제외한 동일한 내용의 기존 디렉토리 구조를 배로 확장해야 하는 공간 확장과, 확장된 디렉토리 구조의 유지를 위해 많은 비용을 소모하게 된다. 본 논문에서는 다량의 데이터에 대한 접근 기법과 디렉토리 구조의 저장공간, 유지 비용 절감 및 중복 해시 값을 지니는 데이터를 처리하기위한 해시 색인인 가상 디렉토리 확장 해시 색인을 제안한다. 가상 디렉토리 확장 해시 색인은 디렉토리 구조를 다단계 구조로 유지함으로써, 넓은 저장 공간을 필요로 하는 다량의 데이터에 대한 접근경로 문제를 해결하였고, 가상 디렉토리 레벨이라는 새로운 구조를 통해, 기존 디렉토리 구조의 공간 낭비 및 유지 비용을 최소화 시켰으며, 버켓 페이지를 리스트(list) 구조로 유지함으로써 중복 해시 값에 의한 디렉토리 구조의 연쇄적 분할 문제를 해결하였다.
본 논문에서는 감성 기반으로 텍스타일을 자동으로 색인하고 검색 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상 수집기, 감성 색인기, 검색기(Matcher), 질의 인터페이스로 구성되어 있다. 감성 색인기는 텍스타일 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 기반으로 감성개념을 인식하고, 이를 이용하여 영상을 색인한다. 이때, 감성 어휘로 고바야시가 정의한 8개 (romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern)를 사용한다. 질의 인터페이스에서 사용자는 두 가지 방식으로 질의를 선택할 수 있다. 첫 번째 방법은 감성 키워드를 사용하는 것이고, 두 번째는 사용자의 의도를 설명할 수 있는 영상을 이용하는 예제 기반 질의 방식이다. 질의가 주어지면, 검색기는 랭킹 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 생성한다. 이 때, 유사도 비교방식은 선택된 질의방식에 따라 달라진다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 웹 검색에 익숙한 50명(남자: 32명, 여자: 18명)을 대상으로 웹에서 수집한 3,416 장에 대해서 3가지 항목으로 사용자 평가를 하였다. 사용자 평가의 항목인 적합도(Relevance), 노력(Search Effort), 만족도(Satisfaction)의 결과로 사용자가 검색한 결과영상에서 적합도의 수치가 낮게 나왔지만, 만족도와 노력의 수치는 높게 평가되었다. 제안된 시스템에서 사용자는 자신이 선호하는 결과 영상을 상위 40개의 영상 내에서 얻을 수 있었다. 이는 제안된 시스템이 사용자들이 원하는 영상을 효율적으로 검색할 수 있다는 것을 증명했다.
비디오 데이터는 미디어의 특성상 시간의 흐름에 따라 객체의 위치가 변하는 움직임 객체(Moving Object)를 가지며, 움직임 객체를 기반으로 비디오 데이트를 색인 및 검색하기 위해서는 적합한 시공간 표현 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 움직임 객체의 움직임 경로(Trajectory)를 효율적으로 모델링하고 사용자에게 빠른 검색 결과를 제공할수 있는 근사 탐색(Approximation Search)이 가능한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 이는 사용자가 직접 스케치한 움직임 경로를 토대로 검색을 수행하는 내용 기반 검색과 움직임 객체의 일련의 움직임 경로들과 움직임 경로가 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색을 지원한다.
본 연구에서는 학술논문을 대상으로 하여 표제와 초록에 대한 2단계 색인어 유사관계행렬을 구축하였다. 동시출현빈도 기반으로 구축된 색인어 유사관계행렬은 호환관계에 따른 질의 확장으로 재현률을 유지하면서 2단계 내용기반 검색으로 정확률을 향상시키기 위한 색인구조이다. 따라서, 주제 분석을 통해 영역지식을 추출하고 이용자의 정보 요구와 영역지식을 퍼지논리 기반으로 추론하였다. 본 연구는 질의에 본질적으로 가지고 있는 용어 불일치 및 정보표현을 향상시키기 위한 연구이다.
전자도서관과 같은 정보제공원은 이미지, 음성, 동영상 등과 같은 비정형 멀티미디어 데이터 서비스에 대한 요구를 받고 있다. 그리하여 본 연구에서는 음성 처리를 위해 어절생성기, 음절복원기, 형태소분석기, 교정기를 제안하였다. 제안한 음성처리 기술로 음성데이터베이스를 텍스트데이터베이스로 변환 한후 텍스트데이터베이스로부터 색인데이터베이스를 추출하였다. 그리고 추출한 색인데이터베이스로 텍스트와 음성의 내용기반정보검색에 활용할 수 있음을 보이기 위해 정보검색모델을 제안하였다.
XML 문서의 구조검색을 위한 기존 방법들은 특정 엘리먼트의 조상, 자손, 형제에 대한 다양한 구조검색을 효율적으로 지원하지 못한다. 본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 관리와 구조검색을 위해 DTD(Document Type Definition)의 논리적 구조를 따르는 XML 문서에 대해 구조정보를 표현하기 위한 방법을 제시한다. 구조정보는 엘리먼트 이름을 식별할 수 있는 EID, 부모와 자식 엘리먼트간의 계층정보를 위한 ETID, 동일한 부모 엘리먼트를 갖는 자식 엘리먼트들의 순서정보를 위한 SORD, 그리고 동일한 부모 엘리먼트를 갖는 자식들 중 동일한 타입의 엘리먼트들에 대한 순서정보를 위한 SSORD로 구성된다. 이런 구조정보를 이용해 빠른 검색을 위한 내용 색인, 구조 색인, 애트리뷰트 색인을 설계한다. 설계된 색인을 통하여 질의를 처리하는 과정을 설명함으로써 다양한 구조적 질의를 효과적으로 처리할 수 있음을 보인다.
한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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pp.395-405
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1998
최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 1단계에서는 색상 정보론 얻기 위해서는 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장해서 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 얻기 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
비디오 데이터는 비정형 데이터이고 정보의 양이 방대하기 때문에 내용기반 검색 방법이 필요하다. 비디오 데이터의 내용기반 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인이 필요한데, 일반적으로 비디오 색인을 하기 위한 시작점은 컷 검출이다. 본 논문에서는 컷 검출의 효율성을 향상시키기 위해서 컷 검출 과정 중 임계값이 동적으로 변화하는 동적 임계값 기법을 제안한다. 구현과 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법보다 효율적임을 보였다. 6a A content-based search method is required for video which has an unformatted and huge size of data. The index technique is necessary for the content-based search of the video data. The first step of the video indexing is a cut detection. We propose a dynamic threshold method which changes a threshold value during the cut detection process. We demonstrate that the proposed method is more efficient than the existing methods.
최근 들어 인터넷의 급속한 발전과 엄청난 양의 멀티미디어 데이터가 다양한 형태로 생성, 제공되면서 이에 대한 서비스 및 관리 기법에 관한 문제가 주요 관심사로 대두되고 있다. 그 중에서도, 일반 인터넷 사용자들의 기본적인 요구로써 기존의 문자 기반 검색 서비스로써 제공될수 없는 내용 기반 검색 기법을 들 수 있다. 사용자가 원하는 영상 혹은 임의의 동영상에서의 한 장면을 빠르고 정확하게 찾는 검색 기법이 최근 들어 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 본 논문에서는 이러한 내용 기반 검색을 가능하게 하는 하나의 기법으로써 다차원 쉘 구조를 이용한 동영상에서의 영상 검색 알고리즘을 소개한다. 또한, 이를 내용 기반 검색에서 주로 사용되는 색인 트리 구조의 검색 기법과의 비교를 통해 장, 단점을 비교 분석해 본다.
최근 멀티미디어 데이터로부터 내용에 대한 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하고 내용에 기반한 질의를 수행하도록 하는 내용 기반 검색 시스템이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 멀티미디어 검색 시스템인 COSMIC(Content Based Multimedia Information Processor)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. COSMIC은 대용량 이미지 데이터로부터 자동으로 추출된 시각적 특징 데이터들을 다차원 점접근 방법(Point Access Method)인 HG-트리를 이용하여 색인하고 예제 이미지와 사용자가 그린 스케치에 의한 시각적 질의를 제공한다. 또한 COSMIC은 비디오 데이터로부터 추출된 다양한 의미 정보를 이용하여 의미 질의를 제공한다. COSMIC의 유효성을 입증하기 위해서 다양한 시각적 질의와 이미 질의를 이용한 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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