Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.247-249
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1998
최근 들어 내용기반의 이미지 검색을 지원하기 위한 방법으로, 특징 벡터를 이용한 유사 질의 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 유사 질의를 효율적으로 지원하기 위해서는 고차원 공간상에 존재하는 점 데이터나 공간 데이터를 효과적으로 색인할 수 있는 색인 기법이 필요하다. 하지만 R*-트리를 바탕으로 하는 기존의 방법들은 고차원 데이터에 대해서 차원의 증가함에 따라 검색 시간이 급격하게 증가하는 문제점을 안고 있다. 이러한 문제는 데이터의 클러스터링에 기반을 둔 기존의 방법들이 차원이 증가함에 따라 데이터를 제대로 클러스터링하지 못하기 때문에 발생하며, 따라서 이를 해결하기 위해서는 효과적인 클러스터링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 하나의 최소 한계 영역(minimum bounding region)에 속하는 개체들의 응집 정도와 최소 한계 영역들간의 결합 정도를 고려하여 효과적으로 클러스터링하는 방안을 제안한다. 또한 이러한 클러스터링 기법을 수용하기 위한 색인 기법을 간략히 제시한다
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.5
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pp.906-912
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2009
Offline-based study is proceeding effectively for directly teaching and communication between a learner and a professor. In general virtual education system have been solve this problem using provides search of particular learning domain and auto feedback of relative learning domain after examination. But the learner needs personally select the right document among search result set and interconnected precedence study domain. Therefore, the unskilled learner is difficult of learning progress over against offline-based study. This paper suggests a index mechanism of varied views for helps to learner understand the flow and direction of learning and correlation between units.
Information retrieval system with indexing system matching single keyword is simple and popular. But with single keyword matching it is very hard to represent the exact meaning of documents and the set of documents from retrieval is very large, therefore it can't satisfy the user of the information retrieval systems. This paper proposes a phrase-based indexing system based on the phrase, the larger syntax unit than a single keyword. Web documents include lots of syntactic errors, the natural language parser with high Quality cannot be expected in Web. Partial trees, even not a full tree, from fully bottom-up parsing is still useful for extracting phrases, and they are much more discriminative than single keyword for index. It helps the information retrieval system enhance the efficiency and reduce the processing overhead.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06a
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pp.143-146
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1998
본 논문에서는 MPEG-2 압축영상에서 뉴스 색인을 위한 개선된 장면(Shot)전환 알고리즘을 제안한다. 제안된 검출 알고리즘은 압축된 비디오 시퀀스에서 추출한 특징정보인 에지정보와 컬러정보를 함께 사용하여 GOP단위의 빠르고 효율적인 장면전환 검출 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 장면전환 검출뿐만 아니라 내용 기반(content - based) 비디오 검색 등에도 효과적으로 이용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.110-112
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2000
이미지와는 달리, 비디오 데이터는 객체에 대한 움직임 정보(motion trajectory)를 가지고 있으며, 이러한 움직임 정보는 비디오 데이터만이 가지는 매우 중요한 특징으로 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터베이스에서 효율적인 내용기반 검색을 위해 하나의 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 single motion trajectory와 두 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 multiple motion trajectory를 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 아울러, 움직임 정보에 대한 사용자 질의에 대해 유사성을 측정하여 순위부여와 Time Interval을 지원하는 새로운 유사성 측정 알고리즘인 SIST와 SIMT를 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.475-477
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2004
일반적으로 웹 페이지 변조 점검 시스템은 해시 코드를 이용한다. 해시 코드 방법은 웹 페이지의 민감한 변화를 즉시 찾아 낼 수 있는 장점이 있지만, 인터넷 포털이나 뉴스 사이트 등의 동적인 웹 페이지의 경우에 적용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 인터넷 포털이나 뉴스 사이트 등과 같은 웹 페이지의 내용이 계속해서 변화하는 경우에도 적용할 수 있는 N-Gram 색인 기반의 웹 페이지 변조 점검 시스템인 웹 레이더 시스템을 제시한다. 웹 레이더 시스템은 정상적인 웹 페이지의 N-Gram 색인과 점검 시에 생성한 N-Gram 색인을 비교하여 두 인덱스의 동일 N-Gram의 발생 비율 차이를 합한 값을 N-Gram 색인 거리로 정의하고 이 값을 이용하여 웹 페이지 변조를 확인한다 본 논문에서 제시하는 웹 레이더 시스템은 구조화되지 않은 동적 웹 페이지의 변조를 원격에서 점검할 수 있다.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.25
no.4
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pp.313-332
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2014
With the increased creation, distribution, and use of image in context of the development of digital technologies and internet, research endeavors have accumulated drastically. As two dominant aspects of image retrieval have been considered content-based and concept-based image retrieval, concept-based image retrieval has been focused in the field of Library and Information Science. This study aims to systematically review the accumulated research of image retrieval from the perspective of LIS field. In order to achieve the purpose of this study, two data sets were prepared: a total of 282 image retrieval research papers from Web of Science, and a total of 35 image retrieval research from DBpia in Kore for comparison. For data analysis, systematic review methodology was utilized with bibliographic analysis of individual research papers in the data sets. The findings of this study demonstrated that two sub-areas, image indexing and description and image needs and image behavior, were dominant. Among these sub-areas, the results indicated that there were emerging areas such as collective indexing, image retrieval in terms of multi-language and multi-culture environments, and affective indexing and use. For the user-centered image retrieval research, college and graduate students were found prominent user groups for research while specific user groups such as medical/health related users, artists, and museum users were found considerably. With the comparison with the distribution of sub-areas of image retrieval research in Korea, considerable similarities were found. The findings of this study expect to guide research directions and agenda for future.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11
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pp.3341-3355
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2000
최근 멀티미디어 문서의 개수가 기하 급수적으로 증가함에 따라, 사용자가 요구하는 멀티미디어 문서를 보다 효과적으로 저장 및 검색할 수 있는 멀티미디어 문서 검색 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 XML로 정의된 문서를 문서 구조 및 이미지 내용을 기반으로 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 효율적인 구조-기반 검색을 지원하기 위해서 구조 인덱스를 o2store 저장 시스템을 사용하여 구현한다. 아울러 내용-기반 검색을 지원하기 위해서 X-트리에 기반한 효율적인 고차원 색인구조를 구현한다. 마지막으로 구현된 멀티미디어 문서검색 시스템을 검색시간, 저장시간, 부가 저장 공간의 관점에서 성능평가를 수행한다.
Structure information contained in a structured document supports various access paths to document. In order to use structure information contained in a structured document, it is required to construct an index structural on document structures. Content indexing and structure indexing per document require high memory overhead. Therefore, processing of pure structure queries based on document structure like relationship between elements or element orders, low memory overhead for indexing are required. This paper suggests the GDIT(Global Document Instance Tree) data structure and indexing scheme about structure of document which supports low memory overhead for indexing and powerful types of user queries. The structure indexing scheme only index the lowest level element of document and does not effect number of document having retrieval element. Based on the index structure, we propose an query processing algorithm about pure structure, proof the indexing schemes keeps up indexing efficient in terms of space. The proposed index structure bases GDR concept and uses index technique based on GDIT.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.5
no.2
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pp.54-68
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2002
In this paper, We propose a multi-dimensional index structure, called a VA (vector approximate) -tree that constructs a tree with vector approximates of multi-dimensional feature vectors. To save storage space for index structures, the VA-tree employs vector approximation concepts of VA-file that presents feature vectors with much smaller number of bits than original value. Since the VA-tree is a tree structure, it does not suffer from performance degradation owing to the increase of data. Also, even though the VA-tree is MBR Minimum Bounding Region) based tree structure like a R-tree, its split algorithm never allows overlap between MBRs. We show through various experiments that our proposed VA-tree is the efficient index structure for large amount of multi-dimensional data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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