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.
디지털 기술 발전에 따른 오디오 데이터의 증가는 여러 컴퓨터 응용에 사용되면서 데이터를 관리하고 사용하기 위해, 내용기반 질의와 유사성 검색과 같은 새로운 기능을 갖는 데이터베이스 시스템의 개발이 불가피하게 됐다. 내용 기반 질의를 위한 빠르고 정확한 검색은 이러한 응용 시스템들에 필요하다. 효율적인 내용기반 색인과 유사성 검색의 설계는 관련성 있는 데이터의 빠른 검색을 제공하기 위한 주된 요소이다. 본 논문에서는 소파(Wavelet) 변환을 이용한 한국 전통 음악 데이터베이스의 오디오 색인을 위한 방법을 제안한다. 또한 소파 변환을 이용해 오디오 데이터에 대한 색인의 가능성을 보인다.
본 논문에서는 멀티미디어 데이터 중에서 오디오 데이터의 검색을 위해 Wavelet 변환을 이용한 인덱싱 방법에 대해 서술한다. 오디오 데이터는 그 자신이 가지고 있는 특징 때문에 좋은 검색효율을 위한 인덱스를 구성하기가 까다롭다. 여기서 Wavelet을 이용한 인덱스는 데이터를 블록으로 나누지 않고 인덱싱 하고, 이 방법을 이용한 검색효율에 대해 서술한다. 즉 Wavelet의 마지막 단계의 고주파 부분과 저주파 부분에서 고주파 부분은 String Matching 기법으로 블록을 결정하고, 저주파 부분은 결정된 블록에 대해서 세부적인 비교를 한다. 실험은 적절한 비교 계수를 결정하기 위한 실험과, 질의 길이의 변화에 따른 검색율의 변화를 보여준다. 마지막 결론에서는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 발전방향과 응용에 대해서 서술한다.
많은 사용자들이 자신의 데이터를 휴대하기 위해 이동형 저장매체를 이용하고 있다. 하지만 이와 같은 이동형 저장매체는 분실 위험이 있으며, 휴대하지 않았을 경우 데이터에 접근하지 못한다는 불편함을 가지고 있다. 통신기술의 발달로 언제어디서나 다양한 기기를 통해 네트워크 접속이 가능하게 되었고, 많은 사람들은 원격 저장소 서비스를 통해 언제 어디서든 자신의 데이터를 저장 및 접근할 수 있게 되었다. 하지만 최근 이러한 원격 저장소 서비스를 제공하는 서버의 신뢰성 문재가 제기 되고 있다. 이를 해결하기 위해 데이터의 암호화, 암호화된 데이터를 안전하게 검색할 수 있도록 하는 검색 가능한 암호기술이 연구되고 있다. 하지만, 기존의 검색 가능한 암호 기술은 분산된 서버 구조를 가지는 원격 저장소의 특성을 고려하지 않고 있어 바로 적용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 원격 저장소 구조에 특화되어 있으며 빠른 암, 복호화 속도를 제공하는 검색가능한 암호 기술을 제안한다.
앞으로 다가올 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 일상생활 어디에서든지 컴퓨팅이 가능해질 것으로 예상되며, 원격지의 상대방과의 상호작용이 다양한 형태로 발전할 것으로 예상된다. 이를 지원하기 위하여 유비쿼터스 환경에서의 다자간 인터랙티브 협업 시스템들이 연구되고 있다. 그런데, 현재 개발된 다자간 협업 환경 시스템에서는 자료를 공유하는데 있어서, 데이터에 대한 인덱싱과 검색에 비중을 두지 않고 있다. 공유 데이터는 늘어나는 반면, 그것을 효과적으로 검색할 수 있는 방법이 마련되지 않아 데이터를 공유하고 활용하는 효율성이 떨어질 것이 예상됨에 따라서 키워드 검색 기반으로 데이터를 검색할 수 있는 방법을 마련하고자 한다.
최근 멀티미디어의 이용과 멀티미디어 접근을 위한 기술이 많이 증가하고 있다. 그렇지만 멀티미디어 검색엔진과 같은 실용시스템에서 멀티미디어에 대한 유용한 정보 추출과 정보의 응용은 여전히 문제로 있다. 특히, 멀티미디어 이용자는 검색의 효율성을 위하여 저장소를 직관적인 구조로 생성을 하고 있다. 그 예로 "KISS 추계학술 대회 이미지"와 같은 데이터 폴더를 만들거나, 각 멀티미디어 데이터에 Free Text 기반의 주석을 하여 관리를 하였다. 하지만 이러한 검색들에도 한계점을 가지고 있으며 또 다른 지능적인 의미 검색에 있어서도 인간이 바라는 검색의 정확도에 미치지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 새로운 접근법을 소개한다. 목적을 위하여 멀티미디어의 의미적인 작업을 위하여 컨텐츠 획득과 분류를 위한 새로운 사용자 도구를 소개하고자 한다. 도구를 이용하는 멀티미디어 사용자는 주어진 컨텐츠를 인간이 생각하고 컨텐츠가 내포하는 의미의 일정한 구조적 단위로 분해하고, 각 단위들에 MPEG-7 표준기반의 추가적인 기술 정보(Description information)를 부여하여 새로운 의미적 메타데이터를 생성할 수 있다. 이러한 의미적 메타데이터는 멀티미디어 검색을 위해 사용자들에게 효율성을 줄 것이라 본다.
이 논문의 목적은 개념적인 데이터 모델링이 기존의 정보 검색(IR) 시스템을 어떤 식으로 보다 향상시킬 수 있는지를 보여주는 것이다. 개념적인 데이터베이스 디자인은 1)개체들간의 관계에 기반하여 새로운 지식을 발견해 내는 데이터 마이닝 능력과 2)기존의 개별적으로 분리된 데이터베이스를 하나의 정보검색 시스템 안으로의 결합을 위해 사용된다 (예: ISI 인용, 시소러스, 서지 데이터베이스를 하나의 정보검색 시스템 안에 결집시킴). 더 나아가서, 개념적인 모델링은 수정을 용이하게 하므로, 새로운 이용자의 요구가 가미될 때마다, 개념적인 데이터 모델링에 기반한 정보검색 시스템을 수정하는 것은 기존의 정보검색 시스템 상에서보다 훨씬 수월해질 수 있다. 보다 향상된 개체-관계(Entity-Relationship) 모델이 이 논문에서 다룬 정보검색 데이터의 개념적 스키마를 개발하는데 사용되었다.
생명정보 분야의 발전과 더불어 과거 축적되어 온 방대한 양의 생물학 데이터들이 이질적인 형태로 데이터베이스화 되어있다 특히, 인간게놈프로젝트의 완료 후에 유전자 및 단백질의 기능을 밝히기 위한 지노믹스 및 프로테오믹스 연구가 활발해졌다. 새로운 생물학적 과정을 탐색하기 위해서는 기존에 존재하는 생물학 데이터베이스의 데이터를 수집하기 위한 기술적인 검색 능력이 필요하다. 전산지식이 부족한 대부분의 생물학자들은 공개용 데이터베이스로부터 필요한 정보를 획득하는데 어려움을 격고 있다. 각 분야의 생물학자들이 공개용 데이터베이스로부터 자신의 분야에 관련된 데이터를 검색?추출하는 작업을 수월하게 해 줄 검색 시스템이 필요하다. 따라서, 에이전트를 이용하여 공개용 데이터베이스로부터 정보를 수집하는 사용자 중심의 개인용 검색시스템을 제안하고자 한다. 또한, 검색시스템을 이용하여 생물학자가 지노믹스와 프로테오믹스의 실험적인 접근을 위해 원하는 많은 양의 특정 도메인의 데이터를 검색하고 질의된 결과를 개인 컴퓨터에 2차 데이터베이스를 만들어 저장한다. 사용자에 의해 생성된 특정 분야의 도메인인 2차 데이터베이스를 통해 데이터의 접근의 편리성과 생물학 정보의 분석의 용이성을 얻을 수 있다.
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 검색시스템을 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 검색 기법과 최적 비교 영역 추출을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.
피라미드 기법은 n-차원 공간 데이터를 1차원 데이터로 변환하여 $B^+$-트리로 표현하고, n-차원 데이터 공간에서 하이퍼큐브 영역질의 처리로 발생하는 "차원의 저주현상"에 영향을 받지 않게 검색 시간 문제를 해결하고 있다. 구형 피라미드 기법은 피라미드 기법의 공간 분할 전략을 응용하여 유사도 검색에 적합하도록 구 영역질의 방법을 사용하고 검색 성능을 개선하고 있다. 그러나 두 방법은 데이터 크기와 차원 변화에 따른 검색 성능이 100만건 이상과 16차원 이상일 때 현저하게 저하하는 현상을 보이고 있다. 이 논문에서는 멀티미디어 데이터와 같은 고차원 데이터의 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 인덱스 구조로 PdR-트리를 제안한다. 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 실험한 결과, PdR-트리가 피라미드 기법과 구형 피라미드 기법보다 검색 성능이 향상되었음을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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