• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.315-317
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• 1998

많은 양의 비디오 데이터가 디지털화 되면서 사용자가 쉽게 자신이 원하는 비디오 데이터를 검색할 수 있는 내용 기반 검색이 필요하게 되었다. 내용 기반 검색을 위해서는 비디오 데이터를 연속된 카메라 모션으로 구성된 셧으로 나누고, 셧의 내용을 대표 할 수 있는 대표 프레임을 찾아야 한다. 대표 프레임은 비디오 데이터의 요약과 색인의 중요한 수단이다. 본 논문에서는 셧의 내용 기반으로 대표 프레임을 찾기 위해서 프레임에 존재하는 영역 정보를 바탕으로 셧의 내용을 알 수 있는 핵심 정보인 카메라 모션을 검출 하고, 이를 기반으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.130-132
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• 2000

주요 멀티미디어 자료인 이미지는 데이터 특성을 표현하기가 어렵고, 특성추출에서 얻은 데이터가 너무 고차원적이라 이를 저차원의 처리가능한 데이터로 변환하는 과정에서 많은 손실이 있다. 이미지의 특성값을 전체 이미지의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 기존의 이미지 전체 특성추출기법이나 고정된 블록의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 이미지 블록 특성추출기법은 유사 이미지의 검색이 부정확하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지를 가변적인 영역으로 나누어 특성값을 얻고, 히스토그램을 이용하여 효율적으로 유사 이미지를 찾는 영역기반 유사 이미지 검색기법을 제안하고 이를 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.340-342
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• 1999

시퀀스 데이터(sequence data)에서는 각 데이터 값보다는 전후 그들 사이의 변화추세 등이 더 큰 정보로 작용하는 것이 일반적이다. 본문에서는 시퀀스 데이터베이스를 대상으로 하여 주어진 시퀀스 패턴과 모양이 유사한 모든 부분시퀀스를 검색해 내는 새로운 방식을 제안한다. 본 방식에서는 시퀀스 데이터의 모양 추출을 위한 데이터 변환, 유사 모양 패턴 클러스터링, 새로운 유사도 계산 방식 등을 도입함으로써, 기존의 방식이 매우 제한적인 패턴만을 유사패턴으로 간주하던 것에 비하여, 패턴이 데이터축 혹은 타임축으로 각각 확대, 축소, 이동된 경우에도 유사패턴으로 검색이 가능하다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.729-732
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• 2000

대용량 비디오 데이터의 이용에 있어 효과적인 비디오 검색을 위해서는 비디오 데이터의 색인 과정이 필요하다. 효과적인 비디오 데이터의 색인을 위해서는 의미적 단위인 씬(Scene)으로 이루어진 비디오 데이터를 물리적인 경계면인 컷(장면전환점)으로 검출하는 기법이 필수적이며 각 샷에서의 키 프레임 추출 또한 필수적이다. 본 논문에서는 뉴스 비디오데이터의 키 프레임인 앵커 프레임의 효과적인 검색을 위해 DC 성분 추출과 이진 검색기법, 그리고 컬러 클러스터링을 이용하고 있다. 본 논문에서 제하고 있는 방법을 검증하기 위해서 47분 10초 분량의 MPEG-2 로 압축된 뉴스 비디오 데이터에 적용한 결과 91.3%의 정확도와 84.0%의 재현율을 보여 제안한 방법의 우수성을 증명하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.233-236
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• 2001

멀티미디어 데이터의 증가와 마이닝 기술의 발전으로 인해 멀티미디어 마이닝에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 특성국지화를 이용한 내용기반의 정보검색 기술과 다차원 데이터큐브 구축기술을 통해 멀티미디어 데이터에서 연관규칙을 찾아내는 멀티미디어 데이터마이닝 시스템 프로토타입을 제안한다. 특히 멀티미디어 데이터의 칼라, 질감 등 거시적인 이미지 성분 대신 이미지의 영역성과 유사성을 이용한 특성국지화방법을 이용하여 이미지를 분할함으로써 방대한 데이타에서 효과적인 내용기반의 정의 검색을 시행하고 검색한 벡터를 메타데이타로 한 데이스베이스를 구축한다. 그리고 데이터베이스에서 데이터간 연관규칙을 찾아내어 지식을 마이닝하는데 효과적인 다차원 데이터큐브를 구축하고 여기에 연관규칙 검색 알고리즘을 적용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.199-201
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• 2005

유비쿼터스 환경의 시발점인 홈 네트워크 기술은 홈서버를 중심의 댁내 모든 가전기기들을 하나의 네트워크로 연결함으로써 사용자가 언제 어디에서 단말 기기를 이용하여 댁내의 상황을 모니터링하고 모든 기기들을 제어할 수 있게 해주는 기술이다. 홈 네트워크의 핵심인 홈서버는 다양한 가전기기로부터 다량의 멀티미디어 콘텐츠를 저장하며, 다른 홈서버 또는 모바일 단말을 이용하여 검색과 공유가 가능하다. 그러나, 홈서버와 각 모바일 단말이 가지는 콘텐츠에 대한 메타데이터는 일관성을 가지지 않기 때문에 콘텐츠 검색이 용이하지 않고, 사용자가 직접 메타데이터 간의 유사성을 파악해야하는 문제점이 있다. 또한 메타 데이터간의 이질성으로 인해 이종 기기들 간의 콘텐츠의 검색, 공유 또한 힘들다. 따라서 홈서버들 간의 일관적인 데이터 입력과 공유를 위하여 멀티미디어 콘텐츠에 일반적으로 적용되는 Mepg-7 기반의 메타데이터 레지스트리 설계를 제시한다. 또한 이질적인 메타데이터를 지니는 홈서버-모바일 단말 간의 콘텐츠 공유를 위하여 워드넷 기반의 온톨로지 설계를 본 논문에서 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.32-35
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• 2007

Bioinformatics의 목표는 생물학적인 질의를 해결하는 것과 생물학자들이 수집된 데이터를 분석하고 검색을 하여 생물학자들이 정확한 일을 수행하는 것이다. 인터넷은 여러 조사 그룹의 데이터베이스에 동시에 접근가능한 수단을 제공했으나 이러한 분산 환경에서 많은 양의 데이터는 전송 시의 시간 지연 문제와 최종 검색시의 느린 검색 속도 문제를 나타낸다. 데이터 클러스터링은 데이터의 검색시 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이용될 수 있는 방법이지만 단순 적용시에는 데이터의 양에 비례하는 실행 시간이 또 다른 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 바이오데이터의 효율적인 클러스터링을 위한 개선된 분산 클러스터링 시나리오와 이를 위해 수정된 K-means 알고리즘을 제시한다. 최종 실험 결과는 20% 이상 향상된 실행 속도를 보여준다.

• 정보관리학회지
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• 제25권2호
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• pp.49-68
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• 2008

지금까지의 정보검색 연구에서 데이터 융합 기법을 이용한 문서 검색은 하나의 알고리즘에 의한 검색에 비하여 많은 경우에 효율성이 높은 결과를 얻을 수 있었다. 하지만 이미지 검색에서 상이한 알고리즘을 이용한 다수의 검색 결과를 합쳐 하나의 검색결과를 얻는 데이터 융합 기법의 사용은 많지 않았다. 이 연구에서는 소벨 연산자를 이용한 윤곽선 검출과 자기조직화 지도 알고리즘에 의한 두 검색 결과를 융합하여 각각의 알고리즘에 의한 검색결과 보다 높은 효율성을 보여주는 방법을 제시하였다. 이 연구에서는 상용 클립아트 이미지를 이용하여 사람의 주관적인 적합성 판단을 배제한 검색 실험 데이터를 만들어 사용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.261-263
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• 1999

공간 DBMS는 공간 데이터와 비공간 데이터를 서로 다른 물리적인 페이지에 저장한다. 공간 질의의 효율적인 처리를 위해 공간 데이터에 대한 공간 색인을 생성하며, 성능 향상을 위하여 이를 클러스터링 색인으로 사용한다. 그러나, 공간 데이터에 대한 클러스터링 성질이 비공간 데이터 페이지에는 반영되지 않아 공간 데이터와 비공간 데이터는 서로 다른 물리적 순서를 갖는다. 이로 인해 공간 조건(Spatial Predicate)에 의해 선택된 공간 데이터는 물리적 인접성을 가지는 반면, 비공간 데이터는 물리적 인접성을 갖지 않는다. 즉, 공간 질의 처리 과정에서 비공간 데이터 페이지의 잦은 디스크 I/O를 유발한다. 본 논문에서는 효율적 공간 검색을 위한 색인 키 중복 기법을 제안한다. 제안한 기법은 공간 데이터의 색인 기값을 비공간 데이터 내에 중복시키고 공간, 비공간 데이터에 대해 각각의 공간 클러스터링 색인을 생성한다. 두 클러스터링 색인에 의해 공간 데이터와 마찬가지로 비공간 데이터도 공간 조건에 대한 클러스터링 성질을 유지할 수 있다. 질의 처리 과정에서 공간 조건에 의해 선택된 공간 객체들은 공간, 비공간 데이터들 모두 물리적 인접성을 가지게 되며, 비공간 데이터 페이지에 대한 디스크 액세스 횟수를 줄여 공간 검색의 성능을 향상시킬수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권5호
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• pp.228-237
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• 2010

고차원 데이터에 대한 다양한 색인 구조가 제안되어 왔음에도 불구하고, 인터넷 서비스로서 이미지 및 동영상의 내용 기반 검색을 지원하기 위해서는 고확장성 지원 및 k-최근접점 검색 성능 향상을 지원하는 새로운 고차원 데이터의 색인 구조가 절실히 요구된다. 이에 우리는 다중 컴퓨팅 노드를 바탕으로 구축되는 분산 색인 구조로 분산 벡터 근사 트리(Distributed Vector Approximation-tree)를 제안한다. 분산 벡터 근사 트리는 대용량의 고차원 데이터로부터 추출한 샘플 데이터를 바탕으로 hybrid spill-tree를 구축하고, hybrid spill-tree외 말단 노드 각각에 분산 컴퓨팅 노드를 매핑하여 VA-file용 구축하는 두 레벨의 분산 색인 구조이다. 우리는 다중 컴퓨팅 노드들 상에 구축된 분산 벡터 근사 트리를 바탕으로 병렬 k-최근접점 검색을 수행함으로써 검씩 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 서로 다른 분포의 데이터 집합을 바탕으로 한 성능 시험 결과를 통하여, 분산 벡터 근사 트리가 기존의 고확장성을 지원하는 색인 구조와 비교하여 검색 정확도에 대한 손실 없이 더 빠른 k-최근접점 검색을 수행함을 보인다.