웹 상에서 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 검색하는데 도움을 주기 위하여 웹 개인화는 사용자에게 흥미있는 웹 문서들을 추출해내는데 초점을 두고 있다. 이를 실현하기 위한 주요 방법들 중 하나는 문서에 포함된 질의어, 링크 및 사용자의 선호어를 이용하는 것이다. 본 연구에서는 이들 요소 외에 사용자들이 웹문서를 선택할 때 중요하게 생각하는 문서 특성들을 설문을 통하여 조사하였다. 설문 결과 문서의 내용이 가장 중요한 특성이었으나, 일부 사용자들에게는 문서에 포함된 이미지와 가독성도 내용과 마찬가지로 중요하게 간주되었다. 이를 바탕으로 각 사용자를 위한 문서의 주요 특성들의 상대적 가중치를 프로필에 유지 관리하고, 검색 결과의 개인화에 반영하는 방안을 제시한다. 제안한 개인화 방법의 성능을 분석한 결과, 일반 검색 엔진에 비해 최대 약 2.3배의 성능 향상을 보였고, 사용자 질의어와 선호어를 모두 이용하여 검색 결과를 산출하는 방법보다 약 1.5배의 성능 향상을 나타내어 그 우수성을 입증하였다.
최근들어 오디오, 비디오와 이미지 같은 다양한 디지털 멀티미디어 데이터의 인덱싱, 브라우징과 질의를 위한 새로운 형태의 시스템이 개발되었다. 이러한 시스템은 각 미디어 스트림을 실제 물리적 이벤트에 따라서 작은 유닛단위로 나누고, 물리적 이벤트들을 검색을 위해서 효율적으로 인덱스화 시킨다. 본 논문에서는 오디오-비주얼 데이터의 분석과 세그멘테이션을 위해서 각 데이터가 가지고 있는 오디오, 이미지, 비디오 특징을 이용하는 새로운 방법을 사용한다. 이것은 이미지나 비디오만을 분석했던 이전의 방법들을 문제점을 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 방법을 이용하여 XCRAB이라고 불리는 웹 기반 멀티미디어 검색 시스템을 구현하였고, 성능평가를 위해서 여러가지 질의의 조합을 이용하여 실험을 하였다.
인터넷 시대에 접어들면서 웹 카메라를 이용한 보안 시스템의 개발이 활발하다. 원격지에 설치된 카메라가 보내준 영상을 통하여 현재의 상황을 파악할 수 있으며, 적절한 조치를 웹을 통해 취할 수 있다. 실시간 영상전송에 따른 저장 방식에 있어서 움직임이 검출되었을 때에만 영상을 저장하는 방식을 선호하고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로부터 입력되어지는 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 움직임 검출하는 방법을 제안한다. 카메라에서 받아오는 영상을 배경영상과 입력영상으로 구분 한 다음 두 영상의 차를 구하여 영상의 변화점을 찾는다. 이미지 픽셀 검사는 모든 픽셀을 연산에 참석하는 방식을 탈피하여 일정한 간격을 두고 이미지의 픽셀을 검색하여 움직임 검출을 한다.
최근 멀티미디어 응용의 증가에 따라 그래픽 데이터를 위한 내용 기반 검색 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 인터넷 응용분야에서 3차원 그래픽 데이터베이스 사용의 필요성이 대두되고 활용되고 있다. 대부분의 3차원 그래픽 시스템은 사용자에게 그래픽은 검색이 대상이 아니라 단순히 보여주는 역할로 주로 사용되고 있다. 3차원 그래픽객체는 어떤 객체들로 구성되여 있으며 그들의 크기는 어떠한지 등의 정보를 포함하고 있다. 따라서 3차원 그래픽 객체에서는 2차원 그래픽 객체에서는 2차원 이미지보다 의미객체에 대한 정확한 정보를 더 많이 얻어 낼 수 있다. 이러한 사실 때문에 2차원 이미지의 특징추출의 방법과는 다른 형식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 3차원 그래픽으로 모델링 된 3차원 객체들을 대상으로 객체가 이루는 X, Y, Z축상의 비율과 윤곽형태에 대한 SPBT(Space Partitioning Binary Tree)의 결과값으로 특징을 추출하고 샘플 데이터를 통해서 이들간의 클러스터링과 실제 예제 질의를 토한 비교분석을 통해 객체간의 유사검색이 가능하도록 하는 특징추출 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 제시한 모양기반 특징추출 방법은 웹상의 다양한 3차원 객체정보의 자동분류나 3차원 그래픽 데이터베이스를 위한 인덱스 구축 등에 활용될 수 있을 것이다.
우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.
웹 애플리케이션 개발 방법으로 XML 기반의 웹 서비스가 부각됨에 따라 인터넷 상에 많은 웹 서비스들이 생성되었고 향후 보다 많은 웹 서비스들이 개발될 것으로 예상되고 있다. 이처럼 급속히 증가하는 웹 서비스들 중에서 사용자나 개발자가 원하는 적절한 웹 서비스를 검색하는 매치메이킹의 중요성이 점차 부각되고 있다. 본 논문에서는 이미지나 비디오와 같은 시각 미디어 서비스를 제공하는 웹 서비스를 대상으로 온톨로지 및 UDDI를 이용하여 관련된 웹 서비스를 탐색하는 매치메이커 구조를 제안한다. 온톨로지를 시각 미디어 서비스의 카테고리로 사용하여 웹 서비스를 분류하고, 각 서비스의 세부 사항 및 서비스 평가 항목을 UDDI에 저장하고 최종적으로 이를 평가하여 최적의 서비스를 결정하는 방법을 기술한다.
최근 인터넷과 웹 기술의 발전 그리고 이를 기반으로 하는 다양한 멀티미디어 컨텐츠가 홍수를 이루고 있지만 멀티미디어 데이터에서 체계적으로 연관 규칙을 마이닝 하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문에서는 이미지 프로세싱 분야 및 내용 기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 이미지 데이터 저장소에 저장된 재생성 항목과 희소하게 발생하지만 상대적으로 특정 항목과 높은 비율로 동시에 나타나는 희소 항목을 포함한 내용기반의 이미지 연관 규칙을 찾아내기 위한 탐사 기법을 제안한다 실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 재생성 항목만을 고려한 알고리즘보다 희소 항목을 포함하여 연관 규칙을 탐사하므로 같은 종류의 이미지가 모여 있는 저장소에서 이미지 오브젝트간의 연관 관계를 발견하는 이미지 데이터 마이닝에 효과적이다.
본 논문에서는 3차원 이미지의 내용기반 검색을 지원하는 XML 기반의 3차원 그래픽 데이터 베이스 시스템에 대해 기술한다. 현재 대부분의 그래픽 응용들은 2차원 이미지를 대상으로 하고 있으며 3차원 그래픽스 분야에서는 3차원 이미지의 표현에 대해서만 중점적으로 연구가 되고 있을 뿐 이미지가 포함하고 있는 의미 단위로서의 객체 모델링이나 이들 간의 공간 관계에 대한 처리는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문의 모델에서 3차원 이미지는 공간관계를 가지고 있는 3차원 그래픽 객체의 조합으로 표현된다. 복잡한 3차원 객체는 기존의 그래픽 시스템에서 사용하는 선과 면 대신에 기본적인 객체들을 이용하여 모델링된다. 이렇게 구성된 3차원 그래픽 이미지들은 객체 모양이나 객체간의 공간관계를 이용한 내용기반 검색의 대상이 된다. 3차원 그래픽 이미지들은 XML 문서 형태로 표현되며, 이를 위한 3DGML DTD를 정의하였다. 끝으로 웹 기반으로 구현된 프로토타입 시스템에서의 질의 예를 보인다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.388-391
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2001
정보통신의 발달과 인터넷의 확산으로 정보에 대한 사용자의 욕구가 다양해졌다. 최근에는 인물을 중심으로 검색을 제공하는 웹(Web)사이트들이 등장하고 있다. 이러한 웹사이트들을 살펴보면 텍스트 위주의 서비스를 제공하거나 Hyper Link를 이용한 검색 시스템을 사용하고 있다. 특히 사이버 족보들은 단순히 자신의 위치만 검색이 가능하고 자신의 형제, 부모, 자식의 위치를 검색하기에는 불가능하다. 또한 대부분의 사이버 족보에서는 조상들의 유물이나 유적에 대하여 이미지와 부연 설명만을 제공하고 있어 후손들에게 많은 정보를 제공하고 있지 못한 실정이다. 본 논문에서는 트리 알고리즘을 도입하여 사이버 족보를 설계해 보았다. 사이버 족보 내에서 자신만이 아니라 부모, 형제, 그리고 본인의 자식까지 검색이 가능한 알고리즘을 설계하였으며 조상들의 유물과 유적에 대하여 검색이 가능하도록 설계하였다.
웹 환경에서 사용되고 있는 데이터의 종류는 텍스트뿐만 아니라 멀티미디어 데이터까지 다양하게 사용되어 지고 있다. 그러나 오디오, 이미지, 비디오와 같은 미디어 객체들은 2진화, 비구조화 되어 있으므로 기계 번역이 용이하지 않다. 이런 비정형화 된 비디오 데이터에 대한 검색을 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오의 논리적 구조와 의미적 내용을 표현할 수 있어야 한다. 멀티미디어 데이터의 메타 데이터를 표현하기 위해서 XML 문서를 이용하여 표현하고, 표현된 문서를 효율적으로 검색 할 수 있도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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