최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 오디오의 검색이 사용되고 있다. 이러한 분야에서 디지털 오디오의 검색은 디지털 오디오 데이터가 가지고 있는 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성 되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 내용기반 정보 검색 기법을 이용한 검색이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 디지털 오디오 검색 방법에 대해 논하고자 한다. 내용기반으로 디지털 오디오를 검색하기 위해 음성 인식 문야에서 유사도 측정에 사용하는 Dynamic Time Warping 기법을 활용하여 디지털 오디오 간의 유사도 측정을 하였다. 제안된 유사도 측정을 통한 내용기반 디지털 오디오검색 방법의 검증을 위해 같은 장르에서 무작위 추출된 100곡에서 시행한 90번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 90개의 디지털 오디오는 10개의 디지털 오디오를 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다.
본 논문에서는 대형 시퀀스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각 없이 다차원 인덱스를 사용할 수 없었다. 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 새로운 인덱스 기반 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이터베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 4배에서 43배까지의 성능 개선 효과를 가지는 것을 나타났다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 초고속 통신망의 구축으로 인하여 다양한 멀티미디어서비스들이 제공되고 있다. 그러나 현재 대부분의 멀티미디어 서비스들은 클라이언트/서버모델을 기반으로 구축되어 있기 때문에, 중앙 서버로의 과도한 부하가 집중되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 순수 P2P(Pure Peer-to-Peer) 환경으로 구축된 멀티미디어 서비스에서의 자원 검색 기법을 제안한다. 제안 기법은 자율성과 이동성을 지닌 이동 에이전트(mobile agent)를 기반으로 자원의 검색을 수행하여, 기존의 순수 P2P 환경에서의 검색 기법의 문제점을 해결한다. 또한, 시나리오를 통하여 제안 기법의 구체적인 동작 과정에 대해 알아본다.
저렴한 비용으로 기존의 클라이언트 서버 시스템을 대체할 수 있는 P2P 시스템에서 서로 공유하고자 하는 파일의 리스트를 얼마나 빠르고 효과적으로 검색하느냐는 시스템 성능을 좌우하는 중요한 항목 중 하나이다. 그러나 기존의 P2P 시스템에서의 검색 기법들은 목적 파일들에 대한 검색 시간의 단축과 키워드 검색이라는 두 가지 설계 목표 중 어느 한 쪽에만 치중하여 설계됨으로써 종합적인 검색 기능이 요구되는 실제 시스템에 적용되기에는 매우 불완전하다. 본 논문에서는 P2P 시스템에 참여하여 파일을 공유하고자 하는 노드들의 모든 공유파일 목록을 하나의 전역 디렉토리로 구성하고 이를 이진 값의 순서대로 저장함으로써 높은 검색 속도로 키워드 검색 기능을 제공하는 다중 노드 전역 디렉토리 기반 색인 순차 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 높은 겅색 속도와 키워드 검색을 지원함으로써 P2P 시스템의 검색 속도 성능 개선과 사용자 편의성을 제공한다.
본 논문에서는 LAN 상에서 유휴 PC들을 사용하여 PC Cluster를 구성한 후 이를 사용한 내용기반의 화상 정보 검색(CBIR) 시스템에 관한 연구를 수행하였다. LAN 상의 유휴 PC 들은 인터넷상의 연산 자원들보다 안정되고 신뢰성이 있기 때문에 복잡한 보안 기법을 사용하지 않아도 되며 또한 연산시간이 유휴시간으로 고정되어 있기 때문에 네트워크의 부하 및 노드의 부하를 고려하는 복잡한 부하 균등화 기법이나 스케쥴링 기법이 필요로 하지 않는 특징을 갖는다. 내용기반의 화상 정보 검색은 화상 데이터의 대용량 특징으로 인해 화상 특징 추출 및 유사도 계산을 위해 많은 연산을 필요로 한다. 특히 다양한 내용기반의 정보 검색 서비스를 지원하기 위해 다중 특징(Multiple Features)을 동시에 추출하고자 할 때 연산시간은 급격히 증가한다. 따라서 이러한 내용 기반의 화상 정보 검색 시스템을 구현하기 위해 저비용의 고성능의 PC Cluster를 사용하여 전체 연산시간을 단축하고 실시간 정보검색이 가능하도록 하는 연구를 수행 하였다.
이 연구에서는 가장 적합한 엘리먼트 기반 XML 문서검색 기법을 제시하기 위해 언어모델 검색 접근법으로 다이버전스 기법, 보정 기법 그리고 계층적 언어모델의 검색성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가장 효율적인 검색 접근법으로 문서의 구조정보를 적용한 계층적 언어모델 검색을 제안하였다. 특히, 계층적 언어모델은 실제 검색에서 중요성을 가지는 검색순위 상위에서 뛰어난 성능을 보였다.
현재 광범위한 웹 문서를 검색하기 위해서 많은 사용자들이 여러 종류의 검색엔진을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 사용자는 검색엔진에 의해 검색된 문서의 순서화가 된 긴 리스트의 검색 문서들과 이들이 갖는 낮은 신뢰도에 대해 검색된 문서 중에 자신이 원하는 타당한 문서를 검색하는 불편함이 있어 왔다. 정보 검색에서 문서의 클러스터링은 검색된 결과를 재구성하는 효율적이고 선택적인 방법이다. 이 연구에서는 문서를 트랜잭션 관점에서 해석하여 하나의 클러스터에 대해 유사성을 측정하기 이해 주요항목과 비 주요항목으로 구분하여 각 트랜잭션의 최소 비용 계산을 통해 자동화된 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 또한 클러스터링 단계에서 주요 항목간의 연관 규칙을 생성하기 위하여 문서 클러스터링을 위한 디스크 엑세스 동안 키워드간의 연관성을 찾을 수 있는 효율적인 검색 기법을 제시한다.
정보 특성 시각화는 방대한 인터넷 정보로부터 사용자가 원하는 정보에 대한 이해도를 높임으로써 정보 검색시 요구되는 시간과 노력을 감소시키며, 검색된 결과에 대한 통계치를 시각적으로 보여줌으로써 검색 과정중에 효과적으로 필요정보를 탐색할 수 있게 한다. 최근 정보 시각화에 관한 관심이 증가하면서 주로 선진국을 중심으로 여러 가지 시각화 기법에 대한 연구와 이를 적용한 검색 시스템들이 개발되고 있다. 따라서 본 고에서는 정보의 특성을 체계적이면서 시각적으로 표현하기 위해, 정보 시각화의 구성요소를 획일화하고 적합한 검색 기법을 제안하여 새로운 차원의 패러다임을 제시하고, 사용자가 보다 쉽게 정보를 항해하고 정보에 대한 이해도를 향상시키기 위한 검색 도구를 개발함으로써 검색 정보에 대한 사용자 이해도의 향상 및 효율적인 검색을 하기 위한 것이다.
최근 문서나 웹 페이지뿐만 아니라 관계형 데이타나 XML 데이타, RDF 데이타 같은 구조화된 데이타에 대해서도 검색을 지원하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 RDF 데이타에 대한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 RDF 데이타의 크기를 줄여 검색 성능을 높이고 검색 결과로 관련 있는 정보를 함께 반환해 주기 위해 RDF 데이타에서 관련 있는 노드와 에지를 묶어 새로운 RDF 그래프를 생성한다. 또한 검색 과정에서 검색의 결과를 정렬하기 위해 RDF 데이타 그래프의 노드와 예지에 키워드와의 연관도를 부여할 때, RDF 온톨로지 데이타의 특성을 활용함으로써 보다 사용자의 의도에 부합하는 검색 결과를 반환한다. 실제 RDF 데이타를 사용한 성능 비교 결과는 제안하는 기법이 RDF 데이타의 크기를 최대 2배까지 줄이고 기존 기법에 비해 검색 속도가 최대 5배 빠르다는 것을 보여준다.
3 차원 객체 검색 및 자세 추정 기법은 의료, 보안 등의 다양한 산업 영역에서 매우 중요한 이슈 중 하나로써 연구되고 있다. 정확한 객체 검색 및 자세 추정을 위해서는 객체의 가능한 모든 영상 정보를 사용하여야 하기 때문에 많은 연산시간이 걸리게 되고, 특히 객체의 정확한 자세를 추정하기 위해서는 높은 CPU 의 성능과 큰 메모리 공간을 필요로 한다. 이러한 제약으로 인해, 3 차원 객체 검색 및 자세 추정은 상대적으로 하드웨어의 성능이 낮은 모바일 장치에서 실행되기 어려웠다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 장치에서도 효과적으로 객체 검색 및 자세 추정이 가능하도록 하기 위한 클라이언트-서버 환경에서의 객체의 외형 기반 인덱스 구축 및 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법의 주요 특징은 i) 모바일 장치의 하드웨어 환경을 고려하여 비교적 적은 수의 객체의 영상을 바탕으로 한 객체 검색 및 후보 자세 예측과 ii) 모바일 장치에서의 검색 결과와 많은 수의 객체 영상을 기반으로 한 서버에서의 정확한 자세 추정이다. 실험 결과에서는 제안된 기법들을 통해, 빠른 시간 내에 정확한 객체 검색 및 자세 추정이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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