본 연구는 동영상과 수치지도를 결합하는 기법 및 공정의 개발을 그 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 동영상을 GIS에 도입하는 과정에서 필요한 동영상의 위치색인(georeferencing)기법을 개발하고 실험용 데이터베이스를 구축하여 평가를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 동영상의 georeferencing 기법은 DGPS를 이용한 위치측정, 이상점의 제거, 지도융합기법, time-tag을 이용한 동영상의 위치색인 등으로 구성되며, 정확한 위치가 알려져 있는 가로등을 기준점으로 위치정확도 평가를 행한 결과, 92.8%의 기준점이 전후 2프레임안에 포함되는 결과를 얻었다. 본 논문의 궁극적 의미는 기존의 2차원 수치지도의 한계를 넘어선 새로운 개념의 수치지도에 대한 가능성을 제시하였다는 것에 있다.
Case-based reasoning (CBR) method can make estimators understand the estimation process more clearly. Thus, CBR is widely used as a methodology for cost estimation. In CBR, the quality of case retrieval affects the relevance of retrieved cases and hence the overall quality of the reminding capability of CBR system. Thus, it is essential to retrieve relevant past cases for establishing a robust CBR system. Case retrieval needs the following tasks to obtain appropriate case(s); indexing, search, and matching (Aamodt and Plaza 1994). However, the previous CBR researches mostly deal with matching process that has limits such as accuracy and efficiency of case retrieval. In order to address this issue, this research presents a CBR cost model for building projects that has two-step retrieval process: decision tree and nearest neighbor methods. Specifically, the proposed cost model has indexing, search and matching modules. Features in the model are divided into shape-based and scale-based attributes. Based on these, decision tree is established for facilitating the search task and nearest neighbor method was utilized for matching task. In regard to applying nearest neighbor method, attribute weights are assigned using GA optimization and similarity is calculated using the principle of distance measuring. Thereafter, the proposed CBR cost model is developed using 174 cases and validated using 12 test cases.
본 연구에서는 시소러스 브라우저를 자동으로 구성하기 위한 방법에 대한 이론적인 연구와 함께 시소러스 브라우저 구성과정의 핵심인 자동색인과 용어 간 계층을 자동으로 형성하는 클러스터링 알고리즘에 대한 선행 연구결과를 제시하였다. 그리고 웹 문헌에서 전통적인 종이 형태 문헌의 서지사항에 해당하는 메타데이터를 분석하고 이를 처리하는 방안을 조사함에 의해 웹 문헌에서 색인어를 자동으로 추출할 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 또한 대부분의 웹 문헌에 메타데이터가 수록되어 있지 않음에 착안하여 기존의 웹 문헌에 메타데이터 자동 편집기를 이용하여 메타데이터를 수록하는 방안에 대한 연구결과를 제시하였다.
문서 검색 시스템에서 자동 색인은 필수적이다. 그러나 자동 색인만으로 최적합 문서들을 상위에 위치시키기 불가능하다. 뿐만 아니라 동음이의어를 갖는 부적합한 문서들이 상위에 위치되는 것을 막을 길이 없다. 본 논문에서는 이런 문제를 해소하고 검색 효과를 높이기 위해 2차 검색에 자동 키워드망을 이용하는 두 단계 검색시스템을 연구하였다. 1차 검색은 자동색인으로 만들어진 역색인 파일을 이용하며, 2차 검색은 단어 연관성을 기초로 만든 자동 키워드망을 이용한다. 2차 검색을 위한 문서 순위 재조정 식들을 여러 개 만들어 비교하였으며, 이 식들이 동음이의어 어의 중의성 해소에 얼마나 효과가 있는지 성능을 평가하였다.
오늘날 인터넷 상의 많은 데이타들은 XML의 여러 장점들로 인하여 XML을 이용하여 표현되고 있다. 이렇게 XML 데이타가 늘어가는 것에 비례하여 XML 문서상에서 유용한 정보를 검색하기 위하여 다양한 질의를 빠르고 효율적으로 지원할 수 있는 질의 처리 기법이 요구되고 있다. 그러나 현재까지는 XML 데이타를 위한 질의 최적화 연구는 정규 경로 표현을 다루는 방법론에 국한되어 있다. 본 논문은 새로운 족보 기반 인덱싱 기법을 개발하여 정규 경로 표현뿐 아니라, 단순 경로 표현과 다른 엘리먼트를 참조하고 있는 경로 표현과 같은 다양한 질의 처리를 해결하였다. 또한 이 인덱싱 기법을 객체-관계형 모델에 적용하여 여러 종류의 문서와 다양한 질의 종류에 대해 성능을 평가하였고, 다른 저장 기법과 비교하여 성능의 우수성을 입증하였다.
이 연구는 색인가가 주제 색인하는 과정에서 참조하는 여러 문서구성요소를 문서 범주화의 정보원으로 인식하여 이들이 문서 범주화 성능에 미치는 영향을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이는 기존의 문서 범주화 연구가 전문(full text)에 치중하는 것과는 달리 문서구성요소로서 정보원의 영향을 평가하여 문서 범주화에 효율적으로 사용될 수 있는지를 파악하고자 한다. 전형적인 과학기술분야의 저널 및 회의록 논문을 데이터 집합으로 하였을때 정보원은 본문정보 중심과 문서구성요소중심으로 나뉘어 질 수 있다. 본문정보중심은 본론자체와 서론과 결론으로 구성되며, 문서구성요소중심은 제목, 인용, 출처, 초록, 키워드로 파악된다. 실험결과를 살펴보면, 인용, 출처, 제목정보원은 본문정보원과 비교하여 유의한 차이를 보이지 않으며, 키워드정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보인다. 이러한 결과는 색인가가 참고하는 문서구성요소로서의 정보원이 문서 범주화에 본문을 대신하여 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량이 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동궤적에 대한 데이터도 초 대용량으로 증가하고 있다. 초 대용량 이동궤적 데이터 처리를 위해서는 클라우드 컴퓨팅 기술 및 맵리듀스와 같은 병행처리 플랫폼에 대한 연구가 필요하다. 최근 대용량 데이터의 병렬처리를 위해 맵리듀스 기반의 연구는 진행되고 있으나, 일괄처리 및 키-값 데이터 구조에 적합한 맵리듀스는 실시간 LBS에 적용에 적합하지 않다. 따라서 본 연구는 맵리듀스 특성을 면밀히 분석하고 실시간적 서비스에 적합하도록 모듈 단위로 효율적인 색인 기법 및 검색에 대한 시스템 설계를 제시한다.
In this paper, we describe the approaches of shopping agents and directory services for online comparison shopping on the web, and propose an information indexing and retrieval system, named InfoEye, with a new method for automatic extraction of product information. The developed method is based on the knowledge about presentation of the product information on the Web. The method from the knowledge about presentation of the product information is derived from both the point that online stores display their products to customers in easy-to-browse ways and heuristics made of analyses of product information look-and-feel of domestic online stores. In indexing process, the method is applied to product information extraction from Hypertext Markup Language (HTML) documents collected by a mirroring robot from online stores. We have made InfoEye to a readily usable stage and transferred the technology to Webnara commercial shopping engine. The proposed system is a cutting-edge solution to help customers as a shopping expert by providing information about the reasonable price of a product from dozens of online stores, saving customers shopping time, giving information about new products, and comparing quality factors of products in a same category.
소프트웨어 개발은 다양한 산출물(클래스 부품, 클래스 다이어그램, 폼, 객체, 디자인 패턴)을 생성한다. 단 논문은 이런 산출물의 효율적인 추출 및 분류를 위한 Index/XML 순서관계 시스템을 제안한다. 이 시스템에서 산출물 순서 관계 추출은 패턴 관계정보를 메타 모델링 할 수 있으며 데이터베이스 할 수 있어 재사용 및 저장이 용이하다. 이 Index/XML 순서관계 시스템은 산출물의 추출과 분류를 위한 여러 가지 산출물의 관계 정보를 쉽게 변형할 수 있다. 이 시스템은 디자인 패턴을 효율적으로 분류 추출할 수 있도록 설계한다. 기능적인 인덱싱, 표준 패턴을 위한 순서 기준 인덱싱은 인덱스 아이디로 그룹화 할 수 있으며 분류할 수 있어 효과적이다. 이 정보론 이용하여 산출물들을 효과적으로 분류 및 추출을 할 수 있다.
An important aspect of video indexing is the ability to segment video into meaningful segments, i.e., content-based video segmentation. Since the audio signal in the sound track is synchronized with image sequences in the video program, a speech signal in the sound track can be used to segment video into meaningful segments. In this paper, we propose a new approach to content-based video segmentation. This approach uses closed caption to construct a recognition network for speech recognition. Accurate time information for video segmentation is then obtained from the speech recognition process. For the video segmentation experiment for TV news programs, we made 56 video summaries successfully from 57 TV news stories. It demonstrates that the proposed scheme is very promising for content-based video segmentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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