이동 객체 정보로 이루어진 디스크립터 및 시간적 히스토그램 기반 움직임 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 검출, 추적 및 분석을 위하여 배경으로부터 이동객체를 분리하는 배경학습을 수행한다. 무게중심의 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별로 추적한다. 시간적 히스토그램은 객체의 무게중심의 위치와 시간 정보를 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로서 시간적 히스토그램으로부터 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동정보를 파악한다. 검출된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 위치 등 행동정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 저장된 정보들을 바탕으로 디스크립터를 작성하고 비디오 검색 알고리즘을 설계한다. 다양한 객체 이동 비디오에 대한 검색 실험을 통해 기존 방법보다 높은 검색 정확도를 보임을 확인하였다.
In this paper, we introduce two retrieval methods for photos with speech documents. We compare the pattern of speech query with those of speech documents recorded in digital cameras, and measure the similarities, and retrieve photos corresponding to the speech documents which have high similarity scores. As the first approach, a phoneme recognition scheme is used as the pre-processor for the pattern matching, and in the second one, the vector quantization (VQ) and the dynamic time warping (DTW) are applied to match the speech query with the documents in signal domain itself. Experimental results show that the performance of the first approach is highly dependent on that of phoneme recognition while the processing time is short. The second method provides a great improvement of performance. While the processing time is longer than that of the first method due to DTW, but we can reduce it by taking approximated methods.
The information available on the Internet has become widely used, primarily due to the ability of Web based E-Commerce and M-Commerce Retrieval Engines to find useful information for users. However, present day Commerce Retrieval Engines are far from perfect because they return results based on simple user keyword matches without any regard for the concepts in which the user is interested. In this thesis, we design and evaluate a Recommender system for web context aware based information retrieval using user profiles. Also, we designed personalization framework in ubiquitous environment based both e-commerce and m-commerce and presented the interaction of user profile including User XQuery pattern in semantic web.
Bu, Hee-Hyung;Kim, Nam-Chul;Yun, Byoung-Ju;Kim, Sung-Ho
Journal of Information Processing Systems
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제16권4호
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pp.991-1000
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2020
We propose a content-based image retrieval system that uses a combination of completed local binary pattern (CLBP) and color autocorrelogram. CLBP features are extracted on a multi-resolution multi-direction filtered domain of value component. Color autocorrelogram features are extracted in two dimensions of hue and saturation components. Experiment results revealed that the proposed method yields a lot of improvement when compared with the methods that use partial features employed in the proposed method. It is also superior to the conventional CLBP, the color autocorrelogram using R, G, and B components, and the multichannel decoded local binary pattern which is one of the latest methods.
Due to the complexity and stochastic nature of automated warehousing system, items are usually queued up at I/O point. We introduce a storage/retrieval policy : dual-command. We present quick approximations to queueing phenomena under these policies. It is assumed that the storage and retrieval arrival pattern follow the same poisson process. We also assumed that storage queue and retrieval queue being operated separately. The approximation attempts are performed under the proposed storage/retrieval policies after we derive S/R machine travel time distributions.
비디오 스트림은 다차원 공간에서 데이터 포인트의 시퀀스로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 시퀀스 내의 데이터 포인트들의 값들의 근사치에 대한 정보와 시퀀스 내의 포인트들의 방향성에 대한 정보를 내포하고 있는 트랜드 벡터(trend vector)에 대한 소개와 이 벡터를 이용하여 데이터 시퀀스를 위한 유사 패턴 검색 기법을 제안한다. 시퀀스는 복수 개의 세그먼트로 분할되며 각 세그먼트는 트랜드 벡터로 표현된다. 질의처리는 시퀀스 내의 각각의 포인트들에 대하여 수행되는 대신, 트랜드 벡터들에 대하여 처리된다. 제안한 기법은 이 벡터를 사용하여 질의와 무관한 데이터 시퀀스들을 데이터베이스로부터 여과하고 질의 시퀀스와 유사한 시퀀스들을 검색하도록 설계되었다. 제안한 기법을 검증하기 위하여 비디오 스트림과 가상으로 생성된 데이터에 관하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법의 정밀도(precision)는 기존의 방법에 비하여 2.1배까지 향상되었으며 처리시간은 45%까지 감소되었음을 보여주고 있다.
의약품 정보검색 서비스를 사용할 때 대표적인 검색방법은 ATC(Anatomic Therapeutic Chemical Classification) 코드를 사용하는 것이다. 기존의 ATC코드 기반 의약정보 검색은 주요 성분이 한가지인 단일제 검색에는 매우 유용하다. 하지만 복합제의 경우에는 검색 오류가 종종 발생하고 있다. 이 문제의 원인은 ATC코드 기반 검색은 단일제 ATC 코드를 패턴매칭하여 진행 된다는 것이다. 본 연구는 ATC코드기반 검색 시 주성분을 기준으로 복합제를 검색하는 요구사항 시나리오를 분석하여 ATC코드기반 매핑 스키마를 설계하였다. ATC코드기반 매핑 스키마는 복합제의 ATC코드와 복합제에 포함된 모든 단일제의 ATC코드를 저장한 스키마를 의미한다. 이 스키마를 사용한 ATC코드기반 검색은 단일제의 주성분으로 복합제를 검색하므로 기존 방법보다 높은 정확도를 가진다. ATC코드기반 매핑 스키마는 의사의 환자 처방 효율을 높일 수 있고 의약품 안전 사용 서비스의 정확도를 올릴 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제10권3호
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pp.51-68
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2020
The library provides its services to satisfy the user's approach. Naturally, the development of library services may determine by considering the satisfaction of users. It traces users' perceptions regarding subject access highlighting problems in the retrieval of Bengali documents by subject. This study has designed to assess users' attitudes towards the retrievals of Bengali documents in OPAC through subject headings. For a collection of data, a representative sample has drawn from a large and heterogeneous population consisting of users in university libraries of West Bengal using a stratified sampling technique. Subsequently, under each of the universities, users' community was stratified into students, research scholars, and faculty members. Under each stratum, the sample selected on a random basis. The users met personally to collect relevant data, while they came to the library and went on to search OPAC. A structured schedule, prepared for the purpose, was presented before library users and consequently, interviews and interpretations recorded systematically. In this manner, several factors have identified concerning subject searching and retrieval performance for Bengali documents. This study explores the access using subject headings in multilingual information retrieval systems. Moreover, the suitability of subject headings for retrieval of Bengali resources has ascertained from the users' point of view. The findings demand standard principles and rules for the construction of Bengali subject headings to maintain uniformity and consistency.
Color, texture, and shape act as important information for images in human recognition. For content-based image retrieval, many studies have combined color, texture, and shape features to improve the retrieval performance. However, there have not been many powerful methods for combining all color, texture, and shape features. This study proposes a content-based image retrieval method that uses the combined local and global features of color, texture, and shape. The color features are extracted from the color autocorrelogram; the texture features are extracted from the magnitude of a complete local binary pattern and the Gabor local correlation revealing local image characteristics; and the shape features are extracted from singular value decomposition that reflects global image characteristics. In this work, an experiment is performed to compare the proposed method with those that use our partial features and some existing techniques. The results show an average precision that is 19.60% higher than those of existing methods and 9.09% higher than those of recent ones. In conclusion, our proposed method is superior over other methods in terms of retrieval performance.
본 논문에서는 LBP와 HSV 컬러 히스토그램을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 영상 검색 시스템에서는 텍스트가 아닌 사용자가 원하는 특정한 객체를 포함하는 영상을 질의로 입력하여 원하는 영상을 검색한다. 대부분의 연구에서는 색상, 질감, 모양 등과 같은 전역 특징 값을 이용하여 영상을 검색한다. 이러한 전역 특징 값들은 하늘이나 바닥과 같은 배경이 큰 부분을 차지하는 영상에서는 특징 값의 대부분이 배경에서 추출되어 영상 검색의 성능 저하를 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 컬러를 이용하여 영상의 배경을 고속으로 검출하고 배경의 영향을 줄여 관심 객체의 특징을 강조한다. 제안된 방법에서는 특징 값으로 HSV 컬러 히스토그램과 Local Binary Patterns을 사용한다. 또한, 색의 경계 부분의 패턴을 추출하기 위해 양자화 된 Hue 채널에서 Local Binary Patterns을 추출한다. 제안된 알고리즘의 성능 검증하기 위해, Corel 1000 database를 이용하여 실험한 결과 82% 이상의 높은 검색 정확도를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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