Computer aided process planning(CAPP) is a key for implementing CIM. It is bridge between CAD and CAM and translates the design information into manufacturing instructions. Generally, manufacturing is an area where intelligent systems will not be able to rely on methods requiring formalized knowledge. Manufacturing lacks a body of knowledge that is specific, formalized, and rigorous, and which can be coded as rules or procedures. Thus expertise in manufacturing is developed over a period of many years. Case-based reasoning(CBR) offers a new approach for developing intelligent system. In the case-based approach the problem solving experience of the experts is encoded in the form of cases. CBR's retrieval process can be divided to two step. The first step is matching step, and the second step is selection step. For selecting base case, new preference heuristics were introduced using similarity concept. Similarity concept has three has three dimensions, i.e. entity similarity, structural similarity, and goal similarity. In this paper, bolt's process planning was selected an application domain. Following the test result, the new preference heuristics were approved as a useful procedure in CAPP.
In this paper, we implement a content based image retrieval system for image searching by visual features from the image databases on WWW (world wide web). The image retrieval system finds the images that contain the most similar color regions after the system automatically extracts color features from the input image. We can select one of two query methods which use a full image of $4{\times}4$ 16 sketched color region. The image similarity is calculated on the histogram intersection distance and the histogram Euclidean distance. As the experimental results show that the two different query types provide the precision/recall 0.84/0.92 and 0.85/0.93 respectively, this retrieval system has been able to obtain high performance and validity.
Kim, Hyun-Sool;Shin, Dae-Kyu;Kim, Taek-Soo;Chung, Tae-Yun;Park, Sang-Hui
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제12D권1호
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pp.1-6
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2002
In this study, we propose the new color-based image retrieval technique using the representative colors of images and their ratios to a total image size obtained through color segmentation in HSV color space. Color information of an image is described by reconstructing the color histogram of an image through Gaussian modelling to its representative colors and ratios. And the similarity between two images is measured by histogram intersection. The proposed method is compared with the existing methods by performing retrieval experiments for various 1280 trademark image database.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.121-140
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2006
UDDI (Universal Discovery Description and Integration) Registry is used for Web Services registration and search. UDDI offers the search result to the keyword-based query. UDDI supports WSDL registration but it does not supports WSDL search. So it is required that contents based search and ranking using name and description in UDDI registration information and WSDL. This paper proposes a retrieval engine considering contents of services registered in the UDDI and WSDL. It uses Vector Space Model for similarity comparison between contents of those. UDDI registry information hierarchy and WSDL hierarchy are considered during searching process. This engine suppports two discovery methods. One is Keyword-based search and the other is template-based search supporting ranking for user's query. Template-based search offers how service interfaces correspond to the query for WSDL documents. Proposed retrieval engine can offer search result more accurately than one which UDDI offers and it can retrieve WSDL which is registered in UDDI in detail.
본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자인 Dominant Color와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비교 연산 식은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에 기술자의 각 속성들을 하나의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape 기술자는 두 단계 형태의 알고리즘을 사용하는데, 첫 번째 단계에서는 글로벌 변수인 Eccentricity와 Circularity를 사용한 대략적인 비교를 통해서 비슷하지 않은 이미지 오브젝트를 배제시키고 두 번째 단계에서 남겨진 오브젝트들과 질의 오브젝트들간의 Peak 변수를 사용한 비교 연산을 통해 인덱싱을 수행한다. 또한 본 논문은 효율적인 멀티미디어 데이타 검색을 위해서 두 가지의 MPEG-7 시각 정보 기술자 결합 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 결합 알고리즘은 가중치를 확률로 변환해서 반영하는 것이고 두 번째는 가중치를 각 비교 연산 결과값의 중요도로 간주하는 방법이다. 실험을 통해서 결과를 분석해 보면 근사화를 통한 인덱스 생성으로 100%의 정확도를 유지 할 수는 없지만 논문에서 제안된 각 기술자의 인덱싱 알고리즘과 기술자들의 결합 알고리즘은 기본 검색 알고리즘과 비교했을 때 매우 빠른 속도 향상을 보여주었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 MPEG-7을 사용하는 검색 시스템의 데이타베이스 구축에 효율적으로 사용될 수 있다.
음악은 다양한 하위 레벨 음악 특징을 통하여 인간의 감정을 유발시키거나 음악적 무드를 만들어낸다. 보통 음악은 하나 이상의 무드로 구성되며 이것은 음악간 유사도를 결정하는 데 주요한 단서로 사용된다. 본 논문에서는 음악의 무드 변화 패턴을 기반으로 하는 새로운 음악 검색 기법을 제안한다. 이를 위해서, 우선 모든 음악에 대해 유사한 하위 레벨 특징을 가지는 세그먼트로 나누고, K-means 군집화 알고리즘을 적용하여 유사한 특징을 가지는 클러스터로 그룹화한다. 각 클러스터에 대해 유일한 무드 심볼을 정의하고 나면, 각 음악의 무드 변화 패턴은 일련의 무드 심볼 시퀀스로 표현이 가능하다. 마지막으로 음악간 유사도를 측정하기 위해서 longest common subsequence (LCS)알고리즘을 적용한다. 제안된 검색 기법의 성능을 측정하기 위해 다양한 실험과 사용자 만족도 조사를 수행하고 결과를 분석한다.
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.
본 논문은 의료영상 CT 기반의 지식데이터 검색 관리시스템 구축에 대한 내용을 기술한다. 개발된 시스템은 정밀한 지능형 검색기술을 활용하여 의료영상을 판독하고 환자의 병명을 진단함으로써 병원 업무 효율성을 높이데 목적이 있다. 본 연구에서는 PACS의 의료 영상 DICOM 파일을 읽어서 영상을 처리하고, 특징 값들을 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 진료에 필요한 새로운 의료영상을 읽어서 데이터베이스에 저장된 다른 CT의 특징 값과 비교하여 유사성을 검색하는 시스템을 구현하였다. 연구학술용으로 제공된 100장의 CT DICOM을 JPEG 파일 형태로 변환한 후, SIFT, CS-LBP, K-Mean Clustering 알고리즘을 이용하여 Code Book Library를 구축하였다. 데이터베이스 최적화를 통하여 새로운 CT 이미지에 대한 기존 데이터와의 유사성을 검색 하여 그 결과를 확인함으로써 환자의 진료 및 진단에 활용할 수 있도록 하였다.
특징정보를 기반으로 한 유사화상 검색은 화상 데이터베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 화상 데이터의 특징정보를 각 화상을 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기조직화 맵기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기조직화 맵은 학습을 통하여 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑함으로서 위상 특징맵을 생성한다. 위상 특징맵은 입력 데이터의 특징공간의 상호간의 유사성을 가지고 있으며, 각 노드는 노드벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사화상이 분류된다. 이러한 자기조직화 맴에 의한 유사화상 분류결과에 대한 k-NN 탐색을 구현하기 위한여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제화상으로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사화상 검색에 유효한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 내용기반 영상검색 시스템에서 검출 정확성을 개선하기 위한 모양 기반 객체 표현 기법인 골격 나무 구조와 골격 나무 구조에 기반한 검색 기법을 제시한다. 모양의 표현을 위한 새로운 골격 나무 표현 기법은 객체의 모양을 계층적인 나무 구조로 표현한다. 나무 구조에서의 상위 레벨의 노드들은 객체 모양의 대략적인 몸체를 표현하고 하위 레벨의 노드들은 객체 모양의 세밀한 부분을 표현한다. 대부분의 영상 잡음 영향은 하위 레벨의 노드들에 국한되므로 외곽선 잡음의 영향은 하위 레벨에 대한 가중치를 조절하여 감소시킬 수 있다. 두 골격 나무의 유사성은 두 나무의 골격 노드들을 매칭하여 계산된다. 두 골격 노드들의 집합이 표현하는 영역의 유사성 계산을 위해서 Zernike 모멘트 불변량과 Fourier 기술자 불변량의 조합이 사용된다. 검출의 정확도를 다른 유사성 측도와 비교하고 그 결과를 제시하였다. 실험 결과 제안된 검색 기법의 검출 정확도가 증가하였음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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