CAD databases are the core element to the management of product information. A key to the successful use of the databases is a rational method of query to and retrieval from the databases. Although it is parts geometry that users eager to retrieve from the CAD databases, no system yet supports geometry-based query. This paper aims at developing a new method of assessing geometric similarity which can serve as the basis of geometric query for CAD database. The proposed method uses ASVP (Alternating Sums of Volumes with Partitioning) decomposition that is a volumetric representation of a part obtained from its boundary representation. A measure of geometric similarity between two solid models is defined on their ASVP tree representations. The measure can take into account overall shapes of parte, shapes of features and their locations. Several properties that a similarity measure needs to satisfy are discussed. The geometric query developed in this paper can be used in a wide range of applications using CAD databases, which include similarity-based design retrieval, variant process planning, and components selection from part library. An experiment has been carried out to demonstrate the effectiveness of the method, and the results are presented.
의미기반 이미지 검색에서의 의미적 내용 인식은 주석 위주의 텍스트 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사하여 쉽게 구현할 수 있으나, 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석 처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 검색할 수 없는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 Ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이, 정보량, 링크 타입, 밀도 등을 고려한 단어간 의미 유사도를 측정하여 패턴 매칭의 문제점을 해결하고자 한다. 또한, 이미지의 컬러 분포 유사도를 측정하여 저차원 특징과 결합한 의미적 이미지 검색이 가능하도록 설계하였다. 제안된 검색 방안에 대해 'Microsoft Design Gallery Live'의 주석을 포함한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존 의미기반 검색 시스템보다 향상된 결과를 확인하였다.
전자 상거래의 발달과 함께 B2B Market Place의 등장과 통합으로 전자 상거래의 중심 단위인 전자 카탈로그의 양도 급증하고 있다. 이러한 전자 카탈로그의 정보의 질적, 양적 증가는 상품 정보 검색의 난이도를 높이고 있다. 특히, 대량 거래를 하는 상품 전문가의 의사 결정을 위해 단일 분류 체계가 아닌 다양한 분류체계 내에서의 상품 정보 검색을 지원하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 하지만 기존의 검색 시스템은 일반 문서 검색 시스템이 대다수이며, 이러한 전자 카탈로그의 특성을 반영하지 못하고 있어 이를 지원하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 전자 카탈로그가 지니고 있는 속성적, 어휘적인 특성을 반영하고 의미적 연결관계에 기반한 검색을 통하여 해당 요구 사항을 충족시킬 수 있는 시스템의 토대를 마련하고자 하였다. 이를 위해, 전자 카탈로그의 특징을 반영한 전자 카탈로그 기본 모델을 제시하고, 검색을 결과 제시를 위한 유사도 평가 요소를 도출하였으며, 정확성 향상을 위해 이를 어휘적 특성을 고려한 데이타 확장 모델 및 어휘 기반 유사도 평가 요소로 확장하였다. 그리고 제시한 모델을 통해 의미적 연결 관계에 기반한 전자 카탈로그 유사도 평가 함수를 제시하고 이를 전자 카탈로그 정보 검색시스템으로 구현하고 검증하였다.
In content based image retrieval (CBIR) system, the images are represented based upon its feature such as color, texture, shape, and spatial relationship etc. In this paper, we propose a MRI Image Retrieval using wavelet transform with mahalanobis distance measurement. Wavelet transformation can also be easily extended to 2-D (image) or 3-D (volume) data by successively applying 1-D transformation on different dimensions. The proposed algorithm has tested using wavelet transform and performance analysis have done with HH and $H^*$ elimination methods. The retrieval image is the relevance between a query image and any database image, the relevance similarity is ranked according to the closest similar measures computed by the mahalanobis distance measurement. An adaptive similarity synthesis approach based on a linear combination of individual feature level similarities are analyzed and presented in this paper. The feature weights are calculated by considering both the precision and recall rate of the top retrieved relevant images as predicted by our enhanced technique. Hence, to produce effective results the weights are dynamically updated for robust searching process. The experimental results show that the proposed algorithm is easily identifies target object and reduces the influence of background in the image and thus improves the performance of MRI image retrieval.
본 연구는 병원고객관리를 위한 의료용 CRM 시스템의 설계를 목적으로 한다. 본 CRM 시스템은 병원에서 제공하는 정보 및 세미나를 필요로 하는 환자들의 우선순위 검색과 이를 통해 검색 결과 내의 인원별, 지역별 등의 연관 검색이 가능하도록 하였다. 고객은 병원에서 발송한 메시지를 받고, 세미나에 참여의사를 밝히는 메시지를 병원에서 실시간으로 출력하고 이를 관리한다. 이를 통해 병원에서는 고객이 참가할 세미나의 참여도를 파악하고, 세미나에 적극적으로 참여하는 환자들을 별도로 관리하여 향후 세미나 개최 시 우선적으로 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다.
최근 고차원 색인 구조들이 멀티미디어 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 같은 데이터베이스 응용에서 유사성 검색을 위해 요구된다. 본 논문에서는 고차원 특징벡터에 대한 효율적인 저장과 검색을 지원하는 셀-기반 시그니쳐 트리(CS-트리)를 제안한다. 제안하는 CS-트리는 고차원 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하여 하나의 특징 벡터를 그에 해당되는 셀의 시그니쳐로 표현한다. 특징 벡터 대신 셀의 시그니쳐를 사용함으로써 트리의 깊이를 줄이고, 그 결과 효율적인 검색 성능을 달성한다. 또한 셀에 기반하여 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 삽입시간, k-최근접 질의에 대한 검색 시간 그리고 부가저장 공간 측면에서 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과 CS-트리가 검색 성능에서 우수함을 보인다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권1호
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pp.29-38
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2019
Information retrieval is the challenge of the Web 2.0 world. The experiment of knowledge organisation in the context of abundant information available from various sources proves a major hurdle in obtaining information retrieval with greater precision and recall. The fast-changing landscape of information organisation through social networking sites at a personal level creates a world of opportunities for data scientists and also library professionals to assimilate the social data with expert created data. Thus, folksonomies or social tags play a vital role in information organisation and retrieval. The comparison of these user-created tags with expert-created index terms, author keywords and title words, will throw light on the differentiation between these sets of data. Such comparative studies show revelation of a new set of terms to enhance subject access and reflect the extent of similarity between user-generated tags and other set of terms. The CiteULike tags extracted from 5,150 scholarly journal articles in marine science were compared with corresponding Aquatic Science and Fisheries Abstracts descriptors, author keywords, and title terms. The Jaccard similarity coefficient method was employed to compare the social tags with the above mentioned wordsets, and results proved the presence of user-generated keywords in Aquatic Science and Fisheries Abstracts descriptors, author keywords, and title words. While using information retrieval techniques like stemmer and lemmatization, the results were found to enhance keywords to subject access.
MPEG-7 Visual Standard specifies a set of descriptors that can be used to measure similarity in images or video. Among them, the Edge Histogram Descriptor describes edge distribution with a histogram based on local edge distribution in an image. Since the Edge Histogram Descriptor recommended for the MPEG-7 standard represents only local edge distribution in the image, the matching performance for image retrieval may not be satisfactory. This paper proposes the use of global and semi-local edge histograms generated directly from the local histogram bins to increase the matching performance. Then, the global, semi-global, and local histograms of images are combined to measure the image similarity and are compared with the MPEG-7 descriptor of the local-only histogram. Since we exploit the absolute location of the edge in the image as well as its global composition, the proposed matching method can retrieve semantically similar images. Experiments on MPEG-7 test images show that the proposed method yields better retrieval performance by an amount of 0.04 in ANMRR, which shows a significant difference in visual inspection.
The paper presents an algorithm which uses code vectors to represent comer geometry information for searching the similar images from a database. The comers have been extracted by finding the intersections of the detected lines found using Hough transform. Taking the comer as the center coordinate, the angles of the intersecting lines are determined and are represented using code vectors. A code book has been used to code each comer geometry information and indexes to the code book are generated. For similarity measurement, the histogram of the code book indexes is used. This result in a significant small size feature matrix compared to the algorithms using color features. Experimental results show that use of code vectors is computationally efficient in similarity measurement and the comers being noise invariant produce good results in noisy environments.
대용량 비디오 데이터베이스들을 효율적으로 관리하기 위해 많은 비디오 색인 및 검색 알고리즘들이 제안되고 있다. 비디오 콘텐츠 관리 시스템에서 비디오 유사도 측정방법은 가장 중요한 기술적 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 비디오 유사도를 효율적으로 측정하기 위해 휘도특성 모델을 제안한다. 비디오 색인에 관한 대부분의 알고리즘들이 공통적으로 히스토그램, 윤곽선, 움직임 특성을 사용한 반면 본 논문에서 제안한 알고리즘은 휘도투시를 사용한 효율적인 유사도 측정법을 적용하였다. 비디오 시퀀스의 효율적인 색인과 계산량 감소를 위해 누적된 유사도에 의해 추출된 키프레임 들을 이용한 비디오 유사도를 계산하고 수정된 하우스도르프 거리를 사용하여 키프레임 묶음들을 비교하였다. 실험결과 제안한 휘도투시 모델이 적은 계산량으로 기존의 히스토그램 비교법을 사용한 알고리즘에 비해 현저히 향상된 정확도 및 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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