컴퓨터 하드웨어 및 멀티미디어 정보 처리 기술의 발달로 인하여 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 멀티미디어 정보 검색 시스템은 텍스트와 이미지 위주로 발전하였으나 비디오와 오디오 정보, 특히 음악 정보를 위한 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구가 점차 증대되고 있다. 최근의 음악 정보 검색 시스템에서는 해당 음악 정보의 작곡가, 곡명 등과 같은 메타 정보만을 이용한 메타 정보 기반의 검색뿐만 아니라 음악의 내용을 기반으로 하는 내용 기반 검색까지도 가능하다. 음악의 내용 기반 검색에서는 메타 정보 기반 검색에서 흔히 볼 수 있는 문자열에 대한 패턴 매칭보다는 멀티미디어 데이타간의 유사도를 기반으로 검색한다. 본 논문에서는 음악을 일정한 선율에 따른 음들의 배합으로 정의하고, 선율을 구성하는 음의 높이와 음의 길이 정보를 복합적으로 이용하여 두 음악 정보간의 유사도를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 유사도 계산 알고리즘의 검증을 위해 동요를 대상으로 실험을 하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 유사도 계산 알고리즘이 기존에 제안된 내용기반 음악 정보 검색 시스템과 비교하여 음악의 선율 정보를 기준으로 음악들간의 유사도를 보다 정확하게 효과적으로 계산하였다.
내용기반 이미지검색 시스템에서는 색인과정으로 색상, 형태 및 질감 등의 특징정보를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 전체 검색 시스템 내에서 탐색이라 함은 특징정보 데이터베이스를 이용하여 질의이미지와 유사한 특징정보를 갖는 이미지를 찾아나가는 부분 과정으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 내용기반 이미지검색 시스템에서의 새로운 2단계 탐색방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자가 질의를 입력한 후 결과를 얻을 때까지의 반응시간 중 가장 큰 비중을 차지하는 유사도 비교시간인 탐색시간을 최소화하기 위해 Cauchy-Schwartz 부등식의 특성을 이용하여 미리 특징벡터의 차원을 축약하여 저장하고, 이를 사용하여 검색범위를 최소화함으로써 검색속도를 향상시킬 수 있다. 실험결과를 통해 차원축약 기법을 이용하는 2단계 검색방법으로 기존 상세검색 방법과 비교하여, 동일한 검색 적합성을 보장하면서 대용량의 이미지 데이터베이스에서 월등한 탐색속도 향상을 확인하였으며, 특징벡터가 더욱 고차원화 되고 이미지의 수가 더욱 늘어날수록 효과적이었다.
This paper suggests the condensed two-stage retrieval method for fast image retrieval in the content-based image retrieval system, and proves the validity of the performance. The condensed two-stage retrieval method reduces the overall response time remarkably while it maintains relevance with the conventional exhaustive search method. It is explained by properties of the Cauchy-Schwartz inequality. In experimental result, it turns out that there is an optimal value of condensation ratio which minimizes the overall response time. We analyze the optimal condensation ratio by modeling a similarity computation time mathematically.
협력적 필터링은 피어슨 상관 계수에 의해 유사도를 구하고, 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 및 확장성의 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 아이템 기반 협력적 필터링이 실용화되었으나 아이템의 속성을 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 추천 시스템의 문제점을 보완하기 위하여 분류 속성과 Naive Bayesian을 이용한 사용자와 아이템 기반의 협력적 필터링을 제안하였다. 제안한 방법에서는 희박성 문제를 해결하기 위하여 명시적 데이터에 기반한 아이템 유사도와 묵시적 데이터에 기반한 사용자 유사도를 복합적으로 참조한다. 참조 결과에 대해 Naive Bayesian을 적용한다. 또한 속성을 반영하기 위해 아이템 분류속성간의 유사관계 순위를 아이템 유사도 계산에 반영함으로써 정확성을 높일 수 있었다.
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.
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.
본 논문에서는 작성중인 기술문서에 대해 기존 문서 데이터베이스내의 원본문서들과 유사도를 비교하여 일정기준 이상의 유사성을 갖는 문장을 포함하는 원본문서들의 서지정보를 모아 참고문헌 목록을 자동으로 작성해 주며 대상 문서의 해당 문장에는 참고문헌 인용부호를 부착할 수 있도록 지원하는 시스템을 소개한다. 또한 이러한 제안 내용을 토대로 하여 웹기반 시범 서비스 모델을 설계하고 이를 온라인 서비스로 실현하기 위한 프로토타입 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 활용하여 기술문서 작성자에게 작성중인 기술문서에 대해 기 발표된 원본문서내의 유사 문장을 검색하고 이에 대한 참고문헌 인용부호를 부착할 수 있도록 지원함으로써 표절 문제를 선제적으로 예방하고 나아가 참고문헌 목록 생성 및 인용부호 자동부착 지원기능을 통해 논문 저술에 편리성을 확보할 수 있을 것이라 기대한다.
영상 정보의 이용도가 증가함에 따라 영상을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 색채 특징과 영상의 형태와 위치 정보의 효율적인 결합에 근거한 내용기반 영상 검색 엔진을 제안한다. 색채 특징으로는 색채의 공간적인 상관관계를 잘 나타내는 HSI 색채 히스토그램을 선택하였고, 형태와 위치 특징들은 HSI의 휘도 성분에서 불변 모멘트를 이용하여 추출하였다. 효율적인 유사도 측정을 위해 추출된 특징(색채 히스토그램, Hu 모멘트)을 결합하여 정확도를 측정하였다. http://www.freefoto.com에서 제공하는 DB를 사용하여 실험한 결과, 제안된 검색엔진은 93%의 정확도를 가지며 성공적으로 영상 검색에 사용될 수 있음을 보였다.
영상 정보의 이용이 증가함에 따라 영상을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 영상 분할 알고리즘, 색상 특성, 질감, 그리고 영상의 형태와 위치 정보의 효율적인 결합에 근거한 영역기반 내용 검색 알고리즘을 제안한다. 색상 특징으로는 색상의 공간적인 상관관계를 잘 나타내는 HSI 색상 히스토그램을 선택하였고, 영상의 분할과 질감특성은 각각 Active control와 CWT(Complex wavelet transform)를 사용하였다. 그리고 형태와 위치 특징들은 HSI의 휘도 성분에서 불변 모멘트를 이용하여 추출하였다. 효율적인 유사도 측정을 위해 추출된 특징(색상 히스토그램, Hu 불변 모멘트, CWT)을 결합하여 정확도와 재현율을 측정하였다. www. freefoto.com에서 제공하는 DB를 사용하여 실험한 결과, 제안된 검색엔진은 94.8%의 정확도와 82.7%의 재현율을 가지며 성공적으로 영상 검색 시스템에 응용할 수 있다.
본 논문에서는 칼라 특징과 다해상도 질감 특징의 효율적인 결합에 근거한 내용기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로는 칼라의 공간적인 상관관계를 잘 나타내는 HSV 칼라 오토코렐로그램(color autocorrelogram)을 선택하였고, 질감 특징으로는 국부 밝기 변화와 국부 질감의 부드러움 정도를 잘 측정하는 BDIP와 BVLC를 선택하였다. 이 질감 특징들은 칼라 영상의 휘도(luminance) 성분에서 웨이브렛(wavelet) 분해되어 다해상도로 추출되었다. 그리고 이들 칼라와 질감 특징들은 효율적인 유사도 측정을 위해 각각 이들의 차원들과 표준편차 벡터들에 의해 정규화된 후 결합되었다. 실험을 위한 영상으로는 Corel DB와 VisTex DB, 그리고 이들로부터 파생되어 다양한 해상도의 영상으로 구성된 Corel_MR DB와 VisTex_MR DB를 사용하였다. 실 험 결과, 제안한 방법은 Precision vs. Recall 평가에서 기존의 BDIPBVLC 방법과 칼라 오토코렐로그램 방법보다 각각 평균 $8\%$와 평균 $11\%$ 향상된 성능을 나타내었으며 웨이브렛. 모멘트, CSD, 히스토그램을 이용한 방법들보다 $10\%$ 이상의 높은 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법이 다른 방법들 보다 다해상도로 구성된 영상 DB에서 높은 검색 성능 차이를나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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