• 제목/요약/키워드: data retrieval

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양기준 선호모형: 비 정형적 자료검색을 위한 의사결정 모형 (Double Anchors Preference Model (DAPM) : A Decision Model for Non-binary Data Retrieval)

  • 이춘열
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제2권1호
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    • pp.3-15
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    • 1992
  • This paper proposes a new referential model for data retrieval as an alternative to exact matching. While exact matching is an effective data retrieval model, it is based on fairly strict assumptions and limits our capabilities in data retrieval. This study redefines data retrieval to include non-binary data retrieval in addition to binary data retrieval, proposes Double Anchor Preference Model (DAPM), and analyzes its logical charateristics. DAPM supports non-binary data retrieval. Further, it produces the same result as exact matching for the conventional binary data retrieval. These findings show that, at the logical level, the proposed DAPM retains all the desirable features for data retrieval.

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주석정보와 특징정보를 애용한 비디오데이터 검색 시스템 (Video Data Retrieval System using Annotation and Feture Information)

  • 이근왕
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1129-1133
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    • 2006
  • 본 논문에서는 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 의미기반 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주석기반 검색과 특징기반 검색을 통합한 에이전트를 이용하여 비디오 데이터의 내용 정보 추출 및 검색 과정을 자동으로 처리한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능 평가에서 비디오 데이터의 장면 검색에 대하여 기존 시스템 보다 재현율과 정확률의 증가를 보였다.

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내용기반 영상정보 검색기술에 관한 이론적 고찰 (A Study on Content-based Image Information Retrieval Technique)

  • 노진구
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.229-258
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    • 2000
  • The growth of digital image an video archives is increasing the need for tools that efficiently search through large amount of visual dta. Retrieval of visual data is important issue in multimedia database. We are using contented-based visual data retrieval method for efficient retrieval of visual data. In this paper, we introduced fundamental techniques using characteristic values of image data and indexing techniques required for content-based visual retrieval. In addition we introduced content-based visual retrieval system for use of digital library.

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An Efficient Information Retrieval System for Unstructured Data Using Inverted Index

  • Abdullah Iftikhar;Muhammad Irfan Khan;Kulsoom Iftikhar
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제24권7호
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    • pp.31-44
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    • 2024
  • The inverted index is combination of the keywords and posting lists associated for indexing of document. In modern age excessive use of technology has increased data volume at a very high rate. Big data is great concern of researchers. An efficient Document indexing in big data has become a major challenge for researchers. All organizations and web engines have limited number of resources such as space and storage which is very crucial in term of data management of information retrieval system. Information retrieval system need to very efficient. Inverted indexing technique is introduced in this research to minimize the delay in retrieval of data in information retrieval system. Inverted index is illustrated and then its issues are discussed and resolve by implementing the scalable inverted index. Then existing algorithm of inverted compared with the naïve inverted index. The Interval list of inverted indexes stores on primary storage except of auxiliary memory. In this research an efficient architecture of information retrieval system is proposed particularly for unstructured data which don't have a predefined structure format and data volume.

의미기반 비디오 검색을 위한 인덱싱 에이전트의 설계 (Design of Indexing Agent for Semantic-based Video Retrieval)

  • 이종희;오해석
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권6호
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    • pp.687-694
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    • 2003
  • 최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이터에 대한 다양한 검색은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

모바일 단말기에서 사용자의 의미기반 검색을 위한 인터페이스 설계 (The Design Interface for Retrieval Meaning Base of User Mobile Unit)

  • 조현섭;오훈
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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    • pp.1665-1667
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    • 2007
  • Recently, retrieval of various video data has become an important issue as more and more multimedia content services are being provided. To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safetyrelated educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.

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개선된 신경망 알고리즘을 이용한 영상 클러스터링 (Image Clustering using Improved Neural Network Algorithm)

  • 박상성;이만희;유헌우;문호석;장동식
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제10권7호
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    • pp.597-603
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    • 2004
  • In retrieving large database of image data, the clustering is essential for fast retrieval. However, it is difficult to cluster a number of image data adequately. Moreover, current retrieval methods using similarities are uncertain of retrieval accuracy and take much retrieving time. In this paper, a suggested image retrieval system combines Fuzzy ART neural network algorithm to reinforce defects and to support them efficiently. This image retrieval system takes color and texture as specific feature required in retrieval system and normalizes each of them. We adapt Fuzzy ART algorithm as neural network which receive normalized input-vector and propose improved Fuzzy ART algorithm. The result of implementation with 200 image data shows approximately retrieval ratio of 83%.

FCM을 이용한 지식기반 데이터 베이스 검색 시스템의 구축 (Building of Database Retrieval System based on Knowledge using FCM)

  • 서기열;박계각;천대일;양원재
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.205-208
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    • 2000
  • Conventional database retrieval system have problems of being able to select data out of database only if the data exactly equal to retrieval conditions offered by users. If there are no data in database which exactly equal to users retrieval conditionals, the system can not provide adequate data. To solve these problems, cluster increase of FCM and re-initialization of algorithm were suggested in this study. And by interlocking knowledge-based database, built with FCM, to image database, new retrieval system was built to provide the data which are most appropriate for the requirement of users. We applied this new retrieval system to gift selection database system in pamphlet of mail order, and confirmed its effectiveness.

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Wireless Network Health Information Retrieval Method Based on Data Mining Algorithm

  • Xiaoguang Guo
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제19권2호
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    • pp.211-218
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    • 2023
  • In order to improve the low accuracy of traditional wireless network health information retrieval methods, a wireless network health information retrieval method is designed based on data mining algorithm. The invalid health information stored in wireless network is filtered by data mapping, and the health information is clustered by data mining algorithm. On this basis, the high-frequency words of health information are classified to realize wireless network health information retrieval. The experimental results show that exactitude of design way is significantly higher than that of the traditional method, which can solve the problem of low accuracy of the traditional wireless network health information retrieval method.

퍼지 ART 신경망을 이용한 내용기반 영상검색 (Contents-based Image Retrieval using Fuzzy ART Neural Network)

  • 박상성;이만희;장동식;김재연
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.12-17
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    • 2003
  • 본 논문은 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 이용하여 내용기반 영상을 검색하는 연구를 제시한다. 대용량의 영상 데이터베이스를 검색할 때, 클러스터링은 빠른 검색을 위해 중요하다. 그러나 많은 양의 영상 데이터를 적절하게 클러스터링 하는 것은 상당히 어렵다. 기존의 유사도에 따른 검색 방법은 검색의 정확도가 떨어지고 검색시간이 많이 걸리는 단점이 있기 때문에 이러한 단점을 보완하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 보완하기 위하여 신경망 알고리즘을 사용한 내용기반 영상검색 시스템을 제안한다. 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 사용한 본 검색 시스템에서는 색상과 질감을 검색에 필요한 특징치로 잡아 데이터를 0과 1사이의 데이터로 정규화 하여 신경망 알고리즘의 입력 데이터로 넣어서 영상을 클러스터링 한 후 검색을 실시하였다 300개의 영상을 가지고 실험한 결과 약 87%의 검출률을 보여 주었다.

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