방대한 양의 음악 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는 오디오 특징에 의해 인덱싱하고 검색하는 인덱싱 기법이 요구된다. 그러나 이와 관련한 인덱싱 기법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 본 논문에서는 TIP-인덱싱 화일을 이용하여 오디오 특징 계수를 인텍싱하고 검색할 수 있는 내용기반 음악 정보 검색 기법을 제안한다. 또한 다양한 블록킹 인수를 이용한 성능 비교 실험을 위하여 TIP-인덱싱 화일을 만들고 실험한다. 실험 결과는 제안한 방법의 유효성을 보여준다.
내용 기반 영상 검색(CBIR)은 영상 내용의 특성 기술을 이용하여 영상을 저장하고 검색하는 기법이다. 좀더 정확한 영상 검색을 지원하기 위하여 영상 내용을 좀 더 효과적으로 기술할 수 있는 특성의 개발이 필요하게 되었다. 현재 주로 사용되고 있는 낮은 레벨의 색상, 질감, 형태 등의 특성은 인간의 인지와 직접적으로 연관이 되지 않으며, 여러 개의 객체가 포함되어 있는 영상은 잘 기술하지 못한다는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 영상 검색 분야의 연구는 높은 레벨의 특성에 대한 연구로 진행되게 되었다. 높은 레벨의 특성은 좀 더 인간의 인지와 유사한 형식으로 영상을 기술하며, 대표적인 특성으로는 객체간의 위치 관계 표현 등이 있다. 하지만 객체간의 위치 관계 표현에 대한 이전의 연구들은 회전된 영상은 검색하지 못한다는 단점이 있다. 하지만 회전 불변(rotation invariant)은 정확한 영상 검색을 위한 특성 기술에 있어 중요하다. 본 논문에서는 객체간의 위치 관계를 효과적으로 표현하기 위한 높은 레벨의 특성인 8AB(8 Angular Bin)라는 새로운 기법을 제안한다. 8AB 기법은 회전 불변을 지원한다. 제안한 기법을 이용한 유사도 계산 및 검색 기법 역시 제안되었다. 또한 본 논문에서는 검색 시간을 단축하기 위한 검색 공간 축소 기법을 제안하였다. 이러한 기법들을 이용하여 실제 데이타와 합성 데이타를 사용한 실험을 행하여 제안된 기법의 유효성 및 검색 공간 축소 기법의 성능을 보였다.
문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.
시각적 실례에 의한 질의는 내용기반 이미지 검색 환경에서 질의 표현을 위한 중요한 질의 패러다임이다. 이미지 및 스케치에 의한 질의는 질의표현을 가능하게 하는 방법으로서 오랫동안 알려졌다. 하지만 이 방법이 질의를 쉽게 작성하는 데 얼마나 도움을 주는지에 대한 효율성에 대한 실험적 입증은 아직 미미하다. 정보검색시스템에 표현하는 탐색자의 능력은 검색과정의 기본이다. 이 연구의 목적은 탐색자의 정보 문제와 효율적이고도 효과적인 시각적 질의 작성을 지원하기 위해 필요한 질의 방법들 간의 지식 격차의 원인이 되는 다양한 정보 요구를 지원하는 데 있어서 유용성 실험을 통해 이미지에 의한 질의와 스케치방법에 의한 질의 조사하기 위함이었다. 본 연구 결과는 이미지에 의한 질의가 시각적 질의 작성에 실행 가능한 접근방식임을 제시한다. 반면에, 본 연구결과를 통해 탐색자의 정보 문제와 시각적인 질의 작성에 도움을 주는 스케치 패러다임에 의한 질의표현 능력 간에 상당한 불일치가 있다는 것을 알 수 있다. 효율(시간)과 유효성(오류)에 초점을 둔 유용성 실험결과와 이용자의 만족도는 큰 차이점이 있다고 보여준다(p<0.001). 이는 다음 세 가지 측정(시간, 오류, 이용자의 만족도)에 대한 두 가지 질의 방식(이미지에 의한 질의, 스케치에 의한 질의) 사이에서 나타난 시간(Z=-3.597, p<0.001), 오류(Z=-3.317, p<0.001), 그리고 만족도(Z=-10.223, p<0.001)에서 드러난다. 본 연구결과는 또한 질의도구를 참가자가 인지하는 유용성에 큰 차이가 있다는 것을 보여준다(Z=-4.672, p<0.001).
본 논문에서는 퍼지 트리플을 사용하는 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 이미지 내 객체들 사이의 공간 관계는 내용 기반 이미지 검색을 위해 사용되는 주요한 속성들 중의 하나이다. 그러나, 기존의 트리플을 이용한 이미지 검색 시스템들은 개념 기반 검색 방법을 지원하지 못하고, 방향들 사이의 근사 정합을 처리하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 정합과 근사 정합을 지원하는 퍼지 트리플을 이용한 이미지 검색 방법을 제안한다. 개념 기반 정합을 위해서는 퍼지 소속성 집합으로 이루어진 시소러스가 사용되며, 근사 정합을 위해서는 방향들 사이의 관계를 정량화 하기 위한 k-weight 함수가 각각 이용된다. 이 두 가지 정합은 퍼지 트리플 간의 퍼지 정합을 통하여 균일하게 지원될 수 있다. 본 논문에서는 또한, 개념 기반 정합과 근사 정합에 대한 검색 효과를 정량적으로 평가하는 작업을 수행한다. Abstract This paper proposes an inexact and a concept-based image match technique based on fuzzy triples. The most general method adopted to index and retrieve images based on this spatial structure may be triple framework. However, there are two significant drawbacks in this framework; one is that it can not support a concept-based image retrieval and the other is that it fails to deal with an inexact match among directions. To compensate these problems, we develope an image retrieval technique based on fuzzy triples to make the inexact and concept-based match possible. For the concept-based match, we employ a set of fuzzy membership functions structured like a thesaurus, whereas for the inexact match, we introduce k-weight functions to quantify the similarity between directions. In fuzzy triples, the two facilities are uniformly supported by fuzzy matching. In addition, we analyze the retrieval effectiveness of our framework regarding the degree of the conceptual matching and the inexact matching.
본 논문은 음악 정보검색에 사용되는 효과적인 템포 특징 추출방식을 제안한다. 제안된 템포 정보는 협소 밴드상의 일시적인 변조 성분에 의해 형성된다. 이러한 변조 성분은 시간 축 상의 음악 신호로부터 스펙트럼을 구한 후, 각 스펙트럼 성분에 대한 주파수 영역 분석을 통해 획득된 변조 스펙트럼으로 구성된다. 실제 구현에 있어서는 MP3 음악파일로부터 부분 디코딩에 의해 출력된 변형된 이산 코사인 변환 계수에 퓨리에 변환을 취하여 변조스펙트럼을 구하였다. 획득된 변조 스펙트럼의 진폭으로부터 고속으로 추출된 음악 템포 특징값은 다양한 음악 정보 검색에 적용되었다. 음악 무드 및 장르 분류에서는 로그 변조 주파수 계수를 적용하여 분류 성능을 개선시켰으며, 적응 변조 스펙트럼에서 유도된 비트 벡터는 오디오 핑거프린팅에 적용되어 잡음환경 하에서도 검색 성능을 크게 향상시켰다.
본 논문에서는 영역기반 영상검색의 성능 향상을 위한 피드백 알고리즘으로 다중 클래스를 갖는 확률적 신경망(Probabilistic Neural Networks)을 이용한 방법론을 제안하고 이를 영역기반 영상 검색 시스템인 FRIP(Finding Regions In the Pictures) 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 피드백 알고리즘은 특정 벡터가 독립적이라는 가정을 할 필요가 없으며 보다 상세한 분류를 위해 추가적인 클래스들을 추가할 수 있도록 허용하고 있다. 또한 단지 4개 층(layer)만을 가지고 있음으로 학습을 위한 계산시간이 적게 든다는 장점이 있다. 추가적으로 다음단계에서의 성능 향상을 위해 분류 단계에서 사용자의 이전 피드백 행동을 모두 히스토리(history)로 모두 기억시켜 놓고 다음 단계를 위한 가중치 학습을 위해 사용하도록 한다. 히스토리를 사용함으로써 제안하는 알고리즘은 사용자의 주관적 의도를 보다 정확하게 파악 할 수 있을 뿐만 아니라 학습을 위해 이전 단계만을 사용 했을 때 발생할 수 있는 성능 감소를 막을 수 있다. 본 논문에서는 Corel-photo CD에서 3000장의 자연 영상을 무작위로 추출하여 기존의 방법론들과 제안하는 방법론의 성능을 측정하여 본 논문에서 제안하는 방법론이 성능이 우수함을 증명하였다.
Chuang, Yung-Ting;Melliar-Smith, P. Michael;Moser, Louise E.;Lombera, Isai Michel
Journal of Computing Science and Engineering
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제6권3호
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pp.179-192
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2012
This paper presents novel statistical algorithms for protecting the iTrust information retrieval network against malicious attacks. In iTrust, metadata describing documents, and requests containing keywords, are randomly distributed to multiple participating nodes. The nodes that receive the requests try to match the keywords in the requests with the metadata they hold. If a node finds a match, the matching node returns the URL of the associated information to the requesting node. The requesting node then uses the URL to retrieve the information from the source node. The novel detection algorithm determines empirically the probabilities of the specific number of matches based on the number of responses that the requesting node receives. It also calculates the analytical probabilities of the specific numbers of matches. It compares the observed and the analytical probabilities to estimate the proportion of subverted or non-operational nodes in the iTrust network using a window-based method and the chi-squared statistic. If the detection algorithm determines that some of the nodes in the iTrust network are subverted or non-operational, then the novel defensive adaptation algorithm increases the number of nodes to which the requests are distributed to maintain the same probability of a match when some of the nodes are subverted or non-operational as compared to when all of the nodes are operational. Experimental results substantiate the effectiveness of the detection and defensive adaptation algorithms for protecting the iTrust information retrieval network against malicious attacks.
인터넷의 확산으로 방대한 정보가 웹에 넘쳐나고 있지만, 사용자가 필요한 정보를 얻기 위해서는 검색 시스템 이용이 필수적이다. 사용자가 원하는 정보를 검색 시스템 결과로부터 얻는 것이 힘들기 때문에, 검색 시스템의 결과 향상에 관하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 온토로지의 구축은 많은 비용이 필요하기 때문에, 일본어 온토로지 구축을 용이하게 해주는 일본어 DODDLE이라는 툴을 사용한다. 본 논문에서는 범용 온토로지를 이용한 온토로지 구축 라이프 사이클, 문서 검색과 관련된 온토로지(Ontology) 구축 방법과 구축된 온토로지를 이용하여 검색 결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 사례 연구법을 사용하였고, 로켓운용지원 온토로지를 구축하여 실험한 결과를 보여준다.
본 논문에서는 순위가 부여되는 영상 데이터베이스 검색 시스템의 검색효율을 평가하기 위한 새로운 단일가 척도를 제안한다. 좋은 순위부여 시스템이 되기 위한 조건은 첫째, 관련영상을 많이 검색해야 하며 둘째, 부적합 영상은 검색하지 말아야 하며 셋째, 평균순위가 높아야 하고, 넷째, 검색된 관련영상들이 밀집되어 있어야 한다. 기존 평가척도들이 일부 조건만을 반영하며 개략적 혹은 부정확한 평가 결과를 보이는데 반해, 제안하는 평가척도 NDS(Normalized Distance Sum)는 이러한 문제점들을 모두 해결한다. NDS의 우수성을 입증하기 위해 ${\_nC_r(_10C_5=252, _20C_9=167,960)}$개의 검색패턴을 자동 발생시켜 이를 기존 평가척도와 함께 측정 비교한다. 이 패턴들은 n 순위 내에서 r 개의 관련 영상이 검색된다고 가정하였을 때 재구적 함수 호출에 의해 자동 발생된것들이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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