본 논문에서는 오디오의 Low Peak Feature와 영상의 Color 값을 이용하여 유사한 동영상을 찾는 알고리즘을 제안한다. 동영상 검색 시 영상 데이터 전체를 이용하면 많은 시간과 저장 공간이 필요하다. 게다가 같은 영상임에도 해상도 또는 코덱이 다른 경우 전혀 다른 영상으로 인식된다. 따라서 해상도와 코덱이 달라져도 변화가 크지 않은 오디오의 파형으로부터 강인한 Peak 특징을 추출하고, 그 위치의 영상 Color 값을 비교하여 유사한 동영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 2,000개의 동영상 데이터를 수집하여 실험하였으며, 그 결과 97.7%의 검색 성공률을 나타내었다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제3권4호
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pp.62-77
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2015
This paper describes qualities of a library classification system that are commonly discussed in the LIS tradition and literature, and explains such a system’s three main functions, namely knowledge mapping, information retrieval, and shelf arrangement. In this vein, the paper states the functional requirements of bibliographic classifications, which broadly are subject collocation and facilitation of browsing the collection. It explains with details the components of a library classification system and their functions. The major components are schedules, notations, and index. It also states their distinguished features, such as generalia class, form divisions, book numbers, and devices for number synthesis which are not required in a knowledge classification. It illustrates with examples from the WebDewey good examples of added features of an online library classification system. It emphasizes that institutional backup and a revision machinery are essential for a classification to survive and remain relevant in the print and e-environment.
In the work presented here, we describe a method to extract TrueType features for supporting letter recognition. Even if variously existing document processing techniques have been challenged, almost few methods are capable of recognize a letter associated with its TrueType features supporting OCR free, which boost up fast processing time for image text retrieval. By reviewing the mechanism generating digital fonts and birth of TrueType, we realize that each TrueType is drawn by its contour of the glyph table. Hence, we are capable of deriving the segment with density for a letter with a specific TrueType, defined by the number of occurrence over a segment width. A certain number of occurrence appears frequently often due to the fixed segment width. We utilize letter recognition by comparing TrueType feature library of a letter with that from input word images. Experiments have been carried out to justify robustness of the proposed method showing acceptable results.
이동체는 시간의 흐름에 따라 공간적인 위치, 모양, 크기등과 같은 다양한 속성들이 변화하며, 이러한 이동체는 시간과 공간적인 특성을 모두 가지고 있는 비디오 데이터의 중요한 특징정보에 해당한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 중에서도 특히 비디오 데이터내의 이동체의 궤적 정보를 이용하여 보다 효율적인 비디오 데이터 자체의 내용을 기반으로 하는 멀티미디어 정보검색 시스템인 ECoMOT(Efficient Content-based Multimedia Information Retrieval System using Moving Objects' Trajectories)을 제안한다. ECoMOT 시스템은 비디오 데이터내의 이동체의 궤적을 토대로 내용 기반 검색을 지원하기 위해 다음과 같은 기법을 포함한다. : (1) 다수의 이동체들의 궤적 정보를 모델링하기 위한 다중 궤적(multiple trajectory) 모델링 기법; (2) 다수의 이동체들로 구성된 주어진 두 궤적들 간의 유사도를 측정하여 유사성이 높은 순으로 검색할 수 있는 다중 궤적 기반 유사 궤적 검색 기법; (3) 대용량 궤적 데이터에서 원하는 궤적을 빠르게 검색할 수 있는 중첩 시그니쳐-기반 궤적 색인 기법(superimposed signature-based trajectory indexing technique); (4) 그래픽 인터페이스를 이용한 편리한 이동체의 궤적 추출 과 질의 생성 및 검색 인터페이스.
최근, 웹을 이용한 기록정보의 유통과 이용이 증가하고, 정보적 활용 가치가 제고되어 웹사이트를 이용한 기록정보서비스가 기록관의 중요업무로 부각되고 있다. 웹을 이용한 기록정보서 비스의 핵심은 이용자가 원하는 기록정보의 검색을 용이하게 하는데 있다. 검색을 용이하게 하기 위해서는 검색시스템의 기본 메커니즘인 이용자질의와 기록정보표현의 매칭의 정확성이 요구된다. 이를 위해 기록정보 관리자들은 다양한 정보표현 도구를 이용하고 있지만, 이용자들은 여전히 정보검색 과정에서 어려움을 겪고 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에는 기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 정보자원을 구조화하여 이용자 질의의 접근점을 확장하고, 의미있는 매칭을 통해 지식자원화된 검색결과값을 제공하기 위해 토픽맵 기반의 기록정보 검색시스템을 구축하고자 한다. 구축대상은 웹사이트를 이용하는 불특정 이용자이며, 구축범위는 국가기록포탈의 기록자원 중 대통령 기록물로 선정하였다. 구축단계는 다음과 같다. 1)기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 토픽맵 기반의 기록정보서비스를 위한 온톨로지 모델을 설계한다. 2)설계한 온톨로지 모델을 바탕으로 국가기록포탈에서 추출한 정보자원목록을 에디터를 이용해 토픽맵으로 반입하여 검색시스템으로 구현한다. 3)구축된 검색시스템의 사용자 인터페이스에서 테스트질의를 통해 토픽맵기반 검색시스템의 특징을 확인하고 그 의미를 평가한다. 최종적으로, 의미적 추론에 의한 연관 네비게이션검색을 확인하고, 분산된 기록정보자원 간의 연계된 결과값을 통해 지식자원화의 가능성도 제시한다.
본 논문은 공간주파수 특징들과 다중 해상도 특징들을 가진 웨이블렛 영역에서 추출된 각 대역의 시각 특징 추출과 이들의 퍼지 적분 조합에 대하여 제안하였다. 칼라 양자화 이후에 똑같은 칼라의 빈도를 취함으로써 기존의 칼라 히스토그램 인터섹션 방법의 단점인 양자화 에러를 줄일 수 있게 칼라 특징을 표현한다. 또한 유사도는 서로 독립적인 특성을 갖는 호모그램, 칼라, 에너지 특징을 퍼지 측도와 퍼지 적분을 사용하여 조합한다. 1,000개의 칼라 영상에 대하여 실험을 하였고, 제안된 방법이 기존 방법들보다 객관적이고 주관적인 성능에서 우수함을 보였다.
본 논문에서는 음성 인식을 이용한 증권 정보 검색 시스템의 개발에 대하여 기술하고 시스템의 주요 특징을 설명한다. 이 시스템은 DHMM (discrete hidden Markov model)에 기반을 두고, 유사 음소를 기본 인식 단위로 사용하였다. 끝점 검출과 반향 제거 기능을 포함시켜 사용자의 음성 입력이 편리하도록 만들었으며, 한 번의 음성 입력이 하나만의 단어가 아닌 여러 개의 단어가 될 수 있도록 연속 음성 인식기를 구현하였다. 상용화 이후의 몇 개월에 걸친 데이터를 이용하여 운용 결과를 분석하였다.
이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.
영상의 유사성에 대한 사용자의 주관적인지를 학습하는 방법으로 relevance feedback 기술이 사용되며, 최근 들어 이에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 relevance feedback기술은 영상 유사성을 측정하는데 사용되는 특징이 서로 독립적이라는 가정하고 있으나, 이러한 가정은 유사성 판단을 모델링 하는데 있어서 상당한 제약을 두는 것이다. 이 논문에서는. 퍼지 측정과 Choquet 적분을 이용하여, 유사성 판단에 대한 보다 나은 모델링 방법을 제안하고, 이를 이용한 relevance feedback 알고리즘을 제안한다. 실험결과를 통하여, 기존의 가중치 평균 방식에 의한 relevance feedback보다 제안된 방식이 우수함을 보인다.
When we search database with a query image, the retrieval efficiency will vary from each kind of descriptor. Even the best representative descriptor, it results a few useless images that don't match with query image. This type of error can be reduced by adopting another descriptor which extracts features in different way. At present, the choice of descriptors is base on intuitive and experimental method. By theoretic accessing to the problem of descriptor choice, we can solve the given problem in the objective and rational way. In this study, we intend to make a composite of descriptors that can reduce retrieval error by adopting principal component analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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