Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.05a
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pp.393-398
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2003
Video which contains the multiple data such as text, images, audio and motion of objects is typical multimedia data. Multimedia retrieval system using XML is essential for efficient rep. of multimedia data. Therefore, multimedia retrieval system for retrieval and structural understanding is needed to retrieve the multimedia data. This Paper Proposes the multimedia retrieval system based on XML Meta-data modeling techniques.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.1
s.63
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pp.209-226
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2007
XML documents format on the Web provides a mechanism to impose their content and logical structure information. Therefore, an XML processor provides access to their content and structure. The purpose of this study is to investigate the usefulness of structural hints in the leaf node language model-based XML document retrieval. In order to this purpose, this experiment tested the performances of the leaf node language model-based XML retrieval system to compare the queries for a topic containing only content-only constraints and both content constrains and structure constraints. A newly designed and implemented leaf node language model-based XML retrieval system was used. And we participated in the ad-hoc track of INEX 2005 and conducted an experiment using a large-scale XML test collection provided by INEX 2005.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.10C
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pp.1444-1450
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2004
MPEG-7 based on XML represents various information of multimedia data's contents. and it support search and browsing by user's wants. But, MPEG-7 standard don't support retrieval method and Many XML Indexing is not compatible to retrieval MPEG-7 documents. So Much research activity and interest has emerged recently in retrieval MPEG-7 documents. In our paper, we suppose a hierarchical index based on MPEG-7 document's structural information, and review how to query processing based on high level feature description.
A shape data is used one oi most important feature for image retrieval as data to reflect meaning of image. Especially, structural feature of shape is widely studied because it represents primitive properties of shape and relation information between basic units well. However, most structural features of shape have the problem that it is not able to guarantee an efficient search time because the features are expressed as graph or tree. In order to solve this problem, we generate curvature-based morphological graph, End design key to cluster shapes from this graph. Proposed this graph have contour features and morphological features of a shape. Shape retrieval is accomplished by stages. We reduce a search space through clustering, and determine total similarity value through pattern matching of external curvature. Various experiments show that our approach reduces computational complexity and retrieval cost.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.8
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pp.2287-2297
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2000
Video documents which have audio-visual and other semantics information have complex relationship among media. While user requests for topic retrieval or specific region retrieval increase, it is difficult to meet these requests with the existing design methodology, In order to support the systematic management and the various retrieval capabilities of video document, we must formulate structural and systematic model on metadata using semantics and structural informations which are abstracted automaticallv or manuallv. This paper suggests generic metadata model with which we analyze the characteristics of video document, supports various query types and serves as a generic framework for video applications, we propose the generic integrated management model(GIMM)for generic metadata,, design video documents management system(VDMS) and implement it using GIMM.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.39
no.4
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pp.105-118
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2005
As the number of users who ask and give answers in the query-answer documents retrieval system is growing exponentially, the query-answer document become a crucial information resource, as a new type of information retrieval service. A query-answer document Consists of three structural parts : a query, explanation on query, and answers Chosen by users who asked the query. To identify the role of each structural part in representing the topics of documents, the three structural parts were clustered automatically and the results of several clustering tests were compared in this study.
This paper presents an algorithm for effective retrieval of score information to an input score image. The originality of the proposed algorithm is that it is designed to be robust to recognition errors by an OMR (Optical Music Recognition), while existing methods such as pitch histogram requires error induced OMR result be corrected before retrieval process. This approach helps people to retrieve score without training on music score for error correction. OMR takes a score image as input, recognizes musical symbols, and produces structural symbolic notation of the score as output, for example, in MusicXML format. Among the musical symbols on a score, it is observed that filled noteheads are rarely detected with errors with its simple black filled round shape for OMR processing. Barlines that separate measures also strong to OMR errors with its long uniform length vertical line characteristic. The proposed algorithm consists of a descriptor for a score and a similarity measure between a query score and a reference score. The descriptor is based on note-count, the number of filled noteheads in a measure. Each part of a score is represented by a sequence of note-count numbers. The descriptor is an n-gram sequence of the note-count sequence. Simulation results show that the proposed algorithm works successfully to a certain degree in score image-based retrieval for an erroneous OMR output.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.8
no.5
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pp.109-118
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2005
In this paper, we present a music retrieval system that compares the geometric structure of a melody specified by a user with those in a music database. The system finds matches between a query melody and melodies in the database by analyzing both structural and contextual features. The retrieval method is based on the geometric hashing algorithm which consists of two steps; the preprocessing step and the recognition step. During the preprocessing step, we divide a melody into several fragments and analyze the pitch and duration of each note of the fragments to find a structural feature. To find a contextual feature, we find a main chord for each fragment. During the recognition step, we divide the query melody specified by a user into several fragments and search through all fragments in the database that are structurally and contextually similar to the melody. A vote is cast for each of the fragments and the music whose total votes are the maximum is the music that contains a matching melody against the query melody. Using our approach, we can find similar melodies in a music database quickly. We can also apply the method to detect plagiarism in music.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.5
no.3
s.17
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pp.75-82
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2005
The conceptual structural design consists of selecting structural material and form of the building, producing a preliminary dimensional layout. The information such as height of the building use, typical live load, wind velocity, design acceleration, maximum lateral deflection, span, story height is a important factor in conceptual design phase. In this case, the knowledge solutions for past similar problems cam be used in the process of defining and finding a solution to the design problems. In this paper, the conceptual structural design method using case-based reasoning which is intended to assist engineers in the conceptual phase of the structural design of tall buildings is introduced. Inductive retrieval method and nearest-neighbor retrieval method are used for selecting structural system and similar design case, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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