Digital Video Library System which manages a large amount of multimedia information requires efficient and effective retrieval methods. In this paper, we propose and implement a new video search and retrieval algorithm that compares the query video shot with the video shots in the archives in terms of foreground object, background image, audio, and its context. The foreground object is the region of the video image that has been changed in the successive frames of the shot, the background image is the remaining region of the video image, and the context is the relationship between the low-level features of the adjacent shots. Comparing these features is a result of reflecting the process of filming a moving picture, and it helps the user to submit a query focused on the desired features of the target video clips easily by adjusting their weights in the comparing process. Although the proposed search and retrieval algorithm could not totally reflect the high level semantics of the submitted query video, it tries to reflect the users' requirements as much as possible by considering the context of video clips and by adjusting its weight in the comparing process.
This paper presents an optimal design methodology for the multidimensional nested attribute index (MD-NAI) that uses a multidimensional index structure for indexing the nested attributes in object databases. The MD-NAI efficiently supports complex queries involving both nested attributes and class hierarchies, which are not supported by the nested attribute index using one-dimensional index structure such as $B^+$-tree. However, the performance of the MD-NAI is very degraded in some cases of user's query types. In this paper, for the performance enhancement of the MD-NAI, we first determine the optimal shape of index page region by using the query information about the nested predicates, and then construct an optimal MD NAI by applying a region splitting strategy that makes the shape of the page regions of the MD-NAI as close as possible to the predetermined optimal one. For performance evaluation, we perform extensive experiments with the MD-NAI using various types of nested predicates and object distribution. The results indicate that our proposed method builds optimal MD-NAI regardless of the query types and object distributions. When the interval ratio of a three-dimensional query region is 1:16:236, the performance of the proposed method is enhanced by as much as 5.5 times over that of the conventional method employing the cyclic splitting strategy.
We propose an extremely light DDXMI approach for semi-automated integration of both structurally and semantically heterogeneous distributed XML documents. In the proposed prototype, a DDXMI(Distributed Documents XML Metadata Interface) is defined and a user interface generator is developed. The prototype takes sources' DTDs as inputs and generates a friendly graphical user interface for the application users. The user can easily describe the semantic mapping between the integrated virtual database DTD and sources' DTDs through assigning index numbers and specifying associated function names so that the DDXMI based on the mappings is automatically generated. Quilt is selected as the XML query language which processes user queries according to the DDXMI. It is assumed that the application users know what they want from the different sources, that is, they have their own integrated database schema in their mind, and know the semantics of the involved XML databases. A small-size global DTD and a mid-size global DTB are generated to verify the rluery generation and retrieval results with 3 XML document databases, that is, Master/ph.D thesis, research reports, and journal databases. The system has been developed with JavaCC and Java Servelet.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.129-132
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2010
Users can obtain useful information from large of data because of development of internet. Since these data rise continuously like stream data, it is required to extract the appropriate information efficiently for the user's needs. In the traditional scheme, they are acquired by processing the user queries after the occurred data are stored at a database. However, it is inefficient to process the user queries over the large volume of continuous data by using the traditional scheme. In this paper, we propose the Event-Profile Model to define the data occurrence on the internet as the events and the user's requirements as the profiles. We also propose and implement the filtering scheme to process the events and the profiles efficiently. We evaluate the performance of the proposed scheme and our experiments show that the new scheme outperforms the other on various dataset.
Knowledge management is a core factor to achieve competitive advantage and improve the business performance. New information technology is also a core factor enabling the innovation of knowledge management. Semantic Web of which the goal is to realize machine-processable Web can't help affecting the knowledge management. Therefore, we empirically analyze the relationship between user's dissatisfaction and barriers or limitations of knowledge management and present methods allowing Semantic Web to overcome the limitations and to support knowledge management processes. Based on a questionnaire survey of 222 respondents, we found that the limitations of system qualities such as user inconvenience of knowledge management systems, search and integration limitations, and the limitations of knowledge qualities such as inappropriateness and untrust significantly affected the user dissatisfaction of knowledge management systems. Finally, we suggest a conceptual model of knowledge management systems of which components are resources, metadata, ontologies, and user & query layers.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.8
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pp.1750-1755
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2011
Recently, it is possible for users to acquire necessary data easily as the various schemes of the searching information are developed. Since these data rise continuously like stream data, it is required to extract the appropriate data for the user's needs from the mass data on the internet. In the traditional scheme, they are acquired by processing the user queries after the occurred data are stored at a database. However, it is inefficient to process the user queries over the large volume of continuous data by using the traditional scheme. In this paper, we propose the Event-Profile Model to define the data occurrence on the internet as the events and the user's requirements as the profiles. We also propose and implement the filtering scheme to process the events and the profiles efficiently. We evaluate the performance of the proposed scheme and our experiments show that the new scheme outperforms the other on various dataset.
For enjoying the convenience provided by location based services, the user needs to submit his or her location and query to the LBS server. So there is a probability that the untrusted LBS server may expose the user's id and location etc. To protect user's privacy so many approaches have been proposed in the literature. Recently, the approaches about using dummy are getting popular. However, there are a number of things to consider if we want to generate a dummy. For example, when generating a dummy, we have to take the obstacle and the distance between dummies into account so that we can improve the privacy level. Thus, in this paper we proposed an efficient dummy generation algorithm to achieve k-anonymity and protect user's privacy in LBS. Evaluation results show that the algorithm can significantly improve the privacy level when it was compared with others.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.6
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pp.1443-1452
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1996
In this paper, we propose a semantic similarity measure for reusable software components, which aims to provide the automatic classification process of reusable to be stored in the structure of a software library, and to provide an efficient retrieval method of the software components satisfying the user's requirements. We have identified the facets to represent component characteristics by extracting information from the component descriptions written in a natural language, composed the software component identifiers from the automatically extracted terms corresponding to each facets, and stored them which the components in the nearest locations according to the semantic similarity of the classified components. In order to retrieve components satisfying user's requirements, we measured a semantic similarity between the queries and the stored components in the software library. As a result of using the semantic similarity to retrieve reusable components, we could not only retrieve the set of components satisfying user's queries. but also reduce the retrieval time of components of user's request. And we further improve the overall retrieval efficiency by assigning relevance ranking to the retrieved components according to the degree of query satisfaction.
In this paper, we propose the construction of multi-queries and consistency principle for the user's emotion-based music retrieval system. The features used in the system are MPEG-7 audio descriptors, which are international standards recommended for content-based audio retrievals. In addition we propose the method to determine the weight that represent the importance of each descriptor for each emotion in order to reduce the computation. Also, the proposed retrieval algorithm that uses the relevance feedback based on consistency principal and multi-queries improves the success ratio of musics corresponding to user's emotion.
When Web-based special retrieval systems for scientific field extremely restrict the expression of user's information request, the process of the information content analysis and that of the information acquisition become inconsistent. In this paper, we apply the fuzzy retrieval model to solve the high time complexity of the retrieval system by constructing a reduced term set for the term's relatively importance degree. Furthermore, we perform a cluster retrieval to reflect the user's Query exactly through the similarity relation matrix satisfying the characteristics of the fuzzy compatibility relation. We have proven the performance of a proposed re-ranking model based on the similarity union of the fuzzy retrieval model and the document cluster retrieval model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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