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공통기술표현포맷에 기반한 다매체자료의 검색효율 향상에 관한 연구

A Study on the Improvement of Retrieval Efficiency Based on the CRFMD

정보관리학회지 / Journal of the Korean Society for Information Management, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2006, v.23 no.3, pp.5-21
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2006.23.3.005
박일종 (계명대학교)
정기태 (Lane College)
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초록

최근 수년 동안 영상자료와 음성자료 분석에 대한 이론들이 텍스트자료 검색 시스템과 함께 사용되기 위해서 제안 되어 왔으며 데이터 처리 속도의 급격한 향상과 함께 발전되어 왔다. 일반적 검색 방법들은 단지 텍스트만을 사용하지만 텍스트와 그림을 동시에 사용하는 검색 방법 또한 최근에 제안되어 왔다. 본 연구는 다매체자료의 공통기술표현포맷(CRFMD)이라는 이름으로 화상자료와 텍스트자료를 하나의 자료 구조로 통합하는 방법을 제안하고 있으며, 주어진 테스트자료에 대한 화상자료의 유사성 분석에서 텍스트와 그림의 형태소를 함께 사용하였을 때 현격히 개선되어 짐을 보여주고 있다. CRFMD는 의료문서 검색, WWW 검색, 박물관 소장품 검색과 같은 다양한 분야의 다매체자료 검색 및 처리에 응용될 수가 있을 것이다.

keywords
Multimedia Document Retrieval, Common Representation Format for Multimedia Document (CRFMD), Precision, Recall, Text Retrieval System, Sound Analysis, Image Analysis, 다매체자료 검색, 다매체자료 공통표현, 정확률, 재현율, 텍스트검색시스템, 음성자료분석, 화상자료분석Multimedia Document Retrieval, Common Representation Format forMultimedia Document (CRFMD), Precision, Recall, Text RetrievalSystem, Sound Analysis, Image Analysis, Multimedia Document Retrieval, Common Representation Format for Multimedia Document (CRFMD), Precision, Recall, Text Retrieval System, Sound Analysis, Image Analysis

Abstract

In recent years, theories of image and sound analysis have been proposed to work with text retrieval systems and have progressed quickly with the rapid progress in data processing speeds. This study proposes a common representation format for multimedia documents (CRFMD) composed of both images and text to form a single data structure. It also shows that image classification of a given test set is dramatically improved when text features are encoded together with image features. CRFMD might be applicable to other areas of multimedia document retrieval and processing, such as medical image retrieval, World Wide Web searching, and museum collection retrieval.

keywords
Multimedia Document Retrieval, Common Representation Format for Multimedia Document (CRFMD), Precision, Recall, Text Retrieval System, Sound Analysis, Image Analysis, 다매체자료 검색, 다매체자료 공통표현, 정확률, 재현율, 텍스트검색시스템, 음성자료분석, 화상자료분석Multimedia Document Retrieval, Common Representation Format forMultimedia Document (CRFMD), Precision, Recall, Text RetrievalSystem, Sound Analysis, Image Analysis, Multimedia Document Retrieval, Common Representation Format for Multimedia Document (CRFMD), Precision, Recall, Text Retrieval System, Sound Analysis, Image Analysis

참고문헌

1.

(c.c.1982). Picture Information Measures for Similarity. , -.

2.

(2000). Fundamentals of Geographic Information Systems. , -.

3.

(1999). Content-based Image Retrieval:A Report to the JISC Technology Applications Programme. , -.

4.

(2001). A General Definition of the Lorenz Curve. 39, 1037-1039.

5.

(2001). An Open Source Agenda for Research Linking Text and Image Content Features. 52(11), 948-953.

6.

(2001). Image Retrieval by Content Measure Metadata Coding. , -.

7.

(2001). A Conceptual Framework and Empirical Research for Classifying Visual Descriptors. 52, 938-947.

8.

(1997). Information Storage and Retrieval. , -.

9.

C.L. 1977. Elements of Discrete Mathematics. McGraw-Hill. , -.

10.

(1998). Content-based 3-D Neuroradiologic Image Retrieval: Preliminary Results. , 91-100.

11.

Methods of measuring the Concentration of Wealth J. of Amer.. , -.

12.

(1997). Comparing Major US OPAC Systems for Developing Countries. 47(4), 234-242.

13.

(2000). A Common Representation Format for Multimedia Documents. , -.

14.

(2004). Text Retrieval using the Vector Processing Model. , 9-22.

15.

(2000). A Review of Content-Based Image Retrieval Systems. , -.

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