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논문 상세정보

초록

멀티미디어 데이터베이스에서는 영상(image), 음향(sound) 등과 같은 멀티미디어 데이터의 복잡한 구조로 인해 데이터 조작이 기존의 데이터베이스에서 처럼 단순하지 않다. 데이터베이스로부터 멀티미디어 데이터를 검색하는 데 있어서 중요한 것은 사용자의 질의와 멀티미디어 데이터의 내용(content)를 매칭하는 것이다. 일반적인 해결책은 키워드를 사용하거나 멀티미디어 데이터의 내용과 사용자 질의를 묘사하고 있는 텍스트 묘사(text description)를 사용하는 것이다. 이 때의 주된 문제점은 사용자나, 다른 시점의 같은 사용자가 동일한 개체(entity)를 다르게 서술하여 멀티미디어 데이터 내용의 묘사 (description) 와 사용자 질의의 묘사가 정확하게 매치되지 못한 데 있다. 그러므로 멀티미디어 데이터를 검색하는 동안에, 저장된 멀티미디어 데이터와 사용자 질의의 묘사들간에 근사(approximate) 매치가 통상 요구된다. 본 논문에서는 객체지향 및 자연어 인식 기법을 통하여 근사매치에 지능적(intelligent) 으로 접근하는 방법을 제안한다.

저자의 다른 논문

참고문헌 (0)

  1. 이 논문의 참고문헌 없음

이 논문을 인용한 문헌 (1)

  1. Choi, Ji-Yeong ; Lee, Byeong-Uk 2000. "Design of Integrating Image and Text Retrieval for Efficient Web Image Retrieval" 소프트웨어공학논문지 = Journal of Software engineering, 3(2): 14~21 

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