[논문]의미 기반 검색을 위한 이미지 내용 모델링

나연묵

[국내논문] 의미 기반 검색을 위한 이미지 내용 모델링
Image Content Modeling for Meaning-based Retrieval 원문보기

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 데이타베이스, v.30 no.2, 2003년, pp.145 - 156

초록
AI-Helper

현존하는 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 칼라, 모양, 텍스처 특징을 이용한 유사도-기반 검색에 초점을 맞추고 있다. 신경과학 이미지 데이타베이스의 경우, 이미지에 대한 전역적 평균 특징 값을 기반으로 한 유사 이미지의 검색이 임상 병리학자들에게는 전혀 도움이 되지 않는 다는 것을 발견하였다. 신경과학 데이터베이스 상의 이미지에 대한 실용적인 내용 기반 검색을 실현하기 위해서는 이미지의 내부 내용이나 의미를 표현하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 이미지들에 대해 보다 유용한 검색을 지원하기 위하여 이미지 내용과 그에 관련된 개념 지식을 표현하는 방법을 제시한다. 또한 객체지향 메시지 경로 식을 이용하여 이러한 고급 검색을 지원하기 위한 연산의 의미를 기술한다. 제안된 기법은 유연하고 확장 가능하므로 보다 강화된 내용 검색을 위해 이미지 내용에 대한 보다 많은 의미를 점진적으로 추가해 나갈 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Most of the content-based image retrieval systems focuses on similarity-based retrieval of natural picture images by utilizing color. shape, and texture features. For the neuroscience image databases, we found that retrieving similar images based on global average features is meaningless to pathological researchers. To realize the practical content-based retrieval on images in neuroscience databases, it is essential to represent internal contents or semantics of images in detail. In this paper, we present how to represent image contents and their related concepts to support more useful retrieval on such images. We also describe the operational semantics to support these advanced retrievals by using object-oriented message path expressions. Our schemes are flexible and extensible, enabling users to incrementally add more semantics on image contents for more enhanced content searching.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이러한 요구사항들은 암, 세포생물학, 신경과학을 연구하는 연구자들로부터 도출되었으며〔4, 5], 이러한 생물학적 이미지에 대한 의미 기반 내용 검색기법은 상당한 공통점을 갖고 있음이 확인되었다. 따라서 본 논문에서는 신경과학이 미지의 의미와 이에 관련된 개념들이 효율적으로 표현되는 방법을 보이고, 이미지에 대한 보다 실용적인 의미 기반 내용 검색을 현실화하기 위해 신경과학 이미지에 대한연산 의미를 기술하고 적용하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 전통적인 특징들을 이용한 유사도-기반 이미지 내용 검색이 별로 의미가 없는 신경과학 데이타베이스에 대 한 새로운 내용 기반이미지 검색, 즉 의미 기반 검색을 위하여 이미지 내용과 이에 관련된 개념들을 효율적으로 표현하는 방법을 제안하였다. 또한, 이미지 내용과 개념들을 표현하는 객체들을 처리하기 위한 연산 의미를 기술하여 신경과학이미지에 대해보다 실용적인 내용 기반 검색을 실현하는 방안을 제시하였다.

가설 설정

Q4 아말로이드병리(pathology)의 레벨이 신경형 병리 레벨보다 상대적으로 높은 신경병리 케이스를 검색하라.
.검색/매칭 연산(Searching/Matching Operations) : 이 모듈은 객체 레벨과 이미지레벨에서의 특징 매칭을 지원한다. 또한, 수십만 개의 이미지와 객체 데이 타를 검색하기 위해서도 사용된다.
, i.plaques.loade 이미지의 평균 AB load값을 리턴한다.

제안 방법

사망한 환자의 뇌에서 부검을 통해 히포캠퍼스 (Hi玖泠campus)나 전위 코텍스(Frontal Cortex)와 같은 여러 뇌 영역에서 여러 개의 조직(tissue) 욜 추출한다. 이러한 뇌 조직들은 유리 슬라이드에 올려진 상태에서 보관되며, 추 후에 전자현미경과 ImagePro Plus라는 소프트웨어를 이용해 JPEG 이미지화일로 캡처된다.
또한, 이미지 내용과 개념들을 표현하는 객체들을 처리하기 위한 연산 의미를 기술하여 신경과학이미지에 대해보다 실용적인 내용 기반 검색을 실현하는 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 개념 지식과 연산 의미는 향후 추진될 NERD-IDB의 개발을 위한 기초로 사용될 예정이다.

이론/모형

그러므로, 0DMG 기반 시스템에서 빈번하게 사용되는 REF 구성자나 ref0, derefO 연산 온 사용하지 않는다. 행위 의미 (behavioral semantics)를표현하기 위해연속 메시지(cascaded message)를 의미하는 메시지 경로식(message path expression)을 사용한다. 그러므로, 경로식 "o.

성능/효과

이러한 신경과학이미지에 대해 내용 기반 이미지 검색을 지원하기 위해서는 신경과학이미지와 그 내부에 포함된 객체들에 대한 의미(meaning) 또는 개념 지식 (conceptual knowledge)을 고려할 필요가 있으며, 이러한 의미나 개념 지식은 임상병리학자와 같은 도메인 전문가의 해석으로부터 유도될 수 있다. 이러한 전문가의 해석에 기반한 의미 기반 내용 검색은 거의 연구된 사레가 없으며, 이러한 시스템이 개발될 경우 해당 전문가들이 의료 이미지를 효율적으로 활용하고 연구하는데 큰 도움이 될 것이라는 사실을 확인하였다. 이러한 요구사항들은 암, 세포생물학, 신경과학을 연구하는 연구자들로부터 도출되었으며〔4, 5], 이러한 생물학적 이미지에 대한 의미 기반 내용 검색기법은 상당한 공통점을 갖고 있음이 확인되었다.

후속연구

또한, 이미지 내용과 개념들을 표현하는 객체들을 처리하기 위한 연산 의미를 기술하여 신경과학이미지에 대해보다 실용적인 내용 기반 검색을 실현하는 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 개념 지식과 연산 의미는 향후 추진될 NERD-IDB의 개발을 위한 기초로 사용될 예정이다. 여기서 제시한 표현 스킴은 플랫폼 독립적이므로 Gemstone이나 Objectstore와 같은 대부분의 객체지향 데이타베이스, 객체 관계 데이타베이스, 현재 많은 관심 올 받고 있는 계충 경로 기반 XML-관련 데이타베이스 플랫폼 등에서 용이하게 구현될 수 있을 것이다.
본 연구에서 제안한 개념 지식과 연산 의미는 향후 추진될 NERD-IDB의 개발을 위한 기초로 사용될 예정이다. 여기서 제시한 표현 스킴은 플랫폼 독립적이므로 Gemstone이나 Objectstore와 같은 대부분의 객체지향 데이타베이스, 객체 관계 데이타베이스, 현재 많은 관심 올 받고 있는 계충 경로 기반 XML-관련 데이타베이스 플랫폼 등에서 용이하게 구현될 수 있을 것이다. 제시한 스킴은 유연하고 확장 가능하므로 보다 강화된 내용 검색을 위해 이미지 내용에 대한 보다 많은 의미를 점진적으로 추가해 갈 수 있다.
제시한 스킴은 유연하고 확장 가능하므로 보다 강화된 내용 검색을 위해 이미지 내용에 대한 보다 많은 의미를 점진적으로 추가해 갈 수 있다. 제시한 이미지 내용 및 개념 지식 모델링 기법과 연산 의미의 표현 방법은 생물학, 의학, 천문학, 위성사잔 분석 등의 다양한 분야에 적용되어 현미경이나 망원경으로 캡처 돤 이미지들에 대한 내용 기반 검색시스템올 개발하는 데 활용될 수 있다.
제안된 내용표현 스킴을 다른 응용도메인에 적용하고 여러 상이한 도메인으로부터 공통점을 추출하여 이러한 의미기반 이미지 관리를 위한 좀 더 일반화된 프레임워크(generic framework)를 개발할 필요가 있다. 현재는 신경과학이미지에 대해 적용된 기법을 암 이미지(cancer image)와 분자생물학의 세포 이미지(cellular image)에 대해 확대 적용하는 방안을 모색 중이며, 여기서 공통점을 도출하여 보다 일반화된 프레임워크로 확대해 나갈 예정이다.
" data-before="있다" data-ocr-fix="">있다. 현재는 신경과학이미지에 대해 적용된 기법을 암 이미지(cancer image)와 분자생물학의 세포 이미지(cellular image)에 대해 확대 적용하는 방안을 모색 중이며, 여기서 공통점을 도출하여 보다 일반화된 프레임워크로 확대해 나갈 예정이다. 이외에도 향후 연구가 필요한 주제들은 다음과 같다.
자체의 데이타만을 유지하고 있다. 미국 전역에 유사한 연구소들이 존재하므로 이러한 연구 관련 데이타와 이미지가 AD 관련 연구소와 대학 병원 간에 교환, 공유, 누적될 수 있다면 큰 도움이 될 것이다. 이러한 기관 간의 이미지와 특징 데이타교환을 위해 XML 기술을 고려해 볼 수 있다.
데이타 마이닝 기법의 적용 : MMSE, age, 睥x와같은 정형 데이타와 내용 모델링을 통해 언은 이미지 및 객체들의 내용정보간에는 밀접한 연관성이 있는 것으로 보인다. 통합된 신경과학 데이타베이스에 대해 데이타마이닝의 연관 규칙, 순차 패턴, 또는 이의 변형기법들을 적용한다면 보다 유용한 정보를 얼을 수 있을 것으로 보인다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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