[인터넷정보검색][인터넷 정보검색기법]인터넷 정보검색기법의 분류, 인터넷 정보검색기법의 평가, 인터넷 정보검색기법의 선택, 인터넷 정보검색기법과 TREC(세계검색컨퍼런스) 분석

목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 인터넷 정보검색기법의 분류
1. 1차적 구분(분류)
2. 부분일치 검색(Partial match)(기법 내에서의 분류)
3. 개별검색기법(Individual)(기법 내에서의 분류(구분))
4. Exact match(완전일치 기법)
5. Partial match techniques(부분일치기법)
6. Probabilistic model(확률모델)
7. Fuzzy set(퍼지이론)
8. Ad hoc(애드 혹 모델)

Ⅲ. 인터넷 정보검색기법의 평가

Ⅳ. 인터넷 정보검색기법의 선택
1. 통합시스템(DBMS와 IR)의 구축기술
2. 전문가 정보검색 대리인 및 시스템
3. 멀티미디어 및 통합정보 시스템

Ⅴ. 인터넷 정보검색기법과 TREC(세계검색컨퍼런스)
1. TREC의 현황
2. TREC의 태스크

본문내용

Ⅰ. 개요

QBIC은 현재까지 선보인 내용기반 이미지 검색기법 중에서 가장 성공적인 기법으로 알려져 있다. 색상, 모양, 질감을 이용한 특징 데이터표현방법을 사용하며 색인기법은 R*트리를 이용한다. VisualSEEk과 Chabot는 색상에 의한 검색만 가능하였고, WALRUS는 변환함수로 웨이브릿 계수를 이용하여 검색한다. 이러한 기존의 대부분 시스템은 고차원 데이터에 대한 색인구조를 고려하지 않아 검색속도 및 저장공간에 대한 효율성이 떨어지며. 또한 정확한 검색결과를 나타내지 못했다. 따라서 이미지의 정확한 검색결과와 향상된 검색속도를 얻기 위해서는 좀 더 고차원적인 특징 데이타 표현방법과 이를 위한 효율적인 인덱스구조가 필요하다.
이미지의 내용을 표현하는 방법으로 색상, 모양, 질감 등과 같은 특징 데이타를 이용하고 있다. 색상 특징 데이타는 칼라 히스토그램을 사용하는 방법이 일반적이다. 그러나 이 방법은 공간관계를 나타낼 수 없기 때문에 공간 관계를 나타내기 위한 방법인 CCV(Color Coherence Vector)방법이 제안되었다. 또한 모양 특징 데이터 표현방법에서 중요한 사항은 추출된 모양의 크기, 회전에 영향을 받지 않아야 동일한 이미지 검색이 가능하다. 추출방법에는 다각형 표현 방법, 푸리에 계수를 사용하는 방법, 웨이블릿 계수를 사용하는 방법 등이 있다.
내용기반 이미지 검색을 위해 기존의 다차원 공간 인덱스 기법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. R-트리 계열 인덱스들은 최소 경계영역을 사각형 모양으로 표현하여 최근접 질의 등의 공간 질의에는 적합하지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 구(sphere) 모양으로 최소 경계영역을 표현하는 SS-트리가 제안되었으나, 사각형 보다 구가 더 많은 볼륨을 차지하여 겹침 영역이 증가하는 문제점이 있다. SR-트리는 R*-트리와 SS-트리의 장점을 통합한 구조를 제안하였다. 그러나 이러한 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타에 대해서는 많은 검색시간과 기억공간이 요구되어 순차적으로 검색하는 것보다 더 효율적이지 않아 색인구조로서의 기능을 상실하게 된다.

참고자료

· 김영귀, 탐구적 검색기법으로서의 브라우징, 한국도서관·정보학회, 1990
· 송주헌, 데이타 유형에 따른 효율적인 검색 기법의 선정 방안, 동국대학교, 1995
· 신동호 외 1명, 2단계 모델을 이용한 TREC ad hoc 실험, 한국정보과학회, 1999
· 이경하 외 2명, 키워드 질의를 이용한 순위화된 웹 서비스 검색 기법, 한국전자거래학회, 2008
· 최상민, 시맨틱 웹 기술을 이용한 검색기법 연구, 한양대학교, 2007
· Yousub Hwang, 웹서비스 저장소의 검색기법에 관한 실증적 연구, 한국지능정보시스템학회, 2010