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金炳天,金奉權 안성산업대학교 1991 論文集 Vol.23 No.-
오늘날 컴퓨터의 주된 사용은 많은 양의 데이터를 적절히 분류하여 저장하고 이들로부터 정보를 얻어내는 데 있다. 특히, 기호자료(symbolic data) 뿐만 아니라 영상자료(Image data)에 대한 처리가 필수적으로 요구되고 있는 시점에서 영상정보 저장 및 검색 시스템에 대한 중요성은 고조되고 있다. 그러므로 영상정보를 다루기 위한 시스템은 매우 중요한 것으로 인식된다. 본 논문에서는 영상정보의 저장 및 검색 기법에 대해 논하며, 영상정보 저장 및 검색 시스템을 설계하고 구현한 결과와 특징을 소개한다. Nowadays the main usage of a computer is to store and retrieve a large set of data. Especially there increases a need for a computer to handle image data as well as symbolic data. Thus, the role of image information system becomes very important. This paper dicusses key issues that one should consider when designing image information system. And then this paper describes main properties of our Image Information Store and Retrieval system.
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李根壽,金奉權 안성산업대학교 1991 論文集 Vol.23 No.-
알려지지 않은 방대한 량의 자료들을 효과적으로 분류하고 검색하기 위한 시스템에서는 균형된 결정트리를 형성하는 것이 효율적인 검색을 위해 매우 중요한 관건이 된다. 그러나 기존의 군집화 알고리즘(clustering algorithm)들은 단지 그 구성원이 서로 동질이고 다른 집단과 잘 구분될 수 있는 구조를 찾아내기 위한 목적을 가지고 수행한다. 본 논문에서는 균형된 결정트리를 형성하기 위해 가능한한 형성된 집단들 간에 동질성(homogeneity)을 잃지 않으면서 등분포(equi-distributed)의 성질을 가지도록 하는 군집화 알고리즘에 대해 기술하며, 이를 위해 등분포율(EDR:Equi-Distribution Rate)을 정의한다. 이러한 알고리즘을 이용하여 형성되는 결정트리는 많은 양의 자료들을 검색하여야 하는 영상데이타베이스에서 유사성 검색(similarity retrieval)과 같은 목적을 위해 효율적으로 사용될 수 있다. The equi-distributed decision tree is very important in the system to store and retrieve a very large set of data. But the object of traditional clustering algorithms is to find the homogenious cluster structure. This paper describes an algorithm that used when designing balanced decision tree. The EDR(Equi-Distribution Rate) defined to form equi-distributed cluster. It will be use for similarity retrieval in the image database system.
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