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정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

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한글제목(Korean Title) 스파크 환경에서 내용 기반 이미지 검색을 위한 효율적인 분산 인-메모리 고차원 색인 기법
영문제목(English Title) An Efficient Distributed In-memory High-dimensional Indexing Scheme for Content-based Image Retrieval in Spark Environments
저자(Author) 최도진   박송희   김연동   위지원   Dojin Choi   Songhee Park   Yeondong Kim   Jiwon Wee   이현병   임종태   복경수   유재수   Hyeonbyeong Lee   Jongtae Lim   Kyoungsoo Bok   Jaesoo Yoo  
원문수록처(Citation) VOL 47 NO. 01 PP. 0095 ~ 0108 (2020. 01)
한글내용
(Korean Abstract)
영상에서 범죄 행위 모니터링 및 추적을 위해서 이미지 내에 포함된 객체를 검색하는 내용 기반 검색이 활용되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색을 위해 이미지 또는 객체에서 추출한 대용량 특징 벡터를 이용한 유사도 검색을 지원하는 분산 인-메모리 기반 고차원 색인 기법을 제안한다. 대용량 분산 처리를 위해 빅데이터 플랫폼인 스파크를 활용하고 효율적인 분산 질의 처리 할당을 위해 마스터/슬레이브 모델을 활용한다. 마스터에서는 데이터 및 질의 분배를 수행하고 슬레이브에서는 데이터를 색인한다. 더불어 기존 분산 고차원 색인 기법에서 k-최근접 질의 처리의 성능 문제를 해결하기 위해서 밀집도 및 탐색 비용을 고려한 k-최근접 질의 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성 및 타당성 을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
영문내용
(English Abstract)
Content-based image retrieval that searches an object in images has been utilizing for criminal activity monitoring and object tracking in video. In this paper, we propose a high-dimensional indexing scheme based on distributed in-memory for the content-based image retrieval. It provides similarity search by using massive feature vectors extracted from images or objects. In order to process a large amount of data, we utilized a big data platform called Spark. Moreover, we employed a master/slave model for efficient distributed query processing allocation. The master distributes data and queries. and the slaves index and process them. To solve k-NN query processing performance problems in the existing distributed high-dimension indexing schemes, we propose optimization methods for the k-NN query processing considering density and search costs. We conduct various performance evaluations to demonstrate the superiority of the proposed scheme.
키워드(Keyword) 거리 공간   이미지 유사도 검색   고차원 색인   분산 처리   스파크   metric space   image similarity search   high dimensional indexing   distributed processing   spark  
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