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다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2015093462
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 멀티미디어 객체 및 식별자로부터 N-차원의 특징벡터를 추출하는 특징벡터 추출수단, 상기 멀티미디어 객체의 객체 식별자와 N-차원의 특징벡터에 따른 트리 기반의 분산 색인을 구성하고, 구성한 분산 색인 트리의 말단 노드 개수와 기준 클러스터의 크기를 비교하여 시그니처의 길이를 결정하는 분산색인 관리수단 및 상기 결정한 길이를 반영한 말단 노드별 시그니처를 생성하여 상기 N-차원의 특징벡터와 매칭하여 저장하는 고차원 색인관리수단을 포함하여 구성한 장치 및 그 방법을 제공함으로써, 데이터의 분포에 따라 분산 색인 트리 내 단말의 컴퓨팅 노드가 다른 길이의 시그니처 파일을 독자적으로 구성할 수 있어 클러스터의 크기가 작은 경우에 더 많은 비트로 구성되는 시그니처를 생성함으로써, 효율적인 검색을 통해 필터링 효과를 증대시키고, 분산 색인 트리의 탐색을 통해 결정되는 말단 노드가 하나 이상인 경우 각 노드에서 시그니처 기반의 필터링이 병렬로 수행되기 때문에 노드별 다른 길이의 시그니처에 따른 추가 비용이 발생하지 않고, 검색의 정확도가 증가한다는 효과도 얻어진다. 고차원 데이터, 특징벡터, 분산 색인, 시그니처, 트리 기반, 검색
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020080131285 (2008.12.22)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-1266358-0000 (2013.05.15)
공개번호/일자 10-2010-0072777 (2010.07.01) 문서열기
공고번호/일자 (20130522) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.03.03)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최현화 대한민국 대전광역시 유성구
2 이미영 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2008.12.22 수리 (Accepted) 1-1-2008-0879374-11
2 청구범위 제출유예 안내서
Notification for Deferment of Submission of Claims		 2008.12.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2008-0138302-03
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2009.03.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2009-0131554-24
4 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2009.03.03 수리 (Accepted) 1-1-2009-0131567-17
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.03.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0158357-42
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.05.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0405260-04
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.05.21 수리 (Accepted) 1-1-2012-0405261-49
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.10.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0625540-23
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.12.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-1024150-22
11 등록결정서
Decision to grant		 2013.04.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0261630-31
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
멀티미디어 객체 및 상기 멀티미디어 객체의 객체 식별자로부터 N-차원의 특징벡터를 추출하는 특징벡터 추출수단, 상기 멀티미디어 객체의 객체 식별자와 N-차원의 특징벡터에 따른 트리 기반의 분산 색인을 구성하고, 구성한 분산 색인 트리의 말단 노드의 클러스터 크기와 상기 N-차원의 특징 벡터의 공간 크기를 상기 말단 노드의 전체 개수로 나눈 평균 크기로 정의되는 기준 클러스터의 크기와 비교하여, 상기 말단 노드의 크기가 상기 기준 클러스터의 크기 이상인 경우, 제1 비트 수로 표현되는 시그니처의 길이를 결정하고, 상기 말단 노드의 크기가 상기 기준 클러스터의 크기보다 작은 경우, 상기 제1 비트 수보다 큰 제2 비트 수로 표현되는 시그니처의 길이를 결정하는 고차원 색인수단 및 상기 결정한 시그니처의 길이를 반영한 말단 노드별 시그니처를 생성하고, 생성된 시그니처, 상기 N-차원의 특징 벡터 및 상기 객체 식별자를 해당 컴퓨팅 노드에 저장하는 고차원 색인관리수단을 포함하는 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템
2 2
제1항에 있어서, 입력되는 상기 멀티미디어 객체로부터 객체 식별자를 추출하고, 멀티미디어 객체 정보를 저장하도록 관리하는 객체관리수단 및 상기 멀티미디어 객체의 정보를 개별 저장하는 분산저장수단을 더 포함하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템
3 3
제1항에 있어서, 상기 기준 클러스터의 크기는 전체 특징 벡터의 크기, 말단 노드 개수, 각 말단 노드의 클러스터 크기 및 사용하고자 하는 비트 수의 목록 개수를 기반으로 결정하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템
4 4
제1항에 있어서, 상기 고차원 색인수단은 상기 고차원 색인관리수단에 의해 상기 해당 컴퓨팅 노드에 저장된 시그니처, 상기 N-차원의 특징 벡터 및 상기 객체 식별자를 포함하는 데이터의 검색시 멀티미디어 객체로부터 특징벡터를 추출하여 이를 기반으로 상기 분산 색인 트리를 탐색하여 유사한 값을 가지는 후보 말단 노드를 결정하여 유사검색을 상기 고차원 색인관리수단에게 요청하는 과정을 수행하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템
5 5
제1항에 있어서, 상기 고차원 색인수단은 상기 N-차원의 특징벡터들 중에서 하나의 컴퓨터가 수용할 수 있는 개수의 N-차원 특징벡터들의 임의 표본을 추출하여 트리 기반의 분산 색인을 구성하는 분산색인 생성수단, 상기 구성된 트리의 말단 노드에 해당하는 클러스터 크기를 계산한 후 사용자가 정의한 기준 클러스터 크기와 비교하여 시그니처의 길이를 결정하는 시그니처 길이 결정수단 및 상기 객체 식별자와 N-차원의 특징벡터를 통해 상기 구성된 분산 색인 트리를 탐색하여 해당 컴퓨팅 노드에 객체 식별자 및 특징벡터의 저장을 상기 고차원 색인관리수단에게 요청하는 분산색인 관리수단을 포함하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템
6 6
삭제
7 7
제5항에 있어서, 상기 시그니처 길이 결정수단은 상기 구성된 분산 색인 트리 내 특정 말단 노드의 클러스터 크기를 계산시, 말단 모드에 해당하는 특징 벡터 공간의 중심점에서 크러스터 경계까지의 거리를 계산하거나, 말단 노드에 해당하는 특징 벡터 공간 내의 가장 먼 거리를 계산하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템
8 8
제5항에 있어서, 상기 시그니처 길이 결정수단은 상기 시그니처의 길이 결정시 데이터의 분포에 따라 시그니처의 길이를 결정하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템
9 9
제5항에 있어서, 상기 시그니처 길이 결정수단은 상기 계산된 말단 노드의 클러스터 크기와 비트 수의 크기가 내림차순으로 정렬된 기준 클러스터 크기를 비교하여 말단 노드의 클러스터 크기보다 작은 첫 번째 기준 클러스터의 해당 비트수를 해당 말단 노드에서 사용할 시그니처의 길이로 결정하거나, 상기 클러스터의 평균크기를 계산하고, 계산된 평균 클러스터의 크기와 오름차순으로 정렬된 시그니처를 위한 차원당 비트수 목록을 통해 각 비트수를 할당할 클러스터 크기를 계산하여 시그니처 길이로 결정하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템
10 10
제5항에 있어서, 상기 분산색인 관리수단은 검색요청시 상기 멀티미디어 객체로부터 특징벡터를 추출하여 이를 기반으로 상기 분산 색인 트리를 탐색하여 유사한 값을 가지는 후보 말단 노드를 결정하는 것을 더 수행하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템
11 11
제4항에 있어서, 상기 고차원 색인관리수단은 검색 요청시 상기 결정한 후보 말단 노드에서 관리하는 시그니처를 생성하여 이를 기준으로 저장한 시그니처 파일을 순차 검색하여 후보 시그니처들을 결정한 후, 상기 후보 시그니처의 특징벡터를 검색하여 최종 후보 특징벡터를 결정하는 것을 수행하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템
12 12
삭제
13 13
삭제
14 14
컴퓨팅 연산 처리가 각각 가능한 특징 벡터 추출수단, 고차원 색인수단 및 고차원 색인관리수단을 포함하는 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 시스템을 이용한 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 방법에 있어서,상기 특징 벡터 추출수단의 컴퓨팅 연산 처리에 의해 멀티미디어 객체들로부터 N-차원의 특징벡터를 추출하는 단계, 상기 고차원 색인수단의 컴퓨팅 연산 처리에 의해 상기 추출된 N-차원의 특징벡터에서 임의 표본 추출을 통해 트리기반의 분산 색인을 구성하는 단계, 상기 고차원 색인수단의 컴퓨팅 연산 처리에 의해 상기 구성한 분산 색인 트리의 말단 노드별 클러스터 크기를 계산하여 그에 따른 시그니처 길이를 결정하는 단계, 상기 고차원 색인수단의 컴퓨팅 연산 처리에 의해 상기 분산 색인 트리의 말단 노드별 해당 컴퓨팅 노드를 결정하는 단계 및 상기 고차원 색인 관리수단의 컴퓨팅 연산 처리에 의해 상기 컴퓨팅 노드에 결정한 길이를 갖는 시그니처를 생성하여 N-차원의 특징벡터와 개별 매칭하여 저장하는 단계를 포함하는 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 방법
15 15
제14항에 있어서, 상기 시그니처 길이를 결정하는 단계는 상기 클러스터 크기를 계산시, 말단 노드에 해당하는 특징 벡터 공간의 중심점에서 클러스터 경계까지의 거리를 계산하거나, 말단 노드에 해당하는 특징 벡터 공간 내의 가장 먼 거리를 계산하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 방법
16 16
제14항에 있어서, 상기 시그니처 길이를 결정하는 단계는 전체 데이터 공간 크기와 구성된 분산 색인 트리의 말단 노드 개수가 반영된 기준 클러스터 크기를 비교하여 시그니처의 길이를 결정하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 방법
17 17
제16항에 있어서, 상기 기준 클러스터의 크기는 전체 특징 벡터의 크기, 단말 노드 개수, 각 단말 노드의 클러스터 크기 및 사용하고자 하는 비트 수의 목록 개수를 기반으로 결정하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 방법
18 18
제16항에 있어서, 상기 시그니처 길이를 결정하는 단계는 상기 시그니처의 길이 결정시 데이터의 분포에 따라 시그니처의 길이를 결정하는 것인 다중 길이 시그니처 파일 기반 분산 색인 방법
19 19
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20 20
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