이미지 메타 데이타는 이미지 데이터의 내용, 구조, 특징 등을 기술하는 데이타를 말한다. 이러한 메타 데이타는 다양한 시스템 환경에서 서로 공유되며 다양한 표준이 존재한다. 이러한 환경에서 사용자가 요구하는 정확한 데이타를 검색하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 분산 환경에서 다양한 표준을 가지는 이질적인 이미지 메타데이타의 상호 운용 시스템 구조를 제안하고, 보다 정확하고 효율적인 검색을 위하여 메타데이타 매핑 방법을 이용한 질의 확장 방안을 제안한다. 제안한 매핑 방법에서 비표준 메타데이타를 사용하는 제공자는 MDR내의 기준 표준인 VRA 표준과 매핑된다. 또한, 불필요한 매핑 연산을 줄이고 MDR에 새로운 표준을 쉽게 추가하기 위해서 VRA 표준을 기준으로 표준안간의 매핑을 수행한다. 제안된 확장 질의 방법을 사용하면 다양한 메타데이타 스키마와 표준 간의 관계를 활용하여 검색의 정확도를 높일 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 시스템 프로토타입을 구현하고 확장 질의 처리에 대한 검객 성능 평가를 수행하였다.
Image metadata is used to describe the contents, structures, and features of a given image data. There exist lots of image metadata-related standards. Such image metadata need to be shared to efficiently search the correct images in Web Service-enabled distributed environments. In this thesis, we propose an interoperable system architecture for utilizing image metadata and query extension methods using metadata mapping for correct and efficient image searching. In the proposed methods, the provider schema using non-standard image metadata are mapped into the schema based on the VRA standard, which is used as a basic and intermediary standard in MDR(MetaData Registry). We support mapping operations between the VRA standard and other standards, to reduce the number of unnecessary mapping operations and to enable easier addition of schema based on new standards. Using the proposed query processing methods, which utilize image metadata and overcome their heterogeneity by metadata mapping, it is possible to severely improve the correctness of image retrieval. To show the usefulness of our schemes, we implemented a prototype system and performed retrieval performance evaluation on extended query processing.
