본 논문에서는 대량의 사진 데이터베이스에 대한 효과적인 사진 검색을 위하여 브라우징을 지원하는 인덱싱 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 대표적인 거리 공간 인덱싱 방법인 M-트리를 기본 구조로 하였다. 그러나 M-트리는 pruning을 통한 검색의 효율성에 초점을 맞추었으며 브라우징을 직접적으로 고려하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 M-트리의 노드 선택 방법, 노드 분할 방법 및 노드 분할 조건을 브라우징에도 적합하도록 변경하였다. 제안한 방법을 적용하여 실험한 결과 노드 응집도와 클러스터링 정확도에서 각각 2배와 1.5배의 향상을 나타내었으며, 검색 성능도 약 2배정도 빨라지는 효과를 확인하였다.
In this paper we propose an indexing method supporting the browsing scheme for effective image search on large photo database. The proposed method is based on M-tree, a representative indexing scheme on matrix space. While M-tree focuses on the searching efficiency by pruning, it did not consider browsing efficiency directly. This paper proposes node selection method, node splitting method and node splitting conditions for browsing efficiency. According to test results, node cohesion and clustering precision improved 1.5 and twice the original respectively and searching speed also increased twice the original speed.
