• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.461-468
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• 2000

디지털 기술 발전에 따른 오디오 데이터의 증가는 여러 컴퓨터 응용에 사용되면서 데이터를 관리하고 사용하기 위해, 내용기반 질의와 유사성 검색과 같은 새로운 기능을 갖는 데이터베이스 시스템의 개발이 불가피하게 됐다. 내용 기반 질의를 위한 빠르고 정확한 검색은 이러한 응용 시스템들에 필요하다. 효율적인 내용기반 색인과 유사성 검색의 설계는 관련성 있는 데이터의 빠른 검색을 제공하기 위한 주된 요소이다. 본 논문에서는 소파(Wavelet) 변환을 이용한 한국 전통 음악 데이터베이스의 오디오 색인을 위한 방법을 제안한다. 또한 소파 변환을 이용해 오디오 데이터에 대한 색인의 가능성을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.133-135
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• 2005

현재 웹을 사용하는 사람, 디지털 컨텐츠, 정보의 생성이 계속적으로 증가하여 오고 있다. 최근 웹 데이터는 멀티미디어 데이터(비디오, 오디오, 웹TV, 이미지 등)라고 말해도 무방할 것이다. 이런 방대한 멀티미디어 데이터의 검색은 사용자들에게는 아주 중요한 작업이 되었으며, 효과적인 멀티미디어 검색 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 최근까지의 멀티미디어 데이터 검색은 내용${\cdot}$주석기반의 검색이 주를 이루고 있다. 하지만 내용${\cdot}$주석 기반 검색은 의미${\cdot}$추론적 검색에서는 부족함을 보여주고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 검색 방법 중에서도 주석 기반 검색에서 가지는 문제점을 살펴보고 그에 대한 해결 알고리즘과 프레임워크를 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.235-238
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• 2001

최근 효과적인 내용기반 영상검색을 위해 특징 추출 방법이 많이 연구되고 있다. 특히 칼라 정보를 이용하여 특징을 얻는 방법은 여러 가지 장점 때문에 많이 사용되고 있다 본 논문에서는 칼라 코렐로그램(color correlogram) 기반의 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 변환 계수를 사용하여 영상을 복잡한 영역과 그렇지 않은 영역으로 분할하고, 각 영역의 칼라 코렐로그램을 영상의 특징으로 사용해 영상을 검색하는 방법이다. 제안한 방법으로 영상을 검색하는 방법은 기존의 칼라 코렐로그램을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 실험에서 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2498-2511
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• 1998

본 논문에서는 질의화상을 위한 칼라의 위치묘사 키워드와 칼라 키워드를 칼라특징으로 매핑하여 검색할 수 있는 내용기반 화상 검색 방법을 제안하고 이를 구현하였다. 칼라 키워드는 화상의 칼라 특징을 사용하여 칼라 세그먼트 프리미티브로부터 정의되고, 위치 묘사 키워드는 칼라 영역 정보를 사용하여 위치 세그먼트 프리미티브로부터 정의된다. 정의된 각 칼라 키워드 프리미티브는 화상의 칼라특징으로 매핑되어 저장된 참조화상의 6x6 블록의 칼라 특징과 비교하게 되고 유사도 순치 묘사 키워드와 칼라 키워드 검색의 정확도를 측정하였고, 화상검색 실험결과, 평균 recall/precision이 0.72/0.80를 보임으로써 내용기반 화상 데이터 검색에 제안된 방법이 유용함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권3B호
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• pp.315-322
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• 2001

최근 정보통신기술의 발전과 함께 영상매체의 급속한 증자로 영상의 효율적인 관리와 검색을 수행하기 위한 내용기반 영상검색은 핵심기술로 대두되고 있다. 내용기반 영상검색에서 영상의 특징을 표현하기 위해 색상 히스토그램을 많이 사용하고 있으나, 색상만을 고려하는 것은 많은 단점을 지니고 있으므로 본 논문에서는 영상의 특징으로 색상과 공간 정보를 함께 고려하기 위한 순차영역분할(sequential clustering) 기법을 도입하며, 분할된 영역의 색상평균값, 분산값과 영역의 크기를 특성벡터로 제안한다. 제안된 방법의 특성의수가 18개로 타 방법보다 매우 작은 저장공간을 가지면서도 검색효율이 8.8%이상 개선되었다. Precision 대 Recall에서도 각 질의 영상에서 대부분의 Recall 값에서 제안한 방법이 우수함이 확인되었으며, 시각적으로도 양호한 검색결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.102-107
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• 2004

본 논문에서는 시각적. 공간적 정보로 구성된 이미지의 효율적인 검색을 위하여, 색상특징정보와 모양특징정보를 멀티인덱스키로 구성하고 질의 이미지의 입력 시 자동으로 색상특징정보와 모양특징정보를 동시에 추출하여 유사한 이미지를 검색할 수 있는 내용기반 이미지 검색시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 단일 특징정보를 이용한 방법이나 2가지 이상의 특징정보를 단계적으로 검색하는 방법에 비해 향상된 효율성과 신속성을 보이고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1051-1055
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 객체들의 특징을 추출하는 방안인 Vector Quantization 을 이용한 영상을 검색하는 방안을 제시한다. 내용기반 영상 검색의 주요 특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 등이 사용된다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 빠르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet 과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.853-867
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• 2005

지금까지 많은 내용 기반 이미지 검색 방법들이 제안되고 있다. 이 시스템들은 각 시스템마다 다른 이미지 데이타를 이용하고, 다른 특징 추출방법에 따라 다른 특징 추출 데이타를 생성하므로, 각 시스템의 검색 성능을 비교 평가할 수가 없다 특히 웹상에서, 동일한 이미지 데이타를 서로 다른 사이트에 있는 내용 기반 이미지 검색 시스템에 적용하여 검색 성능을 비교 평가할 수 없는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서, 각각의 특정한 검색시스템에서 생성된 특징 추출 데이타를 웹상의 다른 검색 시스템에서 인식할 수 있도록, XML 기반의 FEMAL을 제안한다. FEMAL을 이용한 실험에서, 특징 추출 데이타를 서로 통신하고 통합이 가능함을 보이고, 검색 성능의 비교 평가가 가능함을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.436-438
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• 2001

최근 인터넷을 이용한 분산처리와 멀티미디어에 대한 연구가 활성화됨에 따라 비디오 컨텐츠는 원활한 제공과 편리한 검색방법이 요구되고 있다. 기존의 비디오 검색 시스템은 사용자가 원하는 비디오 컨텐츠를 찾는데 많은 시간이 소요되는 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간으로 웹 서비스를 지원하는 클립 기반 비디오 검색 시스템을 설계 및 구현한다. VCRS(Video Clip Retrieval System)는 비디오 분할에 의한 대표 프레임 추출과 연관된 정보의 클러스터링에 의한 클립 파일생성 및 클립단위의 비디오 데이터베이스 구축 방법으로 비디오 컨텐츠 제공자의 원활한 서비스를 지원하는 내용기반 인덱싱 시스템과 사용자의 다양한 검색을 지원하는 웹 기반 검색 시스템으로 구성된다. 결론적으로 본 논문에서 제안한 시스템은 비디오 컨텐츠를 제공하는데 있어서 유용성을 보이며, 웹 기반에서 범용 데이터베이스를 이용하여 비디오 내용을 검색할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권1호
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• pp.14-28
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• 1999

최근 멀티미디어 데이터로부터 내용에 대한 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하고 내용에 기반한 질의를 수행하도록 하는 내용 기반 검색 시스템이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 멀티미디어 검색 시스템인 COSMIC(Content Based Multimedia Information Processor)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. COSMIC은 대용량 이미지 데이터로부터 자동으로 추출된 시각적 특징 데이터들을 다차원 점접근 방법(Point Access Method)인 HG-트리를 이용하여 색인하고 예제 이미지와 사용자가 그린 스케치에 의한 시각적 질의를 제공한다. 또한 COSMIC은 비디오 데이터로부터 추출된 다양한 의미 정보를 이용하여 의미 질의를 제공한다. COSMIC의 유효성을 입증하기 위해서 다양한 시각적 질의와 이미 질의를 이용한 실험을 수행하였다.