• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
• /
• pp.211-214
• /
• 2007

최근 멀티미디어 데이터, 특히 UCC를 중심으로 동영상 데이터가 급증하고 있다. 그러나 현재 대부분의 검색 시스템은 키워드 기반의 동영상 데이터 검색만을 지원하고 있으며, 따라서 사용자가 원하는 동영상 데이터를 효율적으로 검색하지 못하는 실정이다. 동영상 데이터에 대한 효율적인 검색을 지원하기 위해서는, 동영상의 내용(이미지, 색, 모양 등)을 고차원의 특징 벡터 데이터로 표현하여 유사한 동영상을 검색하는 내용-기반 검색이 요구된다. 본 논문에서는 내용-기반 검색을 위해 제안된 기존의 고차원 벡터 데이터 색인 구조를 실험을 통하여 성능을 비교하며, 이를 통해 동영상 내용-기반 검색에 가장 효율적인 색인 기법을 제시한다. 아울러 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위한, 근사 k-NN 질의 탐색 기법의 유용성을 검증한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.79-84
• /
• 1998

일반적으로 동영상 검색을 위해 주석 기반과 내용 기반 검색을 사용하는데, 주석 기반 검색은 사용자의 주관이 개입되어 일관성을 잃기 쉽고, 내용 기반 검색은 동영상 데이터가 담고 있는 의미가 추출되기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그래서, 본 논문에서는 이 두 검색 기법을 상호 보완하여 검색의 효율성과 정확성을 높이기 위해 통합 동영상 데이터 모델(IVDM)을 제안하고, 이것을 기반으로 뉴스 동영상 검색을 위한 데이터베이스 스키마와 질의 유형을 설계한다. 이 모델은 동영상 데이터를 계층적으로 구조화한 형태로 상위수준에서는 주제별로 부여된 메타 정보로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 동영상 데이터에서 색깔, 모양, 움직임, 질감 등의 특징 데이터를 추출하여 내용 기반 검색을 지원한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.652-655
• /
• 2004

기존의 병리 영상을 판독하고 저장, 관리 하는 시스템이 수작업으로 이루어져 발생하는 문제점들을 보완하는 방안으로 유방종양 영상을 사용하여 세포영상 내용기반 검색 시스템을 구축 하고자 한다. 유방암 세포를 사용하여 효율적인 내용기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 유방암 영상에서 검색에 가장 적합한 영상의 질감, 칼라, 형태학적 특징값의 조합이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 세포영상의 분류에 많이 사용되는 질감 특징과 칼라값을 사용하여 내용기반 검색 시스템을 구축 하였으며, 칼라값과 질감특징값을 사용하여 검색했을 때의 효율성을 비교하였다. 향후 이런한 실험들을 통하여 세포영상검색에서 가장 최적의 파라미터들을 조합한 내용기반 검색 시스템을 구축하고자 한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.17-22
• /
• 2006

영상으로부터 여러 가지 내용을 추출하여 검색에 사용함으로써 내용기반 영상검색에서 검색의 정확도를 높이고 있다. 내용기반 영상검색 방법은 영상 검색을 위하여 물리적 속성을 이용한다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 물리적인 속성 또는 이들의 공간적인 배치등의 내용을 상당부분 알아야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 그러므로, 이방법은 사용자의 의도를 반영하는데 제약이 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 의도를 반영하는 감성기반 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 사용자의 의도를 추정하기위해 relevance feedback을 이용한다는 점에 있어 기존의 내용기반 영상 검색 방법과 다르고, 제안된 시스템은 내용기반 영상검색 방법에 기반하고 있으므로 기존의 내용기반 검색방법과 통합이 용이하다. 속성들과 유사도측도들은 MPEG-7 칼라 기술자를 사용하였다. 벽지 영상을 이용하여 이같은 실험을 행하였고, 감성형용사들을 적용하여 DB에 저장된 벽지 영상들을 대상으로 검색한 결과 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.284-289
• /
• 1998

본 논문에서는 동영상 정보의 효율적인 관리를 위해 주석 기반 검색과 내용 기반 검색을 통합적으로 지원하는 통합 동영상 데이터 모델(Integrated Video Data Model, IVDM)를 제안한다. IVDM은 동영상 자료를 계층적으로 구조화하여 상위 수준에서는 의미 단위와 세그먼트 단위로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 이미지 인덱싱을 이용한 내용 기반 검색을 지원한다. 우리는 이 IVDM을 이용하여 MPEG-2로 압축된 동영상 정보를 관리하는 시스템(Integrated Video Information Management System, IVIMS)을 개발한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.265-268
• /
• 2000

최근 멀티미디어 및 통신망의 발달로 인해 멀티미디어 데이터를 손쉽게 구하려는 사용자와 이에 부응하려는 제공자의 노력이 급격히 늘고 있으며 웹을 기반한 내용기반 영상 검색 기법들이 등장하고 있다. 현재의 내용 기반 검색기술은 제공자가 한정된 수의 영상 데이터를 사용하여 특징 추출을 위한 몇가지 처리를 거친 후 이 데이터를 기반으로 검색을 하게 됨으로써 다양한 영상에 대해 검색하고자 하는 사용자의 요구를 만족하지 못하고 있다. 따라서 본 논문은 웹상의 영상 데이터를 사용자의 요구에 따라 받아온 후 기존의 내용기반 영상 검색 기법을 적용하여 검색하게 하고 한번 검색된 영상자료는 차후 검색에도 사용될 수 있게 함으로써 기존 검색시스템의 선택 영상의 한계를 보완하는 두가지 방법을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.315-318
• /
• 2002

대부분의 의료 영상 관리 시스템이 의료 영상의 저장, 전송 등의 기본적인 기능만 지원될 뿐 상위 응용 계층에서 내용기반 검색이 지원되지 않고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 내용 기반 검색 기능을 지원하는 의료 영상 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 의료 영상 검색 시스템은 질의 이미지의 내용기반 검색을 위해 색-공간, 질감, 모양 특징에 의한 유사 비교 기법을 사용하고 각각의 유사 비교 검색에 의해 생성된 결과 집합들을 통할하고 최종 결과 제시를 위해 복합 질의문 계획 생성 알고리즘을 제시한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.323-329
• /
• 2002

멀티미디어 정보검색 중 내용 기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징을 이용한 검색 시스템이 일반적으로 널리 소개되고 있다. 그러나 형태가 서로 다른 영상에서는 색상과 질감 특징에 의한 검색 방법은 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선 에 의한 전역 형태 특징으로 허용 가능한 범주 이내로 유사도 영상을 필터링한 후 형태정보의 히스토그램을 이용하여 유사도 검색을 함으로써 정확도를 놀일 수 있는 시스템을 개발한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
• /
• pp.228-230
• /
• 1998

동영상 데이터가 갖는 복잡하고 다양한 관계성 때문에 기존의 키워드 기반 정보 검색 방법에는 한계가 있으면 비디오 내용에 기반해 검색을 하는 내용기반 검색기법이 요구된다. 현재 MPEG-7에서도 비디오 내용 표현 방식에 관한 국제 표준화 작업이 시작되고 있다. 본 논문에서는 영상정보와 음성정보를 사용해 비디오의 원하는 부분을 내용에 기반해 검색할 수 있는 비디오 편집 및 검색 시스템을 개발하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.359-361
• /
• 1999

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 Vector Quantization을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요 특징들은 색상, 질감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 사용된다. 이러한 특징들 중에서 어떤 특징들을 사용하고 또 어떤 방식으로 결합하느냐에 따라 혹은 영상의 특성을 잘 나타낼 수 있는 주요 특징을 어떻게 추출, 표현하느냐에 따라 검색 성능에 큰 영향을 미친다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상, 질감 특징 추출방법과 더불어 Vector Quantization 알고리즘을 이용하여 정지 영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일 수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며 제안된 방식에 의해 '사람' 영상의 경우 0.9의 검출율을 보였다.