• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.76-78
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• 2001

현재 웹 서비스 기반검색 시스템의 일반화에 힘입어 단순한 덱스트 정보뿐 만 아니라 이미지 데이터와 같은 멀티미디어 정보가 보편화되고 그 교류의 양이 크게 증가하였다. 따라서 덱스트 정보에 대한 검색과 함께 멀티미디어 정보에 대한 효과적 검색을 지원하는 시스템 개발이 중요시되고 있다. 그러나 기존에 개발된 시스템들은 멀티미디어 데이터를 검색 결과의 부가적 정보로서 사용하는 것이 일반적이며 그 자체를 질의 검색의 주요 대상으로 처리하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 웹 상에서 대용량 이미지 데이터베이스를 구축하고 이를 기반으로 효과적 검색을 지원하는 멀티미디어 검색 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 크게 두 가지 검색 구조를 제공하는데, 먼저 기존의 덱스트 기반 검색을 위하여 이미지의 의미 정보를 XML로 표현하여 이를 DTD 독립적인 스키마에 따라 관계형 데이터베이스에 저장, 관리하여 체계적이고 구조적인 서비스를 지원한다. 또한 이미지에 대한 내용 기반 검색을 위하여 이미지 데이터베이스를 구축하고 이미지 데이터로부터 색상 히스토그램 특성을 자동으로 추출하여 구축한 인덱스를 유지, 관리하며, 이를 통한 내용 기반 검색 구조와 사용자 질의 인터페이스를 설계한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-157
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• 2010

컴퓨터와 인터넷의 발달로 정보의 형태가 다양화 되어 문서 위주의 자료들로부터 이미지, 오디오, 비디오, 음성 등의 모습으로 혼합되어 가고 있다. 하지만 대부분의 검색은 문서 위주로 하기 때문에 이미지, 오디오, 비디오 등은 파일의 이름이 명확하게 설정되어 있지 않을 경우에는 검색을 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 문서가 아닌 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 검색이라고 한다. 그리고 이미지의 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 이미지 검색이라고 한다. 본 논문에서는 HSI 컬러 공간, ART2 알고리즘, SOM 알고리즘을 이용한 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습 대상을 선정하기 위해 원 영상의 특징을 분할한다. 그리고 사용자가 학습 대상을 선정하도록 하기 위해 분할된 특징을 SOM 알고리즘에 적용하여 비슷한 특징을 가지는 영상들로 군집화 한다. 군집화된 영상들에 대해 사용자가 학습 대상을 선정하여 ART2 알고리즘에 적용하여 학습한다. 제안한 방법을 적용하여 이미지 검색을 실험한 결과 제안된 방법은 하나의 이미지가 여러 개의 키워드를 가질 수 있기 때문에 이미지에 포함된 정보를 효과적으로 검색하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권1호
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• pp.88-98
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• 1999

사이버 박물관과 같은 응용 분야에서는 기존의 단순 속성, 텍스트 키워드 검색 이외에 색상, 형태, 질감과 같은 이미지 특징을 기반으로 하는 효율적인 내용-기반 검색이 요구된다. 본 논문에서는 사이버 박물관을위한 내용-기반 멀티미디어 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 이를 위해, 박물관 문화재중에서 특히 도자기 이미지 객체에 대해 색상과 형태에 기반한 효율적인 이미지 특징벡터 추출방법을 제안한다. 아울러, 단순 속성 검색에대해서는 B+-트리, 텍스트 키워드 검색에 대해서는 역화일 기법, 그리고 이미지 특징 검색에 대해서는 TV-트리(Telescopic Vector)를 지원하는 통합 검색 기법을 제안한다. 그리고 UNIX OS와 X11R5 라이브러리 환경에서 표준 C 언어를 사용하여 내용 -기반 멀티미디어 정보검색 시스템을 구현한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.367-370
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• 2003

최근 급속하게 증가하는 멀티미디어 정보를 효율적으로 다루기 위하여 멀티미디어 데이터에 대한 표현을 표준화하는 MPEG-7 표준안이 제정되었다 본 논문에서는 표준안의 Visual Descriptor 중 Edge Histogram Descriptor(EHD)에 기반한 효과적인 내용기반 이미지 검색 시스템을 설계한다. EHD의 경우 질의 이미지와 데이터베이스의 이미지 간의 유사도 연산을 통해 검색을 하는데 모든 이미지에 대해 연산을 수행하는 것은 비효율적이다. 저장된 에지 히스토그램 정보를 ‘이미지 당 빈 값’에서 ‘빈 값 당 이미지’ 정보로 매핑하는 Lookup Table를 이용하여 유사도 연산을 수행할 이미지 범위를 한정함으로써 검색 효율을 높일 수 있는 검색 방법을 제안한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.331-337
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• 2005

현재 인터넷과 멀티미디어 데이터배이스 상에서 부딪치는 검색 문제의 해결 방안으로서 명시적 배경지식의 사용을 지향하는 시맨틱 웹과 새로운 표준 기술 등은 이미지 데이터에 대한 배경 지식을 규정하는 구문론 등을 지원한다. 따라서 본 연구에서는 이미지의 주제(양)에 대한 배경지식을 표현한 도메인 온톨로지를 이용하여 사용자에게 검색어의 정확한 선택이 이루어지도록 제공하고 이미지의 내용과 기술 특정에 대한 시맨틱 주석을 이용하여 검색 용어의 일반화와 다의어, 이미지 대상물의 행위와 같은 고수준의 메타데이터 스키마를 제공함으로써 이미지의 검색에 있어 내용에 기반한 시맨틱 주석과 도메인 온톨로지의 구현과 검색 방법을 제안하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.39-48
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• 2009

본 연구는 내용 기반 이미지 검색 관련한 기존의 이미지 검색 방식에 관한 고찰을 통하여 이미지 검색의 한계점을 살펴보고, 보다 효율적인 내용기반의 이미지 검색을 위한 사용자용 인터페이스와 이미지 속성 활용 방법에 대하여 제안 하고자 한다. 현재 이미지 검색에 관련된 대부분의 연구들은 내용기반을 위주로 연구가 진행되고 있으며, 대표적으로는 이미지의 색상, 질감, 모양, 전체적인 이미지 형태를 기준으로 검색을 시도하고 있다. 하지만 여러 가지 기술적 한계로 인하여 만족할 만한 검색결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 내용기반 이미지 검색과 종래의 키워드 검색 방식을 적용한 새로운 검색방식을 제안하였다. 이는 이미지 내에 텍스트로 속성을 부여하는 방법과, 이미지 내의 속성정보들을 키워드화 하여 검색에 활용함으로써 이미지를 빠르게 검색하는 방법에 대한 것이다. 또한 인터넷상에서의 질의어 생성을 위한 사용자 인터페이스용 시뮬레이션과 이미지 속성을 기반으로 한 검색 시스템개발 시 활용할 수 있는 분야로 인터넷 쇼핑몰의 의류상품 검색을 중심으로 설명 하였다. 본 연구로 인해 인터넷 쇼핑몰에서 새로운 구매유형이 추가될 수 있고, 유사 이미지 검색 분야의 발전에 기여할 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제15권2호
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• pp.97-115
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• 2004

본 논문에서는 먼저 이미지 및 비디오 내용기반 검색 시스템 개념 및 유형을 분석 한 후 현재 상용중인 내용기반 검색시스템 5개를 선정해서 기존의 선행연구 및 각 시스템 홈페이지를 방문하여 성능을 분석 하였다. 그 결과 멀티미디어 정보검색의 효율성을 개선하기 위해서는 내용기반 검색과 주석기반 검색을 병행하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권8호
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• pp.837-841
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• 2010

본 논문에서는 MPEG-7 DCD를 이용하여 내용기반 이미지 검색을 할 때 적합한 유사도 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이미지에서 추출한 도미넌트 컬러의 비율에 따라 유사도를 측정할 수 있도록 하였다. 실험결과 제안한 방법은 MPEG-7 DCD의 QHDM[1]에 의한 검색결과보다 전역 DCD를 사용할 경우 ANMRR이 18.9%의 성능향상을 보였으며 블록별 DCD를 사용할 경우 47.2%라는 높은 성능향상을 보였다. 이는 제안한 방법이 DCD를 이용하여 내용기반 이미지 검색을 할 때 효과적인 유사도 측정 방법임을 보여준다. 특히, 영역 기반의 이미지 검색 방법에 유용하게 적용할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.462-467
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• 2008

최근 웹 2.0 시대 참여, 공유, 개방 정신이 확대 되고, 다양한 디지털 저작물들이 대량 제작되어 활용되고 있다. 그리고 디지털 저작물의 특징상 누구나 손쉽게 무제한으로 복제와 유통이 가능함으로 디지털 저작물이 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 색상, 질감, 모양 등을 이용한 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 색상을 이용한 이미지 검색방법의 하나로 색상 히스토그램을 이용한 검색 방법이 있다. 그러나 이는 공간적인 상호관계를 적절히 표현하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상 및 불변 모멘트 값과 이미지의 중앙을 중심으로 한 영역별 유사도 검사를 통한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상 정보를 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄인다. 두 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지를 영역으로 나누고, 이미지의 중심 영역부터 영역을 확장하며 영역마다 구축된 인덱스 검색을 통해 영역기반 유사 이미지 검색을 수행 한다. 세 번 단계에서는 이미지의 변형에 불변한 값인 불변 모멘트를 사용하여, 영역별 검사에서 제외된 유사이미지를 재검사한다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 이미지 데이터베이스에서 검색을 실험을 통해 검색의 정확도 및 회수율을 측정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.22-27
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• 2000

이미지 데이터베이스에서의 내용기반 검색 요구가 급증하고 있다. 기존의 이미지 특징벡터는 상세한 이미지를 표현하는데 부정확하므로 시각적 질의를 위한 만족할만한 결과를 제공하지 않는다. 본 연구에서는 내용기반 이미지 데이터 검색을 지원하는 블록지향 이미지 분리 구조를 제시하고, 노나 트리(nona-tree) 데이터 구조를 개선한 블록 지향 이미지 분리 구조를 통해 검색 속도를 개선한다. 이미지 특징을 표현하기 위해서 웨이블릿 변환을 사용하여 특징 벡터를 구성하고 제안한 데이터 모델을 통해 데이터베이스에서 분리된 세그먼트들을 비교하였다. 실험 계산을 통하여 노나 트리 분리 구조와 제안한 이미지 분리 구조를 비교하였고, 계산 결과 재현율과 정확도는 유사하지만, 검색 속도가 기존방법보다 우수하였다.