• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.1
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• pp.132-144
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• 2004

With the rapid development of internet technology, the number of internet users and the amount of multimedia information on the internet is ever increasing. Recently, the web sites, such as e-business sites and shopping mall sites, deal with lots of image information. As a result, it is required to support content- based image retrieval efficiently on such image data. This paper proposes an intelligent image retrieval system, which adopts XML, technology. To support object-based col)tent retrieval on product catalog images containing multiple objects, we describe a multi -level metadata structure which represents the local features, global features, and semantics of image data. To enable semantic-based and content-based retrieval on such image data, we design a XML-Schema for the proposed metadata and show how to represent such metadata using XML- documents. We also describe how to automatically transform the retrieval results into the forms suitable for the various user environments, such as web browser or mobile browser, using XSLT The proposed scheme can be easily implemented on any commercial platforms supporting XML technology. It can be utilized to enable efficient image metadata sharing between systems, and it will contribute in improving the retrieval correctness and the user's satisfaction on content-based e-catalog image retrieval.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.5
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• pp.358-366
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• 2002

Feature-based similarity retrieval become an important research issue in image database systems. The features of image data are useful to discrimination of images. In this paper, we propose the high speed k-Nearest Neighbor search algorithm based on Self-Organizing Maps. Self-Organizing Maps(SOM) provides a mapping from high dimensional feature vectors onto a two-dimensional space and generates a topological feature map. A topological feature map preserves the mutual relations (similarities) in feature spaces of input data, and clusters mutually similar feature vectors in a neighboring nodes. Therefore each node of the topological feature map holds a node vector and similar images that is closest to each node vector. We implemented a k-NN search for similar image classification as to (1) access to topological feature map, and (2) apply to pruning strategy of high speed search. We experiment on the performance of our algorithm using color feature vectors extracted from images. Promising results have been obtained in experiments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.3-5
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• 2007

본 논문에서는 새로운 내용기반 이미지 검색 기법으로 식물 잎의 윤곽선에 대하여 동적 시간 정합 기법을 이용하여 유사한 이미지를 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 식물 잎의 기준점에 대하여 잎의 가장자리를 따라 가면서 구해지는 거리의 곡선을 통하여 잎의 외형 특성을 표현하였다. 추출된 곡선 정보의 효율적인 저장과 처리를 위하여 곡선의 특성을 표현할 수 있는 퓨리에 계수(Fourier Coefficients)를 계산하고 이를 바탕으로 유사한 이미지를 계산하였다. 이런 과정에서 생기는 문제점으로는 복잡한 형태의 곡선에 대해서는 퓨리에 계수를 통하여 저장하고 복원하는 과정에서 원본 곡선의 세부적인 형태 정보를 상실하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복잡한 곡선 유형에 대해서는 복원시 상실되는 정보가 최소화될 수 있는 작은 단위의 구간으로 나누고 이에 대한 퓨리에 계수를 계산하는 방법으로 다수의 퓨리에 계수 세트를 추출하는 이진 구간 분할 (Binary Range Reduction) 알고리즘을 사용하였고 질의 이미지와 저장된 이미지들을 비교하는 과정에서 검색의 정확도를 향상시키기 위하여 동적 시간 정합(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 그리고 검색의 효율을 더욱 높이기 위하여 추출된 외형 정보를 기반으로 잎의 유형을 다양한 카테고리로 분류하는 외형 기형 기반의 잎 분류 기법을 제안하였다. 다양한 실험을 통하여 제안한 기법이 식물 잎 검색에 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.11
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• pp.1013-1020
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• 2005

This paper presents an effective and robust leaf image retrieval system based on shape feature. Specifically, we propose an improved MPP algorithm for more effective representation of leaf images and show a new dynamic matching algorithm that basically revises the Nearest Neighbor search to reduce the matching time. In particular, both leaf shape and leaf arrangement can be sketched in the query for better accuracy and efficiency. In the experiment, we compare our proposed method with other methods including Centroid Contour Distance(CCD), Fourier Descriptor, Curvature Scale Space Descriptor(CSSD), Moment Invariants, and MPP. Experimental results on one thousand leaf images show that our approach achieves a better performance than other methods.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.4
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• pp.95-102
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• 2004

In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic-based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency md requires many efforts of system administrator or annotator because of imperfect automatic processing. In this paper, we propose semantics-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method and optimized comparison area extracting that propose. Therefore, we propose the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantics-based retrieval.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1547-1550
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• 2003

의미기반 멀티미디어 검색을 하기 위해서는 멀티미디어 대한 의미정보가 필요하며, 이러한 의미정보에는 멀티미디어 데이터 자체보다는 멀티미디어 데이터에 대한 의미 해석이 중요하다. XML은 내용정보나 의미정보의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 멀티미디어 정보를 구조화하여 표현하기 위한 방법으로 XML을 사용한다. 또한, 멀티미디어 정보에 따른 의미성을 부여하여 나타내기 위해 퍼지데이터 사전 적용 기술을 사용한다. 의미성을 부여하기 위해 표현되는 데이터는 거의 애매한 표현법을 많이 사용하므로, 퍼지 집합관계를 적용하여 의미 판단의 기준으로 적용한다 따라서, 인간에게 좀 더 친숙하고 편리한 검색을 가능하게 하며, 의미성을 함축한 의미기반 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 XML을 활용하여 다양한 멀티미디어 정보를 표현하기 위한 스키마 구조와 의미성을 반영한 XQL에 의한 검색기법을 제안한다. 인터넷에서 가장 많이 사용하고 있는 웹 상품 카탈로그 이미지나 광고 이미지에 대하여 의미기반 검색을 지원할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 방법은 애매모호한 표현의 질의에 대하여 검색을 가능하게 할 뿐만 아니라, 의미성을 고려하기 때문에 검색에 대한 만족도를 증대시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.76-78
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• 2006

인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.25 no.2
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• pp.49-68
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• 2008

In many information retrieval experiments, the data fusion techniques have been used to achieve higher effectiveness in comparison to the single evidence-based retrieval. However, there had not been many image retrieval studies using the data fusion techniques especially in combining retrieval results based on multiple retrieval methods. In this paper, we describe how the image retrieval effectiveness can be improved by combining two sets of the retrieval results using the Sobel operator-based edge detection and the Self Organizing Map(SOM) algorithms. We used the clip art images from a commercial collection to develop a test data set. The main advantage of using this type of the data set was the clear cut relevance judgment, which did not require any human intervention.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.43-44
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• 2017

다양한 디지털 기기 활용의 증가로 인해 멀티미디어 데이터가 증가됨에 따라 내용 기반으로 검색하는 기술이 연구되고 있다. 내용 기반 검색을 위해 멀티미디어에서 추출된 고차원 특징 벡터가 대용량이 되면서 고차원 데이터를 분산해서 관리하는 색인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 멀티미디어 데이터에서 유사한 이미지를 검출하기 위한 분산 고차원 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 마스터/슬레이브 구조로 되어 있다. 마스터 서버의 색인 구조는 그리드 방식을 사용하여 검색 요청 시 탐색하는 노드를 감소시킨다. 슬레이브 서버의 색인 구조는 구 형태로 색인하여 범위 질의와 최근접 질의를 효율적으로 검색한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.152-154
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• 2010

본 연구에서는 내용 기반의 텍스타일 이미지 검색 시스템을 구축하였다. 텍스타일 이미지에 대한 색상, 질감, 모양 특성 추출 조합을 각각 혹은 가중치를 이용한 방법으로 검색한다. 검색은 사용자 인터페이스에서 오라클 데이터베이스 시스템에서 제공되는 이미지의 색상, 질감 특성 값에 대한 검색과 결과 피드백을 보면서 진행된다. 또 검색 대상 이미지들을 유사도에 따라 다차원 비례법에 의하여 2차원 화면에 클러스터링하여 전체 이미지의 군집화 특성을 쉽게 파악할 수 있는 기능을 구현하였다.