• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.28-30
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• 2012

본 논문에서는 시계열 매칭 기술을 활용한 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 설계 및 구현한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 스케일된 유사 이미지들을 찾는데 거리 계산이 용이해지고, 인덱스 사용이 가능하여 대용량 데이터베이스 대상의 빠른 검색이 가능해지게 된다. 이를 위해, 기존연구 내용을 기반으로 사용자의 편의를 위해 GUI 환경의 클라이언트-서버 시스템으로 설계 및 구현한다. 먼저, 클라이언트에서는 사용자의 질의 이미지를 시계열로 변환하여 가로 및 세로의 스케일링 팩터구간과 허용치 ${\varepsilon}$과 함께 서버에 전달한다. 서버에서는 클라이언트에서 전달한 값들을 이용하여 범위 질의를 구성하여 이미 구축해놓은 이미지 시계열 데이터베이스의 인덱스를 통해 유사 이미지들을 찾은 후 그 결과 이미지들을 클라이언트로 전달한다. 구현 결과, 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭은 직관적이고 정확한 매칭을 수행하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.247-249
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• 1998

최근 들어 내용기반의 이미지 검색을 지원하기 위한 방법으로, 특징 벡터를 이용한 유사 질의 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 유사 질의를 효율적으로 지원하기 위해서는 고차원 공간상에 존재하는 점 데이터나 공간 데이터를 효과적으로 색인할 수 있는 색인 기법이 필요하다. 하지만 R*-트리를 바탕으로 하는 기존의 방법들은 고차원 데이터에 대해서 차원의 증가함에 따라 검색 시간이 급격하게 증가하는 문제점을 안고 있다. 이러한 문제는 데이터의 클러스터링에 기반을 둔 기존의 방법들이 차원이 증가함에 따라 데이터를 제대로 클러스터링하지 못하기 때문에 발생하며, 따라서 이를 해결하기 위해서는 효과적인 클러스터링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 하나의 최소 한계 영역(minimum bounding region)에 속하는 개체들의 응집 정도와 최소 한계 영역들간의 결합 정도를 고려하여 효과적으로 클러스터링하는 방안을 제안한다. 또한 이러한 클러스터링 기법을 수용하기 위한 색인 기법을 간략히 제시한다

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.454-460
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• 2000

영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 물체의 위치 이동이나 회전, 크기 변화 등과 같은 각종 변환에 민감하지 않은 불변모멘트(invariant moments)값의 특성을 이용하여 사용자 질의로서 입력된 객체를 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 실험결과, precision 85%, recall 23%의 높은 검색효율을 보였고 기존의 전체 영상의 특징을 가지고는 정확히 표현할 수 없는 객체들의 모양을 정확히 표현해 줌으로써 보다 정화한 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.112-114
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• 2002

디지털 비디오의 급속한 사용으로 인해 비디오를 ;더 효과적으로 구조화하여 브라우징할 필요성이 대두되고 있다 비디오를 효과적으로 브라우징하기 위한 구조로 트리 형태의 계층구조가 주로 사용된다 트리 형태로 비디오를 계층구조화 시키기 위한 여러 가지 방법이 제안되었지만 비디오의 컨텐트가 너무 다양하기 때문에 이를 완전하게 자동화 한다는 것은 거의 불가능 하다. 본 논문에서는 내용기반 이미지 검색 기법을 이용한 클러스터링을 통해 3단계 계증구조를 자동적으로 생성한 후, 이 구조를 사용자가 수작업을 통해 원하는 형태로 전환시키는 기법을 제안한다. 또한 생성된 계층구조를 MPEG-7 메타데이타 표준으로 표현한다. 표현한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.39-42
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• 2011

본 논문에서는 영상들의 특징들을 추출하여 특징 값들의 비교를 통하여 질의 영상의 유사 영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상들의 색상 히스토그램으로 색상 특징 값들을 추출하고 질감 정보인 에지 정보와 이웃화소간의 공간 관계를 분석하여 질감 특징 값들을 추출하여 저장한 후 질의 이미지의 색상과 질감 특징들을 구하여 비교를 통하여 유사도를 분석하고 결과 영상을 보여준다. 또한 색상과 질감을 혼합하여 사용할 때 적응적으로 가중치를 부여함으로써 가중치가 적합하지 않아 발생하는 오 검출될 현상을 피할 수 있게 되었다. 실험을 통하여 기존의 방법과의 성능을 비교분석하였고 본 방법의 우수성을 입증하였다.

• 정보관리학회지
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• 제26권4호
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• pp.113-128
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• 2009

일반적으로 동영상콘텐츠에 대한 탐색과정에서 이용자는 해당 기관 또는 사이트에서 제공하는 간단하게 요약한 요약 동영상과 텍스트 정보를 이용하여 원하는 동영상을 선택한다. 이러한 이용자의 동영상콘텐츠 의 탐색과정에서의 정확하고 신속한 동영상콘텐츠의 검색을 위하여 본 연구에서는 동영상을 구성하는 자막과 이미지 정보를 이용하여 동영상을 내용에 따라 여러 개의 클립으로 구분하고, 이용자의 필요에 따라 원하는 클립을 빠르게 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 동영상콘텐츠 및 관련 메타데이터의 관리 및 제어를 위해서 본 연구에서는 XML 계층구조를 생성하여 저장한다. 한편, 이용자의 검색 요청시 XML을 기반으로 동영상콘텐츠의 계층구조를 반영하는 Xpath를 생성하여 질의처리를 수행함으로써 이용자가 원하는 동영상콘텐츠에 대한 검색결과를 제공한다. 제안된 방법을 기반으로 본 연구에서는 XML 계층구조를 이용한 동영상 검색 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.227-234
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• 2017

본 논문은 쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품을 이미지 기반으로 카테고리를 자동 분류하는 시스템 구현에 관한 연구내용이다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품은 용도 중심으로 정의된 카테고리 구조 속에서 제품을 분류하고 있다. 하지만 상품의 분류가 불확실하여 쇼핑몰 판매자 판단으로 분류된 상품과 구매 사용자 판단이 다를 경우는 카테고리 분류에 의한 검색이 어렵다. 본 연구에서는 상품 이미지를 이용하여 딥 러닝(Deep Learning) 기술에 의한 분류와 검색 방법을 제안하며, 상품 이미지만으로 분류를 수행 한 후, 검증 데이터를 통해서 그 속도와 정확도를 수치화하였다. 또한, 성능 비교는 동일한 검증 데이터를 사용하여 실험 참가자의 설문 테스트를 통해서 그 사용성 평가를 실시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.23-33
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• 2008

본 논문에서는 공간정보와 색상변화율을 이용한 영상검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간정보를 추출하기 위하여 임계치 $\tau$에 의하여 영상으로부터 색상영역들을 추출한다. 이 과정에서 색상 영역의 수와 색상변화 횟수를 계산하며, 이 값들을 이용하여 색상변화율을 얻는다. 영상간의 유사도는 공간정보에 의해여 측정되며, 색상변화율은 유사한 색상변화율을 가진 이미지가 보다 높은 검색 순위가 갖도록 돕는다. 다양한 자연영상들을 이용한 실험을 통하여 제안된 방법이 색상정보를 이용한 다른 일반적인 방법들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.85-92
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• 2005

최근에 데이터베이스 응용분야에서 내용기반의 검색이 가능한 이미지 데이터와 같은 다차원 정보 처리에 대한 관심이 고조되고 있다. 따라서 다차원 데이터를 효율적으로 저장하고. 사용자가 원하는 질의 결과를 신속히 제공하는 것이 중요한 연구분야이다 다차원의 데이터에 대한 질의는 대표적으로 영역질의 (Range query)와 최근접객체검색질의(Nearest Neighbor Query)로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 $R^*-tree$와 같은 다차원의 인덱싱 구조에서 효율적이고 빠른 k-근접객체검색질의를 수행하기 위한 방안을 제시한다. k-근접객체검색질의는 질의 객체로부터 가장 근접한 k개의 객체를 반환하는 것이다. 본 논문은 이를 위하여 가지치기(Pruning) 기법을 이용하여 검색 공간을 줄이는 방법을 사용하였다. 실험을 통하여 제안된 전략의 오버헤드와 이득을 보였으며, 마지막으로 가장 효율적인 전략의 사용을 제안하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.376-379
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• 2008

내용기반 영상검색(CBIR)에서 보다 효율적이고 빠른 영상검색을 위하여 본 논문에서는 칼라 히스토그램 정제를 이용한 특정벡터 기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. RGB 칼라 이미지에서 각각의 R, G, B를 분할하고 히스토그램을 추출하여 16개의 영역(bin)으로 균일하게 분할한 다음 R, G, B 각각의 히스토그램에서 영역의 픽셀값을 계산하여 비교, 분석하고 그중 최고값을 추출한다. 그리고 R, G, B 각각의 영역의 최고값들을 이용하여 칼라 정보를 인덱스화 한 후 그 특정값을 이용한 영상 검색 기술을 수행한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 효과적인 특정 추출을 위하여 각각의 R, G, B에서 추출 된 특정값을 특정벡터 테이블로 구성하여 입력 영상과 데이터베이스 영상을 비교하고 매칭도와 순위를 구하여 기존의 히스토그램만을 이용한 알고리즘 보다 더 나은 검색 결과를 확인하였다.