• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.284-289
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• 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.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.18D no.5
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• pp.323-328
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• 2011

For content-based image retrieval, the earth mover's distance and the optimal color composition distance are proposed to measure the dissimilarity. Although providing good retrieval results, both methods are too time-consuming to be used in a large image database. To solve the problem, we propose a new distance function that calculates an approximate earth mover's distance in linear time. To calculate the dissimilarity in linear time, the proposed approach employs the space-filling curve. We have performed extensive experiments to show the effectiveness and efficiency of the proposed approach. The results reveal that our approach achieves almost the same results with the EMD in linear time.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.315-318
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• 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.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.363-366
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• 2000

이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.487-489
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• 2002

기존의 키워드 기반 이미지 검색에서는 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 인간이 주석 형태로 달아주었다. 그러나 이런 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석을 달아놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개념 기반 이미지 검색 시스템을 위한 WordNet의 적용 방안에 대해 연구했다. WordNet은 단언형이 아닌 단어의 의미 즉 synset이 구성 요소라는 특징을 이용해 각각의 이미지에 텍스트 정보 대신 적합한 개념의 Synset번호를 저장한다. 그리고 검색시 개념간의 유사성 측정을 이용해 검색어와 개념적으로 유사한 모든 이미지를 검색하도록 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.3
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• pp.171-180
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• 2003

A content-based image retrieval(CBIR) system builds the image database using low-level features such as color, shape and texture and provides similar images that user wants to retrieve when the retrieval request occurs. What the user is interest in is a response time in consideration of the building time to build the index database and the response time to obtain the retrieval results from the query image. In a content-based image retrieval system, the similarity computing time comparing a query with images in database takes the most time in whole response time. In this paper, we propose the two-phase search method with the clustering technique of feature vector in order to minimize the similarity computing time. Experimental results show that this two-phase search method is 2-times faster than the conventional full-search method using original features of ail images in image database, while maintaining the same retrieval relevance as the conventional full-search method. And the proposed method is more effective as the number of images increases.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.25 no.4
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• pp.313-332
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• 2014

With the increased creation, distribution, and use of image in context of the development of digital technologies and internet, research endeavors have accumulated drastically. As two dominant aspects of image retrieval have been considered content-based and concept-based image retrieval, concept-based image retrieval has been focused in the field of Library and Information Science. This study aims to systematically review the accumulated research of image retrieval from the perspective of LIS field. In order to achieve the purpose of this study, two data sets were prepared: a total of 282 image retrieval research papers from Web of Science, and a total of 35 image retrieval research from DBpia in Kore for comparison. For data analysis, systematic review methodology was utilized with bibliographic analysis of individual research papers in the data sets. The findings of this study demonstrated that two sub-areas, image indexing and description and image needs and image behavior, were dominant. Among these sub-areas, the results indicated that there were emerging areas such as collective indexing, image retrieval in terms of multi-language and multi-culture environments, and affective indexing and use. For the user-centered image retrieval research, college and graduate students were found prominent user groups for research while specific user groups such as medical/health related users, artists, and museum users were found considerably. With the comparison with the distribution of sub-areas of image retrieval research in Korea, considerable similarities were found. The findings of this study expect to guide research directions and agenda for future.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.1
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• pp.117-124
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• 2008

We suggest CBIR(Content Based Image Retrieval) method using color and shape information. Using just one feature information may cause inaccuracy compared with using more than two feature information. Therefore many image retrieval system use many feature informations like color, shape and other features. We use two feature, HSI color information especially Hue value and CSS(Curvature Scale Space) as shape information. We search candidate image form DB which include feature information of many images. When we use two features, we could approach better result.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.163-165
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• 2000

내용기반 이미지 검색을 위한 기존의 대부분의 기법들은 이미지 데이터에 효과적으로 적용할 수 있는 고차원의 색인구조를 고려하지 않았다. 이 연구에서는 이미지 데이터베이스에서 보다 효율적이며 정확도가 높은 검색결과를 기대할 수 있는 색상 특징 데이터 표현방법인 ECCV기법, 모양 특징 데이터 표현방법인 EPA기법을 소개한다. 또한 고차원 데이터에 대해서도 검색속도를 향상시킬 수 있는 새로운 다차원 공간 인덱스 구조인 XS-트리를 제안한다. 이 방법을 이용하면 특징표현단계에서는 차원의 수가 증가되어 저장에 필요한 공간을 많이 요구하지만 인덱싱 단계를 거치면 이미지 검색 속도가 향상되며 정확한 이미지를 검색 할 수 있는 장점이 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.7C
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• pp.719-725
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• 2003

The content-based image retrieval system extracts features of color, shape and texture from raw images, and builds the database with those features in the indexing process. The search in the whole retrieval system is defined as a process which finds images that have large similarity to query image using the feature database. This paper proposes a new two-stage search method in the content-based image retrieval system. The method is that the features are condensed and stored by the property of Cauchy-Schwartz inequality in order to reduce the similarity computation time which takes a mostly response time from entering a query to getting retrieval results. By the extensive computer simulations, we have observed that the proposed two-stage search method successfully reduces the similarity computation time while maintaining the same retrieval relevance as the conventional exhaustive search method. We also have observed that the method is more effective as the number of images and dimensions of the feature space increase.