• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1285-1288
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• 2000

인터넷의 양적 질적 성장을 통해 인터넷상에 존재하는 웹 문서의 숫자는 엄청난 속도로 증가하여 왔다. 이러한 방대한 웹 문서를 대상으로 한 검색 방법은, 지금까지 일반적으로 텍스트 기반의 방법이 주류를 이루어 왔다. 그러나 웹 문서는 멀티미디어 형태로 존재하며 텍스트, 이미지, 동영상, 컴퓨터 그래픽 둥 다양한 미디어들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 인터넷에 존재하는 웹 문서를 대상으로 내용 기반 이미지 검색방법을 제시한다. 내용기반 웹 이미지 검색 시스템은 웹 상의 텍스트 기반의 기존 상용 검색엔진을 이용하여 주요 검색어에 대한 이미지를 수집하는 웹 이미지 수집기와 수집된 이미지에 대해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 데이터베이스에 색인하는 데이터베이스 불리기(population), 그리고 내용 기반 이미지 검색엔진으로 구성된다. 사용자는 장르, 주제 및 주요단어에 의해 분류되어 데이터베이스에 색인된 웹 이미지를 대상으로 검색이 가능하다. 이는 웹 문서를 직접 대상으로 한 특정 단어에 대한 내용 기반 이미지 검색이 가능하며 검색이 데이터베이스를 대상으로 이루어지기 때문에 빠른 검색 속도를 얻을 수 있으며, 또한 기존 웹에서 제공되는 텍스트 기반의 상용 검색엔진을 이용하여 주요단어에 대한 웹 이미지를 수집하여 색인하기 때문에 별도의 텍스트 검색엔진 구현을 필요로 하지 않는다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06d
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• pp.235-238
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• 2001

최근 효과적인 내용기반 영상검색을 위해 특징 추출 방법이 많이 연구되고 있다. 특히 칼라 정보를 이용하여 특징을 얻는 방법은 여러 가지 장점 때문에 많이 사용되고 있다 본 논문에서는 칼라 코렐로그램(color correlogram) 기반의 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 변환 계수를 사용하여 영상을 복잡한 영역과 그렇지 않은 영역으로 분할하고, 각 영역의 칼라 코렐로그램을 영상의 특징으로 사용해 영상을 검색하는 방법이다. 제안한 방법으로 영상을 검색하는 방법은 기존의 칼라 코렐로그램을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 실험에서 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1511-1514
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• 2003

본 논문에서는 지능형 방송에서 내용 기반 검색 서비스에 관해 연구하였다. 이를 통해 MPEG-7 오디오/비주얼 서술자들을 이용하여 TVAF 메타데이타와 메타데이타 전송 서비스 스키마를 확장하였다. 그리고 MPEG-7 오디오 서술자를 이용한 내용 기반 검색 시 나리에 제안된 스키마를 적용하여 효용성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.66-69
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• 2001

최근 인터넷의 발전으로 방대한 정보가 존재함에 따라 이들 정보들을 통합 관리할 필요성이 증대하고, 웹 검색 시스템의 서비스가 텍스트뿐만 아니라 이미지나 사운드 데이터와 같은 멀티미디어 정보까지 보편화되어 검색의 결과로 서비스를 제공하고 있다. 기존의 검색결과를 보면 멀티미디어 데이터에 대한 검색결과는 부가적 정보로서 서비스를 제공하기 때문에 검색 결과에 대해서도 정확한 결과에 대한 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 XML기반에서 멀티미디어 데이터 소스에 대한 메타데이터를 DTD로 설계하여 내용기반 질의를 효과적으로 분산처리 할 수 있도록 Mediator를 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.502-504
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• 2000

현재 내용 기반 검색에 대해서 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 내용기반 검색 방법중에서 영상의 방향 성분을 이용한 텍스쳐 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 검색방법은 웨이블릿(Wavelet) 변화후에 생기는 고대역 부밴드들의 Energy 값을 가지고 텍스쳐 영상의 방향 성분을 구한 다음에 방향 성분에 따른 고대역 부밴드의 Energy와 저대역 부밴드의 GLCM(Gray Level Co-occurence Matrix) Energy 값을 가지고 텍스쳐 영상을 검색하도록 하는 방식으로, 실험을 통해서 검색시 좋은 결과를 보여주는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.337-339
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• 2001

이벤트에 기반한 약결합의 분산 응용이 인터넷과 같은 광역네트워크 상에서의 주요 응용분야로 대두되고 있다. 분산응용의 컴포넌트 사이의 이벤트 전송을 구현하는 방법으로 내용기반 등륵/발표 시스템이 최근 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 효과적인 내용기반 등록/발표 시스템을 구현하기 위해 기존에 발표된 대표적인 시스템인 SIENA에 바탕을 두고, SIENA에서의 이벤트 라우팅 알고리즘의 문제점을 분석하고 이를 개선한 라우팅 알고리즘을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.368-370
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• 2000

본 논문에서는 새로운 내용기반 영상 검색 방법인 'query-by-gesture'를 제안하고 이를 본 논문의 영역기반 영상 검색 도구인 FRIP시스템에 적용하였다. 'query-by-gesture' 검색 방법을 이용하여, 사용자는 마우스나 다른 스케치 도구를 사용하지 않더라도 컴퓨터에 부착된 카메라를 이용하여 쉽고 편리한 방법으로 찾고자 하는 객체를 검색할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 'query-by-gesture' 방법은 다른 동작 인식 방법에서 문제점으로 제기되는 속도 문제를 해결하기 위해 색상을 이용하여 손 영역을 찾아내고 찾아진 손가락 끝점에 local 윈도우를 적용시켜 빠르고 효율적인 검색 환경을 제공하도록 설계되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.797-799
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• 2003

다양한 분야를 대상으로 추천기법에 관한 연구 및 적용이 이루어지고 있다. 전자 상거래 분야에서 소비자가 선호할만한 상품을 추천하거나 영화 관련 사이트에서 볼만한 영화를 추천해주는 것들이 대표적인 예이다. TV 프로그램 또한 채널의 수가 수 백개 이상으로 늘어남에 따라 추천의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 TV 프로그램들을 대상으로 하는 추천 시스템을 구현하였다. 추천 기법은 내용 기반 방식으로 이루어져 있으며 실험을 통해 내용기반 방식이 TV환경에서 가지는 효용성을 알아보고 적용 가능성을 타진해 보았다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.2
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• pp.12-17
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• 2003

This paper proposes content-based image retrieval system with fuzzy ART neural network algorithm. Retrieving large database of image data, the clustering is essential for fast retrieval. However, it is difficult to cluster huge image data pertinently, Because current retrieval methods using similarities have several problems like low accuracy of retrieving and long retrieval time, a solution is necessary to complement these problems. This paper presents a content-based image retrieval system with neural network in order to reinforce abovementioned problems. The retrieval system using fuzzy ART algorithm normalizes color and texture as feature values of input data between 0 and 1, and then it runs after clustering the input data. The implemental result with 300 image data shows retrieval accuracy of approximately 87%.