• 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.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.15 no.3
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• pp.73-93
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• 1998

Conventional full-text information retrieval system has been proved with high recall ratio and low precision ratio. One of the disadvantages of full-text IR system is that it is not designed to reflect the user's information need. It is due to the fact that full-text IR system has been designed based on physical and logical structure of document without considering the content of document. The purpose of the study is to develop more effective full-text IR system by resolving such disadvantages of conventional system. The study has developed new method of designing full-text IR system by using Content Structure Markup Language(CSML) other than conventioanal SGML.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.487-490
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• 2010

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.887-890
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 영상을 압축한 후에 저주파 성분에 의한 객체들의 특징을 추출하는 방안으로 Vector Quantization 을 이용한 class 별 영상 검색을 제시한다 내용기반 영상 검색의 주요특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 둥이 사용된다. 먼저 검색의 효율성을 높이기 위해 영상을 구성하는 특징 치 중에서 가장 빈도가 많은 class 부터 영상의 유사도를 검색한 후에 다음으로 영상을 구성하는 빈도가 큰 순서대로 DB 내에 저장되어 있는 영상과 비교를 하게 된다. DB내 영상 검색은 빈도수가 우선인 5개의 class를 기준으로 유사도를 측정해서 검색을 이룬다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 마르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용한 후 DB 에 저장된 영상과 유사도를 검색하는 방법을 취하고자 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.8
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• pp.837-841
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• 2010

This paper proposes an effective similarity measure for content-based image retrieval using MPEG-7 DCD. The proposed method can measure the similarity of images with the percentage of dominant colors extracted from images. As the result of experiments, we achieved a significant improvement of 18.92% with global DCD and 47.22% with local DCD in ANMRR than the result by QHDM. This result shows that the proposed method is an effective similarity measure for content-based image retrieval. Especially, our method is useful for region-based image retrieval.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.3
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• pp.630-636
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• 2004

According to the increase of audio and video data utilization, the presentation of multimedia data contents and the work of retrieving, storing and manipulating a multimedia data have been the focus of recent work. The display for multimedia data should retrieve and access the contents easily that users want to present. This study is about the design and implementation of a system to retrieve multimedia data based on the contents of documentation or the caption information of a multimedia data for retrieving documentation including multimedia data. It intends to develop an filtering step to retrieve all of keyword within the caption information of multimedia data and text of a documentation. Also, the system is designed to retrieve a large amount of data quickly using an inverted file structure available for B+ tree.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.357-360
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• 2000

최근에는 텍스트기반 검색 기법의 단점들을 극복하기 위하여 멀티미디어 데이터에서 내용으로 표현되는 특징데이터(Feature data)를 자동으로 추출하여 이를 기반으로 검색을 하는 내용기반 검색기법(Content- Based Retrieval Technique)에 대한 연구가 활발하다. 그러나 내용기반 검색 시스템에서 데이터 수가 무한히 많아질 경우, 찾고자 하는 이미지를 검색하는데 정확성과 시간면에서 효율성이 떨어진다. 따라서 방대한 이미지 데이터를 보다효과적으로 검색하고 저장하기 위해서는 유사성이 높은 이미지들을 서로 묶어 그룹화하고 그룹별 특징을 분석하여 인덱스화 함이 필요하다. 이에 본 논문에서는 그룹화를 위해 각각의 이미지 객체에 대하여 웨이브릿변환 (Wavelet Transform) 기법과 질감 특징( Texture Feature) 값 추출을 통해 그룹간에 가지는 특징값을 분석 비교하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.10
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• pp.2498-2511
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• 1998

본 논문에서는 질의화상을 위한 칼라의 위치묘사 키워드와 칼라 키워드를 칼라특징으로 매핑하여 검색할 수 있는 내용기반 화상 검색 방법을 제안하고 이를 구현하였다. 칼라 키워드는 화상의 칼라 특징을 사용하여 칼라 세그먼트 프리미티브로부터 정의되고, 위치 묘사 키워드는 칼라 영역 정보를 사용하여 위치 세그먼트 프리미티브로부터 정의된다. 정의된 각 칼라 키워드 프리미티브는 화상의 칼라특징으로 매핑되어 저장된 참조화상의 6x6 블록의 칼라 특징과 비교하게 되고 유사도 순치 묘사 키워드와 칼라 키워드 검색의 정확도를 측정하였고, 화상검색 실험결과, 평균 recall/precision이 0.72/0.80를 보임으로써 내용기반 화상 데이터 검색에 제안된 방법이 유용함을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.3B
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• pp.315-322
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• 2001

최근 정보통신기술의 발전과 함께 영상매체의 급속한 증자로 영상의 효율적인 관리와 검색을 수행하기 위한 내용기반 영상검색은 핵심기술로 대두되고 있다. 내용기반 영상검색에서 영상의 특징을 표현하기 위해 색상 히스토그램을 많이 사용하고 있으나, 색상만을 고려하는 것은 많은 단점을 지니고 있으므로 본 논문에서는 영상의 특징으로 색상과 공간 정보를 함께 고려하기 위한 순차영역분할(sequential clustering) 기법을 도입하며, 분할된 영역의 색상평균값, 분산값과 영역의 크기를 특성벡터로 제안한다. 제안된 방법의 특성의수가 18개로 타 방법보다 매우 작은 저장공간을 가지면서도 검색효율이 8.8%이상 개선되었다. Precision 대 Recall에서도 각 질의 영상에서 대부분의 Recall 값에서 제안한 방법이 우수함이 확인되었으며, 시각적으로도 양호한 검색결과를 얻을 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.215-222
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• 2001

본 논문에서는 새로운 형태 특징값으로서 형태 correlogram을 제안하고 이를 기반으로 한 효과적인 내용기반 영삼검색(content-based image retrieval) 방법을 제시한다. 기존읜 색상 correlogram은 색상 정보에 공간적인 정보를 부여함으로써 영상검색 성능을 향상시켰다. 그러나 이 특징값은 형태 정보를 포함하고 있지 않아서 색상이 다르면서 비슷한 윤곽선 형태를 갖는 물체의 검색에는 좋은 효과를 보이지 못한다.이 문제를 해결하기 위해 예지(edge)들의 correlogram인 형태(shape) correlogram을 제안한다. 색상 correlogram이 색상들의 거리에 따른 상관관계를 나타내는데 반해 형태 correlogram은 에지 각도들의 상관관게를 나타낸다. 형태 correlogram은 gradient 축과 각도 축을 가지는 2차원 특징 벡터(feature vector)로 표현된다. 각 축은 24개 빈(bin)으로 나뉘어져서 총 576개의 원소를 가지게 된다. 또한 본 논문에서는 형태 correlogram의 데이터 크기를 줄이고, 회전에 대해 불변인 특성을 가지게 하기 위해 투영(projected) 형태 correlogram을 제안한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안한 형태 correlogram과 투영 형태 correlogram을 사용한 영상검색 방법이 기존의 방법보다 성능면에서 우수함을 입증한다.