• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.73-75
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• 2003

이 연구에서는 XML 문서의 효율적인 검색을 위해 XML 데이터에서 색인어를 추출하고 가중치를 부여하여 내용기반 인덱스를 구축하고, 질의와 문서간의 유사도가 높은 문서들을 사용자에게 제공함으로써 기존의 경로 중심 혹은 패턴매칭 형태의 XML 문서 검색 기능을 확장하고자 한다. 내용기반 검색을 지원하는 XML 문서 검색시스템을 설계하고, 내용기반 검색과 관련한 이슈들을 논의한다. 개발 중에 있는 연구용 프로토타입 시스템을 이용하여 질의에 대한 내용기반 검색 결과를 간단히 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.142-144
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• 2002

대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.211-214
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• 2007

최근 멀티미디어 데이터, 특히 UCC를 중심으로 동영상 데이터가 급증하고 있다. 그러나 현재 대부분의 검색 시스템은 키워드 기반의 동영상 데이터 검색만을 지원하고 있으며, 따라서 사용자가 원하는 동영상 데이터를 효율적으로 검색하지 못하는 실정이다. 동영상 데이터에 대한 효율적인 검색을 지원하기 위해서는, 동영상의 내용(이미지, 색, 모양 등)을 고차원의 특징 벡터 데이터로 표현하여 유사한 동영상을 검색하는 내용-기반 검색이 요구된다. 본 논문에서는 내용-기반 검색을 위해 제안된 기존의 고차원 벡터 데이터 색인 구조를 실험을 통하여 성능을 비교하며, 이를 통해 동영상 내용-기반 검색에 가장 효율적인 색인 기법을 제시한다. 아울러 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위한, 근사 k-NN 질의 탐색 기법의 유용성을 검증한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.1
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• pp.52-65
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• 1999

이미지나 비디오, 오디오와 같이 멀티미디어 데이터들은 기존의 단순한 텍스트 기반의 데이터에 비하여 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어서 검색시 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 대규모의 이미지 데이터베이스에서 효율적이고 신속하게 사용자가 원하는 이미지를 검색할수 있는 내용 기반 검색 시스템을 제시한다. 이를 위해서 본 논문에서는 최근 여러 장점으로 인하여 신호 분석이나 이미지 압축 분야에 많이 사용되는 웨이브릿 변환을 이용하여 이미지 데이터로부터 내용 기반 검색에 사용되는 특징 벡터를 효율적으로 추출하는 기법과 유사성 측정 방법을 제안한다. 그리고, 이러한 특징 추출방법과 유사성 측정 방법을 이용하여 내용 기반 질의 및 검색을 수행할 경우, 검색 조건을 만족하는 객체인데 실수로 검색해내지 못하는 경우인 false dismissals 이 발생하지 않음을 보인다. 또한 대규모 이미지 데이터베이스에서 신속한 내용 기반 검색을 지원하기 위하여 고차원 데이터에 대한 효율적인 색인을 제공하는 X-tree를 이용한 이미지 색인 방법을 보이며 이것이 기존의 순차 검색이나 R*-tree를 이용한 색인 방법보다 신속하게 이미지 데이터들을 검색할 수 있다는 것을 다양한 실험을 통해 보인다. 마지막으로 QBIC에서 제안한 검색 적합성 측정 방법을 이용하여 본 논문에서 제안하는 내용 기반 이미지 검색시스템의 검색 적합성을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.287-292
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• 2007

최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 오디오의 검색이 사용되고 있다. 이러한 분야에서 디지털 오디오의 검색은 디지털 오디오 데이터가 가지고 있는 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성 되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 내용기반 정보 검색 기법을 이용한 검색이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 디지털 오디오 검색 방법에 대해 논하고자 한다. 내용기반으로 디지털 오디오를 검색하기 위해 음성 인식 문야에서 유사도 측정에 사용하는 Dynamic Time Warping 기법을 활용하여 디지털 오디오 간의 유사도 측정을 하였다. 제안된 유사도 측정을 통한 내용기반 디지털 오디오검색 방법의 검증을 위해 같은 장르에서 무작위 추출된 100곡에서 시행한 90번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 90개의 디지털 오디오는 10개의 디지털 오디오를 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.79-84
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• 1998

일반적으로 동영상 검색을 위해 주석 기반과 내용 기반 검색을 사용하는데, 주석 기반 검색은 사용자의 주관이 개입되어 일관성을 잃기 쉽고, 내용 기반 검색은 동영상 데이터가 담고 있는 의미가 추출되기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그래서, 본 논문에서는 이 두 검색 기법을 상호 보완하여 검색의 효율성과 정확성을 높이기 위해 통합 동영상 데이터 모델(IVDM)을 제안하고, 이것을 기반으로 뉴스 동영상 검색을 위한 데이터베이스 스키마와 질의 유형을 설계한다. 이 모델은 동영상 데이터를 계층적으로 구조화한 형태로 상위수준에서는 주제별로 부여된 메타 정보로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 동영상 데이터에서 색깔, 모양, 움직임, 질감 등의 특징 데이터를 추출하여 내용 기반 검색을 지원한다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.15 no.2
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• pp.97-115
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• 2004

The paper examined the concepts and features of content-based Image and Video retrieval systems. It then analyzed the retrieval performance of on five content_based retrieval systems in terms of usability and retrieval features. The results showed that the combination of content_based retrieval techniques and meta-data based retrieval will be able to improve the retrieval effectiveness.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.145-156
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• 2003

Most of the content-based image retrieval systems focuses on similarity-based retrieval of natural picture images by utilizing color. shape, and texture features. For the neuroscience image databases, we found that retrieving similar images based on global average features is meaningless to pathological researchers. To realize the practical content-based retrieval on images in neuroscience databases, it is essential to represent internal contents or semantics of images in detail. In this paper, we present how to represent image contents and their related concepts to support more useful retrieval on such images. We also describe the operational semantics to support these advanced retrievals by using object-oriented message path expressions. Our schemes are flexible and extensible, enabling users to incrementally add more semantics on image contents for more enhanced content searching.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.365-367
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• 1999

최근 인터넷 검색엔진에서 이미지 검색이 중요한 요소로 대두되고 있으며, 특히 영상 자체의 내용을 근간으로 하는 내용-기반 이미지 검색 시스템이 인기를 모으고 있다. 본 논문에서는 이러한 내용-기반 이미지 검색 시스템에서 중요한 문제인 객체 특징 추출방법에 대해서 논의하며, 특정 이미지 객체에 적용될 수 있는 4가지 종류(모양, 칼라, 크기, 면적)의 특징 값을 제안한다. 또한, 제시한 특징 값을 사용하여 웹 상에서 구현한 검색 시스템의 설계를 함께 선 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.228-230
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• 1998

동영상 데이터가 갖는 복잡하고 다양한 관계성 때문에 기존의 키워드 기반 정보 검색 방법에는 한계가 있으면 비디오 내용에 기반해 검색을 하는 내용기반 검색기법이 요구된다. 현재 MPEG-7에서도 비디오 내용 표현 방식에 관한 국제 표준화 작업이 시작되고 있다. 본 논문에서는 영상정보와 음성정보를 사용해 비디오의 원하는 부분을 내용에 기반해 검색할 수 있는 비디오 편집 및 검색 시스템을 개발하였다.