• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.132-144
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• 2004

인터넷 기술의 급속한 발전으로 인하여 인터넷 사용자의 수와 인터넷상의 멀티미디어 정보의 양이 계속 증가하고 있다. 최근의 e-비즈니스나 쇼핑몰 사이트에서는 많은 양의 이미지 정보를 취급하고 있으며, 이로 인하여 이미지에 대한 효율적인 내용 검색의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 XML기술을 이용하여 웹 상의 이미지를 지능적으로 검색할 수 있는 시스템을 제안한다. 상품 카탈로그와 같은 복잡하고 다중 객체를 보유하고 있는 이미지에 대하여 객체 기반 내용 검색을 수행할 수 있도록 지역 특징, 전역 특징, 의미 등의 메타 데이타를 표현하는 다계층 메타데이타 구조를 제안한다. 또한, 이미지에 대한 의미 기반 검색 및 내용 기반 검색을 수행 할 수 있도록 이러한 메타데이타를 저장하기 위한 XML-Schema를 설계하고 각 메타데이타를 XML 문서 형태로 표현하는 방법을 보인다. 또한, XSLT를 이용하여 이미지에 대한 검색 결과를 웹 브라우저나 모바일 브라우저와 같은 다양한 사용자 환경에 보여줄 수 있도록 자동 변환하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 이미지에 대한 메타데이타를 XML 형태로 표현하므로 XML을 지원하는 상용 시 스템을 이용하여 용이하게 시스템을 구현할 수 있으며, 이미지 메타데이타의 시스템간 공유도, 검색질의에 대한 정확성, 사용자의 검색 만족도를 증가시킬 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.358-366
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• 2002

특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.3-5
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• 2007

본 논문에서는 새로운 내용기반 이미지 검색 기법으로 식물 잎의 윤곽선에 대하여 동적 시간 정합 기법을 이용하여 유사한 이미지를 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 식물 잎의 기준점에 대하여 잎의 가장자리를 따라 가면서 구해지는 거리의 곡선을 통하여 잎의 외형 특성을 표현하였다. 추출된 곡선 정보의 효율적인 저장과 처리를 위하여 곡선의 특성을 표현할 수 있는 퓨리에 계수(Fourier Coefficients)를 계산하고 이를 바탕으로 유사한 이미지를 계산하였다. 이런 과정에서 생기는 문제점으로는 복잡한 형태의 곡선에 대해서는 퓨리에 계수를 통하여 저장하고 복원하는 과정에서 원본 곡선의 세부적인 형태 정보를 상실하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복잡한 곡선 유형에 대해서는 복원시 상실되는 정보가 최소화될 수 있는 작은 단위의 구간으로 나누고 이에 대한 퓨리에 계수를 계산하는 방법으로 다수의 퓨리에 계수 세트를 추출하는 이진 구간 분할 (Binary Range Reduction) 알고리즘을 사용하였고 질의 이미지와 저장된 이미지들을 비교하는 과정에서 검색의 정확도를 향상시키기 위하여 동적 시간 정합(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 그리고 검색의 효율을 더욱 높이기 위하여 추출된 외형 정보를 기반으로 잎의 유형을 다양한 카테고리로 분류하는 외형 기형 기반의 잎 분류 기법을 제안하였다. 다양한 실험을 통하여 제안한 기법이 식물 잎 검색에 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1013-1020
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• 2005

본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 CCD(Centroid Contour Distance), Fourier Descriptor. Curvature Scale Space Descriptor (CSSD), Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.95-102
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• 2004

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 검색시스템을 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 검색 기법과 최적 비교 영역 추출을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1547-1550
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• 2003

의미기반 멀티미디어 검색을 하기 위해서는 멀티미디어 대한 의미정보가 필요하며, 이러한 의미정보에는 멀티미디어 데이터 자체보다는 멀티미디어 데이터에 대한 의미 해석이 중요하다. XML은 내용정보나 의미정보의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 멀티미디어 정보를 구조화하여 표현하기 위한 방법으로 XML을 사용한다. 또한, 멀티미디어 정보에 따른 의미성을 부여하여 나타내기 위해 퍼지데이터 사전 적용 기술을 사용한다. 의미성을 부여하기 위해 표현되는 데이터는 거의 애매한 표현법을 많이 사용하므로, 퍼지 집합관계를 적용하여 의미 판단의 기준으로 적용한다 따라서, 인간에게 좀 더 친숙하고 편리한 검색을 가능하게 하며, 의미성을 함축한 의미기반 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 XML을 활용하여 다양한 멀티미디어 정보를 표현하기 위한 스키마 구조와 의미성을 반영한 XQL에 의한 검색기법을 제안한다. 인터넷에서 가장 많이 사용하고 있는 웹 상품 카탈로그 이미지나 광고 이미지에 대하여 의미기반 검색을 지원할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 방법은 애매모호한 표현의 질의에 대하여 검색을 가능하게 할 뿐만 아니라, 의미성을 고려하기 때문에 검색에 대한 만족도를 증대시킬 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.76-78
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• 2006

인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.

• 정보관리학회지
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• 제25권2호
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• pp.49-68
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• 2008

지금까지의 정보검색 연구에서 데이터 융합 기법을 이용한 문서 검색은 하나의 알고리즘에 의한 검색에 비하여 많은 경우에 효율성이 높은 결과를 얻을 수 있었다. 하지만 이미지 검색에서 상이한 알고리즘을 이용한 다수의 검색 결과를 합쳐 하나의 검색결과를 얻는 데이터 융합 기법의 사용은 많지 않았다. 이 연구에서는 소벨 연산자를 이용한 윤곽선 검출과 자기조직화 지도 알고리즘에 의한 두 검색 결과를 융합하여 각각의 알고리즘에 의한 검색결과 보다 높은 효율성을 보여주는 방법을 제시하였다. 이 연구에서는 상용 클립아트 이미지를 이용하여 사람의 주관적인 적합성 판단을 배제한 검색 실험 데이터를 만들어 사용하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.43-44
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• 2017

다양한 디지털 기기 활용의 증가로 인해 멀티미디어 데이터가 증가됨에 따라 내용 기반으로 검색하는 기술이 연구되고 있다. 내용 기반 검색을 위해 멀티미디어에서 추출된 고차원 특징 벡터가 대용량이 되면서 고차원 데이터를 분산해서 관리하는 색인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 멀티미디어 데이터에서 유사한 이미지를 검출하기 위한 분산 고차원 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 마스터/슬레이브 구조로 되어 있다. 마스터 서버의 색인 구조는 그리드 방식을 사용하여 검색 요청 시 탐색하는 노드를 감소시킨다. 슬레이브 서버의 색인 구조는 구 형태로 색인하여 범위 질의와 최근접 질의를 효율적으로 검색한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.152-154
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• 2010

본 연구에서는 내용 기반의 텍스타일 이미지 검색 시스템을 구축하였다. 텍스타일 이미지에 대한 색상, 질감, 모양 특성 추출 조합을 각각 혹은 가중치를 이용한 방법으로 검색한다. 검색은 사용자 인터페이스에서 오라클 데이터베이스 시스템에서 제공되는 이미지의 색상, 질감 특성 값에 대한 검색과 결과 피드백을 보면서 진행된다. 또 검색 대상 이미지들을 유사도에 따라 다차원 비례법에 의하여 2차원 화면에 클러스터링하여 전체 이미지의 군집화 특성을 쉽게 파악할 수 있는 기능을 구현하였다.