• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2003

기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.709-711
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• 2004

이 논문의 목적은 기하급수적으로 늘어나고 있는 이미지 데이터의 효율적인 검색을 위해 텍스처의 특징을 추출하여 이미지를 검색하는 방법을 제시하고, 다중 필터를 이용한 이미지 검색 기술을 보여주는 것이다. 본 논문에서는 텍스처 이미지 분석에 다양하게 이용되고 있는 Gabor Filtering 기술을 이용하여 질의 이미지에 대한 최적 필터를 선택하는 과정과 선택된 필터를 적용하여 최적의 이미지를 검색하는 프로세스를 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.271-273
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• 1998

본 논문에서는 최근 발달된 컴퓨터 버전의 이미지 처리 기법들을 활용하여 이미지의 기본 속성(primary features)을 정의하고 이미지 검색에서의 효용성을 실험을 통하여 분석한 결과를 제시한다. 기본 속성으로는 색상, 질감, 모자익, 위치정보등을 선정하여 샘플 이미지들에 대한 속성값들을 데이터베이스로 저장하고 시각 질의들을 처리하는 검색 시스템 원형을 구현하여 실험하였다. 정의된 4가지 기본적 속성 중 색상, 질감, 모자익을 이용하는 내용 기반 검색이 기존 시스템과 비교하여 검색 적중률이 향상됨을 보였다. 제안된 이미지의 기본 속성들을 이용하면 실제 이미지 데이터베이스에 대한 질의 처리에 활용할 수 있는 인덱스를 구성할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.31-34
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• 2005

디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.57-60
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• 2003

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 시스템은 설계한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권1호
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• pp.14-28
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• 1999

최근 멀티미디어 데이터로부터 내용에 대한 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하고 내용에 기반한 질의를 수행하도록 하는 내용 기반 검색 시스템이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 멀티미디어 검색 시스템인 COSMIC(Content Based Multimedia Information Processor)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. COSMIC은 대용량 이미지 데이터로부터 자동으로 추출된 시각적 특징 데이터들을 다차원 점접근 방법(Point Access Method)인 HG-트리를 이용하여 색인하고 예제 이미지와 사용자가 그린 스케치에 의한 시각적 질의를 제공한다. 또한 COSMIC은 비디오 데이터로부터 추출된 다양한 의미 정보를 이용하여 의미 질의를 제공한다. COSMIC의 유효성을 입증하기 위해서 다양한 시각적 질의와 이미 질의를 이용한 실험을 수행하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.437-441
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• 2002

멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기반에 의한 검색 기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 아래에 붙은 표제나 이미지 링크에 붙어 있는 텍스트를 골라내어 이미지의 색인 정보로 이용하여 텍스트를 추출하는 기법을 제안하였다. 텍스트를 추출하기 위해 n-gram 색인 방법을 사용하였으며 한편 검색 효율을 높이기 위해서 질의 의도가 큰 단어에 가중치를 부여하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.825-828
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• 2003

웹에는 막대한 양의 멀티미디어 데이터가 있다. 최근에 이러한 멀티미디어 데이터의 효과적 검색을 위한 많은 시스템이 개발되고 있으며, 그 결과 내용기반 이미지 검색과 같은 이미지의 내용을 인식하고 검색하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 그렇지만 지금까지의 연구는 웹 검색엔진에 멀티미디어의 검색을 위한 또 하나의 검색엔진이 필요하여 그 무게가 커지고 그 성능도 저하된다. 이에 본 논문에서는 차세대 웹인 시맨틱 웹에서의 의미적 검색에 초점을 맞추어 멀티미디어 데이터 각각에 의미적 정보를 추가하여 웹 문서를 작성한다면 그 검색에 또 다른 검색엔진의 사용없이 효과적 검색이 이루어 질 것을 목적으로 하고 있다. 먼저, 간단한 이미지내에서 객체간의 공간적 관계를 표현하기 위한 새로운 Axiom 을 정의하고, 이를 적용하여 시맨틱 웹에서의 의미적 이미지 검객을 꾀한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.90-92
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• 1999

내용기반 이미지 검색을 하기 위해서는 이미지에 대한 메타데이타(metadata)가 필요하며, 이러한 메타데이타 간에는 상호연관성이 존재한다. XML(eXtensible Markup Language)은 메타데이타의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 이미지 메타데이타를 구조화하기 위한 방법으로 XML을 사용하였다. 또한 이미지는 객체의 시간적인 특징과 함께 이미지 전체가 내포하는 서술적인 의미도 갖는다. 이러한 이미지의 특성에 따라 메타데이타도 객체의 시각적 특징을 중심으로 한 구조 설계와 의미 중심의 구조 설계로 구분하여 XML 구조를 모델링 하였다. 마지막으로 구조화된 모델들 간의 객체 지향 특성을 이용하여 XML DBMS에 통합하고, 이를 XQL(XML Query Language)에 의하여 질의 해 냄으로서 검색 구간에 제약을 가하고 이를 통하여 더욱 효과적인 검색을 지원하도록 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.447-452
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• 2001

내용 기반 이미지 검색에서 질감정보는 이미지의 검색 속성으로 사용할 수 있는 중요한 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 검색의 이미지 속성으로서 질감 특징을 사용한다. 의료영상 MRI 중 특히 뇌영상의 검색에서 질감의 특징은 전체 이미지를 대상으로 한 전역 질감 특징 값과 종양이나 뇌출혈 부분 등 정상이 아닌 이상객체 부분의 지역 질감 특징 값을 3단계 웨이블릿 변환을 통해 추출하고 추출된 여러 개의 특징 중 검색 효율성을 높일 수 있는 특징만을 선별하여 검색에 이용하는 방안을 제안한다.