• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1051-1055
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 객체들의 특징을 추출하는 방안인 Vector Quantization 을 이용한 영상을 검색하는 방안을 제시한다. 내용기반 영상 검색의 주요 특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 등이 사용된다. 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 빠르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet 과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.189-192
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• 2005

동영상 데이터가 급증하면서 뉴스 검색과 같은 검색 서비스를 위한 내용 기반의 색인 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따른 최근의 동영상 색인 기술들은 특히 용량이 큰 동영상에서 자동 또는 반자동으로 색인하기 위한 방법들을 소개하고 있으며, 대부분 저수준 특징(low-level feature)들을 이용하여 특정 구간을 검출하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 저수준 특징만을 이용할 경우 고수준 특징(high-level feature)이 나타내는 인지적 측면에서의 동영상 내용을 다룰수 없어, 사용자가 일일이 내용에 따른 구분 작업을 병행해야 하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 뉴스와 같이 시간적으로 비정규적이지만 내용에 따라 구조를 지니고 있는 동영상에 대해서, 저수준 특징만을 사용하여 고수준 특징을 이용한 것과 같은 성능으로 사용자가 수행해야 하는 작업을 최소화하는 내용 기반 구간 검출 방법에 의한 색인 방법을 제안한다. 특히 저수준 특징을 이용한 프로그램 구간 검출은 빠른 처리 및 효과적인 검출 성능 보이고 있어, 본 논문에서 제안한 비정규 구조 색인 방법이 내용 기반 색인에 매우 효과적임을 보여주고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권1호
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• pp.21-28
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• 2004

내용기반 영상검색 분야에서 색, 질감, 모양 등과 같은 영상의 시각적인 내용을 표현하기 위하여 수치화한 특징들이 많이 제안되었다. 이런 특징들은 모두 독립적이라고 가정하기 때문에 한 특징 벡터를 추출할 때는 다른 특징들과의 상관성을 전혀 고려하지 않는다. 이 논문에서는 색과 질감 사이의 관계를 고려하여 새로운 CCE(channel color energy) 특징을 제안한다. 자연 영상을 대상으로 한 실험결과를 분석한 결과 제안하는 방법이 정규 가중거리 비교 방법과 SCFT(sequential chromatic Fourier transform) 기반 색 질감 방법에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2005년도 제4회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.62-66
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• 2005

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권1호
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• pp.88-98
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• 1999

사이버 박물관과 같은 응용 분야에서는 기존의 단순 속성, 텍스트 키워드 검색 이외에 색상, 형태, 질감과 같은 이미지 특징을 기반으로 하는 효율적인 내용-기반 검색이 요구된다. 본 논문에서는 사이버 박물관을위한 내용-기반 멀티미디어 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 이를 위해, 박물관 문화재중에서 특히 도자기 이미지 객체에 대해 색상과 형태에 기반한 효율적인 이미지 특징벡터 추출방법을 제안한다. 아울러, 단순 속성 검색에대해서는 B+-트리, 텍스트 키워드 검색에 대해서는 역화일 기법, 그리고 이미지 특징 검색에 대해서는 TV-트리(Telescopic Vector)를 지원하는 통합 검색 기법을 제안한다. 그리고 UNIX OS와 X11R5 라이브러리 환경에서 표준 C 언어를 사용하여 내용 -기반 멀티미디어 정보검색 시스템을 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.254-257
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• 2011

본 논문에서는 내용 기반 음악의 감성추출 연구의 동향을 살펴보고, 평가치를 기반으로 청중의 기호를 분석해 본다. 청중의 기호 분석은 가능한 많은 사람이 공감 할 수 있는 데이터를 사용하고자, 최근 이슈가 되고 있는 "나는 가수다" 방송 프로그램의 음원 분석을 통해 이루어졌다. 데이터베이스는 총 7 번의 공연/경연마다 7 곡씩 순위가 매겨지므로 총 49 곡으로 이루어진다. 청중 평가단은 총 500 명의 엄격히 선발된 10 대에서 50 대, 각각 100 명 씩으로 구성되었다. 특징값은 오픈소스인 MIRtoolbox 를 이용해서, 총 376 개의 특징값을 추출하여 평가치와의 상관관계를 구해 청중 평가단의 기호를 분석한다. 실험결과 총 376 개의 특징값 중 10 개의 특징값이 청중평가단의 기호와 상관관계가 있다는 것이 나타났다. 마지막으로 내용 기반 음악의 감성 추출 연구에서 보이는 감성의 주관적 인식성 및 심리학적 설명의 난해함을 줄이고자, 향후 과제로 내용 기반 및 평가치 기반의 시스템을 결합한 감성 기반 음악 추천 시스템을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.710-712
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• 2003

본 논문에서는 시각적. 공간적 정보로 멀티미디어 분야에서 다양한 응용이 가능한 이미지검색을 위해 색상특징정보와 모양특징정보를 멀티인덱스키로 구성하여 질의 이미지의 입력 시 자동으로 색상특징정보와 모양특징정보를 동시에 추출하여 유사한 이미지를 검색할 수 있는 내용기반 이미지 검색시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 단일 특징정보를 이용한 방법이나 2가지 이상의 특징정보를 단계적으로 검색하는 방법에 비해 향상된 효율성과 신속성을 보이고 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.177-180
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• 2001

본 논문에서는 신경망을 이용한 내용 기반 이미지 분류 방법을 제안한다. 분류 대상이미지는 인터넷상의 다양한 이미지들 중 오브젝트 이미지이대 웹 에이전트를 통하여 획득하고 정규화 과정을 거친다. 획득한 이미지를 분류하기 위한 특징은 웨이블릿 변란 후 추출된 질감 특징이다. 추출된 질감 특징을 이용하여 학습패턴을 생성하고 신경망을 학습한다. 그리고 구성된 신경망 분류기로 이미지를 분류한다. 본 연구에서는 다양한 질감 특징들 중에서 대비(contrast), 에너지(energy), 엔트로피(entropy)를 이용하여 특징을 추출한다. 실험에 사용한 데이터는 30종류에 대하여 각각 10개씩, 300개의 이미지들을 학습 데이터, 테스트 데이터로 사용하여 구성된 분류기의 인식률을 실험하였다.