• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.145-156
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• 2003

현존하는 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 칼라, 모양, 텍스처 특징을 이용한 유사도-기반 검색에 초점을 맞추고 있다. 신경과학 이미지 데이타베이스의 경우, 이미지에 대한 전역적 평균 특징 값을 기반으로 한 유사 이미지의 검색이 임상 병리학자들에게는 전혀 도움이 되지 않는 다는 것을 발견하였다. 신경과학 데이터베이스 상의 이미지에 대한 실용적인 내용 기반 검색을 실현하기 위해서는 이미지의 내부 내용이나 의미를 표현하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 이미지들에 대해 보다 유용한 검색을 지원하기 위하여 이미지 내용과 그에 관련된 개념 지식을 표현하는 방법을 제시한다. 또한 객체지향 메시지 경로 식을 이용하여 이러한 고급 검색을 지원하기 위한 연산의 의미를 기술한다. 제안된 기법은 유연하고 확장 가능하므로 보다 강화된 내용 검색을 위해 이미지 내용에 대한 보다 많은 의미를 점진적으로 추가해 나갈 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.724-732
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• 2001

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 VQ(Vector Quantization)을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요특징으로는 색상, 절감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 있다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상 및 질감 특징 추출방법과 더불어 VQ 멕터 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정지영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 정지영상의 내용에 근거한 검색을 하였고 객체 단위 검색을 함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며, ‘사람’영상에 제한한 방법을 적용한 경우 90%의 검출율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.293-295
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• 1999

다양하고 방대한 이미지 자료를 효율적으로 저장 관리하고, 또한 효과적인 이미지의 내용 검색을 수행하는 통합 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 객체지향 멀티미디어 DBMS인 바다-IV에서 내용 기반 이미지 검색을 제공할 수 있도록 통합 DBMS 구조를 설계하고, 이미지 자료를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 이를 이용하여 이미지의 색상 특징에 기반한 내용 검색을 수행하는 시스템을 구현한다. 구현된 바다-IV DBMS의 이미지 내용 검색은 SQL을 통한 이미지 검색을 지원하도록 내용 검색 질의어 구문을 지원하고, 그리고 이미지 검색 성능 개선을 위해 2단계 이미지 검색 알고리즘을 사용한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권1호
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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.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-157
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• 2010

컴퓨터와 인터넷의 발달로 정보의 형태가 다양화 되어 문서 위주의 자료들로부터 이미지, 오디오, 비디오, 음성 등의 모습으로 혼합되어 가고 있다. 하지만 대부분의 검색은 문서 위주로 하기 때문에 이미지, 오디오, 비디오 등은 파일의 이름이 명확하게 설정되어 있지 않을 경우에는 검색을 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 문서가 아닌 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 검색이라고 한다. 그리고 이미지의 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 이미지 검색이라고 한다. 본 논문에서는 HSI 컬러 공간, ART2 알고리즘, SOM 알고리즘을 이용한 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습 대상을 선정하기 위해 원 영상의 특징을 분할한다. 그리고 사용자가 학습 대상을 선정하도록 하기 위해 분할된 특징을 SOM 알고리즘에 적용하여 비슷한 특징을 가지는 영상들로 군집화 한다. 군집화된 영상들에 대해 사용자가 학습 대상을 선정하여 ART2 알고리즘에 적용하여 학습한다. 제안한 방법을 적용하여 이미지 검색을 실험한 결과 제안된 방법은 하나의 이미지가 여러 개의 키워드를 가질 수 있기 때문에 이미지에 포함된 정보를 효과적으로 검색하는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.945-948
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• 2001

본 논문은 내용기반 이미지 검색을 위한 새로운 특징벡터 추출 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 이미지의 모양정보에 수학적 회귀를 적용하여 추출되는 특징벡터 양을 최소화하고 이를 이용하여 보다 정확한 내용검색이 이루어지도록 한다. 또한 제안된 기법은 실제 구현을 통한 여러 이미지 집합에 대한 실험 결과에서 기존의 기법보다 우수한 검색결과를 나타냄을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.412-415
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• 2003

본 논문에서는 영상 검색에 있어서 객체의 특징치를 추출하는데 많은 시간과 비용이 따르므로 수행속도를 향상시키기 위해 영상의 공간적인 정보를 이용한 영상의 압축을 이용하는 내용기반 영상 검색을 제안하고자 한다. 압축 성능이 뛰어나며 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet)알고리즘을 이용하여 영상을 김색하는 방안으로 EZW 변환 후 얻어지는 저 대역 부 밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 정지영상의 대표 특징들을 형태와 질감으로 빠르게 영상 검색하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.265-267
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• 1998

본 논문은 내용기반 이미지 검색시스템에서 사용하는 특징벡터들 중에서 하나인 형태 특징벡터를 추출하는데 초점을 맞쳤다. 특히 다양한 방향으로 회전된 영상의 형태를 수용할 수 있는 모멘트 정보를 영상의 형태 특징벡터로 사용하였다. 그 결과 영상과 회전되지 않은 영상간의 차이값이 0에 가까워 유사성이 아주 좋음을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.117-124
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• 2008

본 논문에서는 색상정보와 형태정보를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제안한다. 이미지의 한 가지 특징만을 고려한 내용 기반 이미지 검색은 두 가지 이상의 특징 정보를 이용했을 때와 비교하여 정확도가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 여러 검색 시스템에서는 색상이나 형태, 질감 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 혼합하여 검색에 이용하고 있다. 본 연구는 각 영상의 Hue값에 대한 색상정보와 CSS(Curvature Scale Space)를 이용한 형태정보를 사용한다. 각 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 결과 색상정보나 형태정보 한가지의 특징만을 사용한 경우 보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었다.