색상에 의한 내용기반 이미지 검색 기법에 있어서 조명과 관찰자의 환경과 같은 주변 조건을 반영한 시지각 색상 모형은 사진 이미지속에 나타나는 반사광과 그림자와 같은 영역의 색상 정보를 알 수 없는 것이라고 간주하고 그 정보를 포기한다는 단점이 있다. 이 연구에서는 그와 같은 알 수 없는 색상을 빛의 방향에 의해 추정하여 검색 시스템의 효율을 향상시키는데 기여하려 하였으며, 검색 실험 결과 이러한 추정 작업과 검색 효율성 향상 사이에는 유의미한 관계가 존재하고 있는 것으로 결론지을 수 있었다.
디지털 카메라가 널리 보급되면서 사람들은 언제, 어디서나 사진을 찍고 값싼 저장장치에 많은 수의 사진을 저장할 수 있게 되었다. 하지만 많은 수의 사진 중 원하는 사진을 효율적으로 탐색하는 것은 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문은 위치 정보를 갖는 대규모 사진집합을 신속하고 직관적으로 탐색하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 사진집합을 구조화하기 위해 지리적 거리가 가장 근접한 사진들을 묶어 군집화하고, 이러한 과정을 반복하여 최종적으로 모든 사진이 하나의 군집으로 병합되는 계층적 군집화를 수행한다. 또한 모든 군집의 컨벡스 헐과 넓이를 미리 계산하여 사진 탐색 시에는 미리 계산된 데이터와 현재 탐색 중인 지리 영역에 포함되는 군집들의 넓이를 비교해 적절한 넓이의 군집들을 선택적으로 시각화한다. 이 때 군집은 포함되는 모든 사진의 위치를 보여주는 대신 컨벡스 헐로 시각화하여 군집의 정확한 공간적 범위를 쉽게 파악할 수 있다. 사용자는 관심 군집을 클릭하여 해당 군집으로 신속하게 이동할수 있으며, 시스템은 관심 군집을 지도 영역에 정확히 채워 보일 수 있도록 자동적으로 지도 이동과 축척 조절을 하고 적절한 넓이의 하위 군집들로 분할하여 시각화한다. 특정주제 검색, 사진분류 등의 일반적인 사진탐색 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.
본 연구는 이용자들의 인식과 경험이 내재된 소셜미디어 사진에서 경관 이미지를 분석하기 위한 방법으로 CNN 딥러닝 방법을 소개하고 평가하는 데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 힐링장소를 연구의 대상으로 설정하여 경관 이미지를 분석하였다. 연구를 위해 텍스트마이닝과 선행연구 고찰을 통해 힐링과 관련되는 7가지의 경관 형용사를 선정하였다. 이후 CNN 딥러닝 학습 사진 구축을 위해 50명의 평가자를 모집하였으며, 평가자들에게 포털사이트에서 '힐링', '힐링풍경', '힐링장소'로 검색되는 사진 중 7가지 형용사마다 가장 적합한 사진을 3장씩 수집하도록 하였다. 수집된 사진을 정제 및 데이터 증강 과정을 거쳐 CNN 모델을 제작하였다. 이후 힐링장소 경관 분석을 위해 포털사이트에서 '힐링'과 '힐링풍경'으로 검색되는 15,097장의 사진을 수집하여 이를 분류하였다. 연구결과 '기타'와 '실내'를 제외한 범주에서 '조용한'이 2,093장(22%)으로 가장 높게 나타났으며, '개방적인', '즐거운', '안락한', '깨끗한', '자연적인', '아름다운' 순으로 나타났다. CNN 딥러닝은 경관 이미지 분석에서도 결과를 도출 가능한 분석 방법임을 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 기존 경관 분석 방법을 보완할 수 있는 하나의 방법임을 시사하였고, 경관 이미지 학습 데이터 셋 구축을 통한 향후 심층적이고 다양한 경관 분석을 제안한다.
한국어 형태소 해석기와 같은 한국어 정보 치리 시스템은 많은 전자 사진 검색 작업을 요구하기 때문에 전자 사전의 성능은 전체 시스템의 성능에 많은 영향을 미친다. 이에 본 논문은 적은 기억 장소를 차지하면서 탐색 속도가 빠른 Finite State Transducer(FST)를 이용한 전자 사전 구조를 제안한다. 제안된 전자 사진은 Deterministic Finite State Automata(DFA)로 표제어를 표현하고 DFA 상태수 최소화 알고리즘으로 모든 위치에 존재하는 중복된 상태를 제거하여 필요한 기억 장소가 적으며, FST를 일차원 배열에 매핑하고 탐색시 이 배열내에서의 상태 전이만으로 탐색을 하기 때문에 탐색 속도가 매우 빠르다. 또한 TRIE 구조에서와 같이 한번의 탐색으로 입력된 단어로 가능한 모든 표제어들을 찾아 줄 수 있다. 실험 결과 표제어 수가 증가하여도 FST를 이용한 전자 사전의 크기는 표제어 수에 비례하여 커지지 않고, 전자 사전 탐색 시간은 표제어 수에 영향을 받지 않으며, 약 237만 단어를 검색하는 실험에서 TRIE나 $B^+-Tree$구조를 사용한 전자 사전보다 빠름을 알 수 있었다.
본 논문에서는 실시간 포토 모자이크 생성을 위한 이미지 집합 최적화 기법을 소개한다. 포토 모자이크 기법은 작은 포토 이미지를 사용하여 한 장의 큰 사진을 완성하는 기법으로 이미지를 일정한 영역의 셀로 분할한 후 각 셀 영역을 색상, 모양, 무늬 등에서 적합한 이미지로 대체한다. 큰 사진을 구성하는 이미지에 필요한 다양한 패턴을 얻기 위해서는 많은 양의 포토 타일 이미지가 필요하게 된다. 많은 양의 포토 이미지는 이미지 패턴 검색 시간을 오래 걸리게 하고, 이미지 저장을 위해 많은 리소스를 필요로 한다. 이러한 제약은 실시간 처리나 리소스의 제한이 있는 휴대용 기기에서의 포토 모자이크의 적용을 힘들게 한다. 본 논문에서는 패턴 검색 시간 향상과 메모리 요구 최소화를 위해 유전 알고리즘 활용하여 전체 이미지 데이터베이스에서 가장 특징이 있는 이미지를 선별하여 작은 이미지 집합을 구축한다.
최근 소설 네트워크 서비스(Social Netwrok Services)를 활용한 소설 태깅 서비스에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 특히 태그 기술을 이용한 협력적 태깅 시스템(collaborative tagging system)은 북마크, 문서, 사진, 동영상과 같은 웹 자원을 조직화하고 공유할 수 있는 수단으로 제공하고 있다. 그러나 광고 홍보 목적을 가진 스패머들은 콘텐츠와 관련 없는 태그를 달아 놓아 검색 키워드와 무관한 결과 값이 검색되어 웹 검색 서비스를 이용하는 사용자들에게 불편을 주고 있다. 따라서 본 연구에서는 콘텐츠와 태그의 연관성을 높이기 위해 태그에 일반 사용자가 유사도를 입력할 수 있는 추천 시스템을 적용하여 순위 조작 방지방법을 제안하였다.
오늘날, 웹 공간에서는 사진과 같은 멀티미디어 자료를 공유하기 위하여 다양한 방법으로 문서의 정보를 표현하고 있다. 이러한 정보를 이용하기 위해 제목, 내용등에서 형태소 분석을 통해 의미가 있는 단어들을 이용하는 경우도 있지만 그 문서 혹은 자료와 관련있는 태그를 기입하고 활용하는 것이 보편화 되어 있다. 본 연구에서는 위키피디아 문서를 이용하여 이미지 태그들 사이의 연관성을 활용하여 이미지 검색 순위를 조정하였다. 약 1000만건의 문서로 이루어진 위키피디아를 이용하여 태그들의 연관성을 계산하였으며, 실험결과 태그 기반의 이미지를 검색 할 때 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 국내에서 발표된 측량관련 논문과 저서의 제목을 조사하고 정리하여 기구축된 논문-저서 제목의 목록을 최신화하였으며, 이 논문-저서 제목 목록의 관리와 효율적인 검색을 위하여 목록 데이터베이스를 구축하고 그에 따른 측량관련 논문 전문 검색 프로그램을 개발하였다. 현재까지 우리나라에서 발표된 측량관련 논문-저서는 총 971편이며 분야별로는 일반측량 206편, 사진측량 218편, 원격탐사 183편, 측지 및 GPS 127편 그리고 수치지형 및 GIS 237편이다. 측량관련 논문 전문 검색 프로그램은 윈도우즈 환경에서 운용될 수 있도록 Visual Basic 3.0 for Windows 3.1을 사용하여 개발하였으며, 구조적 질의어(SQL:Structured Query Language)를 이용하여 자료검색을 할 수 있도록 하였다.
벼속 17 분류군 엽신의 식물규소체에 대해 주사전자현미경의 후반사전자상을 사용하여 조사하고 검색표와 기재를 실시하였다. 검색표는 향축면 및 배축면에 대해 중륵위와 수적세포 규소괴, 유두상돌기, 유혁모, 대모, 미모, 기공장치 등 유래의 식물규소체의 특징에 따라 작성되었으며, 종 수준의 동정이 가능하였다. 본 속 식물의 상세한 규소체 기재와 함께 제공된 후반사전자상 사진 그리고 검색표는 식물의 동정과 고고학적 잔존물에서 출토된 식물규소체를 동정하는데 대조 자료로 사용될 것으로 평가된다.
오늘날 이미지, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터를 웹 공간에 저장하고 검색할 때, 태그를 이용하는 추세는 보편화되어 있다. 본 논문에서는 태깅된 웹 이미지의 검색에서 태그들의 의미적 중요도를 계산하고, 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 시도를 소개한다. 일반적으로 웹상에 저장된 대부분의 사진 이미지들은 실제로는 중요하지 않지만 사용자의 주관적인 판단으로 추가된 태그들을 다수 포함하고 있으며, 이들은 태그의 단순 비교방식으로 이미지를 검색할 때 정확도를 떨어트리는 주요 원인이 된다. 따라서 어떤 이미지에 붙은 수많은 태그들 중에서 의미적으로 보다 중요한 태그들을 찾아내어 검색에 이용한다면 더욱 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 위키피디아 기반의 의미 연관성을 활용하여 검색어 또는 다른 태그들과의 의미 연관성이 높은 태그를 해당 이미지의 대표 태그로 판단하고 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 방대한 온라인 백과사전인 위키피디아를 이용하여 계산된 의미적 연관성을 이용함으로써 기존의 연구에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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