• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.692-698
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• 2006

점점 더 많은 디지털 카메라와 휴대폰이 고해상도 카메라가 장착되고 대용량의 저장공간이 제공되면서 사용자들의 사진촬영 빈도가 증대하고 있다. 조만간 휴대폰의 저장된 사진을 효과적으로 관리하고 브라우징할 수 있는 기술이 필요한 시기가 올 것이다. 본 논문은 휴대폰이나 디지털 카메라 혹은 카메라가 장착되어 사진을 찍을 수 있는 모든 형태의 휴대단말에서 촬영된 개인사진을 지리적 위치정보를 이용하여 자동으로 분류하는 시스템을 제시한다. 기존의 시간정보를 이용하여 촬영시간의 근접성을 이용해 순차적으로 자동 분류하는 시스템과는 달리 위치정보를 이용하여 촬영위치에 따라 비순차적으로 자동 분류한다. 촬영위치 근접성을 결정하기 위해 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 사용하여 전체 사진을 대분류하고 기존의 자동사진 분류방식에서는 다루지 않았던 일상사진과 비일상사진을 분류하고, 대분류된 사진을 시간정보를 이용하여 소분류 함으로서 자동 사진분류 성능을 높이고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.507-511
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• 2007

기존의 얼굴 인식 기술은 얼굴 검출과 얼굴 인식이라는 두 분야로 나뉘며, 얼굴 검출 기술은 주로 얼굴 인식을 위한 전처리 단계로 이용되었다. 이러한 얼굴 검출 기술은 방대한 양의 사진 콘텐츠를 분류하는 것에도 이용될 수 있다. 얼굴 검출 기술을 통해 사람이 있는 경우 인물 사진, 없는 경우 풍경 사진으로 분류한다. 그러나 기존의 얼굴 검출 기술만으로는 정확성이 떨어진다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 사진의 구조 단순도 알고리즘을 제안 한다. 구조 단순도는 사진의 색상 구도의 단순비율을 의미하며, 일반적으로 인물 사진일 때 작은 값을 풍경 사진일 때 큰 값을 갖는다. 제안 방법의 유용성을 검증하기 위해 인물 사진 250장, 풍경 사진 250장을 이용하여 분류 실험을 하였다. 얼굴 검출 기술만을 이용한 실험은 66%의 정확성을 나타낸 반면 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용한 실험은 74.6%를 나타내었다. 따라서 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용하면 효과적인 사진 분류를 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.98-101
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• 2009

디지털 카메라의 사용이 일반화됨에 따라 수많은 디지털 사진들이 새롭게 생성되고 있다. 수많은 사진을 사용자가 직접 분류하고 앨범화하는 것은 많은 노력과 시간이 소요되는 불편한 작업이 되고 있다. 최근 들어서는 카메라의 높은 보급률로 인해 하나의 행사에 있어서도 여러대의 카메라가 사용되는 등 대용량 사진을 효과적으로 분류하고 시각화할 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 개인적인 사진 관리에 있어서 뿐만 아니라 여러명의 촬영한 사진의 분류 및 제 3 자에게 사진이 촬영된 내용을 소개하기 위한 목적 등 다양한 방면에서 사진 클러스터링 및 시각화와 관련된 기법이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이와 관련된 이전 연구들을 살펴보고 개발중인 사진 분류 및 시각화 시스템의 프로토타입을 소개하며 기존 방법들과 차별화되는 사진 처리 기법에 대해서 살펴본다.

• 정보관리연구
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• 제37권3호
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• pp.139-163
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• 2006

본 연구에서는 민주화운동 관련 사진들을 기반으로 한 사진 디지털아카이브 구축 프로세스를 분석하였다. 사진 디지털아카이브를 디지털 객체를 대상으로 수집, 분류, 기술, 저장, 활용시키는 통합적 시스템으로 규정한 후, 사진의 고유성을 반영한 메타데이터의 도출 및 분류체계 수립 사례를 제시하였다. 특히 사진 디지털아카이브의 분류체계 수립 시, 기존의 기본분류체계 외에 다양한 검색어를 활용한 다원분류체계를 설계함으로써, 문자화된 의미전달이 부재한 사진들 간의 통합성 및 상호연계성을 창출시켜 활용성을 극대화시킬 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.633-636
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• 2012

최근 디지털카메라와 스마트 폰 등의 모바일 기기가 급속도로 발전 하면서 언제, 어디서나 손쉽게 사진을 찍을 수 있게 되었다. 이런 환경의 변화는 수없이 많은 사진을 양산하게 되었고, 손쉽게 많이 찍은 사진에 대한 분류에 불필요한 시간을 많이 보내게 되었다. 따라서 보다 편리하게 촬영된 사진들을 분류 관리하기에 적합한 자동화된 프로그램이 필요하게 되었다. 이 논문에서는 GPS나 시간 등의 메타 정보에 의존하지 않고 오직 사진의 주 색상을 이용한 히스토그램 특징과 Mean Shift 분류기를 사용하여 대략적인 분류를 시도하려했다. 실험결과를 토대로 살펴보면, 제안된 방법은 사진의 주 색상이 확실한 경우는 잘 분류할 수 있지만 여러 가지 색상이 복잡하게 혼합된 경우와 주 색상을 찾기 어려운 경우에는 분류에 한계가 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안된 알고리즘은 사진과 영상들을 개략적인 분류를 실시할 때 주 색상 히스토그램특징이 의미 있는 전역적 특징(Global Feature)중의 하나로 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.301-302
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• 2012

본 논문에서는 웹 서버에 사진을 등록(upload)하면 서버에서 자동으로 사진의 메타데이터(EXIF)의 GPS정보를 추출하여 미리 정이된 정보와 비교하여 사진이 촬영된 장소를 표시하고, 좌표 값을 활용하여 구글 지도(google map)과 연계되는 방법을 제안한다. 사진등록으로 사용되는 서버 웹페이지로는 php를 사용하여 그림을 등록하고, exif_read_data함수를 사용하여 메타데이터에 접근하고 메타데이터 안의 GPS의 값을 추출하여 정의된 분류표에 의해 사진을 분류하고, 구글지도와 연계하여 촬영된 위치를 지도상에서도 확인할 수 있도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2013

개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법과 개인이 사진에 태그를 넣을 때 초기 클러스터를 기반으로 태그를 추천하는 방법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다. 또한 분류된 초기 클러스터로 태그를 추천하여 개인 사용자가 태그를 분류에 맞게 추가할 수 있어 사진 분류 관리가 용이해진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.36-38
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• 2021

스마트폰의 다양한 사진들은 현재 대부분 저장 일자를 기준으로 표시되기 때문에 특정 사진을 검색할 경우 많은 노력이 필요하다. 이를 해결하기 위하여 몇몇 앨범형 앱들이 개발되었지만 실제 사용자가 직접 사진을 선택해야 하는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 사진들의 특징을 이용하여 사진의 자동으로 분류가능한 앱의 개발에 대하여 설명한다. 개발된 앱은 위치 및 인물에 따라 현재 사진들을 자동으로 분류하고 폴더에 저장함으로써 보다 쉽게 사진을 관리 할 수 있다. 제안된 기능은 안드로이드 기반으로 개발되었고 각 기능이 정상적으로 동작함을 실험을 통하여 증명하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.23-32
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• 2006

최근 들어 디지털 카메라의 대중화로 인하여 많은 사람들이 손쉽게 다량의 사진을 촬영할 수 있게 되었다. 수백 장의 사진을 수작업으로 분류, 관리하는 것은 매우 힘든 일이며, 따라서 이를 자동으로 수행해주는 시스템의 필요성이 증대되었다. 디지털 이미지를 분류하는 이전 연구들은 대부분 일반적인 사진에 중점을 두고 있기 때문에 디지털 사진을 분류하기 위해서는 사용하기 힘들다. 최근에는 특정 조건 내에서 디지털 이미지를 분류하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 알고리즘들은 대부분 시간차를 이용하여 사진을 분류하며 대부분 좋은 결과를 보이고 있지만 개선해야할 여지가 많이 남아있다. 예를 들면 초점거리와 같은 정보들은 사진을 분류할 때 전혀 사용하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 EXIF의 초점거리 정보를 이용한 사진 분류 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 매칭 벡터 분석방법을 이용하여 사진을 분류한다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 95%의 사진 분류 성공률을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.442-447
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• 2006

디지털 카메라의 대중화와 고용량 저장매체의 보편화로 인해 대중들은 손쉽게 디지털 사진 촬영이 가능하게 되었다. 디지털 사진은 필름 사진과 달리 촬영을 하는데 있어 비용이 들지 않을 뿐만 아니라 플래쉬 메모리의 증가로 인해 다수의 사진들을 촬영할 수 있게 되었으나 그만큼 많은 사진들을 관리하고 분류하는 것은 쉽지 않은 일이 되었다. 따라서 디지털 사진을 자동으로 분류하고 관리하는 기능은 중요한 과제가 되었지만, 현재까지 나온 방법들은 사진 내의 객체가 확대, 축소 및 이동하거나 배경이 바뀌는 영상에 있어서 정확한 유사도를 측정하여 분류하는데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 보완한 디지털 사진의 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 입력영상을 그리드 형태로 나누어 각 블록별로 측정한 유사도 값을 바탕으로 클러스터링하며, 이때 디지털 사진 내에 포함되어 있는 촬영정보인 EXIF를 이용하여 입력 영상에 따라 적응적(adaptive)으로 그리드를 나누어 비교한다. 또한, 영상에 따라 각기 다른 색상의 분포 정도를 고려해 색상 가중치를 고려하여 사진을 비교함으로써, 영상의 고수준(high-level) 분석에서처럼 객체와 배경을 추출하여 따로 분리하지 않고도 객체의 배경이 다른 사진들을 저수준(low-level) 에서 분석이 가능토록 하였다. 제안한 방법으로 실험한 결과 객체의 크기 및 이동이나 배경에 큰 영향을 받지 않으면서 입력영상들을 클러스터링 할 수 있었다.