• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.177-183
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• 2022

본 연구는 수용자가 포털 사이트(네이버, 다음, 줌, 네이트)를 통해 검색할 때 어떤 시선경로로 탐색하는지 아이트래킹을 통해 알아보았다. 검색엔진의 시선경로에 따른 레이아웃 분석결과, 정보검색의 관문(Porta)이라고 할 수 있는 4개의 메인 페이지는 Z자형 레이아웃 형태로 나타났다. 각 사이트의 뉴스와 검색페이지는 F자형 형태를 활용하고 있는데 이것은 사람의 시선이 F자형으로 상단에서 우측으로 이동하면 순차적으로 하단으로 이동하는 좌측에서 우측(LTR)으로 시선이 이동하면서 읽는 것을 의미한다. 아이트래킹의 시각적 분석지표인 히트맵, 게이즈 폴랏, 클러스터를 통해 분석한 결과, 히트맵에서는 사진과 헤드카피에 시선의 집중도가 가장 많이 나타났으며 이것은 그 정보에 대한 흥미도와 관심도가 높다고 말할 수 있다. 시선의 흐름은 왼쪽 상단에서 우측으로 오면서 아래로 흐르는 것 알 수 있었으며 클러스터는 검색사이트의 상단에 집중되어 있었다. 웹사이트 디자이너는 레이아웃 디자인에 있어 사용자가 원하는 정보에 대한 접근성과 가독성을 높이는데 주력해야 할 것이며, 주 사용자의 성향과 행동 패턴 등을 조사하고 분석하여 이에 맞는 주기적 인터페이스의 변화가 요구되어진다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.50-60
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• 2000

본 논문에서는 캐릭터 이미지 검색에 가장 적합한 컬러와 모양 정보를 표현하는 새로운 복합 특징량을 제안한다. 제안된 방법은 YCbCr 컬러 모델에서 얻어진 Y이미지에 대해서는 회전, 이동, 크기 변화에 불변한 Zernike 모멘트를 사용하여 모양 정보를 추출하고, Cb 및 Cr 이미지로부터 DCT계수를 사용하여 색상 정보를 추출하여 캐릭터 이미지를 검색한다. 이 방법은 인간의 시각적인 특성을 잘 표현하는 방법으로서 36개의 적은 특징량으로 높은 검색효율을 나타내기 때문에 대용량 데이터베이스와 같은 웹 검색과 애니메이션 검색에 적합한 방법이다. 캐릭터 이미지 3,834개를 대상으로 실험하였으며 MPEG-7 컬러/질감, 기술자들의 성능 평가에 사용된 ANMRR(Average of Normalized Modified Retrieval Rank)과 모션/모양 기술자들의 성능 평가에 사용된 BEP(Bull's Eye Performance)를 사용하여 캐릭터 이미지 검색에서 우수한 성능을 타나냄을 실험으로 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1640-1651
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• 2009

본 논문에서는 브러시 스트로크 프로파일을 이용한 새로운 스트로크 기반 표현기법을 소개한다. 우리가 제안하는 알고리즘은 이미지 검색기법에 기반하고 있으며 단순하지만 다양한 페인팅 스타일을 생성할 수 있는 유연성과 확장성이 있는 알고리즘 이다. 이를 위해 우리는 실제 스트로크 데이터를 수집하여 구축한 확장 가능한 데이터베이스를 사용한다. 그리고 인력영상을 데이터베이스에 있는 스트로크의 조합으로 재생산 한다. 이때 적합한 스트로크를 결정하는 검색 프로세스와 검색된 스트로크를 캔버스에 그릴지 말지를 판단하는 판단 프로세스를 알고리즘에 포함시킨다. 또한 우리는 물리적인 시뮬레이션 없이 사용할 수 있는 시각적 효과가 좋은 효율적인 브러시 스트로크 모델 및 표현기술을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다양한 사용자 파라미터를 제어함으로써 다양한 회화적 작품의 변이를 만들어 낼 수 있고 스트로크 데이터베이스의 구성을 변경함으로써 다양한 회화적 매체의 스타일을 갖는 결과물을 생산할 수 있는 확장성 있는 프레임워크를 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1111-1119
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• 2003

과학기술 연구는 인터넷에서부터 최신의 정보를 필요로 한다. 하지만 인터넷의 방대한 양의 정보를 검색하고 개개인의 연구자에 따른 정보를 추출해 내는 것은 복잡하고 반복된 과정이다. 이 논문에서 우리는 이러한 리서치 과정을 돕는 에이전트(PREA)시스템을 제안한다. 이 시스템은 주로 사용자의 관심사항을 시스템을 사용하는 과정에서 관찰하고 지능적으로 프로파일을 구축하게 된다. 그러나 프로파일을 사용자 중심으로 보다 시각적, 실시간으로 구축하기 위해서 이 논문에서는 기존의 확산 활성화 네트워크(Spreading Activation Network)을 개선한 확산 활성화 네트워크(MSAN: Modified Spreading Activation Network)를 이 용하고자 한다. 이렇게 함으로써 사용자의 관심사를 의 미 망으로 구축해서 보다 효율적 인 정 보검 색 이 가능해 진다. 또한 관련된 여러 실험을 하였는데, 그 결과 일반적인 상업 웹 검색엔진보다 PREA시스템이 맞춤형 정보검색에 보다 효율적임을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.10-22
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• 2000

본 논문에서는 MPEG-7 표준 비쥬얼 분야 기술자에게 영상의 질감 정보의 표현 방법에 대해 다룬다. 질감 기술자는 멀티미디어 컨텐츠 표현에 대한 국제 표준에서 칼라, 윤곽, 객체나 카메라 움직임 등과 함께 중요한 비쥬얼 특징으로 다루어지고 있으며 표준화의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 현재 MPEG-7 표준안으로 잠정 채택된 휴먼 비쥬얼 시스템(Human Visual System, HVS)에 기반한 질감 기술자에 대하여 논한다. 이 방법은 라돈(Radon) 변환을 통하여 영상을 시각인지 특성에 맞게 변환하고, 뇌의 비쥬얼 피질(Visual Cortex)의 반응과 일치하게 다수개의 주파수 채널들로 질감을 분해한다. 그리고 각 채널들에서의 평균 에너지와 에너지의 편차가 영상의 질감 기술자로 추출한다. 본 논문에서 질감 영상 검색에 있어서 현재 MPEG-7 실험 데이터베이스인 T1∼T7에서 검색 율을 측정하였다. 실험결과 본 영상 질감 기술자 표현 방법은 모든 실험 데이터베이스에서 우수한 검색 성능과 빠른 특징 추출 능력을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.30-36
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• 2008

멀티미디어 정보는 다매체, 다특징, 다표현, 대용량성의 특징과 함께 그 양 또한 급속도로 증가하고 있다. 따라서 급격히 늘어난 방대한 정보로부터 필요한 정보를 검색하는 검색 시스템이 요구되고 있으며, 이러한 색인 및 검색 시스템이 실시간으로 처리되는 것이 필요하다. 동영상의 내용 기반 검색을 위하여 가장 일반적으로 사용할 수 있는 정보는 영상정보이다. 영상정보는 주로 비디오를 장면 분할할 때에 사용되며 이를 통하여 구조적인 비디오 브라우징을 할 수 있다. 비디오를 샷으로 구분하는 작업을 비디오 분할(video segmentation)이라고 하며, 비디오 분할을 위해 장면의 전환점인 컷을 검출하는 작업을 컷 검출(cut detection)이라고 한다. 본 연구에서는 MPEG-7 시각 기술자인 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램 기술자를 사용하여 동영상 분할을 하였다. HMMD 컬러 공간은 다른 공간에 비해 인간의 색 지각에 매우 밀접한 것으로 나타난다. 본 논문에서는 이러한 검색 시스템을 하드웨어로 구현하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.1-8
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• 2003

최근 멀티미디어 정보 시스템의 발전으로 저차원적 내용 기반 이미지 색인$\cdot$검색 방법에서 의미론적 개념기반 색인$\cdot$검색에 대한 연구로 바뀌어져가고 있다. 본 논문에서는 주석기반 이미지 검색에서 개념적 이질성을 극복하기 위해 온톨로지 이론의 적용에 대하여 분석하며, 또한 개념적 이질성 극복방안에 따른 온톨로지 적용 시 발생하는 문제점을 해결하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 시각데이터에서 개념적 이질성을 극복하기 위해 새로운 도메인 온톨로지를 도입하고 온톨로지 적용 시 문제점들을 해결한다. 실험 결과, 기존의 대형 온톨로지의 하나인 WordNet을 사용한 것보다 단어들 간의 의미적 거리가 상당히 가까워짐에 따라 개념적 이질성을 극복할 수 있었다. 또한 도메인 온톨로지를 적용하여 주석기반 이미지 검색 시 대형 온톨로지가 가지고 있던 문제점을 해소하여 좀더 의미적 이미지 검색이 가능함을 보이고 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.113-121
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• 2018

본 논문은 농지에 구축된 LoRa기반 무선통신망으로부터 수집되는 다양한 환경 센싱 데이터를 스마트폰의 스크린에 증강시켜 시각화하는 증강현실 기반의 농업용 환경 정보 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 스마트폰 카메라로 농지를 비추면 그곳에 설치된 다양한 센서로부터 수집된 환경 정보를 스마트폰 스크린의 영상에 증강시켜 시각화한다. 따라서 기존 시스템이 농업 시설물을 검색한 후 센서를 선택하는 번거로운 과정을 거친 후 나열식으로 환경 정보를 제공하는 것에 비해 제안하는 시스템은 이러한 과정 없이 스마트폰의 카메라 영상에 증강되어 나타난다. 원하는 정보를 습득하는 방식이 그림이나 영상인 특징 때문에 보다 더 쉽게 정보를 제공받을 수 있어 농업 재배지의 편리한 모니터링 및 효율적인 관리가 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.173-186
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• 2004

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.677-684
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• 2016

이미지와 같은 멀티미디어 정보들의 증가로 저수준의 시각 정보에서 고수준의 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이러한 정보를 자동으로 생성하는 다양한 기술들이 연구되고 있다. 일반적으로 이미지 검색에 있어서 색상과 모양 등의 유사도를 이용하여 검색하는 경우가 많다. 색상과 모양이 비슷하다고 하여 의미까지 같은 이미지를 검색하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이미지에서 객체를 인식하기 위해 중간 계층 기술값을 이용하여 중간 계층의 의미 값으로 변환하며, 세그멘테이션의 성능을 높이기 위해 K-means알고리즘을 이용하여 각각의 이미지에 적합한 K값을 구하는 방법을 제안한다. 이렇게 세그멘테이션을 이용한 저수준 특징을 이용하여 객체를 추출하고, 온톨로지를 이용하여 의미관계를 추론한다. 제안하는 방법은 사용자가 생각하는 의미적으로 유사한 이미지를 보다 효율적으로 검색할 수 있다.