• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권5호
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• pp.510-521
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• 2001

영상은 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 영상을 검색하기 위해 영상의 정확한 특징정보를 추출하여 검색 시스템을 구축하여야 한다. 영상 검색 시스템은 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 영상 검색 시스템에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 영상 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 검색에 상용되는 에지 특징정보 추출을 위해 라플라시 안마스크와 입력 영상을 컨벌루션하여 에지의 외곽선 데이타를 추출하였으며, 그리고 추출한 에지 특징정보와 메타데이타로 영상 데이타베이스를 생성하여 신속하고 효율적으로 영상을 검색할 수 있도록 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템을 구현하였다. 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템은 영상의 하위 레벨에 표현된 내용기반 에지 특징정보와 특징정보 추출이 어려운 상위레벨에 표현된 주석기반 에지 특징 정보를 영상의 색인으로 구성하여 사용하기 때문에 영상 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 영상 검색 시스템은 메타데이타에 의해 영상 데이타베이스를 구축하므로 정확한 영상 컨텐츠 정보의 축적관리와 영상의 정보공유 및 재이용이 가능하다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.339-342
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• 2004

최근 영상 자료의 저장과 검색을 위한 시스템이 많이 연구되고 있다. 방대한 양의 영상 자료를 디지털화하여 파일로 저장하고 영상에 관한 각종 정보를 데이터 베이스로 구성한 뒤, 키워드 등을 사용하여 필요한 영상을 네트워크를 통하여 검색하고 이것을 편집 등에 활용할 수 있도록 하는 것이 본 논문의 목적이다. 영상을 데이터베이스로 구축하기 위해 선행되어야 할 것은 연속적인 장면마다 또는 의미 있는 장면마다 영상을 분류하는 작업이다. 본 논문에서는 MPEG 비트스트림을 분석하여 장면 전환 지점을 자동으로 찾는 실험을 워크스테이션을 통하여 시행하였으며 기존 실행한 실험을 바탕으로 PC상에서 동영상 검색 시스템을 구현하였다. 동영상 검색 시스템은 뉴스, 드라마는 물론 각종 보안 영상 등 다양한 분야의 영상을 분석하여 장면 전환 지점을 찾고, 각 장면의 대표 영상을 저장한 뒤, 네트워크 환경에서 동영상을 검색할 수 있도록 만든 시스템이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.245-248
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• 2011

현재의 영상 검색 시스템은 일반적으로 카테고리 검색 및 분류 검색으로 구성되어 있다. 일반적인 영상 데이터베이스 구축 및 현재의 검색 방법으로는 영상에 대한 재미요인을 분석하여 사용자에게 제공되지 않는다. 하지만 본 논문에서 제시하는 Q-방법론을 사용하여 영상을 분석하였다. Q-방법론에 의하여 분석된 영상은 영상 서버에 저장되며 영상 위치와 분석된 영상 디스크립션 및 재미요인은 데이터베이스에 구축하였다. 또한, 카테고리 검색 및 분류 검색에 대한 단점을 보강하기 위하여 키워드 검색시 색인 사전을 참조하여 온톨로지 검색에 대한 기능을 강화하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.140-144
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• 2012

비디오 감시시스템의 영상 기록 및 검색을 위한 고전적 방법은 감시 영상만이 가지는 특징, 즉 감시영상에서 불필요한 배경 영역과 감시 대상을 목적으로 하는 물체 영역을 분리하여 저장하는 시스템을 갖추지 않으므로 감시영상의 저장 및 검색을 하는데 있어서 많은 저장 용량이 요구되기 때문에 매우 비효율적이다. 본 논문에서 제안한 감시 영상 시스템의 기록 및 검색 방법은 비효율적 요소를 해결한 시간별 장소별로 데이터베이스를 활용하여 손쉽게 검색하는 비디오 감시 시스템으로서 기존의 방법에 비해 더욱 효율적인 감시영상의 검색을 가능하게 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.7-15
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• 2014

영상검색은 컴퓨터 비전과 데이터 마이닝 분야의 주요한 주제 중 하나이다. 현재 상용화된 영상 검색 시스템이 놀라운 성능을 보여주고 있음에도 불구하고, 폭발적으로 증가하는 웹상의 영상정보를 효율적으로 검색하기 위하여, 영상 검색 기술의 성능향상이 꾸준히 요구되고 있다. 재순위화는, 이런 요구를 만족시키기 위한 방법 중 하나로서, 영상 검색 시스템이 도출한 초기 결과를, 독자적인 알고리즘을 통해 연관도를 한 번 더 계산하고, 그에 따라 검색 결과의 성능을 향상시키는 방법이다. 지금까지 제안된 많은 재순위화 알고리즘이, 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 정보를 사용하지 않는다는 가정하에 개발되어 왔지만, 현재 Google 과 Baidu 등 많은 상업적 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 패턴에 대한 정보를 사용하기 시작함에 따라 이러한 가정이 어긋나고 있다. 또한, 영상 검색 시스템들이 독자적인 환경에서 개발되었기 때문에, 다수의 영상 검색 시스템의 협력으로 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 예측되는 상황에도 불구하고, 이에 대한 연구가 부족했다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여, 두 영상 검색 시스템이 사용하는 시각적 특징을 바탕으로, 두 시스템의 상보적인 정보를 이용하는 방법에 대하여 제안한다. 성능에 대한 평가는 가상 모형에서 이루어졌으며, 제안된 방법을 통하여 성능향상이 가능하다는 것을 보여준다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-7
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• 2001

본 논문에서는 초음파 의료영상 데이터베이스로부터 원하는 영상들을 찾아내기 위한 내용기반 영상 검색기법을 제안한다. 전체 영상 검색 시스템은 공간영역의 히스토그램과 웨이브릿 변환영역에서 부대역의 통계적 특성벡터를 이용한 2단계 검색 알고리즘을 사용하였다. 또한 히스토그램의 인덱싱 기법으로 Legendre 모멘트를 이용해서 데이터베이스에 저장되는 인덱스의 크기를 최소화시켜서 기존의 히스토그램을 이용한 검색방법 비해서 검색속도를 높이면서 검색결과를 개선시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.307-310
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• 2006

본 논문은 분산된 협동적 개발 환경에서 제품 설계 정보 재사용을 위한 제품 영상 기반의 제품 설계 정보 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 에지기반 라벨링(EBL) 방법으로 제품 영상을 분할하고 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프(ARG)을 생성하여 질의 영상과의 부합을 수행한다. 검색된 유사 영상과 연결된 제품 설계 정보를 접근함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. (1) 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함한 영상의 검색이 가능하다. (2) 분할된 각 부품의 영역, R,G,B 채널의 표준편차등의 다양한 속성(특징)과 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다. (3) 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 래스터 영상을 이용하므로 활용성이 높다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.19-26
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.9-19
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도 향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.9-16
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• 2002

멀티미디어 정보검색 중 내용기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징이 영상 검색 시스템에서 일반적으로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 시스템은 영상의 형태가 서로 다른 경우 서로 다른 내용을 나타내므로 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그러므로 영상의 특징을 나타내는 형태의 사용은 효과적인 내용기반 영상검색에서 중요하다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선에 의한 전역 특징 필터링 처리 후에 형태정보의 히스토그램에 의한 성능이 더 우수한 형태 유사도 영상 검색 시스템을 개발한다.