최근 동영상을 저장하거나 효과적으로 검색하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존 동영상 검색 시스템은 메뉴나 텍스트 기반의 키워드로 동작하는데, 검색을 위한 정보가 빈약하여 많은 동영상이 동시에 검색되는 경우가 많고, 사용자가 해당 시스템을 사용하기 위한 지식이 필요하다. 본 논문에서는 키워드 기반 질의에 비해 사용자의 의도나 다양한 정보를 포함 할 수 있고 이벤트나 사람 뿐 아니라 인간의 기본적인 행동까지 검색하는 자연어 질의 기반 동영상 검색 시스템을 제안한다. 먼저, 사무실에서 수집된 동영상에 대한 도메인 분석을 통해 메타데이터로 이벤트 데이터베이스를 구축하고, 해당 영역에서의 사용자 질의에 대한 전처리 과정과 분석 작업을 통해 스크립트 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축된 시스템을 바탕으로 대화형 질의와 답변 쌍 매칭을 통해 동영상을 검색한다. 10명의 사용자를 대상으로 메뉴 기반 검색 시스템과의 성능 평가와 프로세스 평가 비교 검증을 통해, 성능이나 사용자 만족도면에서 제안하는 시스템이 우수함을 보였다.
멀티미디어 데이터의 생산속도가 급증함에 따라 멀티미디어 데이터를 쉽고, 빠르며, 효율적으로 검색할 수 있는 방법이 필요하게 되었다. MPEG-7 표준화에 관련하여 영상의 특성추출, 기술(description), 검색엔진의 구성에 관련된 연구가 진행중에 있다. 본 논문에서는 영상의 여러 낮은 단계 특성을 추출하여, 이를 바탕으로 영상 분류를 통해 영상의 의미 정보를 얻는다. 분류를 통해 검색의 공간을 줄일 수 있었다. 그리고, 자바 애플릿을 이용하여 웹브라우저 상에서 스케치를 통한 검색을 함으로써, 보다 적극적인 검색이 가능하다.
본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.
최근 고화질 영상 입력장치가 일반화 되고 있으며, 실시간으로 입력된 영상을 한 곳에서 동시에 볼 수 있는 중앙관제시스템이 필수 요소가 되고 있다. 이때 프로그램을 따로 설치하지 않고, 웹을 통한 접근을 하려는 시도들이 있으나, 여러 개의 고화질 영상을 동시에 웹 브라우저를 통해 시청하려하면, 웹 브라우저가 강제 종료되는 현상이 발생된다. 본 논문에서는 실시간 고화질 영상에 대한 웹기반의 HLS 멀티뷰 시스템을 제안한다. 화면으로 보이는 멀티뷰 화면을 트랜스코딩을 통해서 재구성하였고, 보안의 취약점이 있는 ActiveX를 사용하지 않으면서도, 통시에 웹브라우저를 통해서 여러 영상 입력을 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
본 논문에서는 영상의 형태 정보를 이용하여 내용 기반 영상 검색을 수행할 수 있는 방법으로, 질의(query) 영상의 의사 저나이크 모멘트에서 영상내의 물체 형태에 대한 기여도가 가장 큰 모멘트를 추출하여 영상 전체의 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법과, 영상의 인터레스트 포인트에서 미분 불변치 벡터와 위치 특성 벡터를 계산하여 영상의 지역 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법, 그리고 두가지 방법을 모두 고려하여 영상 검색을 수행하는 방법을 제시한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스에 대해 영상 검색을 수행하여 기존의 영상 검색 방법과의 비교를 통하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.
최근 영상 처리 기법의 발전으로 영상의 질은 저하시키지 않고 검사 소요시간을 단축시키는 방법들이 개발되고 있다. 특히 단층 촬영의 경우 영상 재구성 방법을 개선하여 영상의 질이 우수한 영상을 획득할 수 있게 되었다. Philips사의 PRECEDENCE 16 감마카메라를 이용해 보편적으로 시행하고 있는 분석법에 의한 FBP 방법과 반복법에 의한 Astonish, 3D OSEM 방법을 이용해 각각 영상을 재구성하여 정성적인 분석과 정량적인 분석을 통해 영상 획득시간을 다르게 한 영상간의 비교와, 동일한 시간으로 획득한 영상을 비교하여 영상의 질이 우수한 재구성 방법에 대해 연구 하였다. 정성적인 분석을 위해 blind test를 한 결과, 영상 획득시간에 따른 영상의 질은 거의 차이가 없는 것을 확인할 수 있었다. 또한 정량적인 분석을 통해서도 영상 획득시간에 따른 영상의 질은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 하지만 영상 획득시간이 동일한 영상을 재구성 방법에 따라 분석한 결과는 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 영상의 질은 반복법을 이용하는 Astonish에 의해 재구성된 영상이 해상력이 좋고 임상적으로 진단적 정보를 제공하는데 우수한 영상으로 판단된다. 영상을 재구성하기 위한 소요시간이 길고 저장 공간의 부족 등으로 현재까지 많이 사용되지 않던 반복법에 의한 재구성 방법이 영상의 질은 향상시키고 검사시간은 단축 할 수 있는 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
MR은 높은 조직 대조도와 축상, 시상 및 관상면 등의 multiplanar capability의 커다란 장점을 갖고 있어 뇌 신경계질환 진단에 필수적이며, 특히 ionizing radiation이 아니고 요오드계 IV 조영제를 사용하지 않는다는 점이 CT에 비해 더욱 유리하다. 소아에서의 뇌신경계 질환은 선천성 기형이나 대사성 질환이 많은 등 성인과는 다른 질환분포를 보인다. 따라서 성인에서와 같은 protocol을 그대로 적용하였을 때 좋은 질의 영상을 얻기 힘든 경우가 있으며, 연령 또는 질환에 따라 촬영기법도 다양하게 하여야 하므로 routine protocol을 정하지 않고 매 환아 마다 적절한 기법을 선택하고 있다. 또한 움직임을 억제하기 위하여 진정 (sedation)이 필요한 예가 대부분이며 적절한 잠재우기는 좋은 질의 영상을 얻기 위해 필수적이므로 이에 대한 지식을 필요로 한다.
위성영상은 그 특성상 다중대역과 방대한 양의 영상 데이터로 이루어져 있으며, 방대한 양의 데이터에서 필요한 영상정보를 검색하기 위해서는 위성영상 검색에 적용 가능한 다중대역의 화소벡터, 질감 및 이들의 공간분포를 효과적으로 얻어낼 수 있는 속성을 추출하여 활용하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 위성영상 검색에 유용하게 사용할 수 있는 속성으로 다중대역의 화소벡터 값과 질감 정보를 동시에 추출하면서 UV(Color Coherent Vector)의 개념을 적용하여 이들의 공간분포에 관한 정보를 포함한 새로운 속성을 정의하였고, SPOT 위성영상을 이용하여 국부적인 질의 영상의 속성벡터와 광범위한 지역의 위성영상에서 부분영상들의 속성벡터와의 유사성 비교를 통하여 원하는 부분영상을 검색하는 방법으로 그 성능을 평가하였다. 제안된 검색방식은 칼라와 질감 그리고 이들의 공간적인 분포 등을 개별적으로 추출하여 조합하는 과정이 필요 없으며, 특히 위성영상이나 특정 도메인에 종속되지 않기 때문에 다양한 내용기반 영상정보 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 인터넷의 발달에 따라 XML 문서의 사용과 각종 영상정보의 양이 크게 증가되었다. 이에 따라 XML 문서를 관리하기 위한 XML 데이터베이스의 필요성과 메타데이터 표준화에 대한 중요성이 증가되고 있다. XML 데이터베이스는 XML 문서의 특성을 고려하여 그 특성을 효율적으로 지원할 수 있다. 또한 국내에서는 교육정보분야 메타데이터 표준인 KEM 2.0이 제정 되었고 국외에서는 멀티미디어 데이터에 대한 표준으로 MPEG-7이 제정이 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 MPEG-7을 기반으로 KEM 2.0을 이용한 영상정보 XML 스키마를 생성하고 이를 이용한 영상정보 검색시스템을 XML 데이터베이스 기반으로 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하는 XML 데이터베이스 기반의 영상정보 검색시스템은 XML 문서에 대한 빠른 저장과 검색이 가능할 것이다. 또한 검색 기능에 있어서는 키워드 기반의 의미기반 검색과 유사 이미지를 통한 내용기반 검색, 그리고 이를 내용기반과 의미기반을 통합한 검색 기능을 제공할 것이며 XML 문서에 대한 강력한 질의 수단인 XQuery 질의를 포함하게 될 것이다.
X-ray 영상 검사·검출 문제에 기존 딥러닝 모델을 사용하려는 시도들이 존재해왔고, 합성곱 신경망의 강력한 표현력 덕분에 대체로 준수한 성능이 보장되었다. 그러나 문제의 특성에 따라 기대한 만큼의 분류 및 검출 성능이 나오지 않는 경우가 존재한다. 이는 1) 검출 대상의 스케일이 다양하거나, 2) X-ray 영상은 흑백 영상으로 미세한 특징을 학습하기 어렵거나, 3) 지도학습을 하기에는 학습 데이터의 양이 부족하기 때문인 것이 주요 원인들이다. 본 논문에서는 다양한 스케일의 특징맵을 추출하여 종합적으로 학습하는 신경망을 통해, '생선살 X-ray 영상' 데이터셋에서 '생선 가시' 이물질 class가 모델 내에서 어떻게 학습되는지를 살펴본다. 그리고 X-ray 영상의 경우, 이물질 class를 크기별로 새롭게 labeling하여 성능 개선이 일어날 수 있음을 보인다. 또한 Multi-scale CAM을 통해 class에 따른 활성화 정도를 시각화하여 모델을 직관적으로 분석할 수 있음을 보일 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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