• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.355-358
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• 2011

본 논문에서는 이미지에서 사용자가 관심을 갖는 영역(ROI)의 내용을 나타내는 특성값과 영역의 위치를 함께 고려하여 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 검색 대상 이미지를 일정 크기의 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 가장 근접하는 특성을 가진 블록을 선택한다. 블록의 특성값은 MPEG-7의 도미넌트 컬러 기술자를 사용한다. 사용자가 선택한 블록의 특성값과 함께 블록의 위치를 측정한 후, 검색 대상 이미지의 블록들의 특성값 및 위치와 비교하여 유사도를 측정한다. 본 논문에서는 실험결과 제안한 방법이 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 다중 ROI의 내용과 위치를 함께 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1999.08a
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• pp.17-20
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• 1999

내용기반 이미지 검색에서는 이미지의 하위 영역을 구분하는 방식에 대하여 다양한 접근이 이루어져 왔다. 그중 한 가지가 Stricker와 Dimai가 제안한, 이미지를 다섯개의 영역으로 나누고 그 가운데 주재 객체가 위치할 것을 가정하여 높은 가중치를 부여하는 방법인데, 본 연구에서는 이와 같은 가정이 타당할 것인가를 S.K. Chang의 PIM(Picture Information Measure) 엔트로피를 계산하여 검증하려 하였다. 실험결과 이미지의 중앙과 그 외부 영역 사이에는 유의미한 차이가 존재하는 것으로 나타났으며, 따라서 Stricker와 Dimai의 방식을 지지할 수 있을 것으로 결론 내릴 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.175-177
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• 2004

최근, 이미지 검색기법에서는 객체추출 방법이나 관심영역 추출방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 컬러 이미지의 경우 색상을 고려한 관심영역 특징추출 방법이나 인덱스 기법은 많이 연구되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 컬러 이미지의 색상을 기반으로 하는 사분트리 분할 인덱스 기법을 제안한다. 사분트리 분할 인덱스 구조는 컬러 이미지의 공간 영역을 계층적인 영역으로 분할하여 각 공간 영역의 평균 색상 갓을 데이터베이스에 저장한다 저장되어진 각 영역의 평균 색상은 검색의 효율성을 높이기 위해 사분트리 인스턴스(Quad-tree distance)를 퍼지 값으로 계산하여 인덱스를 생성한다. 생성된 사분트리 분할 인덱스는 컬러 이미지의 관심영역(Region of Interest)의 색상을 검색할 때 유용하게 사용되며. 검색속도의 향상에 도움을 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.61-63
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• 2001

최근들어, 인터넷상의 E-business나 쇼핑몰사이트와 같은 웹 사이트에서 멀티미디어 정보를 많이 사용하고 있다. 멀티미디어 정보 중에서도 이미지 정보가 가장 많이 사용되고 있으며, 이는 사용자들이 가장 많이 접하는 정보이다. 기존의 이미지 검색 기법은 내용 기반 검색이나 키워드를 이용한 검색 방법을 지원하지만, 사용자의 의도를 적용하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 웹에서 사용자가 이미지를 검색하고 접근하는 패턴을 이미지의 칼라와 질감을 특징으로 한 벡터를 기반으로 시스템에 학습 시키고 사용자의 검색 성향을 분석하여 시스템에 적용한다. 이미지 검색의 효율을 높이기 위하여 질감을 기반으로 비트 벡터 인덱스(bit vector index) 기법을 적용하며, 인덱스에 의한 이미지 자동 분류 기법을 제안한다. 또한 이미지 칼라의 정보를 영역별로 추출하여 칼라 부분매칭 검색을 가능하게 한다. 이러한 이미지 검색 시스템을 사용하는 사용자의 정보를 시스템에 학습시키고 학습된 결과를 이용해서 사용자가 검색 하고자 하는 이미지 정보에 편리성을 제공하고 검색의 효율성을 증대시킨다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.8
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• pp.837-841
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• 2010

This paper proposes an effective similarity measure for content-based image retrieval using MPEG-7 DCD. The proposed method can measure the similarity of images with the percentage of dominant colors extracted from images. As the result of experiments, we achieved a significant improvement of 18.92% with global DCD and 47.22% with local DCD in ANMRR than the result by QHDM. This result shows that the proposed method is an effective similarity measure for content-based image retrieval. Especially, our method is useful for region-based image retrieval.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.37 no.5
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• pp.314-318
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• 2010

This paper proposes an image retrieval method based on the Multiple Region-of-Interest. In the proposed method, the image is segmented into blocks, among which the blocks overlapped with multiple ROIs are selected. The similarity of images is measured using the MPEG-7 dominant color descriptor(DCD) and considering the relative location of the overlapped blocks. The experimental results showed that the proposed method improves the retrieval performance than the previous methods using the global DCD or comparing the blocks at the same position. In addition, the method that considers the relative position of blocks overlapped with the multiple ROIs also showed a better performance than the existing methods.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.6
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• pp.681-686
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• 2003

In recent years automatic image indexing and retrieval have been increasingly studied. However, content-based retrieval techniques for general images are still inadequate for many purposes. The novelty and originality of this thesis are the definition and use of a spatial information model as a contribution to the accuracy and efficiency of image search. In addition, the model is applied to represent color and shape image contents as a vector using the method of image features extraction, which was inspired by the previous work on the study of human visual perception. The indexing scheme using the color, shape and spatial model shows the potential of being applied with the well-developed algorithms of features extraction and image search, like ranking operations. To conclude, user can retrieved more similar images with high precision and fast speed using the proposed system.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.375-378
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• 2003

본 논문에서는 공간적 정보로 이미지검색을 하는 모양 특징정보 기반 이미지 검색 시스템에서 검색효율을 향상 시킬 수 있는 이진 영상 변환 및 유사도 검색에 대한 기법을 제안하였다. 모양특징정보의 좀더 정확한 값의 추출을 위해 이미지의 잡음이 윤곽선으로 인식되는 값이 최소화 될 수 있도록 하는 이진 영상 변환방법을 제안하였으며, 유사도 검색에서는 영역별 특징정보 간의 비교와 병행하여 영역을 다시 소그룹화한 다음 소그룹간의 평균 유사도 값의 비교방법을 적용하였다. 성능 평가를 통하여 제안된 이진 영상 변환 겐 유사도 검색 방법을 사용한 경우 기존의 방법보다 향상된 검색 효율성을 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2000.08a
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• pp.113-118
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• 2000

색상에 의한 내용기반 이미지 검색 기법에 있어서 조명과 관찰자의 환경과 같은 주변 조건을 반영한 시지각 색상 모형은 사진 이미지 속에 나타나는 반사광과 그림자와 같은 영역의 색상 정보를 알 수 없는 것이라고 간주한다는 단점이 있다. 이 연구에서는 그와 같은 알 수 없는 정보를 빛의 방향에 의해 추정하여 검색 시스템의 효율을 향상시키려 하였으며, 검색 실험 결과 이러한 추정 작업과 검색 효율성 향상 사이에는 유의미한 관계가 존재하고 있는 것으로 결론지을 수 있었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.562-571
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• 2000

이미지 데이터는 텍스트 데이터와는 달리 다양한 색상과 모양, 질감과 같은 비정형적인 특징을 가진다. 따라서 이미지 데이터베이스는 텍스트 기반의 전통 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 질의, 검색 방법을 사용한. 특히, 내용 기반 이미지 검색에서의 검색 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 복합 질의문 계획 생성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 먼저, 단일 조건을 갖는 시각 질의에 대한 처리 기법들을 토대로 여러 조건을 갖는 복합 질의를 처리하기 위한 복합 질의문 계획 생성기법인 SSCC(Similarity Search for Conjunction Combination Query) 알고리즘을 제안한다. SSCC는 이미지 데이터베이스 검색 시스템에서 복합 질의를 처리하기 위한 질의 최적화 과정에서 질의 수행 시간과 투플 I/O를 최소화하는 질의문 계획을 생성하기 위해 사용된다. SSCC 알고리즘은 복합질의를 단일 질의들로 준해하고 퍼지 집합 이론을 도입하여 단일 질의의 결과들을 통합한다. 논문에서 연구된 내용 기반 복합 질의문 계획 생성 기법은 특정 이미지 영역에 국한되지 않으며 다양한 종류의 시각 질의를 수행하기 위한 효율적인 질의문 계획 생성 기법으로 사용될 수 있다.