• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.3762-3774
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• 2000

컴퓨터 하드웨어 및 멀티미디어 정보 처리 기술의 발달로 인하여 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 멀티미디어 정보 검색 시스템은 텍스트와 이미지 위주로 발전하였으나 비디오와 오디오 정보, 특히 음악 정보를 위한 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구가 점차 증대되고 있다. 최근의 음악 정보 검색 시스템에서는 해당 음악 정보의 작곡가, 곡명 등과 같은 메타 정보만을 이용한 메타 정보 기반의 검색뿐만 아니라 음악의 내용을 기반으로 하는 내용 기반 검색까지도 가능하다. 음악의 내용 기반 검색에서는 메타 정보 기반 검색에서 흔히 볼 수 있는 문자열에 대한 패턴 매칭보다는 멀티미디어 데이타간의 유사도를 기반으로 검색한다. 본 논문에서는 음악을 일정한 선율에 따른 음들의 배합으로 정의하고, 선율을 구성하는 음의 높이와 음의 길이 정보를 복합적으로 이용하여 두 음악 정보간의 유사도를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 유사도 계산 알고리즘의 검증을 위해 동요를 대상으로 실험을 하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 유사도 계산 알고리즘이 기존에 제안된 내용기반 음악 정보 검색 시스템과 비교하여 음악의 선율 정보를 기준으로 음악들간의 유사도를 보다 정확하게 효과적으로 계산하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.1-11
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• 2006

본 논문에서는 샷(shot) 기반 비디오 색인 구조에서 비-파라미터(non-parametric) 기반의 움직임 분류를 통한 비디오 영상 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 비디오 검색 시스템은 장면 전환 기법을 통해 얻은 샷 단위의 짧은 비디오로부터 대표 프레임과 움직임 정보를 취득한 후, 이를 통해 시각적 특징과 움직임 특징을 추출하여 유사도를 비교함으로써 시-공간적 특징을 이용한 실시간 검색이 가능하도록 구현되었다. 비-파라미터 기반의 움직임 특징의 추출은 MPEG 압축 스트림으로부터 정규화된 움직임 벡터계(界)를 추출한 후, 각각의 정규화된 움직임 벡터를 여러 개의 각도 빈(bin)으로 양자화하고 이의 평균과 분산, 방향 등을 고려함으로써 효과적으로 이루어진다. 대표 프레임에서의 시각 특징 검출을 위해서는 에지 기반의 공간 기술자를 이용하였다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 시스템이 매우 효과적임을 잘 나타내고 있다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.701-708
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• 2004

기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이 한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.294-300
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• 2004

디지털 미디어의 증가로 비디오 클립을 효율적으로 정합하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되었다. 기존의 비디오 검색 알고리즘에서는 주로 프레임 단위의 질의에 관한 검색 알고리즘이 연구되었으나 비디오 클립 단위의 질의에 관한 정합 알고리즘 연구는 미진하였다. 본 논문에서는 비디오 클립 질의에 관한 효율적인 비디오 색인과 검색 알고리즘을 제안한다. 시퀀스 정합의 정확도와 성능 향상을 위하여 연속되는 프레임의 히스토그램간의 유사도 함수로 커쉬함수를 사용하였으며 기존의 방법에 비해 높은 성능을 나타내었다. 비디오 샷들로부터 추출된 키프레임들은 샷묶음 뿐만 아니라 비디오 시퀀스 정합이나 브라우징에도 사용되며 여기서 키프레임은 이전 프레임들과 중요한 차이를 보이는 프레임을 나타낸다. 실험 영상을 이용한 실험결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 적은 계산량으로 높은 정합 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권1호
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• pp.52-65
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• 1999

이미지나 비디오, 오디오와 같이 멀티미디어 데이터들은 기존의 단순한 텍스트 기반의 데이터에 비하여 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어서 검색시 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 대규모의 이미지 데이터베이스에서 효율적이고 신속하게 사용자가 원하는 이미지를 검색할수 있는 내용 기반 검색 시스템을 제시한다. 이를 위해서 본 논문에서는 최근 여러 장점으로 인하여 신호 분석이나 이미지 압축 분야에 많이 사용되는 웨이브릿 변환을 이용하여 이미지 데이터로부터 내용 기반 검색에 사용되는 특징 벡터를 효율적으로 추출하는 기법과 유사성 측정 방법을 제안한다. 그리고, 이러한 특징 추출방법과 유사성 측정 방법을 이용하여 내용 기반 질의 및 검색을 수행할 경우, 검색 조건을 만족하는 객체인데 실수로 검색해내지 못하는 경우인 false dismissals 이 발생하지 않음을 보인다. 또한 대규모 이미지 데이터베이스에서 신속한 내용 기반 검색을 지원하기 위하여 고차원 데이터에 대한 효율적인 색인을 제공하는 X-tree를 이용한 이미지 색인 방법을 보이며 이것이 기존의 순차 검색이나 R*-tree를 이용한 색인 방법보다 신속하게 이미지 데이터들을 검색할 수 있다는 것을 다양한 실험을 통해 보인다. 마지막으로 QBIC에서 제안한 검색 적합성 측정 방법을 이용하여 본 논문에서 제안하는 내용 기반 이미지 검색시스템의 검색 적합성을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.256-261
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• 2000

디지털 방송, 웹의 발전으로 내용 기반 검색, 비디오 인덱싱, 비디오 검색 등의 시스템들이 많이 연구, 개발되고 있으며, 이러한 시스템에서는 사람을 주제로 검색하는 요구가 많이 발생한다. 대부분의 얼굴 영역 추출 및 인식 시스템들은 질감, 모양, 움직임, 칼라 등의 특징들을 이용하는데, 이들 중 칼라 특징은 기존 시스템의 첫 번째 처리 단계에서 많이 사용된다. 하지만, 복잡한 배경, 조명, 화장(make up), 잡영들 때문에 미리 정의된 단일 칼라 임계값을 이용하여 얼굴 영역과 비 얼굴 영역으로 구분하면 정확한 추출 결과를 얻기 힘들다는 문제가 있다. 본 논문에서는, 점진적으로 피부색 영역을 확장시키면서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 이때 확장 단계에서 얼굴 영역을 판단하기 위해, 일굴 각 기관들의 위치적 정보를 사용하였다. 얼굴 기관은 눈과 입을 사용했는데, 여러 가지 요인으로 인해 이들을 정확하게 추출하기가 어렵기 때문에, 각 단계에서 얼굴 후보 영역 내부의 수평 방향성을 가지는 경계를 눈과 입의 영역으로 간주했다. 실험을 통해, 제안한 방법이 하이라이트(highlight)에 의해 얼굴 영역의 일부가 왜곡된 경우와 얼굴 영역이 피부색과 유사한 배경에 인접해 있는 경우에 대해서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.347-350
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• 2007

멀티미디어 데이터 처리 요구가 증가함에 따라 이의 의미적 표현 및 검색에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 특히 지식 기반의 온톨로지를 이용한 의미적 검색에 초점을 두고 있으며, 구축된 온톨로지를 기반으로 동의어 관계, 반의어 관계 등을 이용하여 질의 확장으로 활용되고 있다. 하지만 이들은 대부분 속성 관계 등을 고려하지 않을 뿐만 아니라 각 관계별 가중치를 고려하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 비디오의 의미적 특징들을 추출하여 온톨로지를 구축한 후 의미 기반 검색을 위하여 관계별 가중치를 고려한 유사성 측정을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1175-1181
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• 2004

본 논문에서는 비디오 검색을 위한 비디오 사진 분류 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 3개의 모듈인 특징 추출, 은닉 마르코브 모델 생성, 그리고 비디오 사진 분류로 구성되어 있다. 같은 등급에 속한 비디오 화면들이 반드시 유사하지 않으므로 견실한 Hidden Markov Model을 구성하기 위해서 는 충분한 학습이 필요하였다. 제안된 시스템은 텔레비전 야구 중계 방송의 비디오 화면을 15가지 등급으로 분류하여 분석 및 하는 실험을 한 결과 평균 84.72%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1519-1530
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• 1999

오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 게다가 영상과 같은 비 문자형태의 데이타에 대한 사용자들의 내용기반 검색욕구 증가로 인해 비디오 인덱싱에 대한 관심은 더욱 고조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 우선적으로 분할된 샷 경계면에서 추출된 대표 프레임과 정지 영상 데이타베이스로부터 유사 영상과 유사 대표 프레임을 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 우선적으로 영상에 의한 질의는 기존에 주로 사용되어온 색상 히스토그램방식을 탈피하여 본 논문에서 제안하는 CS와 GS방식을 이용하여 색상 및 방향성 정보도 고려하도록 설계하였다. 또한 얼굴에 의한 질의는 대표 프레임으로부터 얼굴 영역을 추출해 내고 얼굴의 경계선 값 및 쌍 직교 웨이블릿 변환에 의해 얻어진 2개의 특징값을 이용하여 유사 인물이 포함된 대표 프레임을 검색해 내도록 설계하였다. Abstract There is a rapid increase in the use of digital video information in recent years, it becomes more important to manage multimedia databases efficiently. There is a big concern about video indexing because users require content-based image retrieval. In this paper, we first propose query-by-image system environment which allows to retrieve similar images from the chosen representative frames or images from the image databases. This algorithm considers not only the discretized color histogram but also the proposed directional information called CS & GS method. Finally, we designe another query environment using query-by-face. In this system , user selects a people in the representative frame browser and then system extracts a face region from that frame. After that system retrieves similar representative frames using 2 features, edge information and biorthogonal wavelet transform.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.143-147
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• 2006

오늘날 웹의 비약적인 성장으로 텍스트, 이미지, 비디오, 그리고 사운드 등의 다양한 데이터 형식의 많은 정보가 축적되었으며 날마다 늘어나고 있다. 이들 정보의 효율적 검색을 위해 많은 연구가 이루어졌으며, 특히 텍스트 문서의 효율적인 검색을 위해 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등이 제안되었다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 문서의 특징을 정확하게 반영할 수 없고, 의미적 검색이 이루어지지 않는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 문서를 미리 분류하는 기존의 방법을 개선하기 위해, 사용자가 원하는 문서와 비슷한 문서를 의미적으로 찾아내기 위한 방법을 제안한다. 본 방법론은 문서의 내용을 의미적인 계층으로 표현하고 중요 도메인에 가중치를 두어 각 문서들의 계층들의 도메인 비중과 도메인 내의 개념 일치도를 이용하여 문서들 간에 유사도를 구한다.