최근 멀티미디어 데이터, 특히 UCC를 중심으로 동영상 데이터가 급증하고 있다. 그러나 현재 대부분의 검색 시스템은 키워드 기반의 동영상 데이터 검색만을 지원하고 있으며, 따라서 사용자가 원하는 동영상 데이터를 효율적으로 검색하지 못하는 실정이다. 동영상 데이터에 대한 효율적인 검색을 지원하기 위해서는, 동영상의 내용(이미지, 색, 모양 등)을 고차원의 특징 벡터 데이터로 표현하여 유사한 동영상을 검색하는 내용-기반 검색이 요구된다. 본 논문에서는 내용-기반 검색을 위해 제안된 기존의 고차원 벡터 데이터 색인 구조를 실험을 통하여 성능을 비교하며, 이를 통해 동영상 내용-기반 검색에 가장 효율적인 색인 기법을 제시한다. 아울러 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위한, 근사 k-NN 질의 탐색 기법의 유용성을 검증한다.
최근 멀티미디어 응용의 증가에 따라 그래픽 데이터를 위한 내용 기반 검색 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 인터넷 응용분야에서 3차원 그래픽 데이터베이스 사용의 필요성이 대두되고 활용되고 있다. 대부분의 3차원 그래픽 시스템은 사용자에게 그래픽은 검색이 대상이 아니라 단순히 보여주는 역할로 주로 사용되고 있다. 3차원 그래픽객체는 어떤 객체들로 구성되여 있으며 그들의 크기는 어떠한지 등의 정보를 포함하고 있다. 따라서 3차원 그래픽 객체에서는 2차원 그래픽 객체에서는 2차원 이미지보다 의미객체에 대한 정확한 정보를 더 많이 얻어 낼 수 있다. 이러한 사실 때문에 2차원 이미지의 특징추출의 방법과는 다른 형식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 3차원 그래픽으로 모델링 된 3차원 객체들을 대상으로 객체가 이루는 X, Y, Z축상의 비율과 윤곽형태에 대한 SPBT(Space Partitioning Binary Tree)의 결과값으로 특징을 추출하고 샘플 데이터를 통해서 이들간의 클러스터링과 실제 예제 질의를 토한 비교분석을 통해 객체간의 유사검색이 가능하도록 하는 특징추출 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 제시한 모양기반 특징추출 방법은 웹상의 다양한 3차원 객체정보의 자동분류나 3차원 그래픽 데이터베이스를 위한 인덱스 구축 등에 활용될 수 있을 것이다.
모양 데이타는 이미지가 나타내는 의미를 가장 잘 반영하는 데이타로서 이미지 검색에 중요한 정보로 사용된다 특히 구조적으로 표현된 모양 특징은 모양이 갖는 기초적 특성과 그들간의 관계 정보를 잘 나타내므로 폭넓게 연구되고 있다. 그러나 대개의 구조적 모양 특징들은 그래프나 트리와 같은 구조로 표현되므로 모양 데이타 검색에서 효율적인 검색 시간을 보장할 수 없는 문제를 지니고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 모양의 윤곽선 정보를 기반으로한 굴곡 기반 형태 그래프를 생성하고 이를 일반화한 구조로부터 모양을 클러스터링할 수 있는 키를 설계한다. 제안한 굴곡 기반 형태 그래프는 모양이 가지고 있는 윤곽선 특성과 영역의 형태적 특성을 모두 가지고 있다. 모양 검색은 단계적으로 이루어진다. 클러스터링을 통해 검색 공간을 축소하고 외부 굴곡 특징을 이용한 굴곡의 패턴 매칭을 통해 종합적인 유사도가 결정된다. 다양한 실험을 통해 굴곡 기반 형태 그래프와 클러스터링을 통해 검색 공간과 비용이 줄어드는 것을 보여준다.
컬러 히스토그램은 멀티미디어 이미지 데이터의 특성을 표현하기 위하여 널이 이용되어 왔다. 그러나 컬러 히스토그램을 고차원으로 설정할 경우 색인 구조에 효율적이지 못할 뿐만 아니라 유사도 계산에서도 고비용이 요구된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 히스트그램의 차원을 줄이는 여러 방법이 제시되어 왔으나 이미지의 색상정보 손실을 피할 수 없으며, 이미지의 전체 히스토그램으로는 이미지의 레이아웃을 고려할 수 없기 때문에 필터링을 통한 후보 선정 시 상이한 이미지가 선택되어지는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이미지를 일정한 크기의 타일로 분할한 이미지 타일 평균 RGB 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다.
최근 대두되고 있는 웹2.0의 특징은 일반 사용자들이 능동적으로 정보를 생산해내고 공유하는데 있다. 웹 2.0의 참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미(Folksonomy)는 과거 택소노미(Taxonomy)와 같이 전문가에 의하여 구축되는 분류 체계가 아닌 사용자들이 협동적으로 태그(Tag)들을 만들고 관리하는 소셜 태깅(Social Tagging)에 의한 분류 시스템이다. 최근 이러한 폭소노미를 활용하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 Flickr와 같은 태그 기반 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 검색 시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폭소노미에 기반한 이미지 공유 데이터베이스에서 적합한 태그들을 태그 전달(Tag Propagation)하거나 확률 및 출현빈도에 기반하여 태그 랭킹을 수행하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있지만 여전히 만족할만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 이미지 공유 데이터베이스에서 유사한 이미지들로부터 이미지에 보다 적합한 태그들을 부여하기 위해서, WordNet을 활용하여 태그들 간의 의미관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법을 제안한다. 또한, 신뢰성 있는 태그 기반 검색을 위하여 제안한 태그 랭킹 기법이 현재 이미지 공유 시스템의 랭킹 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이터에 대한 다양한 검색은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 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 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.
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.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 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 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다 또한. 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 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 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 자동 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 영상들의 특징들을 추출하여 특징 값들의 비교를 통하여 질의 영상의 유사 영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상들의 색상 히스토그램으로 색상 특징 값들을 추출하고 질감 정보인 에지 정보와 이웃화소간의 공간 관계를 분석하여 질감 특징 값들을 추출하여 저장한 후 질의 이미지의 색상과 질감 특징들을 구하여 비교를 통하여 유사도를 분석하고 결과 영상을 보여준다. 또한 색상과 질감을 혼합하여 사용할 때 적응적으로 가중치를 부여함으로써 가중치가 적합하지 않아 발생하는 오 검출될 현상을 피할 수 있게 되었다. 실험을 통하여 기존의 방법과의 성능을 비교분석하였고 본 방법의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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