• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.409-414
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• 2013

이미지와 같은 멀티미디어 정보들의 증가로 저수준의 시각 정보에서 고수준의 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이러한 정보를 자동으로 생성하는 다양한 기술들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 기술들은 대부분 한 장의 이미지와 이미지 사이의 의미 정보를 추출하므로 이미지내에 여러 객체가 같이 있는 경우 의미 정보를 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지내의 객체들을 시각적 특징 정보들을 추출하여 트레이닝 이미지를 DB에 저장하고 유사도를 측정하여 각 객체의 특징들을 정의한다. 이미지내의 각 객체 특징들은 온톨로지로 이용하여 위치 관계와 연관 관계를 추론엔진을 통해 의미 정보를 추론한다. 이로써 이미지내 객체들 사이의 의미 정보 추론이 가능하고, 좀 더 복잡하고 다양한 고수준의 의미 정보를 추론하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.852-854
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• 2019

본 논문은 정확한 연관검색어를 보여주지 못하는 기존의 검색에서 벗어나기 위해 이미지와 PDF에서 텍스트를 추출하고 키워드 요약하는 방법을 사용하였다. 텍스트를 키워드로 요약하는 알고리즘으로는 TextRank, LSA, MMR을 사용하였고, 세 가지 방법으로 키워드를 요약하고 키워드 요약 결과와 Query의 코사인 유사도를 이용하여 추출한 문서와 Query와의 연관성을 확인하여 세 가지 알고리즘을 비교하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.226-229
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• 2011

얼굴검출기술의 발전으로 인하여, 다양한 분야에 얼굴 검출을 활용한 기술이 이용되고 있다. 최근 Viola 와 Jones 의 얼굴검출 방법이 신뢰도 있는 검출률과 빠른 연산속도로 인하여 주로 이용되고 있다. 하지만 고해상도 이미지와 제한된 하드웨어를 사용하는 시스템의 경우, 실시간 처리가 어려워지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 거리 정보를 이용한 빠른 얼굴검출방법을 제안한다. 속도 개선을 위해 먼저 거리 정보를 이용하여 영상의 불필요한 부분을 제거하고, 피부색상정보를 이용하여 관심영역을 설정한다. 또 크기에 대응하기 위해 피라미드 이미지를 이용하는 방법 대신, 거리 정보를 이용하여 얼굴의 크기를 추정한다. 마지막으로 검색창 내의 거리 분산을 계산하여, 평평하거나 굴곡이 심한 영역을 제거함으로 얼굴 검출 속도를 개선하였다. 실험결과 기존 방법에 비해 더 빠른 검출속도와 유사한 검출성능을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.109-125
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• 2019

지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.38-43
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• 2001

본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot 검출을 수행한 후 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 추해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 shot을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.53-66
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• 2006

본 논문에서는 전체 차원으로 데이터베이스 내의 모든 영상에 대해 순차적인 검색을 했을 때의 상세 검색 결과와 동일한 적합성을 유지하면서 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있는 통합 검색 시스템을 제안한다. 통합 검색 시스템은 적합성을 유지하는 서로 다른 두 독립적인 시스템이 병합되어 있다. 하나는 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 시스템이고 나머지 하나는 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 시스템이다. 각각의 방법은 1단계에서 상세 검색에서의 검색 결과를 항상 포함하는 후보 영상들을 추출하고, 추출된 후보 영상들을 대상으로 2단계 검색에서 전체 차원으로 재 검색을 한다 그러므로 각 방법과 통합 검색 방법은 모두 상세 검색을 수행했을 때와 동일한 검색 결과를 얻게 된다. 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 방법은 Cauchy- Schwartz 부등식의 성질을 이용하여 특징 벡터를 차원 축약하여 검색에 사용하는 방법이다. 이때 전체 검색 시간을 최소로 하는 최적 차원 축약율이 존재하게 되고, 이를 후보 영상 추출을 위한 1차 검색에 적용하게 된다. 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 방법은 재귀적인 2-means 클러스터링을 통해 각 클러스터의 반경이 동일하게 동적으로 분할하는 방법이다. 동일한 적합성 유지를 위해 유사도 기준이 보정된 질의를 통해 1단계 검색에서 후보 클러스터를 추출하고, 2단계 검색에서 후보 클러스터 내의 영상을 대상으로 최종 결과 영상들을 얻게 된다. 통합 검색 방법은 위의 두 검색 방법을 통합한 것으로 서로 독립적인 두 방법을 동시에 적용함으로써 검색 시스템의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있다 제안하는 방법은 상세 검색의 적합성을 유지하면서도 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있음이 실험을 통해 입증되었다.

• 정보화연구
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• 제10권1호
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• pp.79-91
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• 2013

본 논문은 히스토그램 시퀀스(histogram sequence)에 저차원 변환을 적용할 때, 어떤 공간 채움 곡선(space filling curve: SFC)의 성능이 가장 좋은지를 판단하는 체계적인 평가방법을 제안한다. 히스토그램 시퀀스는 이미지를 주어진 SFC에 따라 시계열 형태로 표현한 것을 말한다. 히스토그램 시퀀스는 매우 고차원이므로 저장 및 검색이 매우 어렵다. 효율적인 저장 및 검색을 위해서 시계열 저차원 변환의 하한을 사용할 수 있는데, 이 하한의 성능은 SFC의 종류에 따라 큰 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 히스토그램 시퀀스를 저차원 변환할 때 어떤 SFC의 성능이 좋은지를 평가하기 위해, "히스토그램 시퀀스에서 엔트리들이 인접하면 이미지에서도 해당 셀들이 인접해야 한다"는 공간지역성(spatial locality)의 개념을 제안한다. 다음으로, 공간 지역성을 정량적으로 평가할 수 있는 공간 지역성 보존 척도(spatial locality preservation metric)를 제안하고, 이를 계산하기 위한 정형적인 방법을 제시한다. 본 논문에서는 공간 지역성 보존 척도 측면에서 총 다섯 가지의 SFC를 평가하고, 이 평가 결과가 실제 이미지 매칭의 저차원 변환 성능 평가와 유사함을 확인한다. 또한, 저차원 변환 기반의 k-NN(k-nearest neighbors) 검색을 실험하여, 공간 지역성 보존 척도가 가장 낮은 힐버트-오더가 k-NN 검색에서도 가장 좋은 성능을 보임을 통해, 제안한 공간 지역성 보존 척도의 유용성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권1호
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• pp.27-36
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• 2010

웹 서비스 신청 단계에서 신청자가 실제 인간 사용자임을 확인하기 위해 사용되는 텍스트 기반 캡차(text-based CAPTCHA)의 변형된 문자를 광학문자인식 기술로 파악하는 것이 가능하기에 캡차의 신뢰성이 떨어지는 문제가 발생하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 제안되었던 기존의 이미지 기반 캡차(image-based CAPTCHA)에서도 여러 문제점이 존재한다. 인공지능 프로그램을 사용하여 시스템이 보유하고 있는 제한된 수의 이미지 내용을 파악함으로써 신뢰도가 떨어지는 문제가 발생할 수 있으며, 제공된 이미지에 대해 사용자가 다른 유사한 단어를 입력하는 경우에는 오답으로 판정되어 반복적으로 캡차를 시도해야 하는 불편함이 발생 할 수 있으며 또한, 사용자에게 캡차 문제를 제공하기 위해 여러 이미지 파일을 전송해야 하기에 전송 비용의 비효율성 문제가 존재한다. 이러한 기존 이미지 기반 캡차의 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 이미지와 관련 키워드 일부를 융합하여 제공하는 이미지-텍스트 융합 캡차를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 이미지-텍스트 융합 캡차에서는 이미지와 관련된 단어의 일부분을 힌트로 활용하여 쉽게 정답을 입력할 수 있도록 사용자 편리성을 제공하며 이미지와 텍스트를 한 이미지 파일 내에 융합시켰기 때문에 전송 비용을 절약하여 효율성을 증진할 수 있다. 또한, 캡차 시스템의 신뢰성 증진을 위해 인터넷 검색으로 캡차용 이미지를 대량으로 수집하도록 하였으며 수집되는 캡차 이미지의 정확성을 유지하기 위해 필터링 과정을 거치도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 실제 실험을 통해 제안된 이미지-텍스트 융합 캡차가 기존 이미지 기반 캡차보다 사용자에게 편리하고 신뢰성이 증진될 수 있음을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권4호
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• pp.362-371
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• 2003

이 논문에서는 이미지 데이타베이스에서 모양 특징 기반 이미지 분류와 인덱싱을 위해 객체의 윤곽선 특성을 고려해 임계값을 동적으로 결정하여 최적 우세점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계값결정은 원본 모양의 윤곽선 길이 비와 근사화된 다각형의 둘레 길이 비를 알고리즘 수행시 점진적으로 검사하는 방법을 사용한다. 이 알고리즘은 윤곽선 특징을 반영하여 동적인 임계값 검사를 함으로써 의사점 수를 최대한 줄이며 최소 우세점만으로 모양 특징 정보를 추출할 수 있는 장점을 보인다. 제안한 방법은 객체의 윤곽선을 이루는 n개의 점에서 m개의 최적 우세점을 찾는데 평균 O(nlogn)이 걸린다. 최적화 평가는 7가지 서로 다른 특성을 가지는 70개의 합성 모양과 1,100개의 어류 모양에 대해 알고리즘을 적용하고 피 결과에 대해 평가 함수를 구성하여 수행하였다. 최적화율은 실험 모양들에 대해 평균0.92를 보였으며 기존 알고리즘에 대해 약 14% 최적화 성능 개선을 보였다. 제안한 알고리즘을 통해 추출한 모양 특징 정보는 정규화를 통해 이미지 분류와 인덱싱, 유사도 검색에 활용할 수 있다.