• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.302-304
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• 1999

최근 이미지 데이터에 대한 요구가 폭발적으로 증가됨에 따라 대용량 이미지 데이터에 대한 저장과 검색에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이미지 데이터는 기존의 텍스트 데이터에 비해 대용량이라는 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적인 검색에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존에 이미지 검색을 위해 제안된 인덱스 구조중 고차원 특성을 효율적으로 수용하고 저장공간의 이용률과 검색성능이 뛰어난 CIR-트리를 국내에서 개발된 상용 데이터베이스 시스템인 바다의 하부 저장구조인 MiDAS 기반에서 구현한다. CIR-트리 관리기를 갖는 MiDAS-III에서 K-NN 질의 및 범위 질의가 처리될 때 순차검색에 비해 약 60~99%정도의 검색성능이 향상되었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.437-441
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• 2002

멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기반에 의한 검색 기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 아래에 붙은 표제나 이미지 링크에 붙어 있는 텍스트를 골라내어 이미지의 색인 정보로 이용하여 텍스트를 추출하는 기법을 제안하였다. 텍스트를 추출하기 위해 n-gram 색인 방법을 사용하였으며 한편 검색 효율을 높이기 위해서 질의 의도가 큰 단어에 가중치를 부여하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2002년도 추계공동학술대회 정보환경 변화에 따른 신정보기술 패러다임
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• pp.412-416
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• 2002

멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기발에 의한 검색기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML 문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 아래에 붙은 표제나 이미지 링크에 붙어 있는 텍스트를 골라내어 이미지의 색인 정보로 이용하여 텍스트를 추출하는 기법을 제안하였다. 텍스트를 추출하기 위해 N-Gram 색인 방법을 사용하였으며 한편 검색 효율을 높이기 위해서 질의 의도가 큰 단어에 가중치를 부여하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 추계공동학술대회
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• pp.412-416
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• 2002

멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기반에 의한 검색기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML 문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 아래에 붙은 표제나 이미지 링크에 붙어 있는 텍스트를 골라내어 이미지의 색인 정보로 이용하여 텍스트를 추출하는 기법을 제안하였다. 텍스트를 추출하기 위해 N-Gram 색인 방법을 사용하였으며 한편 검색 효율을 높이기 위해서 질의 의도가 큰 단어에 가중치를 부여하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.753-756
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• 2004

영상의 객체가 갖고 있는 중요도를 계산하는 것은 매우 주관적이기 때문에, 객체의 의미 정도를 판단하는 것은 매우 어려운 문제이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 내용기반 이미지 검색 시스템을 구축하기 위하여 원 영상에서 Wavelet 변환을 이용하여 RGB 이미지를 각각 분리 및 병합하는 방법을 제안한다. 또한, 각각의 RGB 이미지들 중 검색에 필요한 특징들을 추출하여 원 영상과 가장 근접한 이미지들을 찾아내는 방법을 제안한다. 제안한 세가지 특징 정보를 이용한 내용 기반 이미지 정보 검색은 기존 방법에 비해 높은 검색 성능을 보였으며, 사람 얼굴이나 캐릭터 이미지인 경우에는 더욱 효율적이라 예상된다

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권6호
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• pp.290-295
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• 2016

최근 사용자들이 협동적으로 이미지 주석인 태그를 만들고 활용하는 폭소노미 기반의 이미지 공유 사이트들이 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 사이트는 사용자 질의에 대해 단순한 텍스트 매칭 기반의 검색을 수행하고 매칭되는 결과 이미지들을 포토 스트림 형태로 나열하여 보여 준다. 하지만 이러한 태그들은 매우 개인적이고 주관적이며, 이미지 역시 카테고리로 분류되어 있지 않기 때문에 검색의 정확도나 사용자 만족도가 떨어진다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 태그를 기반으로 하는 이미지 검색에서 검색의 정확도를 높일 수 있는 폭소노미 이미지의 카테고리화 기법을 제안하고, 폭소노미 환경에서 생성된 태그와 이미지 정보를 모두 이용하며 의미적으로 유사한 이미지들끼리 분류된 검색 결과를 생성한다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 폭소노미 이미지를 수집하고 텍스트, 이미지 특성에 따른 카테고리 분류를 수행하여 기존 검색 기법과 이미지 검색의 정확도를 비교한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.39-48
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• 2009

본 연구는 내용 기반 이미지 검색 관련한 기존의 이미지 검색 방식에 관한 고찰을 통하여 이미지 검색의 한계점을 살펴보고, 보다 효율적인 내용기반의 이미지 검색을 위한 사용자용 인터페이스와 이미지 속성 활용 방법에 대하여 제안 하고자 한다. 현재 이미지 검색에 관련된 대부분의 연구들은 내용기반을 위주로 연구가 진행되고 있으며, 대표적으로는 이미지의 색상, 질감, 모양, 전체적인 이미지 형태를 기준으로 검색을 시도하고 있다. 하지만 여러 가지 기술적 한계로 인하여 만족할 만한 검색결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 내용기반 이미지 검색과 종래의 키워드 검색 방식을 적용한 새로운 검색방식을 제안하였다. 이는 이미지 내에 텍스트로 속성을 부여하는 방법과, 이미지 내의 속성정보들을 키워드화 하여 검색에 활용함으로써 이미지를 빠르게 검색하는 방법에 대한 것이다. 또한 인터넷상에서의 질의어 생성을 위한 사용자 인터페이스용 시뮬레이션과 이미지 속성을 기반으로 한 검색 시스템개발 시 활용할 수 있는 분야로 인터넷 쇼핑몰의 의류상품 검색을 중심으로 설명 하였다. 본 연구로 인해 인터넷 쇼핑몰에서 새로운 구매유형이 추가될 수 있고, 유사 이미지 검색 분야의 발전에 기여할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.811-819
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• 2012

본 논문에서는 클라우드 기반의 스트리밍 미디어의 보안 인증과 프라이버시를 제공하기 위한 검색 가능 이미지 암호 시스템을 설계한다. 검색 가능 암호 시스템의 기본 설계를 모태로 텍스트의 검색에서 확장하여 스트리밍 서비스의 검색을 가능하며, 암호화 및 CBIR 기술을 이용하여 개인의 프라이버시 및 보안 인증을 제공한다. Partial Story Cut과 Image Keyword 생성의 간략한 시뮬레이션을 통하여 스트리밍 서비스 기반의 검색 가능 암호 시스템의 가능성을 확인할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.1-15
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• 2005

쇼핑몰들의 상품 정보를 효과적으로 비교할 수 있는 비교 쇼핑(comparison shopping) 시스템에서 사용자가 찾고자하는 상품에 대한 정확한 지식이 없이 검색할 경우, 불필요한 검색 결과로 인해 시스템의 효용성을 떨어지고, 사용자는 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교 쇼핑 시스템(Comparison Shopping Systems using Image Retrieval based on Semantic Web)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 각 쇼핑몰들의 상품 이미지들을 온톨로지(Ontology) 기반으로 주석(annotation)처리한 후, 주석처리 된 이미지들을 통해 쇼핑몰을 구축하게 된다. 사용자는 이렇게 생성된 쇼핑몰에서 복잡한 키워드 검색을 이미지 검색으로 대체하여, 자신의 요구사항을 반영하고, 보다 정확한 검색을 할 수 있게 된다. 제안된 시스템의 성능평가를 위해 기존의 키워드 검색 기반 시스템과 단순 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템의 성능을 비교 평가하였다. 그 결과, 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교쇼핑 시스템이 키워드 검색기반과 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템보다 평균적으로 50%, 20% 향상된 성능을 보였다.