• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.509-512
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• 2005

인터넷과 웹과 같은 정보사회의 교육환경 변화에 따른 교육정보의 교류 수요의 급속한 증가에 따라 교육정보 자료에 대한 메타데이터의 표준이 필요하게 되었다. 이에 따라 국내에서는 개별적으로 개발되고 있는 교육정보 자료를 통합적으로 공유, 재사용하기 위하여 KEM(Korea Education Metadata) Ver 2.0을 한국교육학술정보원에서 개발하였다. 또한 해외에서는 최근 급증하고 있는 멀티미디어 데이터의 적절한 표현을 위하여 MPEG-7 표준이 제정되었다. 본 논문에서는 다양한 형태의 교육정보 자료 중에서 교육정보 이미지에 대한 검색시스템을 설계하였다. 본 검색시스템의 설계는 한국교육학술정보원에서 개발된 KEM Ver 2.0을 수용하기 위하여 교육정보 이미지의 메타데이터 표현을 KEM Ver 2.0에서 제안된 메타 데이터 표현을 MEPG-7으로 확장한 XML 스키마를 사용하였다. KEM Ver 2.0 기반의 high-level 메타데이터와 MEPG-7 기반의 low-level 메타데이터를 이용함에 따라 국내에서 사용되는 교육정보 이미지의 상호교환 뿐 아니라 체계적이고 빠른 검색과 추출이 가능할 것이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.7
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• pp.782-800
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• 2006

Image metadata is used to describe the contents, structures, and features of a given image data. There exist lots of image metadata-related standards. Such image metadata need to be shared to efficiently search the correct images in Web Service-enabled distributed environments. In this thesis, we propose an interoperable system architecture for utilizing image metadata and query extension methods using metadata mapping for correct and efficient image searching. In the proposed methods, the provider schema using non-standard image metadata are mapped into the schema based on the VRA standard, which is used as a basic and intermediary standard in MDR(MetaData Registry). We support mapping operations between the VRA standard and other standards, to reduce the number of unnecessary mapping operations and to enable easier addition of schema based on new standards. Using the proposed query processing methods, which utilize image metadata and overcome their heterogeneity by metadata mapping, it is possible to severely improve the correctness of image retrieval. To show the usefulness of our schemes, we implemented a prototype system and performed retrieval performance evaluation on extended query processing.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.11 no.3
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• pp.367-374
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• 2010

The technology of wireless internet has been recently developing very fast and affecting everyday life using mobile media. In this paper, we propose an algorithm that can get necessary information such as image pixels from photos taken by mobile phones and search approximate values from reference database in the internet. This algorithm is expected to enable us to use a mobile phone to take a picture of something we see in every day life and go online to search for some information on that entity in the internet. An example system employing this proposed algorithm is illustrated in this paper.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.118-120
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• 2005

본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 Fourier Descriptor, Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.441-446
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• 2000

본 논문은 웹 상에서 이미지검색 시스템을 구현하는데 검색방법은 영상의 영역과 넓이를 이용한 체인 코드에 기반 하여 복잡도와 영역 색상 정보를 이용하였고, 클라이언트와 서버간의 데이터베이스 연결은 JDBC를 이용하였다. 기존의 검색할 때마다 프로세스가 필요한 CGI를 이용한 방법보다 더 효율적이었다 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB신호를 256칼라로 양자화 하였다. 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제시하였다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징 과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.341-344
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• 2001

본 논문에서는 학습을 수행하여 뇌 MR 이미지를 자동으로 분류하고 검색하는 시스템을 설계하였다. 이미지로부터 얻을 수 있는 정보는 크게 두 가지 부류로 나눌 수 있다. 이미지 자체로부터 얻을수 있는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등의 하위레벨(low-level) 정보가 있고, 이미지 의미 해석에서 오는 전이, 포함, 방향, 등의 상위레벨(high-level) 정보가 있다. 이 논문은 의료 이미지에 대하여 상위 및 하위 레벨 정보의 각 특징을 살리고 효과적으로 검색하기 위해, 두 부류의 이미지 정보에 대한 결정 트리(Decision Tree) 학습을 2 단계로 적용하여 이미지를 분류하도록 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.999-1000
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• 2017

본 논문에서는 이전의 의미 기반 이미지 어노테이션 및 검색 시스템 Moment(Mobile Semantic Image Annotation and Retrieval System)에 RDF(Resource Description Framework) 추론 기능을 사용한 어노테이션 방법을 제안한다. 이를 위하여 제안된 시스템은 Apache Jena Inference API를 통해 구현되였으며 각 이미지들이 가진 어노테이션의 개수가 증가되었다. 자동으로 추론된 결과 또한 SPARQL 질의를 통해 검색이 가능하며, 기존 어노테이션 결과에 대한 의미 검색을 더욱 효과적으로 할 수 있게 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.5 no.5
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• pp.628-638
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• 1999

In this paper, we presents a method of retrieving 24 bpp RGB images based on color-spatial features. For each image, it is subdivided into regions by using similarity of color after converting RGB color space to CIE L*u*v* color space that is perceptually uniform. Our segmentation algorithm constrains the size of region because a small region is discardable and a large region is difficult to extract spatial feature. For each region, averaging color and center of region are extracted to construct color-spatial features. During the image retrieval process, the color and spatial features of query are compared with those of the database images using our similarity measure to determine the set of candidate images to be retrieved. We implement a content-based color image retrieval system using the proposed method. The system is able to retrieve images by user graphic or example image query. Experimental results show that Recall/Precision is 0.80/0.84.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.8
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• pp.1169-1178
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• 2008

Most of information in Web2.0 is constructed by users and can be classified by tags which are also constructed and added by users. However, as we known, referring by the related works such as automatic tagging techniques and tag cloud's construction techniques, the research to be classified information and resources by tags effectively is to be given users which is still up to the mark. In this paper, we propose and implement a clustering system that does mapping each other according to relationships of the resource's tags collected from Web and then makes the mapping result into clusters to retrieve images. Tn addition, we analyze our system's efficiency by comparing our proposed system's image retrieval result with the image retrieval results searched by Flickr website.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1237-1239
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• 2011

본 논문에서는 다양한 상황에서의 정보 접근성을 향상시키기 위해 이미지를 검색 수단으로 사용하는 검색 시스템을 제안한다. 본 콘텐츠는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 이미지를 얻어 텍스트를 추출하고, 이를 검색 엔진의 키워드로 입력하여 그 결과를 출력하는 과정을 거친다. 또한, 검색 결과를 스마트폰의 내장 데이터베이스에 저장하고, 이를 관리하여 추후에 재사용할 수 있도록 한다.