• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.232-234
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• 2006

인터넷 기술의 발달과 디지털 카메라와 같은 디지털 미디어 생산 장비의 발달로 WWW에 이미지 데이터의 양이 급격하게 늘어나면서 웹 이미지에 대한 효율적인 검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 검색 요구를 만족시킬 수 있도록 기존의 텍스트 기반의 검색과 시각 정보 기반의 검색을 병합하여 수행할 수 있는 웹 이미지 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 제안한 웹 이미지 검색 시스템은 웹 이미지 수집 및 검색정보 추출 도구. 검색 서버. 그리고 검색 클라이언트로 구성된다. 웹 이미지 수집 및 검색 정보 추출 도구는 웹에서 이미지를 수집하여 이미지가 속해있는 웹 문서 구조를 이용하여 적절한 키워드를 선택하며 시각 정보 기반의 검색을 지원하기 위해 MPEG-7 시각 정보 기술자(1)를 추출한다. 빠른 검색을 위해 추출된 텍스트 정보는 상용 데이터베이스에 저장되며 MPEG-7 시각 정보 기술자는 고차원 데이터 색인 방법인 HBI (Hierarchical Bitmap Index)(2)를 사용하여 색인 정보를 만들어 사용한다. 검색 클라이언트는 사용자가 각 검색 요소에 가중치를 부여하여 검색 할 수 있도록 하며 원하는 검색 결과를 얻을 때까지 반복하여 검색할 수 있는 연관 피드백 과정도 포함한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1063-1068
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• 2002

공간 관계는 이미지나 멀티미디어 데이터를 검색하기 위한 시스템에서 오브젝트들을 표현하는데 중요한 요소이다. 본 논문에서는 기존의 검색 방식과 다르게 이미지에 있는 여러 오브젝트들간의 공간 관계와 각 오브젝트들이 가지고 있는 특징을 이용한 새로운 방식의 이미지 데이터 검색기법을 제안한다. 이것은 질의와 데이터베이스 내에 있는 이미지들간의 유사성을 효율적으로 계산하는데 유용하다. 또한 각 오브젝트의 공간정보와 특징들에 대한 정보들이 XML형태로 주석 처리되어 있기 때문에 이전 검색 기법보다 정확도가 높다. 마지막으로 제안한 검색기법을 이용한 이미지 검색 시스템을 구현하여, 실제 데이터를 검색함으로써 성능을 평가하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.1
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.165-170
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• 2000

본 논문에서 소개할 온라인 앨범 사이트는 텍스트 기반의 이미지 검색과 색상 기반 검색이 가능한 검색 엔진을 갖추었다. 기존의 검색 엔진들은 매우 단순한 키워드 매칭만을 통하여 이미지를 검색하여 그 결과 이미지와 사용자가 찾고자 하는 이미지 사이의 유사성이 낮은 경우가 많았다. SUMMIT(Sejong University MultiMedia Information Technology)은 등록된 각 사용자에게 개별 공간을 할당하여 사용자가 스스로 원하는 이미지를 업로드하거나 다운로드하게 한다. 또한, 각 사용자는 자신이 구성한 앨범 내에서의 키워드 검색과 내용기반 검색을 수행할 수 있으며 다른 사용자가 공개한 이미지나 시스템 데이터베이스에 저장된 이미지까지 포함한 포괄적인 검색 결과도 획득할 수 있다. 본 시스템은 각 사용자별 페이지 내에서의 검색이 가능하므로 검색의 정확도와 활용도를 높일 수 있다. 사용자는 SUMMIT에 올린 이미지나 타인이 공개한 이미지를 자신 혹은 기타 홈페이지에 직접 하이퍼링크할 수 있으며 어느 페이지에서도 같은 이미지 링크 태그를 사용할 수 있다는 용이함도 취할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.613-615
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• 2002

최근 디지털 이미지 사용이 급속도로 증가함에 있어 자동적인 이미지 데이터 색인과 검색에 관한 연구가 증가하고 있는 추세이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 내용기반 이미지 검색은 대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 시스템이며 이에 본 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 새로운 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하는 새로운 기법을 사용하였고 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분되어 데이터베이스에 저장하였으며 유사도 검색 시에는 사용자가 검색 목적에 알맞은 가중치를 적용하여 이미지를 검색하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.462-467
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• 2008

최근 웹 2.0 시대 참여, 공유, 개방 정신이 확대 되고, 다양한 디지털 저작물들이 대량 제작되어 활용되고 있다. 그리고 디지털 저작물의 특징상 누구나 손쉽게 무제한으로 복제와 유통이 가능함으로 디지털 저작물이 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 색상, 질감, 모양 등을 이용한 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 색상을 이용한 이미지 검색방법의 하나로 색상 히스토그램을 이용한 검색 방법이 있다. 그러나 이는 공간적인 상호관계를 적절히 표현하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상 및 불변 모멘트 값과 이미지의 중앙을 중심으로 한 영역별 유사도 검사를 통한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상 정보를 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄인다. 두 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지를 영역으로 나누고, 이미지의 중심 영역부터 영역을 확장하며 영역마다 구축된 인덱스 검색을 통해 영역기반 유사 이미지 검색을 수행 한다. 세 번 단계에서는 이미지의 변형에 불변한 값인 불변 모멘트를 사용하여, 영역별 검사에서 제외된 유사이미지를 재검사한다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 이미지 데이터베이스에서 검색을 실험을 통해 검색의 정확도 및 회수율을 측정하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.293-295
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• 1999

다양하고 방대한 이미지 자료를 효율적으로 저장 관리하고, 또한 효과적인 이미지의 내용 검색을 수행하는 통합 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 객체지향 멀티미디어 DBMS인 바다-IV에서 내용 기반 이미지 검색을 제공할 수 있도록 통합 DBMS 구조를 설계하고, 이미지 자료를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 이를 이용하여 이미지의 색상 특징에 기반한 내용 검색을 수행하는 시스템을 구현한다. 구현된 바다-IV DBMS의 이미지 내용 검색은 SQL을 통한 이미지 검색을 지원하도록 내용 검색 질의어 구문을 지원하고, 그리고 이미지 검색 성능 개선을 위해 2단계 이미지 검색 알고리즘을 사용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.685-687
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• 2023

최근에 이르러 인공신경망의 발전은 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 활용한 이미지 분석 및 검색 시스템에 비약적인 기여를 하고 있다. 이는 이미지를 입력으로 받아 유사한 이미지를 찾아내는 기능을 향상시키는 연구를 촉진시켰다. 이와 같은 기술의 실용화는 다양한 분야를 포괄하며, 대표적으로 쇼핑몰의 상품검색, 검색 엔진 등에 응용되어 사용자의 편의를 제고하고 있다. 이에 따라 상품명에 대한 정보가 없는 상황에서도 단순한 이미지 정보를 통해 원하는 상품을 검색하는 것이 가능해졌다. 그러나, 실제 세계의 이미지에는 다양한 객체들이 복잡하게 혼재하고 있어 CNN 알고리즘 단독으로는 이미지 내부의 객체를 정확히 분석하고, 그 객체가 포함된 다른 이미지들을 효과적으로 검색하는데 한계가 있음이 인지되고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하기 위해 객체 탐지 알고리즘을 적용하는 방안을 모색하였다. 본 논문에서는 객체 탐지 알고리즘을 통해 이미지 내부의 객체를 분석하고, 그에 따른 유사 객체를 포함하는 이미지를 찾아내는 전략을 제시한다. 이를 통해 이미지 분석 및 검색의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 제안한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.363-366
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• 2000

이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.12
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• pp.301-307
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• 2018

The most of the IR focus on the method for searching the document, so the keyword-based IR system is not able to reflect the feature information of the image. In order to overcome these limitations, we have developed a system that can search similar images based on the vector information of images, and it can search for similar images based on sketches. The proposed system uses the GAN to up sample the sketch to the image level, convert the image to the vector through the CNN, and then retrieve the similar image using the vector space model. The model was learned using fashion image and the image retrieval system was developed. As a result, the result is showed meaningful performance.