• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.123-143
• /
• 2002

Developing good methods for image description and indexing is fundamental for successful image retrieval, regardless of the content of images. Researchers and practitioners in the field of image indexing have developed a variety of image indexing systems and methods with the consideration of information types delivered by images. Such efforts in developing image indexing systems and methods include Panofsky's levels of image indexing and indexing systems adopting different approaches such as thesauri-based approach, classification approach. description element-based approach, and categorization approach. This study investigated users' perception of the objectiveness of image indexing, especially the iconographical analysis of image information advocated by Panofsky. One of the best examples of subjectiveness and conditional-dependence of image information is emotion. As a result, this study dealt with visual emotional information. Experiments were conducted in two phases : one was to measure the degree of agreement or disagreement about the emotional content of pictures among forty-eight participants and the other was to examine the inter-rater consistency defined as the degree of users' agreement on indexing. The results showed that the experiment participants made fairly subjective interpretation when they were viewing pictures. It was also found that the subjective interpretation made by the participants resulted from the individual differences in terms of their educational or cultural background. The study results emphasize the importance of developing new ways of indexing and/or searching for images, which can alleviate the limitations of access to images due to the subjective interpretation made by different users.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.26 no.1
• /
• pp.52-65
• /
• 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.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.10D no.3
• /
• pp.501-512
• /
• 2003

This paper proposes an indexing technique for fast retrieval of similar image subsequences using the multi-dimensional time warping distance. The time warping distance is a more suitable similarity measure than Lp distance in many applications where sequences may be of different lengths and/or different sampling rates. Our indexing scheme employs a disk-based suffix tree as an index structure and uses a lower-bound distance function to filter out dissimilar subsequences without false dismissals. It applies the normaliration for an easier control of relative weighting of feature dimensions and the discretization to compress the index tree. Experiments on medical and synthetic image sequences verify that the proposed method significantly outperforms the naive method and scales well in a large volume of image sequence databases.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.4 no.4
• /
• pp.613-624
• /
• 2003

This paper proposes a design for efficient and accurate retrieval of similar image subsequences using the multi-dimensional time warping distance as similarity evaluation tool in image sequence database after building of two indexing structures implemented with priority queue and suffix tree respectively. Receiving query image sequence, at first step, the proposed method searches the candidate set of similar image subsequences in priory queue index structure. If it can not get satisfied results, it retrieves another candidate set in suffix tree index structure at second step. The using of the low-bound distance function can remove the dissimilar subsequence without false dismissals during similarity evaluating process between query image sequence and stored sequences in two index structures.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.31 no.1
• /
• pp.13-22
• /
• 2004

With the proliferation of multimedia data, there is an increasing need to support the indexing and retrieval of high-dimensional image data. Although there have been many efforts, the performance of existing multidimensional indexing methods is not satisfactory in high dimensions. Thus the dimensionality reduction and the approximate solution methods were tried to deal with the so-called dimensionality curse. But these methods are inevitably accompanied by the loss of precision of query results. Therefore, recently, the vector approximation-based methods such as the VA- file and the LPC-file were developed to preserve the precision of query results. However, the performance of the vector approximation-based methods depend largely on the size of the approximation file and they lose the advantages of the multidimensional indexing methods that prune much search space. In this paper, we propose a new index structure called the GC-tree for efficient similarity search in image databases. The GC-tree is based on a special subspace partitioning strategy which is optimized for clustered high-dimensional images. It adaptively partitions the data space based on a density function and dynamically constructs an index structure. The resultant index structure adapts well to the strongly clustered distribution of high-dimensional images.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.412-416
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.412-416
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.11b
• /
• pp.721-724
• /
• 2003

대부분의 이미지 검색은 질의 키워드를 이용하여 이루어지기 때문에 웹으로부터 수집한 이미지에는 미리 주제와 연관된 적절한 색인어를 부여하는 것이 필요하다. 웹 문서의 키워드를 이용하는 방법은 이미지와 연관성이 높은 것으로 간주되는 주변 키워드에 대해 각각의 연관도를 계산하여 색인어를 선정하는 방법이다. 본 논문에서는 이미지 주변의 키워드를 이용하여 이미지를 인덱싱한 후 유저 피드백을 통해 정확도를 높이는 웹 이미지 검색 모델을 제안한다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
• /
• v.25 no.3
• /
• pp.101-118
• /
• 2014

Given the context of rapid developing ubiquitous computing environment, it is imperative for users to search and use images based on affective meanings. However, it has been difficult to index affective meanings of image since emotions of image are substantially subjective and highly abstract. In addition, utilizing low level features of image for indexing affective meanings of image has been limited for high level concepts of image. To facilitate the access points of affective meanings of image, this study aims to utilize user-provided responses of images. For a data set, emotional words are collected and cleaned from twenty participants with a set of fifteen images, three images for each of basic emotions, love, sad, fear, anger, and happy. A total of 399 unique emotion words are revealed and 1,093 times appeared in this data set. Through co-word analysis and network analysis of emotional words from users' responses, this study demonstrates expanded word sets for five basic emotions. The expanded word sets are characterized with adjective expression and action/behavior expression.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.130-132
• /
• 2002

본 논문에서는 에지 디스크립션 템플릿을 이용한 개념기반 이미지 검색 모델을 제안한다. 이 모델은 하나의 개념과 관련된 여러 형태의 이미지 템플릿들을 명시한 지식베이스를 채용한다. 여기서, 이미지 템플릿은MPEG-7국제 표준으로 채택된 에지 히스토그램 디스크립션 방법으로 표현된다 따라서, 하나의 이미지는 자신의 에지 히스토그램과 유사한 템플릿를 가지는 개념으로 색인될 수 있기 때문에 이 모델은 방대한 이미지에 대한 자동 색인과 개념기반 검색을 지 인할 수 있다.