이 논문은 고차원 이미지 데이타의 효율적인 색인을 위한 LCP+-file을 제시한다. 멀티미디어 데이타의 사용이 증가하면서 고차원 이미지 데이타의 색인과 검색의 지원에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근에 고차원 데이타의 색인을 위해 벡터 근사에 기반한 LPC-file (5)이 개발되었다. LPC-file은 특히, 데이터 집합이 균일하게 분포할 때는 좋은 성능을 나타내지만 클러스터(cluster)를 이를 때는 성능이 하락한다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이타 집합에 대해 LPC-file의 성능을 향상시킨 LCP+-file을 제시한다. 기본 아이디어는 고밀도 클러스터를 갖는 부분 공간을 찾기 위해 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 그 공간에 대해 벡터 근사의 식별 능력을 향상시키기 위해 더 많은 수의 비트를 할당한다. 그러나 분할된 공간이 비트들을 공유하기 때문에 사용되는 전체 비트 수는 오히려 줄어든다. 실험 결과에 따르면 LCP+-file은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이터 집합에 대해 LPC-file의 성능을 크게 향상시킨다.
내용기반 이미지검색을 위한 기존의 색인구조들은 데이터 객체들을 대표하는 특성들이 증가함에 따라 검색시간 또는 공간요구량이 지수 함수적으로 증가하게 되는 문제점이 있다. 본 논문은 내용기반 이미지검색을 위한 기존의 색인구조들을 분석하여 새로운 색인구조가 갖추어야할 요구조건을 제시한 후, 제시된 요구조건들을 만족하는 새로운 색인구조 CIR-트리를 제안한다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 실험을 통하여 색인구조들에 관한 성능을 여러 환경에서 비교하고 분석한다. 이를 통해 제안된 CIR-트리가 기존의 색인구조들에 비해 고차원에 적합하면서 검색시간과 저장공간면에서 성능이 우수함을 보인다.
디지털 기술과 인터넷의 발달로 인해 이미지 생산, 유통, 이용이 활발하게 이루어지고 있으며, 이미지 검색에 관한 연구도 증가하는 추세이다. 이미지검색 분야는 내용기반과 의미기반으로 나뉘어 연구가 수행되어왔으며, 문헌정보학 관점에서는 특히 의미기반의 색인과 검색에 주목해왔다. 본 연구는 체계적인 분석기법을 이용하여 의미기반 이미지검색 분야 연구 집적의 분석결과를 제시하고자 한다. 이를 위하여 데이터는 Web of Science 수록된 문헌정보학(Information Science/Library Science)분야의 이미지검색 논문 및 학술회의 논문 총 282건을 대상으로 하였으며, 국내 연구와 비교를 위해서는 DBpia에 수록된 문헌정보학 분야의 이미지검색 논문 35건을 수집하였다. 데이터 분석 과정은 우선 개괄적인 현황을 파악하기 위해서 서지사항을 분석하였고, 이와 함께 내용분석을 통한 체계적 분석 고찰을 수행하였다. 연구 결과 이미지 검색은 기존 연구에서 밝힌 바와 같이 의미기반 이미지 검색이 주된 흐름이며, 그 중에서도 이미지 색인과 기술 분야, 이미지 요구와 검색행태 분야의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났다. 최근 연구 경향으로 주목할 만한 분야는 집합적 색인, 다언어/다문화 환경에서의 색인과 이미지 요구, 감정색인과 접근 등이다. 이용자 중심의 이미지 검색 연구 측면에서는 특정 이용자 그룹 중에서 대학생이나 대학원생이 주된 연구 대상 이용자 그룹이며 이 외에도 이미지를 업무에 사용하는 이용자 그룹에 대한 연구가 주된 경향이다. 최근에는 일반 이용자를 대상으로 일상생활 환경에서 이미지검색에 관한 연구가 등장하기 시작했다. 국내 연구와 비교하면, 논문의 수적인 차이를 제외하면 세부 연구 주제에 있어서 상당히 유사한 분포를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 지금까지의 이미지 검색 분야의 연구 집적을 조명하며, 향후 발전적 방향을 제시하는데 있어서 도움이 될 것으로 기대한다.
많은 관련연구들이 개별이용자들의 주제적, 비주제적 정보요구가 반영된 이용자지향 색인의 중요성을 강조하였지만, 실제 상용되고 있는 많은 검색시스템은 이러한 이용자들의 다양한 요구를 지원하기보다는 주제적 속성과 관련된 탐색만을 효과적으로 지원하고 있다. 대통령이미지 검색 컬렉션도 이에 해당된다. 이에 본 연구는 한국의 주요 대통령 사진 기록물을 대상으로 다양한 영역의 잠재적 이용자들이 제시한 기술어들을 조사하여 색인어 다양화를 위한 접근점의 다원화를 모색하고 있다. 이는 대통령기록물의 경우 다양한 이용자 그룹에 의한 활용이 강조되어온바, 이러한 다양성에 부합하는 연구라는 점에 의의가 있다고 할 수 있다. 식별된 기술어들을 토대로 본 연구는 주제어중심으로 구성된 대통령이미지 컬렉션의 기술어군에 대한 개선점을 제안하였다. 제안점은 전공영역을 감안한 기술어채택의 다양화와 이를 활용하기 위한 인터페이스구성과 관련된다.
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.
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.
본 논문에서는 실종자 데이터베이스에 등록된 실종자에 대한 색인으로 텍스트 기반의 통제 색인만을 사용할 때 발생하는 문제점에 대한 해결책을 다룬다. 기존 실종자를 등록할 때 함께 등록하게 되는 실종자에 대한 이미지는 정형화 할 수 없어 실종자 조회에 사용될 수 없었다. 이러한 문제점을 해결하고자 OpenCV와 TensorFlow 를 이용하여 영상의 유사도를 추출함으로써 실종자의 이미지를 정형화시켜 유의미한 정보로 변경하여 사용하고자 하는 방법을 제안한다.
트리플 이미지 색인 기법에는 두 가지 문제점이 있는 데 그 하나는 개념기반 이미지 검색을 지원하지 않는다는 것이고 다른 하나는 이접 레이블링(labeling)이 허용되지 않는다는 점이다. 이 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 불확정적 퍼지 트리플(I-퍼지 트리플)이라는 새로운 이미지 색인 자료 형을 제안한다. I-퍼지 트리플에 의한 이미지 색인 방식에서는 이접 레이블링을 허용하기 때문에, 이미지 내 객체들이 꼭 확정적으로 인식될 필요가 없으며, 또 확정적으로 인식되지 않는 이미지들에 대해서도 개념 기반 이미지 정합이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 이접 레이블링은 확장된 폐 세계 가정에 기반을 두고 있으며, 기념 기반 이미지 검색은 퍼지 술어에 의한 정합에 근거를 두고 있다. 본 논문에서는 또한 이접 레이블링에 의해 불확정적으로 색인된 이미지 데이터베이스로부터 원하는 답을 $\alpha$$\in$[0,1]확정도로 구해내는 개념기반 질의 평가 방식도 제안한다.
본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 보다 빠른 매칭을 위한 색인 기반의 부분 노이즈 제거 윤곽선 매칭을 제안한다. 최근에는 윤곽선 매칭에서 부분 노이즈제거 문제를 해결하기 위해 윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 시도가 있어 왔다. 본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 부분 노이즈제거를 지원하기 위해 윤곽선 매칭의 디스크 I/O 오버헤드 문제를 다룬다. 이는 색인 기술을 윤곽선 매칭에 단순히 적용하면 되기 때문에 단순해 보이지만 가능한 모든 노이즈제거 매개변수에 대해 여러 개의 색인이 필요하기 때문에 어려운 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 매칭에서 $R^*-tree$를 사용하여 부분 노이즈제거에 대한 효율적인 색인 기반 접근 방식을 제안한다. 수행 된 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 수백 배 향상시킨다.
감정기반 컴퓨팅 환경의 발전에 따라서 이미지를 포함한 멀티미디어 정보 자원의 감정 접근과 이용은 중요한 연구과제이다. 본 연구는 이미지의 감정색인을 위한 시각적인 요인의 탐색적 규명을 목적으로 한다. 연구목적을 성취하기 위해서 본 연구는 사랑, 행복, 슬픔, 공포, 분노의 5가지 기본감정으로 색인된 15건의 이미지를 대상으로 20명의 연구 참여자와의 인터뷰를 통해서 총 620건의 감정 시각적 요인을 추출하였다. 감정을 촉발하는 시각적 요인(5가지)과 하위 요인(18가지)의 분포와 5가지 감정별 시각적 요인 분포를 분석하여 그 결과를 제시하였다. 이미지의 감정을 인지하는 주요한 시각적 요인으로는 얼굴표정, 인물의 동작이나 행위, 선, 형태, 크기 등의 조형적 요소가 차지하는 비중이 높은 것으로 나타났다. 개별 감정과 시각적인 요인과의 관계를 살펴보면, 사랑 감정은 인물의 동작이나 행위와 밀접하게 나타났으며, 행복 감정은 인물의 얼굴표정이 중요한 것으로 나타났다. 슬픔 감정 역시 인물의 동작이나 행위와 밀접하게 연계되어 있으며, 공포 감정은 얼굴의 표정과 깊은 관계가 있다. 분노 감정은 조형적인 요소인 선, 형태, 크기가 특징적으로 나타났다. 이러한 결과는 이미지가 지니는 내용기반 요소와 개념기반 요소의 복합적인 접근이 효과적인 감정색인에 있어서 중요하다는 것을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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