• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.296-298
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• 1999

컬러 히스토그램은 멀티미디어 이미지 데이터의 특성을 표현하기 위하여 널이 이용되어 왔다. 그러나 컬러 히스토그램을 고차원으로 설정할 경우 색인 구조에 효율적이지 못할 뿐만 아니라 유사도 계산에서도 고비용이 요구된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 히스트그램의 차원을 줄이는 여러 방법이 제시되어 왔으나 이미지의 색상정보 손실을 피할 수 없으며, 이미지의 전체 히스토그램으로는 이미지의 레이아웃을 고려할 수 없기 때문에 필터링을 통한 후보 선정 시 상이한 이미지가 선택되어지는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이미지를 일정한 크기의 타일로 분할한 이미지 타일 평균 RGB 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.715-718
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• 2001

인터넷 문화 활성화에 따라, 새로이 제작된 멀티 미디어 컨텐츠의 부가가치가 높아지고 있으며, 저작물에 대한 도용 또한 문제시 되고 있다. 멀티미디어 매체 중에서 이미지는 큰 비중을 차지하고 있으며, 인터넷 상에서 도용된 이미지는 원본으로 부터 크기 확대 및 축소, 가로/세로비 변화, 문자 강제 색인 등의 형태로 변형되어 나타난다. 본 논문은 이와 같이 웹상에서 변형 도용된 이미지를 검색하기 위하여, MPEG-7 컬러 기술자인 Color Layout 기술자를 이용하여 모든 변형된 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 단순 변형 및 2 가지 이상이 혼합된 복합 변형된 도용 이미지들에 대해서도 검색이 가능하다. 정량적 평가를 위해 인위적으로 조작된 351 개의 이미지를 대상으로 MPEG-7 검색 성능 평가 지수인 ANM-RR (Average Normalized Modified Retrieval Rank)를 이용하여 효용성을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권6호
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• pp.752-762
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• 1999

멀티미디어 정보 검색 응용에 있어서 관련성 있는 멀티미디어 문서를 검색하기 위해 이미지에 대한 내용-본위 검색이 필수적이다. 이를위하여 본 논문에서는 이미지를 몇 개의 인식 가능한 심볼 즉, 아이콘으로 표현하고, 주어진 문서를 대표하는 값으로 받아들여 색인을 한다. 사용자가 이미지에 대한 내용-본위 검색을 요구하면 질의에 있는 이미지를 아이콘으로 변환한후, 접근 깁버을 통하여 원하는 이미지를 검색한다. 이를 위하여 본 논문에서는 방향관계 연산자와 위치관계 연산자를 합성하여 새로운 공간 매치 표현 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지 내의 아이콘들간의 관계성을 보다 정확하게 표현하며 순위 부여가 가능한 새로운 공간관계 표현기법이다. 아울러 본 연구에서 제안한 방법을 기존의 9DLT 방법 및 SMR 방법과 검색효율면에서 성능 비교를 수행한다. 마지막으로 성능 실험을 통하여 제안한방버이 기존의 9DLT 및 SMR 방법에 비해 정확률 측면에서 약 0.1 재현율 측면에서 약 0.2만큼 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.359-361
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• 2000

본 논문에서는 비디오 자막 이미지를 인식하기 위해 필요한 영상 향상의 단계로서 다중 결합을 적용한다. 또한 다중 결합을 위한 동일한 자막의 판단 및 결합된 결과를 재평가하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 칼라 이미지로부터 RLS(Run Length Smearing)가 적용된 에지 이미지를 얻고, 수직 및 수평 히스토그램 분포를 이용하여 자막과 자막 영역에 대한 정보를 추출한다. 프레임 내의 자막 영역의 중첩 정도를 이용하여 동일 자막을 판단하고, 동일한 자막을 갖는 프레임들끼리 다중 결합을 수행함으로써 향상된 이미지를 얻는다. 끝으로 결합된 영상에 대한 평가를 수행하여 잘못 결합된 이미지들로 인한 오류를 해결하고 재평가한다. 제안한 방법을 통해, 배경 부분의 잡영이 완화된 자막 이미지를 추출하여 인식의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있었다. 또한 동일한 자막의 시작 프레임과 끝 프레임의 위치 파악은 디지털 비디오의 색인 및 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.86-88
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• 2000

SAN(Storage Area Network)이 최근 대용량 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 차세대 저장 장치로 각광받고 있다. 이 SAN에는 이미지, 동영상, 지도, 캐드 데이터와 같은 대용량의 고차원 특징을 갖는 데이터들이 저장되어 관리 될 것이다. 따라서 SAN 환경에서 이들을 보다 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 효율적인 고차원 색인구조가 필요하다. SAN 환경은 저장 장치를 공유하는 형태의 병렬 환경이라 볼 수 있다. 이 논문에서는 SAN의 병렬성을 충분히 이용해서 고차원 데이터를 색인할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 고차원 색인 구조는 하나의 노드를 여러 디스크에 분산시켜 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄임으로서 검색성능을 향상시킨다. 또한 범위 질의와 K-최근접 질의 수행시 병렬성을 최대화하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.142-144
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• 2000

오늘날, 컴퓨터 하드웨어와 네트워크의 발달로 인하여, 사용자의 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구들이 높아져가고 있다. 이러한 멀티미디어 정보 검색 시스템에서 멀티미디어 정보는 그 해당 데이터의 고유한 성질에 알맞은 특징 정보로써 표현되며, 각각의 특징 정보를 이용하여 해당 멀티미디어 정보 검색을 위한 색인을 구성하고 사용자의 질의에 대해 검색을 수행하게 된다. 그러나 이미지나 비디오 등의 다른 멀티미디어 정보 검색에 비해, 음악 정보에 대한 검색은 아직 연구가 미비한 상태이므로 본 논문에서는 음악 정보로부터 추출된 특징 정보를 이용하여 음악정보의 다차원 색인을 구축함으로써, 사용자의 음악 질의에 대해서 보다 나은 기능들과 효율을 가지도록 내용 기반 음악 정보 검색 수행을 지원하는 정보 검색 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.247-249
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• 1998

최근 들어 내용기반의 이미지 검색을 지원하기 위한 방법으로, 특징 벡터를 이용한 유사 질의 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 유사 질의를 효율적으로 지원하기 위해서는 고차원 공간상에 존재하는 점 데이터나 공간 데이터를 효과적으로 색인할 수 있는 색인 기법이 필요하다. 하지만 R*-트리를 바탕으로 하는 기존의 방법들은 고차원 데이터에 대해서 차원의 증가함에 따라 검색 시간이 급격하게 증가하는 문제점을 안고 있다. 이러한 문제는 데이터의 클러스터링에 기반을 둔 기존의 방법들이 차원이 증가함에 따라 데이터를 제대로 클러스터링하지 못하기 때문에 발생하며, 따라서 이를 해결하기 위해서는 효과적인 클러스터링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 하나의 최소 한계 영역(minimum bounding region)에 속하는 개체들의 응집 정도와 최소 한계 영역들간의 결합 정도를 고려하여 효과적으로 클러스터링하는 방안을 제안한다. 또한 이러한 클러스터링 기법을 수용하기 위한 색인 기법을 간략히 제시한다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.211-214
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• 2007

최근 멀티미디어 데이터, 특히 UCC를 중심으로 동영상 데이터가 급증하고 있다. 그러나 현재 대부분의 검색 시스템은 키워드 기반의 동영상 데이터 검색만을 지원하고 있으며, 따라서 사용자가 원하는 동영상 데이터를 효율적으로 검색하지 못하는 실정이다. 동영상 데이터에 대한 효율적인 검색을 지원하기 위해서는, 동영상의 내용(이미지, 색, 모양 등)을 고차원의 특징 벡터 데이터로 표현하여 유사한 동영상을 검색하는 내용-기반 검색이 요구된다. 본 논문에서는 내용-기반 검색을 위해 제안된 기존의 고차원 벡터 데이터 색인 구조를 실험을 통하여 성능을 비교하며, 이를 통해 동영상 내용-기반 검색에 가장 효율적인 색인 기법을 제시한다. 아울러 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위한, 근사 k-NN 질의 탐색 기법의 유용성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권5호
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• pp.228-237
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• 2010

고차원 데이터에 대한 다양한 색인 구조가 제안되어 왔음에도 불구하고, 인터넷 서비스로서 이미지 및 동영상의 내용 기반 검색을 지원하기 위해서는 고확장성 지원 및 k-최근접점 검색 성능 향상을 지원하는 새로운 고차원 데이터의 색인 구조가 절실히 요구된다. 이에 우리는 다중 컴퓨팅 노드를 바탕으로 구축되는 분산 색인 구조로 분산 벡터 근사 트리(Distributed Vector Approximation-tree)를 제안한다. 분산 벡터 근사 트리는 대용량의 고차원 데이터로부터 추출한 샘플 데이터를 바탕으로 hybrid spill-tree를 구축하고, hybrid spill-tree외 말단 노드 각각에 분산 컴퓨팅 노드를 매핑하여 VA-file용 구축하는 두 레벨의 분산 색인 구조이다. 우리는 다중 컴퓨팅 노드들 상에 구축된 분산 벡터 근사 트리를 바탕으로 병렬 k-최근접점 검색을 수행함으로써 검씩 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 서로 다른 분포의 데이터 집합을 바탕으로 한 성능 시험 결과를 통하여, 분산 벡터 근사 트리가 기존의 고확장성을 지원하는 색인 구조와 비교하여 검색 정확도에 대한 손실 없이 더 빠른 k-최근접점 검색을 수행함을 보인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.54-68
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• 2002

최근 지리정보시스템, 움직임 객체관리시스템, 동영상/이미지 내용기반 검색시스템, 시계열 데이터베이스시스템과 같이 다차원 데이터를 이용하는 응용에 대한 관심이 고조되고 있다. 이 논문은 다차원의 특징벡터를 벡터 근사치로 표현한 후 색인 트리를 구성하여 검색의 효율을 높이는 VA(vector approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 전체적인 색인구조의 저장공간을 줄이기 위해서 VA-파일의 벡터 근사치 개념을 이용하여 데이터량이 증가해도 검색 성능이 저하되지 않도록 하는 트리 형태의 구조를 갖는다. VA-트리는 MBR 기반의 색인구조이지만 MBR 간에 겹침이 발생하지 않는 분할방법을 사용하여 검색 효율을 높인다. 제안하는 색인구조와 기존의 여러 다차원 색인구조와의 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수함을 보인다.