• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.313-315
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• 2024

본 논문에서는 이미지 검색기를 통한 랜드마크 인식 방법을 제안한다. 특정 랜드마크 데이터세트에서 라벨링을 하지 않은 비지도 학습을 통해서 이미지에서 랜드마크의 클래스 분류를 위한 특징을 추출한다. 학습된 모델을 랜드마크 데이터세트인 Paris6k 데이터세트와 Oxford5k 데이터세트에 적용하여 랜드마크 인식 정확도를 확인하였다. 성능과 속도를 강화하기 위해 이미지 특징 추출 모델로 ResNet 대신에 YOLO에서 사용된 CSPDarknet-53을 사용하여 모델의 크기를 줄이고 랜드마크 인식 정확도를 높였다. 그리고 모델로부터 추출된 특징의 수를 줄여 이미지 검색 시 소요되는 시간을 감소시켰다. 학습된 모델로 rOxford5k 데이터 세트에 적용 시 mAP 80.37, rParis6k에서 mAP 89.07을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.145-147
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• 2004

웹 상에서의 자료 검색 방법이 기존의 키워드 검색이나 단순 내용 기반 검색 방법에서 다양한 형태의 의미기반 검색으로 발전하고 있다. 멀티미디어 데이타를 효율적으로 저장, 검색하기 위해서는 표준화된 데이타 구조가 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료 중에서 이미지의 의미기반 검색을 지원하기 위해 기존의 메타데이타 표준안을 반영한 확장성 있는 통합 이미지 메타데이타 구조를 정의하였다. 또한 통합 이미지 메타데이타를 웹 상에서 상호 교환하기 위해 XML 문서 형태로 표현하였으며, 이를 위해 VRA와 통합 이미지 메타데이타에 대한 XML 스키마를 정의하고 통합 이미지 메타데이타 XML 문서 생성기를 작성하였다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.709-711
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• 2004

이 논문의 목적은 기하급수적으로 늘어나고 있는 이미지 데이터의 효율적인 검색을 위해 텍스처의 특징을 추출하여 이미지를 검색하는 방법을 제시하고, 다중 필터를 이용한 이미지 검색 기술을 보여주는 것이다. 본 논문에서는 텍스처 이미지 분석에 다양하게 이용되고 있는 Gabor Filtering 기술을 이용하여 질의 이미지에 대한 최적 필터를 선택하는 과정과 선택된 필터를 적용하여 최적의 이미지를 검색하는 프로세스를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.302-304
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• 1999

최근 이미지 데이터에 대한 요구가 폭발적으로 증가됨에 따라 대용량 이미지 데이터에 대한 저장과 검색에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이미지 데이터는 기존의 텍스트 데이터에 비해 대용량이라는 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적인 검색에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존에 이미지 검색을 위해 제안된 인덱스 구조중 고차원 특성을 효율적으로 수용하고 저장공간의 이용률과 검색성능이 뛰어난 CIR-트리를 국내에서 개발된 상용 데이터베이스 시스템인 바다의 하부 저장구조인 MiDAS 기반에서 구현한다. CIR-트리 관리기를 갖는 MiDAS-III에서 K-NN 질의 및 범위 질의가 처리될 때 순차검색에 비해 약 60~99%정도의 검색성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1285-1288
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• 2000

인터넷의 양적 질적 성장을 통해 인터넷상에 존재하는 웹 문서의 숫자는 엄청난 속도로 증가하여 왔다. 이러한 방대한 웹 문서를 대상으로 한 검색 방법은, 지금까지 일반적으로 텍스트 기반의 방법이 주류를 이루어 왔다. 그러나 웹 문서는 멀티미디어 형태로 존재하며 텍스트, 이미지, 동영상, 컴퓨터 그래픽 둥 다양한 미디어들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 인터넷에 존재하는 웹 문서를 대상으로 내용 기반 이미지 검색방법을 제시한다. 내용기반 웹 이미지 검색 시스템은 웹 상의 텍스트 기반의 기존 상용 검색엔진을 이용하여 주요 검색어에 대한 이미지를 수집하는 웹 이미지 수집기와 수집된 이미지에 대해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 데이터베이스에 색인하는 데이터베이스 불리기(population), 그리고 내용 기반 이미지 검색엔진으로 구성된다. 사용자는 장르, 주제 및 주요단어에 의해 분류되어 데이터베이스에 색인된 웹 이미지를 대상으로 검색이 가능하다. 이는 웹 문서를 직접 대상으로 한 특정 단어에 대한 내용 기반 이미지 검색이 가능하며 검색이 데이터베이스를 대상으로 이루어지기 때문에 빠른 검색 속도를 얻을 수 있으며, 또한 기존 웹에서 제공되는 텍스트 기반의 상용 검색엔진을 이용하여 주요단어에 대한 웹 이미지를 수집하여 색인하기 때문에 별도의 텍스트 검색엔진 구현을 필요로 하지 않는다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.947-950
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• 2004

본 논문에서는 분산 환경에서 이미지 정보를 수집하고 검색하기 위해 다중스레드를 사용한 이미지 검색 에이전트를 구현하였다. 본 논문에서 제안한 이미지 검색 에이전트는 정보의 효과적인 검색을 위해 다중스레드를 사용함으로써 처리기의 이용률을 높일 수 있었고 웹상의 정보를 전달받는데 소요되는 대기시간과 처리시간을 줄일 수 있었다. 이미지 검색을 위한 에이전트는 플랫폼에 독립적인 자바언어를 사용하여 분산 환경에 적합하도록 하였고, 검색한 이미지 저장을 위해 JDBC를 사용하여 데이터베이스에 연결하였다. 또한 이미지 자체는 분산된 에이전트의 데이터베이스에 저장하고 이미지의 인덱스만 인덱스 서버에 저장함으로써 검색 시간을 줄일 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.7
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• pp.816-822
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• 2016

Content-Based image retrieval is a method to search by image features such as local color, texture, and other image content information, which is different from conventional tag or labeled text-based searching. In real life data, the number of images having tags or labels is relatively small, so it is hard to search the relevant images with text-based approach. Existing image search method only based on image feature similarity has limited performance and does not ensure that the results are what the user expected. In this study, we propose and validate a machine learning based approach to improve the performance of the image search engine. We note that when users search relevant images with a query image, they would expect the retrieved images belong to the same category as that of the query. Image classification method is combined with the traditional image feature similarity method. The proposed method is extensively validated on a public PASCAL VOC dataset consisting of 11,530 images from 20 categories.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.12
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• pp.3025-3035
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• 1998

In this paper, we describe the design and implementationof COIRS COncept,based Image Retricval System). It differs from extant content-based image retrieval systems in that it enables users to query based on concepts- it allows users to get images concepmally relevant. A concept is basically an aggregation of promitive objects in an image. For such a cencept based image retrieval functionality. COIRS aglopts an image descriptor called triple and includes a triple thesaurus used for capturing concepts. There are four facilities in COIRS: a visual image indeses a triple thesaurus, an inverted fiel, and a user query interface. The visnal image indeser facilitates object laeling and the percification of positionof objects. It is an assistant tool designed to minimize manual work when indexing images. The thesarrus captires the concepts by analyzing triples, thereby extracting image semantics. The triples are then for formalating queries as well as indexing images. The user query interiare enables users to formulate...

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2642-2644
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• 2003

많은 양의 디지털 이미지들 중에서 원하는 이미지를 추출해 내기 위해서 JPEG이미지 파일 안에 들어있는 이미지에 대한 정보를 검색에 이용할 수 있을 것이다. Digital camera를 위해 고안된 확장된 JPEG파일 구조인 EXIF형식의 경우 이미지에 대한 정보를 많이 포함하고 있기 때문에 이를 검색에 활용할 수 있을 것이다. 하지만 이미지에 대한 정보는 여러 목적에 따라 다를 수 있기 때문에 모든 종류의 가능한 이미지 정보 포맷을 미리 지정해 두기에는 한계가 있다. 따라서 사용자가 이미지 정보의 특성 자체를 정의하여 첨가시킬 수 있다면 더 사용자의 용도에 맞는 이미지 검색이 가능하게 될 것이다. 이렇게 이미지에 대한 정보 목록 자체를 추가할 수 있도록 하기 위한 방안으로 새로운 JPEG 파일 포맷인 JPEG2000에 있는 XML BOX를 이용하였다. 사용자가 추가하고 싶은 이미지 정보를 직접 정의하여 입력하면 XML 생성기에 의해서 이에 따른 XML코드가 생성되고 JPEG2000의 XML BOX에 정보가 추가되어 이를 검색에 활용할 수 있도록 시스템을 설계하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.3
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• pp.355-361
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• 2005

This paper proposed a system collecting image information by agents in multi-threaded environment and then retrieving them with content based image retrieval. This system uses multi threads to retrieve web information effectively, then improves efficiency of CPU cycles to reduce latency time, which is the time requesting queries, executing communication processing 4hat the retrieval agents perform and filtering the retrieval results. Also, the agents for image retrieval use Java language, which is platform independent, to be suitable for distributed environment. Using JDBC to save the retrieved images, the agents are connected to database. The images themselves are stored in distributed agents' databases, and only the image indexes are stored in an index server so that the efficiency of storage and retrieval time can be improved.