• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.489-492
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• 2007

산업재산권중 하나인 상표에 대한 효율적인 이미지 검색은 상표도용 및 이로 인한 분쟁을 방지할 수 있다. 이를 위해서는 효율적인 내용기반 유사이미지 검색이 필요하다. 본 논문에서는 상표이미지검색에 있어 가시적인 특성(visual feature)을 그레이 히스토그램을 통해서 상표이미지의 특성값을 추출하여 이를 입력패턴으로 SOM(Self-Organizing Map)알고리즘을 적용한 내용기반 유사이미지 검색시스템을 제안한다.

• 정보관리학회지
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• 제24권3호
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• pp.321-341
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• 2007

산업재산권중 하나인 상표에 대한 효율적인 이미지 검색은 상표도용 및 이로 인한 분쟁을 방지할 수 있다. 이를 위해서 효율적인 내용기반 유사이미지 검색이 하나의 방안이 될 수 있다. 본 논문은 상표이미지로부터 회색조 히스토그램(gray histogram) 분석을 통하여 가시적인 자질을 추출하여 Self Organizing Map(SOM) 알고리즘을 적용한 내용기반 유사이미지 검색시스템을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한 내용기반 유사이미지 검색시스템의 정량적인 성능평가 방안을 제시하여 본 연구에서 개발한 이미지 검색 시스템의 객관적인 성능평가를 수행하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권12호
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• pp.1601-1608
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• 2001

디지털 도서관은 자연어 문서와 멀티미디어 자료에 대한 정보 검색 엔진을 필요로 하는 가장 중요한 데이터베이스 시스템이다. 이 논문은 자연어 처리 기법의 정보 검색 엔진과 브라우저에 대한 설계와 실험 결과를 소개한다. 자연어 문서에 대한 정보 검색 과정은 어휘 분석, 구문 분석, 스테밍, 주제어 색인 등의 계산학적 처리를 포함한다. 많은 이미지와 이미지의 제목, 그리고 자연어로 기술된 설명 문서를 포함하는 실험적인 데이터베이스 ‘Earth and Space Science’를 통해서 자연어 문서 분석에 기반하는 정보 검색 기능을 실험하였다. 또한 디지털 도서관 환경에서의 멀티미디어 정보 검색 내용 기반의 이미지 검색 엔진과 병행하는 정보 검색 시스템으로서의 가능성을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.155-158
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• 2005

본 논문에서는 MPEG 의 멀티미디어 응용 표준인 MAF(Multimedia Application Format)를 기반으로, 효율적인 비디오 콘텐츠의 검색 및 활용을 위한 통합 미디어 구조, 즉 비디오 MAF 를 제안한다. 제안하는 비디오 MAF 는 ISO 미디어 포맷을 기반으로 하고 단일의 비주얼 스트림과 다중 음성을 지원하기 위한 다수의 오디오 스트림, 내용기반의 정보를 포함하는 메타데이터, 그리고 비디오 콘텐츠의 대표 이미지를 동시에 포함하는 구조이다. 제안하는 파일포맷의 유용성을 검증하기 위해 비디오 MAF 로 생성 및 해석할 수 있는 부호기(encoder)와 복호기(decoder)를 설계하고 구현하여, 통합 미디어에 내재된 메타데이터를 이용한 효율적인 검색과 멀티트랙의 오디오 스트림을 활용한 다중 음성에 대한 지원이 가능함을 확인하였다. 또한 내재된 대표이미지는 비디오 콘텐츠에 대한 브라우징이 효과적으로 활용됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.432-434
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• 2022

우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제35권3호
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• pp.271-291
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• 2004

전자도서관과 같은 정보제공원은 이미지, 음성, 동영상 등과 같은 비정형 멀티미디어 데이터 서비스에 대한 요구를 받고 있다. 그리하여 본 연구에서는 음성 처리를 위해 어절생성기, 음절복원기, 형태소분석기, 교정기를 제안하였다. 제안한 음성처리 기술로 음성데이터베이스를 텍스트데이터베이스로 변환 한후 텍스트데이터베이스로부터 색인데이터베이스를 추출하였다. 그리고 추출한 색인데이터베이스로 텍스트와 음성의 내용기반정보검색에 활용할 수 있음을 보이기 위해 정보검색모델을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권5호
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• pp.392-401
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• 2001

현대 사회는 이미지 데이타의 홍수라 해도 과언이 아닐 정도로 이미지 데이타는 기하 급수적으로 증가하고 있다. 이렇게 방대한 양으로 증가하는 이미지 데이타를 효과적으로 관리하기 위해서는 이미지데이타를 위한 고차원 색인구조가 필요하다. 그러나 아직 국내에서는 상용 DBMS(Database Management System)에서 이러한 색인구조를 지원한 예가 없다. 이 논문에서는 고차원 색인구조인 CIR-트리를 국내에서 개발한 바다-III DBMS의 하부 저장시스템인 MiDAS-III에서 설계하고 구현하여 보다 효과적으로 이미지 데이타를 관리할 수 있도록 한다. 이 논문에서 구현한 CIR-트리 관리기를 순차검색과의 비교를 통해 성능을 입증한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 추계학술발표논문집
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• pp.262-265
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• 2007

이미지 데이터베이스 시스템에서 이미지에 포함된 문자정보를 기반으로 검색어를 사용한다면 검색의 정확도 높일 수 있다. 이미지에서 문자정보를 추출을 위한 전단계로서 문자열 영역 검출이 필수적인 과제가 된다. 그러므로 본 논문에서는 문자의 크기와 문자열의 방향에 적응적인 문자-에지 맵을 이용한 문자열 영역 검출 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지로 레이블 이미지를 얻고, 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 배열문법으로 문자-에지 맵에 적응적으로 분석한다. 문자-에지 맵의 분석결과로서 문자열 후보 영역을 얻고, 문자열 영역의 구조적인 특징을 이용하여 문자열 후보 영역을 검증함으로서 최종적인 문자열 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 자연영상에서 기울어진 문자열과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자열 영역을 효과적으로 검출하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3341-3355
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• 2000

최근 멀티미디어 문서의 개수가 기하 급수적으로 증가함에 따라, 사용자가 요구하는 멀티미디어 문서를 보다 효과적으로 저장 및 검색할 수 있는 멀티미디어 문서 검색 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 XML로 정의된 문서를 문서 구조 및 이미지 내용을 기반으로 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 효율적인 구조-기반 검색을 지원하기 위해서 구조 인덱스를 o2store 저장 시스템을 사용하여 구현한다. 아울러 내용-기반 검색을 지원하기 위해서 X-트리에 기반한 효율적인 고차원 색인구조를 구현한다. 마지막으로 구현된 멀티미디어 문서검색 시스템을 검색시간, 저장시간, 부가 저장 공간의 관점에서 성능평가를 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1359-1362
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• 2003

최근 인터넷과 웹 기술의 발전 그리고 이를 기반으로 하는 다양한 멀티미디어 컨텐츠가 홍수를 이루고 있지만 멀티미디어 데이터에서 체계적으로 연관 규칙을 마이닝 하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문에서는 이미지 프로세싱 분야 및 내용 기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 이미지 데이터 저장소에 저장된 재생성 항목과 희소하게 발생하지만 상대적으로 특정 항목과 높은 비율로 동시에 나타나는 희소 항목을 포함한 내용기반의 이미지 연관 규칙을 찾아내기 위한 탐사 기법을 제안한다 실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 재생성 항목만을 고려한 알고리즘보다 희소 항목을 포함하여 연관 규칙을 탐사하므로 같은 종류의 이미지가 모여 있는 저장소에서 이미지 오브젝트간의 연관 관계를 발견하는 이미지 데이터 마이닝에 효과적이다.