• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.51-53
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• 1999

기존의 웹 이미지 검색 엔진은 웹 이미지를 검색할 때 웹 이미지의 특징과, 웹 이미지를 포함한 HTML 문서의 텍스트를 이용한다. 그러나, 텍스트는 문맥에 따라 의미가 달라질 수 있으므로, 검색 대상을 미리 분류하면 검색 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 웹 문서의 텍스트에서 이미지와 관련이 있는 이미지 설명 텍스트를 자동으로 추출하고, 검색 효율을 높이기 위하여 웹 이미지를 자동으로 분류하는 지능적 웹 이미지 검색 엔진을 제안한다. 지능적 웹 이미지 검색 엔진은 분류와 용어, 용어와 용어 사이의 연관도를 이용하여 분류의 정확도를 높인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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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.

• 정보관리연구
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• 제31권4호
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• pp.50-70
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• 2000

인터넷으로 접근할 수 정보의 형태가 텍스트는 물론 이미지나 사운드까지 포함되면서 다양한 웹 이미지 검색엔진들이 개발되고 있다. 그러나 이 검색엔진들은 검색 특성과 효율성 면에서 상당한 차이를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 개발된 이미지정보를 탐색하는 검색엔진들의 유형을 살펴보고 이들의 특성과 성능을 비교 평가하여 이용자로 하여금 정보요구에 적합한 이미지 검색엔진을 선택할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 비교대상 검색엔진으로는 현재 가장 널리 쓰이고 있는 AV Photo Finder, Lycos MultiMedia, Amazing Picture Machina Image Surfer, WebSeek, Ditto를 선정하였다. 먼저 문헌연구를 통해 이미지 검색엔진의 평가기준을 마련하였다. 그리고 마련된 기준에 따라 각 검색엔진들의 데이터베이스 및 색인 방법, 검색 기능, 출력 형태, 이용자 인터페이스를 조사하였고 검색성능을 평가하기 위해 상대적 재현율과 정확률을 측정하였다. 그 결과 AV Photo Finder의 정확률이 가장 높았고 Ditto와 WebSeek의 정확률은 비교적 높은 편이었다. 그리고 Lycos MultiMedia와 Image Surfer의 정확률 값이 그 뒤를 이었으며 Amazing Picture Machine의 정확율이 가장 낮았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.165-170
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• 2000

본 논문에서 소개할 온라인 앨범 사이트는 텍스트 기반의 이미지 검색과 색상 기반 검색이 가능한 검색 엔진을 갖추었다. 기존의 검색 엔진들은 매우 단순한 키워드 매칭만을 통하여 이미지를 검색하여 그 결과 이미지와 사용자가 찾고자 하는 이미지 사이의 유사성이 낮은 경우가 많았다. SUMMIT(Sejong University MultiMedia Information Technology)은 등록된 각 사용자에게 개별 공간을 할당하여 사용자가 스스로 원하는 이미지를 업로드하거나 다운로드하게 한다. 또한, 각 사용자는 자신이 구성한 앨범 내에서의 키워드 검색과 내용기반 검색을 수행할 수 있으며 다른 사용자가 공개한 이미지나 시스템 데이터베이스에 저장된 이미지까지 포함한 포괄적인 검색 결과도 획득할 수 있다. 본 시스템은 각 사용자별 페이지 내에서의 검색이 가능하므로 검색의 정확도와 활용도를 높일 수 있다. 사용자는 SUMMIT에 올린 이미지나 타인이 공개한 이미지를 자신 혹은 기타 홈페이지에 직접 하이퍼링크할 수 있으며 어느 페이지에서도 같은 이미지 링크 태그를 사용할 수 있다는 용이함도 취할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.825-828
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• 2003

웹에는 막대한 양의 멀티미디어 데이터가 있다. 최근에 이러한 멀티미디어 데이터의 효과적 검색을 위한 많은 시스템이 개발되고 있으며, 그 결과 내용기반 이미지 검색과 같은 이미지의 내용을 인식하고 검색하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 그렇지만 지금까지의 연구는 웹 검색엔진에 멀티미디어의 검색을 위한 또 하나의 검색엔진이 필요하여 그 무게가 커지고 그 성능도 저하된다. 이에 본 논문에서는 차세대 웹인 시맨틱 웹에서의 의미적 검색에 초점을 맞추어 멀티미디어 데이터 각각에 의미적 정보를 추가하여 웹 문서를 작성한다면 그 검색에 또 다른 검색엔진의 사용없이 효과적 검색이 이루어 질 것을 목적으로 하고 있다. 먼저, 간단한 이미지내에서 객체간의 공간적 관계를 표현하기 위한 새로운 Axiom 을 정의하고, 이를 적용하여 시맨틱 웹에서의 의미적 이미지 검객을 꾀한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.595-603
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• 2008

오늘날 인터넷을 통한 정보검색이 일상화되면서 생활상식에서부터 기존에 서적이나 논문 등을 통해서만 알 수 있었던 전문지식까지도 손쉽게 찾을 수 있게 되었다. 즉, 현대생활에 있어서 검색엔진은 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있게 해준다는 점에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 하지만 이러한 중요성에도 불구하고 검색엔진 기술적인 연구이외에는 서비스 품질이나 고객만족에 대한 연구는 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 검색엔진 서비스에 있어서 서비스 품질과 서비스가치, 고객만족, 충성의도의 관계를 연구모형으로 설정하고 이들간의 관계를 분석하였다. 그 결과 서비스품질의 정확성, 정보함유량, 사이트 이미지, 편리성이 서비스가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 그중에서 정확성, 사이트 이미지, 신뢰성은 고객만족에도 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 서비스가치가 높을수록 고객만족은 상당히 높아지는 것으로 나타났으며 고객만족이 충성의도에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론은 검색엔진 서비스 기업이 경쟁우위를 유지하기 위해서는 서비스가치의 구현을 통한 지속적인 고객만족을 달성해야 하며, 이를 위해 정확성, 정보함유량, 편리성, 사이트 이미지에 중점을 둔 고품질 서비스 전략의 필요성을 시사하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.712-714
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• 2004

인터넷상의 대부분 이미지 검색엔진들은 이미지의 실제 내용보다는 이미지 파일명이나 부가적인 색인과 같은 문자 정보에 의존하여 이미지 검색을 하고 있다. 한편 이미지의 색상 정보를 비교에 사용하는 RGB 히스토그램 방법은 수행시간은 짧지만 형태는 고려하지 않기 때문에 높은 정확도는 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지의 실제 내용을 비교하여 비정형의 복잡한 물체를 검색하는 새로운 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이미지의 색상과 형태 정보를 담은 타일 서열을 local alignment 알고리즘으로 정렬하여 이미지 검색을 한다 비정형 물체인 음식 사진을 사용한 실험에서 기존의 방법 RGB 히스토그램을 이용한 방법보다 월등히 향상된 정확도를 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.365-367
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• 1999

최근 인터넷 검색엔진에서 이미지 검색이 중요한 요소로 대두되고 있으며, 특히 영상 자체의 내용을 근간으로 하는 내용-기반 이미지 검색 시스템이 인기를 모으고 있다. 본 논문에서는 이러한 내용-기반 이미지 검색 시스템에서 중요한 문제인 객체 특징 추출방법에 대해서 논의하며, 특정 이미지 객체에 적용될 수 있는 4가지 종류(모양, 칼라, 크기, 면적)의 특징 값을 제안한다. 또한, 제시한 특징 값을 사용하여 웹 상에서 구현한 검색 시스템의 설계를 함께 선 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.685-687
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• 2023

최근에 이르러 인공신경망의 발전은 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 활용한 이미지 분석 및 검색 시스템에 비약적인 기여를 하고 있다. 이는 이미지를 입력으로 받아 유사한 이미지를 찾아내는 기능을 향상시키는 연구를 촉진시켰다. 이와 같은 기술의 실용화는 다양한 분야를 포괄하며, 대표적으로 쇼핑몰의 상품검색, 검색 엔진 등에 응용되어 사용자의 편의를 제고하고 있다. 이에 따라 상품명에 대한 정보가 없는 상황에서도 단순한 이미지 정보를 통해 원하는 상품을 검색하는 것이 가능해졌다. 그러나, 실제 세계의 이미지에는 다양한 객체들이 복잡하게 혼재하고 있어 CNN 알고리즘 단독으로는 이미지 내부의 객체를 정확히 분석하고, 그 객체가 포함된 다른 이미지들을 효과적으로 검색하는데 한계가 있음이 인지되고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하기 위해 객체 탐지 알고리즘을 적용하는 방안을 모색하였다. 본 논문에서는 객체 탐지 알고리즘을 통해 이미지 내부의 객체를 분석하고, 그에 따른 유사 객체를 포함하는 이미지를 찾아내는 전략을 제시한다. 이를 통해 이미지 분석 및 검색의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 제안한다.

• 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.