• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.33-35
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• 2016

본 논문에서는 모바일 디바이스를 이용하여 촬영한 이미지 또는 이미 모바일 디바이스에 저장된 이미지를 사용자가 검색을 위한 질의어로 사용할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 기존의 모바일 검색엔진을 그대로 활용하기 위해 이미지 어노테이션에 기반한 태깅 키워드를 검색 이미지와 매칭하여 질의하는 방식으로 구현하며, 이 과정에서 이미지의 분석과 분류를 위한 SVM(Support Vector Machine)과 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 사용하였으며, 이미지 어노테이션 태깅에 대한 키워드 매칭을 위해 빅데이터에서의 MapReduce를 응용하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.437-441
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• 2002

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.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2002년도 추계공동학술대회 정보환경 변화에 따른 신정보기술 패러다임
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• pp.412-416
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• 2002

멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기발에 의한 검색기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML 문서에 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.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 추계공동학술대회
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• pp.412-416
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• 2002

멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기반에 의한 검색기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML 문서에 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.49-50
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• 2017

PC 또는 모바일 기기를 이용한 검색을 위해서는 키보드 또는 터치패드를 이용하여 키워드를 입력하는 고전적인 방식이 현재까지 널리 사용되고 있다. 음성, 이미지, 제스처 등을 이용한 새로운 검색 기술들이 등장하고 있지만, 관련 검색엔진의 문제로 검색 결과가 다소 미흡한 상태이다. 본 논문에서는 기존의 포털 검색의 키워드 입력 방식과는 달리, 검색하고자 하는 대상을 스마트폰과 같은 모바일 기기의 카메라로 촬영하면 해당 촬영 이미지가 사용자 입장에서는 검색 키워드와 같이 동일한 역할을 할 수 있도록 CNN기법을 사용하여 Image-to-Text 형태의 모바일 비주얼 검색 서비스에 대해 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.813-815
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• 2013

본 논문에서는 퀄컴의 Vuforia 엔진을 이용한 공공안내그림표지를 인식하여 해당 표지의 정보를 알려주는 어플리케이션을 제안하고 구현하였다. Vuforia 엔진은 이미지 인식 엔진 중 비교적 최근에 만들어져 다양한 마커를 활용할 수 있으며 속도, 마커 인식 면에서 다른 이미지 인식에 비해 뛰어 나다. 본 논문에서는 Vuforia 엔진에 기반한 공공안내그림표지를 인식하여 해당 표지의 정보를 알려주는 어플리케이션을 설계하고 구현하였다. 제안한 방법은 스마트폰으로 특정 공공안내그림표지를 인식하면 해당 표지의 정보를 출력해주도록 한다. 또한 공공안내그림표지를 관련된 분야별로 볼 수 있으며 검색을 이용하여 공공안내그림표지를 검색할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1237-1239
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• 2011

본 논문에서는 다양한 상황에서의 정보 접근성을 향상시키기 위해 이미지를 검색 수단으로 사용하는 검색 시스템을 제안한다. 본 콘텐츠는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 이미지를 얻어 텍스트를 추출하고, 이를 검색 엔진의 키워드로 입력하여 그 결과를 출력하는 과정을 거친다. 또한, 검색 결과를 스마트폰의 내장 데이터베이스에 저장하고, 이를 관리하여 추후에 재사용할 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.521-524
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• 2007

추론 기반의 온톨로지 구축은 시맨틱 웹 응용의 구현을 위한 최소 요건이다. 그러나 현재 시맨틱 웹응용에 적용된 대부분의 온톨로지들은 추론을 통한 지식의 재사용을 제공하지 못하며, 이는 시맨틱 웹응용의 발전에 많은 지장을 주는 요인이다. 따라서 본 연구는 서술 논리와 규칙 언어로 표현된 추론 기반의 웹 온톨로지를 구축하고, 이를 지능형 이미지 검색에 적용하였다. 추론 엔진을 이용한 지능형 이미지 검색 결과 실험으로, 추론 기반의 웹 온톨로지와 주석 기반의 웹 온톨로지를 이미지 검색 시스템에 적용하였으며, 추론 기반의 웹 온톨로지를 적용한 검색 결과가 재현율과 정확율에 있어 더욱 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.816-822
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• 2016

콘텐트 기반 이미지 검색은 기존의 태그 또는 레이블이 있는 텍스트 기반의 검색이 아닌 이미지의 특징을 이용하여 검색하는 방법이다. 실생활 이미지 데이터는 태그나 레이블이 달려있는 경우가 많지 않기 때문에 텍스트 기반의 검색 방법을 사용하기 힘든 경우가 있다. 또한, 기존에 주로 사용되는 이미지 특징 벡터의 유사도를 사용하여 검색하는 방법은 추출 벡터의 유사도 기준으로 사용자가 의도한 결과가 나올지 확신할 수 없다. 예를 들어 사용자가 입력한 질의 이미지와 검색된 이미지들의 종류가 일치하는지의 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자가 질의 이미지의 클래스를 예상하고 결과도 동일한 클래스를 원한다는 가정에 착안하여 이미지 검색 엔진의 성능을 개선하였다. 기존의 유사도 기반의 검색에 머신 러닝 기법을 사용한 이미지 분류기를 적용하여 질의와 동일한 클래스의 결과를 찾는 방법을 제안하였으며, 그 성능을 20개 카테고리에 속하는 11,530개의 이미지로 구성되어 있는 PASCAL VOC 공개 데이터를 이용하여 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.449-451
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• 2000

본 논문에서는 내용기반 이미지 검색 시스템을 제작하기 위하여 필수적으로 선행되어야 하는 이미지의 영역구분에 대한 새로운 방법인 경계값을 이용한 영역추출 방법을 소개한다. 빠르고 정확한 이미지 검색엔진을 구현하기 위하여 질의의 결과가 될 이미지들은 전처리기에 의하여 모든 영역을 추출한 뒤 각각의 영역에 따른 특성(feature)를 저장하고 있어야 한다. 정확한 질의 결과를 얻기 위하여는 정확히 영역을 추출할 수 있고 그 특성도 추출할 수 있는 전처리기를 사용하여야 한다. 또한 정확도만을 중시하여 너무 복잡한 알고리즘을 사용한다면 그 또한 실용적이지 못하게 된다. 경계값을 이용한 영역추출 방법은 이미지의 각 점에 대한 경계값(edge value)을 이용하여 그 경계값이 작은 점으로부터 시작하여 경계값이 큰 점들을 병합해 가면서 인접한 영역간의 크기, 색상 등을 고려하여 각각의 영역을 구분해 낸다. 이 방법의 가장 큰 특징은 텍스쳐(texture)를 제외한 일반적인 영역뿐 아니라 텍스쳐 포함하는 영역도 추출할 수 있는 점과 빠른 처리 속도에 있다.