• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.707-709
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• 2003

본 논문에서는 유사도(similarity) 기반 이미지 클러스터링 기법에 대하여 논하고자 한다. 비트맵 이미지의 특징을 추출하고 이러한 특징에 기반한 유사도 측정 함수들을 소개하고 이미지 클러스터링 알고리즘과 구현을 통한 실험 예제들에 대해서 설명한다. 이 실험에서 우리는 유사도에 따라 이미지들이 계층적(Hierarchical)으로 집단화 되는 계층적 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 이미지의 특징 표현을 위해서는 HSV 기반의 히스토그램을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 실험 결과는 이미지 데이터베이스에서 유사한 이미지를 검색하는데 높은 효율성이 있는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.353-355
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• 1998

일반적으로 정보검색의 표준화된 통신규약인 Z39.50 프로토콜을 이용한 시스템에서는 도서, 논문 등 서지 목록에 대한 정보만을 검색할 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 서지 정보 목록뿐만 아니라 이미지, 비디오(video)등 비 도서에 관한 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 검색 대상에 필요한 속성 집합(Attribute Set)을 Z39.50 표준에 등록된 속성집합 Bib-1의 속성유형(Type)과 값(Value)을 기본으로 이미지, 비디오 자료를 제공하기 위한 속성 요소를 새롭게 추가하여 종합 정보 검색 서비스 기능을 수행토록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.705-708
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• 2006

본 연구는 유방암 이미지와 가장 비슷한 이미지를 찾아내는 시스템을 내용기반 검색 기법을 이용하여 구축함으로써 사람의 눈으로만 진단하는 결론에 있어서 좀더 객관적인 데이터를 부여함을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.284-289
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• 1998

본 논문에서는 동영상 정보의 효율적인 관리를 위해 주석 기반 검색과 내용 기반 검색을 통합적으로 지원하는 통합 동영상 데이터 모델(Integrated Video Data Model, IVDM)를 제안한다. IVDM은 동영상 자료를 계층적으로 구조화하여 상위 수준에서는 의미 단위와 세그먼트 단위로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 이미지 인덱싱을 이용한 내용 기반 검색을 지원한다. 우리는 이 IVDM을 이용하여 MPEG-2로 압축된 동영상 정보를 관리하는 시스템(Integrated Video Information Management System, IVIMS)을 개발한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.17 no.4
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• pp.157-170
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• 2000

CHROMA. a content-based image rctl-ieval syslem lhas inlroduced a perceptual color modcl, which can siinulatc the visual perceplual process of lhuman beings and eliminate ihe l~roblem ol condilional color variations. Th~s model Ihoweve~ rcgarded shadows and rcllcctions as u n k ~ ~ o u ~ i colors. and took no account of ihe inforclation which can bc gamed from them Th~s ~tudy atlempls Lo estnnale (he unbhown colors using i~ght~ng dil-cclions and lo prove that the process ol unknown colol eslimation can enhance the lperformance o l image retrieval syslems. With the ckperimcntal results, it was concludcd that thc model pmposcd in this study can enhance the perfomancc of content-based image retrieval systems using Lhe ]~ercepiual color model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.31-36
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• 2010

최근 대두되고 있는 웹2.0의 특징은 일반 사용자들이 능동적으로 정보를 생산해내고 공유하는데 있다. 웹 2.0의 참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미(Folksonomy)는 과거 택소노미(Taxonomy)와 같이 전문가에 의하여 구축되는 분류 체계가 아닌 사용자들이 협동적으로 태그(Tag)들을 만들고 관리하는 소셜 태깅(Social Tagging)에 의한 분류 시스템이다. 최근 이러한 폭소노미를 활용하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 Flickr와 같은 태그 기반 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 검색 시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폭소노미에 기반한 이미지 공유 데이터베이스에서 적합한 태그들을 태그 전달(Tag Propagation)하거나 확률 및 출현빈도에 기반하여 태그 랭킹을 수행하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있지만 여전히 만족할만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 이미지 공유 데이터베이스에서 유사한 이미지들로부터 이미지에 보다 적합한 태그들을 부여하기 위해서, WordNet을 활용하여 태그들 간의 의미관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법을 제안한다. 또한, 신뢰성 있는 태그 기반 검색을 위하여 제안한 태그 랭킹 기법이 현재 이미지 공유 시스템의 랭킹 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.3
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• pp.209-223
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• 2000

As the importance and utilization of multimedia data increases, it becomes necessary to represent and manage multimedia data within database systems. In this paper, we designed and implemented an image retrieval system which support efficient management and intelligent retrieval of image data using concept hierarchy and data mining techniques. We stored the image information intelligently in databases using concept hierarchy. To support intelligent retrievals and efficient web services, our system automatically extracts and stores the user information, the user's query information, and the feature data of images. The proposed system integrates user metadata and image metadata to support various retrieval methods on image data.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.4
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• pp.613-624
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• 2003

This paper proposes a design for efficient and accurate retrieval of similar image subsequences using the multi-dimensional time warping distance as similarity evaluation tool in image sequence database after building of two indexing structures implemented with priority queue and suffix tree respectively. Receiving query image sequence, at first step, the proposed method searches the candidate set of similar image subsequences in priory queue index structure. If it can not get satisfied results, it retrieves another candidate set in suffix tree index structure at second step. The using of the low-bound distance function can remove the dissimilar subsequence without false dismissals during similarity evaluating process between query image sequence and stored sequences in two index structures.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.315-318
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• 2002

대부분의 의료 영상 관리 시스템이 의료 영상의 저장, 전송 등의 기본적인 기능만 지원될 뿐 상위 응용 계층에서 내용기반 검색이 지원되지 않고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 내용 기반 검색 기능을 지원하는 의료 영상 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 의료 영상 검색 시스템은 질의 이미지의 내용기반 검색을 위해 색-공간, 질감, 모양 특징에 의한 유사 비교 기법을 사용하고 각각의 유사 비교 검색에 의해 생성된 결과 집합들을 통할하고 최종 결과 제시를 위해 복합 질의문 계획 생성 알고리즘을 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.7
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• pp.823-828
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• 2003

The main objective of this paper is to provide a methodology of feature extraction using shape of image objects for content-based image retrieval. The shape of most real-life objects is irregular, and hence there is no universal approach to quantify the shape of an arbitrary object. In particular. electronic catalogs contain many image objects for their products. In this paper, we perform feature extraction based on individual objects in images rather than on the whole image itself, since our method uses a shape-based approach of objects using RLC lines within an image. Experiments show that shape parameters distinctly represented image objects and provided better classification and discrimination among image objects in an image database compared to Texture.