• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.709-711
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• 2005

컴퓨터 그래픽스 분야의 발전으로 3D 모델의 수가 기하급수적으로 늘고 있다. 기존의 텍스트나 2D 이미지만을 검색하는 시스템으로는 정확한 3D 모델의 검색이 힘들다. 따라서 3D 모델 검색 시스템의 필요성이 대두되고 많은 분야에서 그 정확도와 속도향상을 위한 3D 모델 검색 연산자(Descriptor)와 검색 알고리즘을 개발하기 위한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 VRML 모델을 XML 데이터로 변환하여 3D 모델 검색에 사용하는 것이 주요 목표이다. 검색 방법은 크게 VRML의 노드 분류화를 통한 기본 도형에 대한 검색과 XML로 변환하면서 생성하는 무게중심(Mass-Center)을 이용한 검색 두 가지이다. 즉, 3D 모델 데이터베이스를 구축함으로써 VRML 노드를 통한 분류화와 라벨화된 3D 모델 데이터베이스 지원 등의 장점을 활용한다. 3D 모델을 Key값(Descriptor)을 생성하여 분류화된 XML 데이터로 저장하고, 처리하여 유사도 비교의 대상과 횟수가 많아질수록, 3D 모델을 바로 데이터베이스에서 검색에 사용할 수 있어 검색의 속도와 성능을 보다 증가시킬 수 있다. 보다 복잡한 3D 모델의 유사도 비교에 있어서는 Princeton Shape Benchmark(PSB)[1]에서 정확도가 가장 높게 평가된 방법인 LFD(Light Field Descriptor)[6] 검색 연산자를 사용한다. 이 방법은 3D 모델에서 2D 이미지를 얻어 검색하는 방법으로 많은 2D 이미지 관측점(View-Point)과 관측된 2D 이미지의 적합도를 비교하는 계산량이 많은 단점이 있다. 그래서 3D 모델 검색을 위한 2D 이미지 관측에 있어 x, y, z축 방향의 관측점을 얻는 방법을 제안함으로써 2D 이미지의 관측점을 줄여 계산량을 대폭 감소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학생들을 대상으로 하는 연구 등에서도 나타난바 같다. 주 5일 근무제의 확산과 초 중 고생들의 토요일 휴무와 더불어 여행과 엔터테인먼트산업은 더욱 더 발전을 거듭하고 있으며, 외식은 여행과 여가 활동의 필수적인 요소로써 그 역할을 일조하고 있다. 이와 같은 여가시간의 증가는 독신자들에게는 좀더 많은 여유시간을 가족을 이루고 있는 가족구성원들에게는 가족과의 유대를 강화하는 휴식과 오락의 소비 트렌드를 창출시켰다. 이와 더불어 외식은 식사를 해결하기 위한

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.5
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• pp.125-137
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• 2011

Recently the research on the system using images taken from camera phones as input is actively conducted. This paper proposed a system that shows wine pictures which are similar to the input wine label in order. For the calculation of the similarity of images, the representative color of each cell of the image, the recognized text color, background color and distribution of feature points are used as the features. In order to calculate the difference of the colors, RGB is converted into CIE-Lab and the feature points are extracted by using Harris Corner Detection Algorithm. The weights of representative color of each cell of image, text color and background color are applied. The image similarity is calculated by normalizing the difference of color similarity and distribution of feature points. After calculating the similarity between the input image and the images in the database, the images in Database are shown in the descent order of the similarity so that the effort of users to search for similar wine labels again from the searched result is reduced.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.142-144
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• 2000

오늘날, 컴퓨터 하드웨어와 네트워크의 발달로 인하여, 사용자의 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구들이 높아져가고 있다. 이러한 멀티미디어 정보 검색 시스템에서 멀티미디어 정보는 그 해당 데이터의 고유한 성질에 알맞은 특징 정보로써 표현되며, 각각의 특징 정보를 이용하여 해당 멀티미디어 정보 검색을 위한 색인을 구성하고 사용자의 질의에 대해 검색을 수행하게 된다. 그러나 이미지나 비디오 등의 다른 멀티미디어 정보 검색에 비해, 음악 정보에 대한 검색은 아직 연구가 미비한 상태이므로 본 논문에서는 음악 정보로부터 추출된 특징 정보를 이용하여 음악정보의 다차원 색인을 구축함으로써, 사용자의 음악 질의에 대해서 보다 나은 기능들과 효율을 가지도록 내용 기반 음악 정보 검색 수행을 지원하는 정보 검색 기법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10a
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• pp.695-698
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• 2000

본 논문에서는 이미지 데이터 컬러 속성을 기반으로 한 영상 검색 방법을 제안한다. 두 이미지 사이의 유사성을 측정하기 위하여 컬러 히스토그램의 분포 특성을 이미지 데이터베이스 영상과질의 영상에서 계산하여 유사도를 결정하도록 설계하였다. 두 영상의 유사도를 측정하기 위해 두영상의 R, G, B 히스토그램에 대해서 같은 값에 대한 빈도 수의 차를 거리로 측정한 후, 구해진 거리의 차를 비교한 방법과 히스토그램의 분포 곡선을 이루는 방정식을 구한 수 있도록 곡선 정합을 한 후에 두 영상의 컬러 특징 속성에 관한 특징 값의 추출을 위해서 다항식 보간법에 의한 방정식을 이용한 방법을 소개한다. 공간 데이터베이스 시스템에서 질의에 대한 효율적인 처리를 위해 R-Tree와 최대 점을 이용하여 영상을 검색한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.12 no.1
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• pp.57-67
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• 2011

Recently, an interest in a mobile search is increasing according to the growing propagation of smart phones. However, a keypad, which is not appropriate for mobile environment, is the only input media for the mobile search. As an alternative, voice emerged as a new media for the mobile search, but this also has weaknesses. Thus, in the paper, we propose a mobile content called Orthros for searching the Internet using images as an input. Orthros extracts texts from images, and then inserts the texts to public search engines as a keyword. Also, Orthros can repeat searching with the extracted texts by storing result URL to internal databases. As an experiment, we analyze properties of recognizable images and present the implementation method in details.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.6
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• pp.692-704
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• 2002

In this paper, we present am image retrieval method based on color-spatial features using quadtree and texture information extracted from object MBRs in an image. Tile proposed method consists of creating a DC image from an original image, changing a color coordinate system, and decomposing regions using quadtree. As such, conditions are present to decompose the DC image, then the system extracts representative colors from each region. And, image segmentation is used to search for object MBRs, including object themselves, object included in the background, or certain background region, then the wavelet coefficients are calculated to provide texture information. Experiments were conducted using the proposed similarity method based on color-spatial and texture features. Our method was able to refute the amount of feature vector storage by about 53%, but was similar to the original image as regards precision and recall. Furthermore, to make up for the deficiency in using only color-spatial features, texture information was added and the results showed images that included objects from the query images.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.1
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• pp.116-125
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• 2002

This paper presented a method of extracting shape information from a clipart image and then measured the similarity between clipart images using the extracted shape information. The results indicated that the outlines of the extracted clipart images were clearer that those of the original images. Previous methods of extracting shape information could be classified into outline-based methods and region-based methods. Included in the former category, the proposed method expressed the convex and concave aspects of an outline using the ratio of a rectangle. Accordingly, the proposed method was superior in expressing shape information than previous outline-based feature methods.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.157-167
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• 2003

Spatial relations among objects we one of the most frequently used searching criteria for a query based on the contents of 3-D images. However, the existing researches have mainly focused only the absolute directional relations based on a fixed viewpoint in 2-D images. So, this paper presents a representation method of viewpoint based directional relations that enables spatial relations among objects to be retrieved based on a viewpoint of an observer. The retrieval technique based on our method is a]so described. In this paper, the notion of 3D string is defined to express the spatial relations in a 3-D space. A retrieval method based on relative directional relations among objects from a viewpoint of an observer is also presented. The proposed method simplifies the retrieval of viewpoint-based directional relations because 2D+1D scheme reduces the dimension.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.8
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• pp.1169-1178
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• 2008

Most of information in Web2.0 is constructed by users and can be classified by tags which are also constructed and added by users. However, as we known, referring by the related works such as automatic tagging techniques and tag cloud's construction techniques, the research to be classified information and resources by tags effectively is to be given users which is still up to the mark. In this paper, we propose and implement a clustering system that does mapping each other according to relationships of the resource's tags collected from Web and then makes the mapping result into clusters to retrieve images. Tn addition, we analyze our system's efficiency by comparing our proposed system's image retrieval result with the image retrieval results searched by Flickr website.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.5
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• pp.464-475
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• 2003

few sample objects and compressed histogram information of image databases. The histogram information is used to estimate the selectivity of spherical range queries and a small number of sample objects is used to compensate the selectivity error due to the difference of the similarity measures between meta server and local image databases. An extensive experiment on a large number of image data demonstrates that our proposed method performs well in the distributed heterogeneous environment.