• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.1
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• pp.13-22
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• 2004

With the proliferation of multimedia data, there is an increasing need to support the indexing and retrieval of high-dimensional image data. Although there have been many efforts, the performance of existing multidimensional indexing methods is not satisfactory in high dimensions. Thus the dimensionality reduction and the approximate solution methods were tried to deal with the so-called dimensionality curse. But these methods are inevitably accompanied by the loss of precision of query results. Therefore, recently, the vector approximation-based methods such as the VA- file and the LPC-file were developed to preserve the precision of query results. However, the performance of the vector approximation-based methods depend largely on the size of the approximation file and they lose the advantages of the multidimensional indexing methods that prune much search space. In this paper, we propose a new index structure called the GC-tree for efficient similarity search in image databases. The GC-tree is based on a special subspace partitioning strategy which is optimized for clustered high-dimensional images. It adaptively partitions the data space based on a density function and dynamically constructs an index structure. The resultant index structure adapts well to the strongly clustered distribution of high-dimensional images.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.127-129
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• 2000

일반적인 색 정보추출방법으로 색 히스토그램(Color Histogram)은 색의 분포나 응집성, 질감에 대한 구분능력이 없다는 단점을 가지고 있어 정환한 이미지 유사성 비교를 위해 추가적인 정보를 요구한다. Androutsos등은 Haar Wavelet 변환을 통해 이미지의 방향성 질감정보를 구하였다[1]. 하지만 이 방법은 Haar Wavelet 변환의 특성으로 인해 정확한 방향성 정보를 얻을 수 없었다. 본 논문에서는 인접 픽셀(pixel)값의 편차(deviaiton)를 이용하여 방향성 정보를 추출 성능을 향상시키는 방법을 제안하였고, Brodatz 112 질감 이미지와 실재 자연사진을 통해 방향성 질감의 성능을 평가하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.8
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• pp.1032-1041
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• 2005

Now a days, PACS and the other image sharing systems use only high-level metadata for hospital to retrieve images. So if you want to retrieve some images, you have to know exact information about the patient. In this paper, we developed a Image Retrieval System based on MPEG-7 to retrieve medical images more efficiently. This system offers keyword retrieval using high-level metadata based of DICOM and similarity retrieval using low-level metadata based on MFEG-7. And we integrated high-level metadata and low-level metadata to retrieve medical images more exactly.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.88-93
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• 2001

기존의 데이터베이스 검색시스템은 사용자의 검색 조건에 정확히 일치하는 데이터가 데이터베이스 내에 존재할 경우에만 사용자에게 해당 데이터를 제공할 수 있고, 사용자의 검색조건을 정확히 만족하는 데이터가 없을 경우에는 적절한 데이터를 제공할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 FCM의 클러스터증가 및 재초기화 알고리즘을 제안하였고, FCM을 이용하여 데이터베이스 내의 데이터로부터 구축된 지식기반 데이터베이스(KDB)와 구축된 이미지 데이터베이스와 연동을 통하여 사용자의 요구에 가장 근접한 데이터를 제시해 주는 검색시스템을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 수법을 우체국의 우편주문안내책자를 이용한 선물고르기 DB 검색 시스템에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.5 no.1
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• pp.43-52
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• 1999

현재 사용하는 순차적인 뉴스 비디오 검색 방법은 많은 시간을 소비한다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 , 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 뉴스 비디오를 내용(뉴스 사건)단위별로 검색할수 있는 자동 인덱스 모듈과 원격 검색 브라우저 모듈을 제시한다. 인덱싱 모듈은 기본적으로 이미지 프로세싱을 기반으로 하여 뉴스 앵커를 검출하고 뉴스 아이템을 분할한다. 인덱싱 구성요소는 뉴스 비디오 내용에 대한 대표영상(뉴스아이콘)과 부가적인 정보를 포함하는 뉴스 자막으로 구성하였다. 검색 브라우저 모듈은 추출된 인덱싱 요소를 아이콘하여 뉴스사건 단위로 내용을 검색할수 있도록 설계하였다. 본 연구의 결과는 매일 발생되는 뉴스를 자동 인덱싱하여 사용자에게 뉴스서비스의 효율적인 적용이 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11a
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• pp.39-42
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• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.44 no.1
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• pp.117-135
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• 2010

We designed a structured folksonomy system in which queries can be expanded through tag control; equivalent, synonym or related tags are bound together, in order to improve the retrieval efficiency (recall and precision) of image data. Then, we evaluated the proposed system by comparing it to a tag-based system without tag control in terms of recall, precision, and user satisfaction. Furthermore, we also investigated which query expansion method is the most efficient in terms of retrieval performance. The experimental results showed that the recall, precision, and user satisfaction rates of the proposed system are statistically higher than the rates of the tag-based system, respectively. On the other hand, there are significant differences among the precision rates of query expansion methods but there are no significant differences among their recall rates. The proposed system can be utilized as a guide on how to effectively index and retrieve the digital content of digital library systems in the Library 2.0 era.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.450-453
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• 1999

In this paper, the cooperative retrieval system to interface between users and DB, image data and knowledge-based database(KDB), being formed in a linguistic knowledge expression, of system is presented. Conventional database retrieval systems provide the data only in case that the data exactly corresponding with users' requirements exist in these systems, but don't in other cases. In order to resolve this problem, if the data users require are not in existence, this system shows the data and image information which are approximate with knowledge-based database materialized by fuzzy clustering and allocation of linguistic label.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.12
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• pp.3762-3774
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• 2000

The advances of computer hardware and information processing technologies raise the needs of multimedia information retrieval systems. Up to date. multimedia information systems have been developed for text information and image information. Nowadays. the multimedia information systems for video and audio information. especially for musical information have been grown up more and more. In recent music information retrieval systems. not only the information retrieval based on meta-information such like composer and title but also the content-based information retrieval is supported. The content-based information retrieval in music information retrieval systems utilize the similarity value between the user query and the music information stored in music database. In tbis paper. hence. we developed a similarity computation algorithm in which the pitches and lengths of each corresponding pair of notes are used as the fundamental factors for similarity computation between musical information. We also make an experiment of the proposed algorithm to validate its appropriateness. From the experimental results. the proposed similarity computation algorithm is shown to be able to correctly check whether two music files are analogous to each other or not based on melodies.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.204-216
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• 2001

최근 이미지 특징 벡터와 같은 고차원 벡터 데이터에 관한 색인 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만, 기존의 색인 기법들은 저차원의 데이터에 대해서는 검색 성능이 우수하지만, 차원이 증가함에 따라 검색 성능이 급격히 저하되는 'dimensional curse' 문제를 안고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 최소화하기 위해 필터링을 이용한 새로운 색인 기법을 제안한다. 제안하는 셀 기반 필터링 기법은 셀 중심에서 객체까지의 거리값을 저장하여 필터링 효과를 증대시킨다. 또한 고차원 공간을 셀 단위로 분할하며, 각각의 셀을 시그니쳐로 표현한다. 검색을 수행하기 위해, 셀 기반 필터링 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행함으로써 후보 셀들을 얻는다. 성능 실험을 통해 제안하는 기법이 VA-파일보다 검색 시간에 있어서 약 20%의 성능 향상을 보인다.