• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.4
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• pp.709-716
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• 2020

In social media, when posting a post, tag information of an image is generally used because the search is mainly performed using a tag. Users want to expose the post to many people by attaching the tag to the post. Also, the user has trouble posting the tag to be tagged along with the post, and posts that have not been tagged are also posted. In this paper, we propose a method to find an image similar to the input image, extract the label attached to the image, find the posts on instagram, where the label exists as a tag, and recommend other tags in the post. In the proposed method, the label is extracted from the image through the model of the convolutional neural network (CNN) deep learning technique, and the instagram is crawled with the extracted label to sort and recommended tags other than the label. We can see that it is easy to post an image using the recommended tag, increase the exposure of the search, and derive high accuracy due to fewer search errors.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.5_6
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• pp.497-502
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• 2003

Content-based video copy detection is a complementary approach to watermarking. As opposed to watermarking, which relies on inserting a distinct pattern into the video stream, video copy detection techniques match content-based signatures to detect copies of video. Existing typical content-based copy detection schemes have relied on image matching which is based on key frame detection. This paper proposes a motion directional histogram, which is quantized and accumulated the direction of motion, for video copy detection. The video clip is represented by a motion directional histogram as a 1-dimensional graph. This method is suitable for real time indexing and counting the TV CF verification that is high motion video clips.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.46 no.3
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• pp.251-270
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• 2012

Multimedia needs and searching have become important in everyday life, especially in a younger generation. The characteristics of multimedia needs and searching behaviors are distinctive compared to textual information needs and searching behaviors in a wide variety of ways. By interviewing and observing multimedia needs and searching behaviors of college students from 20 areas in Seoul, this study aims to improve the understanding on users' multimedia needs and how users search multimedia. The findings are presented in terms of searching sources, multimedia needs, relevance criteria and searching barriers. For multimedia, the searching sources are found primarily as Naver and Google and the distinguished features are presented depending on the individual multimedia types. As multimedia needs are categorized into generic, specific and abstract, most of the needs are classified as specific needs rather than generic needs, but there exist differences depending on the types of multimedia. In addition, the aspects of relevance criteria and searching barriers are reflected with the characteristics of individual multimedia types. The findings of this study demonstrate that distinctive indexing and searching environments depending on the types of multimedia might be necessary to improve the quality of multimedia searching.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_1
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• pp.1309-1320
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• 2023

The technological development and popularization of mobile devices have developed so that users can check their location anywhere and use the Internet. However, in the case of indoors, the Internet can be used smoothly, but the global positioning system (GPS) function is difficult to use. There is an increasing need to provide real-time location information in shaded areas where GPS is not received, such as department stores, museums, conference halls, schools, and tunnels, which are indoor public places. Accordingly, research on the recent indoor positioning technology based on light detection and ranging (LiDAR) equipment is increasing to build a landmark database. Focusing on the accessibility of building a landmark database, this study attempted to develop a technique for estimating the user's location by using a single image taken of a landmark based on a mobile device and the landmark database information constructed in advance. First, a landmark database was constructed. In order to estimate the user's location only with the mobile image photographing the landmark, it is essential to detect the landmark from the mobile image, and to acquire the ground coordinates of the points with fixed characteristics from the detected landmark. In the second step, by applying the bag of words (BoW) image search technology, the landmark photographed by the mobile image among the landmark database was searched up to a similar 4th place. In the third step, one of the four candidate landmarks searched through the scale invariant feature transform (SIFT) feature point extraction technique and Homography random sample consensus(RANSAC) was selected, and at this time, filtering was performed once more based on the number of matching points through threshold setting. In the fourth step, the landmark image was projected onto the mobile image through the Homography matrix between the corresponding landmark and the mobile image to detect the area of the landmark and the corner. Finally, the user's location was estimated through the location estimation technique. As a result of analyzing the performance of the technology, the landmark search performance was measured to be about 86%. As a result of comparing the location estimation result with the user's actual ground coordinate, it was confirmed that it had a horizontal location accuracy of about 0.56 m, and it was confirmed that the user's location could be estimated with a mobile image by constructing a landmark database without separate expensive equipment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.296-298
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• 1999

컬러 히스토그램은 멀티미디어 이미지 데이터의 특성을 표현하기 위하여 널이 이용되어 왔다. 그러나 컬러 히스토그램을 고차원으로 설정할 경우 색인 구조에 효율적이지 못할 뿐만 아니라 유사도 계산에서도 고비용이 요구된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 히스트그램의 차원을 줄이는 여러 방법이 제시되어 왔으나 이미지의 색상정보 손실을 피할 수 없으며, 이미지의 전체 히스토그램으로는 이미지의 레이아웃을 고려할 수 없기 때문에 필터링을 통한 후보 선정 시 상이한 이미지가 선택되어지는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이미지를 일정한 크기의 타일로 분할한 이미지 타일 평균 RGB 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.301-304
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• 2007

자동으로 이미지 안에 존재하는 객체들을 인식하는 문제는 내용 기반 이미지 검색이나 로봇 비전과 같은 다양한 분야들에서 매우 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 객체의 주요 색상 정보들을 이용하여 실시간으로 이미지 안의 객체들을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 전체적인 구조는 다음과 같다. 처음에 MPEG-7 색상 정보 기술자들 중 하나인 주요 색상 정보 기술자를 이용하여 객체의 주요 색상 정보들을 추출한다. 이 때 이 정보는 가우시안 색상 모델링을 통하여 빛이나 그림자와 같은 외부 환경 조건에 좀 더 강인한 색상 정보로 변환된다. 다음으로 변환된 색상 정보들을 기반으로 주요 객체와 입력 이미지와의 픽셀 값차이를 계산하고, 임계값 이상의 값을 가지는 픽셀들을 제거한다. 마지막으로 입력 이미지에서 제거되지 않은 픽셀들을 기반으로 하나의 영역을 생성한다. 결론으로서, 본 논문에서는 제안된 방법에 대한 실험 평가들을 수행 및 분석하고 몇몇 한계점들에 대해서 알아본다. 또한 이 문제들을 해결하기 위한 앞으로의 연구 계획에 대해서 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.546-548
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• 2003

MPEC-7 메타데이타는 이미지의 칼라 히스토그램과 같은 멀티미디어 객체의 속성을 기술할 수 있어서, MPEG-7을 사용하는 멀티미디어 디지털도서관 시스템은 멀티미디어 객체에 대한 내용기반 검색을 가능하게 해준다. MPEC-7 메타데이타는 XML 데이터이며, 이애 대한 질의를 위해서는 XQuery와 같은 XML 데이터를 위한 질의어가 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-7 데이터에 대한 XQuery 질의를 처리할 수 있는 XQuery 엔진을 제안한다. 엔진은 XQuery를 입력받아 정보검색을 위한 POT(Primitive Operation Tree)를 생성한다. 우리의 방식은 표준질의어인 XQuery를 처리함으로써 디지털도서관 시스템 사이의 상호 운영성을 확보할 수 있으며, XQuery 엔진과 정보검색기 사이의 표준 인터페이스로 사용할 수 있는 POT를 위한 primitive operation 집합을 정의하였으며, 또한 POT 상에서의 질의 최적화를 수행하여 검색 성능 향상을 도모하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2005.08a
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• pp.311-318
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• 2005

본 논문은 e-book으로 명명된 전자 원문자료(전자책)를 구조화하여 이용자 편의성을 극대화하는 방안을 연구하였다. 대상으로 특정 컨텐트(텍스트, 이미지, 아이콘 등)를 선택하는 경우 관련정보를 웹브라우저에 의해 웹사이트에서 제공할 수 있는 내용검색기반의 전자원문 고도화 방안 연구를 목적으로 하고 있다. 연구결과 전자원문 서비스체계, 전문정보(專門情報)의 분류체계 적용, 검색효율성 및 편리성을 증진시킨 인터페이스 등의 결과를 부품소재정보망(MCT-net)에 적용하였다. 또한 전자원문의 자동구축방안, 다양한 검색기능 강화방안, 효율적인 전자원문 관리방안을 모색하였다

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.273-274
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• 2006

칼라기반 영상 검색에서 칼라의 색상 정보를 이용하는 기법에 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 칼라의 색상 정보와 명암 정보인 Gray-level의 특징자를 이용해서 영상을 검색하는 시스템을 제안한다. 칼라영상의 RGB 각각의 픽셀 값들을 R값, G값, B값의 크기순으로 배열하고 칼라 그레이-레벨을 구한 뒤 양자화 한다. 이러한 칼라의 특징 정보를 사용함으로써 이미지의 확대, 축소, 회전에도 강인한 검색을 할 수 있음을 실험을 통하여 성능의 우수함을 보였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.14 no.2
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• pp.293-300
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• 2011

The CGI(Computer-generated Image) techniques provide designers with an effective means of creating design artifacts in an automatic way. It has been pointed that two important activities while applying the CGI techniques are both image generation and managemental issues for the generated images. By applying automatic generation techniques for creation of images, designers can acquire benefits in that they can produce free style results in a simple way. Along with such benefits, it is also important for designer to identify and to establish well defined mechanisms for storing vast quantity of auto-generated CGIs. However, it is problematic to assign key-words and to classify abstract images mainly because they lack an analogy of the real world entities. This paper presents classification scheme for the abstract CGIs by applying classification and description criteria from the viewpoint of both design elements and emotional elements. Effective classification and specification can help designers build and retrieve desired images in an easy way, and make management process more simple and effective.