• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.35-36
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• 2016

본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.895-897
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• 2019

모바일의 기술 발전과 소셜미디어 사용의 증가로 수없이 많은 멀티미디어 콘텐츠들이 생성되고 있다. 이러한 많은 양의 콘텐츠 중에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾기 위해 의미 기반 이미지 검색을 이용한다. 이 검색 기법은 이미지에 의미 있는 정보들을 이용하여 사용자가 찾고 자하는 이미지를 정확하게 찾을 수 있다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 이미지가 가질 수 있는 의미적 정보를 어노테이션 하고 이와 더불어 모바일에 있는 이미지에 풍성한 어노테이션을 위해 딥러닝 기술을 이용하여 다양한 태그들을 자동 생성하도록 구현하였다. 이렇게 생성된 어노테이션 정보들은 의미적 기반 태그를 통해 RDF 트리플로 확장된다. SPARQL 질의어를 이용하여 의미 기반 이미지 검색을 할 수 있다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.15 no.2
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• pp.49-59
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• 2009

Contents-based image retrieval methods are in general more objective and effective than text-based image retrieval algorithms since they use color and texture in search and avoid annotating all images for search. SIM(Self-organizing Image browsing Map) is one of contents-based image retrieval algorithms that uses only browsable mapping results obtained by SOM(Self Organizing Map). However, SOM may have an error in selecting the right BMU in learning phase if there are similar nodes with distorted color information due to the intensity of light or objects' movements in the image. Such images may be mapped into other grouping nodes thus the search rate could be decreased by this effect. In this paper, we propose an improved SIM that uses HSV color model in extracting image features with color quantization. In order to avoid unexpected learning error mentioned above, our SOM consists of two layers. In learning phase, SOM layer 1 has the color feature vectors as input. After learning SOM Layer 1, the connection weights of this layer become the input of SOM Layer 2 and re-learning occurs. With this multi-layered SOM learning, we can avoid mapping errors among similar nodes of different color information. In search, we put the query image vector into SOM layer 2 and select nodes of SOM layer 1 that connects with chosen BMU of SOM layer 2. In experiment, we verified that the proposed SIM was better than the original SIM and avoid mapping error effectively.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2642-2644
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• 2003

많은 양의 디지털 이미지들 중에서 원하는 이미지를 추출해 내기 위해서 JPEG이미지 파일 안에 들어있는 이미지에 대한 정보를 검색에 이용할 수 있을 것이다. Digital camera를 위해 고안된 확장된 JPEG파일 구조인 EXIF형식의 경우 이미지에 대한 정보를 많이 포함하고 있기 때문에 이를 검색에 활용할 수 있을 것이다. 하지만 이미지에 대한 정보는 여러 목적에 따라 다를 수 있기 때문에 모든 종류의 가능한 이미지 정보 포맷을 미리 지정해 두기에는 한계가 있다. 따라서 사용자가 이미지 정보의 특성 자체를 정의하여 첨가시킬 수 있다면 더 사용자의 용도에 맞는 이미지 검색이 가능하게 될 것이다. 이렇게 이미지에 대한 정보 목록 자체를 추가할 수 있도록 하기 위한 방안으로 새로운 JPEG 파일 포맷인 JPEG2000에 있는 XML BOX를 이용하였다. 사용자가 추가하고 싶은 이미지 정보를 직접 정의하여 입력하면 XML 생성기에 의해서 이에 따른 XML코드가 생성되고 JPEG2000의 XML BOX에 정보가 추가되어 이를 검색에 활용할 수 있도록 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.348-353
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• 2008

이미지의 사용이 증가함에 따라 이미지 중 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위한 방법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 질의 이미지를 분석하여 이미지 특징(feature)을 추출한 후 이미지 특징에 대한 유사도 평가를 통한 이미지 검색 및 온톨로지를 기반으로 검색된 이미지들과 유사하다고 판단된 이미지와 그러한 이미지들의 의미적 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 질의 이미지에서 색상, 질감, 모양 등의 특징을 추출하여 유사도 평가를 통해 검색된 이미지를 제공하고, 내용기반 이미지 검색 방식을 통해 이미지를 검색하고, 온톨로지를 이용해 이미지의 의미적 정보를 추출하여 사용자에게 이미지와 관련된 의미적 정보를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.644-651
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• 2004

본 논문은 웹상에 존재하는 이미지를 멀티 스레드에 의한 분산 아키텍처를 이용하여 수집 및 검색 시스템으로, 웹문서에 나타나는 텍스트중 이미지의 이름이나 확장자 그리고 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 이미지 자료를 JDBC를 이용하여 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 이미지 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다. 또한, 멀티 스레드를 이용한 분산 아키텍처를 이용하여, 데이터베이스화 하는 시간에 효율을 개선하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.5
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• pp.789-795
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• 2002

Color image is formed of combination of three color channels. Therefore its architecture is very complicated and it requires complicated image Processing for effective image segmentation. In this paper. we propose architecture of universalized Color Morphological Pyramids(CMP) which is able to give effective image segmentation. Image Pyramid architecture is a successive Image sequence whose area ratio $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$ after filtering and subsampling of input image. In this technique, noise removed by sequential filtering and resolution is degraded by downsampling using CMP in various color spaces. After that, new level images are constructed that apply formula using distance of neighbor vectors in close level images and segments its image. The feasibility of proposed method is examined by comparing with the results obtained from the existing method.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.3
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• pp.15-24
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• 2010

In this paper, we propose an image classification which combines semantic relations of tags with contents of images to improve the satisfaction of image retrieval on application domains as huge image sharing sites. To make good use of image retrieval or classification algorithms on huge image sharing sites as Flickr, they are applicable to real tagged Web images. To classify the Web images by 'bag of visual word' based image content, our algorithm includes training the category model by utilizing the preliminary retrieved images with semantically related tags as training data and classifying the test images based on PLSA. In the experimental results on the Flickr Web images, the proposed method produced the better precision and recall rates than those from the existing method using tag information.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.61-63
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• 2001

최근들어, 인터넷상의 E-business나 쇼핑몰사이트와 같은 웹 사이트에서 멀티미디어 정보를 많이 사용하고 있다. 멀티미디어 정보 중에서도 이미지 정보가 가장 많이 사용되고 있으며, 이는 사용자들이 가장 많이 접하는 정보이다. 기존의 이미지 검색 기법은 내용 기반 검색이나 키워드를 이용한 검색 방법을 지원하지만, 사용자의 의도를 적용하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 웹에서 사용자가 이미지를 검색하고 접근하는 패턴을 이미지의 칼라와 질감을 특징으로 한 벡터를 기반으로 시스템에 학습 시키고 사용자의 검색 성향을 분석하여 시스템에 적용한다. 이미지 검색의 효율을 높이기 위하여 질감을 기반으로 비트 벡터 인덱스(bit vector index) 기법을 적용하며, 인덱스에 의한 이미지 자동 분류 기법을 제안한다. 또한 이미지 칼라의 정보를 영역별로 추출하여 칼라 부분매칭 검색을 가능하게 한다. 이러한 이미지 검색 시스템을 사용하는 사용자의 정보를 시스템에 학습시키고 학습된 결과를 이용해서 사용자가 검색 하고자 하는 이미지 정보에 편리성을 제공하고 검색의 효율성을 증대시킨다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.170-175
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• 2007

영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.