• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.232-234
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• 2001

인터넷의 발달과 사용의 확산에 따라 멀티미디어 데이터의 양이 급격히 증가하고 있다. 특히 멀티미디어 정보 가운데에서도 이미지 양은 대규모이므로 사용자가 원하는 이미지를 찾기가 쉽지 않았으며, 이에 따라 이미지 데이타를 검색하기 위한 여러 가지 방법들이 계속해서 제안되고 있다. 본 논문에서는 XML을 활용하여 웹상의 이미지 데이터에 대한 특징 정보를 구조적으로 표현해 웹 이미지에 대한 내용 기반 검색 능력을 개선한다. 관계 테이터베이스에 저장된 색상, 질감, 키워드 등 이미지 데이터에 대한 특징 정보들을 XML 문서로 자동 변환하기 위하여 이들 각각의 대한 DTD를 설계하고, 이들을 통합하여 검색할 수 있도록 통합 DTD를 설계한다. 통합 DTD를 XML 데이터 서버를 이용하여 구현에 실제 웹 상의 상품이미지를 검색하는데 적용함으로써 제안한 결과의 유용성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.159-162
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• 2005

지형/지물 이미지, 특히 항공.위성사진의 경우 대부분 비슷한 색상과 질감을 갖는다. 따라서 지형/지물 이미지 데이터베이스에서 질의 이미지를 효율적으로 검색하기 위해 이미지의 형태 특징을 이용해야 한다. 본 논문은 지형/지물의 형태 특성을 고려한 형태 특징 추출 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 직각 좌표계를 이용한 투영 방법을 발전시킨 것으로 원형 좌표계를 이용하여 일정 간격의 방향에서 투영 연산을 수행한다. 이를 통해 본문에서 언급하는 세 가지 특징을 추출한다. 이 방법은 이미지의 방향/크기/위치에 관계없이 이미지의 형태 특징을 추출 할 수 있다. 기존의 형태 특징 추출 방법인 CSS 방법과 비교.실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 성능과 장점을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.341-344
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• 2001

본 논문에서는 학습을 수행하여 뇌 MR 이미지를 자동으로 분류하고 검색하는 시스템을 설계하였다. 이미지로부터 얻을 수 있는 정보는 크게 두 가지 부류로 나눌 수 있다. 이미지 자체로부터 얻을수 있는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등의 하위레벨(low-level) 정보가 있고, 이미지 의미 해석에서 오는 전이, 포함, 방향, 등의 상위레벨(high-level) 정보가 있다. 이 논문은 의료 이미지에 대하여 상위 및 하위 레벨 정보의 각 특징을 살리고 효과적으로 검색하기 위해, 두 부류의 이미지 정보에 대한 결정 트리(Decision Tree) 학습을 2 단계로 적용하여 이미지를 분류하도록 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.462-467
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• 2008

최근 웹 2.0 시대 참여, 공유, 개방 정신이 확대 되고, 다양한 디지털 저작물들이 대량 제작되어 활용되고 있다. 그리고 디지털 저작물의 특징상 누구나 손쉽게 무제한으로 복제와 유통이 가능함으로 디지털 저작물이 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 색상, 질감, 모양 등을 이용한 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 색상을 이용한 이미지 검색방법의 하나로 색상 히스토그램을 이용한 검색 방법이 있다. 그러나 이는 공간적인 상호관계를 적절히 표현하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상 및 불변 모멘트 값과 이미지의 중앙을 중심으로 한 영역별 유사도 검사를 통한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상 정보를 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄인다. 두 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지를 영역으로 나누고, 이미지의 중심 영역부터 영역을 확장하며 영역마다 구축된 인덱스 검색을 통해 영역기반 유사 이미지 검색을 수행 한다. 세 번 단계에서는 이미지의 변형에 불변한 값인 불변 모멘트를 사용하여, 영역별 검사에서 제외된 유사이미지를 재검사한다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 이미지 데이터베이스에서 검색을 실험을 통해 검색의 정확도 및 회수율을 측정하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.161-164
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• 2007

최근 인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 이미지 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 색상, 모양, 질감 특징을 이용한 유사도-기반검색에 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상과 색상의 공간적 특성을 포함하는 픽셀샘플링, 그리고 이미지의 외형적 변경에 강인함을 갖는 불변 모멘트 값을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상을 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 유사성 검사 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보 이미지에 색상의 공간적 정보를 포함한 픽셀샘플링을 이용하여 색상의 공간적인 위치까지 유사한 이미지만을 선별한다. 두 번째 유사성 검사단계에서 이미지가 외형적으로 변형된 유사이미지의 검출이 어려운 점을 보완하는 방법으로 이미지의 불변 모멘트를 이용하여 검색의 정확성을 높인다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 데이터베이스에서 검색을 효율성을 실험하였다.

• FLOWER RESEARCH JOURNAL
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• v.19 no.4
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• pp.238-244
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• 2011

The study was conducted in order to systematize specialization of flower decoration. The results of this study are summarized as follows. The research of image adjectives were analyzed into a total of 4 factors, which are texture, color, period, decoration. With regard to texture, the flower with the highest texture of 2.00 was white Zantedeschia aethiopica and that with the lowest texture of -1.90 was Leucospermum cordifolium. In regard of color, the flower with the highest color of 1.70 was Rosa 'Judy' and that with the lowest color of -2.40 was Gypsophila. With regard to period, the flower with the highest period of 2.00 was Gomphrena globosa and that of the lowest of -3.00 was Leucospermum cordifolium. In decoration, the flower with the highest decoration of 2.50 was Agapanthus 'Intermedia' and that with the lowest decoration of -2.00 was Heliconia bihai 'Lobster'. As for correlation among the factors, color and period were in a correlation with each other. It shows that color and period are the most important factors in flower decoration. In result of conjoint analysis, importance was high in order of color, texture, decoration and period. This suggests that consumers overemphasize color and texture in flower decoration and may fail to notice the importance of period.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.562-571
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• 2000

이미지 데이터는 텍스트 데이터와는 달리 다양한 색상과 모양, 질감과 같은 비정형적인 특징을 가진다. 따라서 이미지 데이터베이스는 텍스트 기반의 전통 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 질의, 검색 방법을 사용한. 특히, 내용 기반 이미지 검색에서의 검색 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 복합 질의문 계획 생성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 먼저, 단일 조건을 갖는 시각 질의에 대한 처리 기법들을 토대로 여러 조건을 갖는 복합 질의를 처리하기 위한 복합 질의문 계획 생성기법인 SSCC(Similarity Search for Conjunction Combination Query) 알고리즘을 제안한다. SSCC는 이미지 데이터베이스 검색 시스템에서 복합 질의를 처리하기 위한 질의 최적화 과정에서 질의 수행 시간과 투플 I/O를 최소화하는 질의문 계획을 생성하기 위해 사용된다. SSCC 알고리즘은 복합질의를 단일 질의들로 준해하고 퍼지 집합 이론을 도입하여 단일 질의의 결과들을 통합한다. 논문에서 연구된 내용 기반 복합 질의문 계획 생성 기법은 특정 이미지 영역에 국한되지 않으며 다양한 종류의 시각 질의를 수행하기 위한 효율적인 질의문 계획 생성 기법으로 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.106-108
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• 2004

이미지의 유사도나 의미분석을 위해 주요 특징벡터인 색상, 경계선, 질감 등의 연구와 이들을 이미지 전역구간 및 관심영역에 적용하기 위해 데이터베이스에 저장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 특징벡터의 분할 방법을 유동적, 또는 크게 할 경우 알고리즘 복잡화로 인해 추출 및 검색시간과 오버헤드가 증가하게 되고, 적게할 경우 정확도가 감소한다. 따라서 본 논문은 색상 및 경계선 벡터를 사분트리 분할 인덱스 구조로 데이터 베이스에 저장하고, 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위한 방법을 제안한다. 이미지 전역구간을 사분노드로 분할하고, 관심영역의 색상정보를 비교하고, 추출된 전역적 경계분포 순위계수와 비교 알고리즘을 이용하여 이미지에 분포된 객체의 위치정보를 검색함으로써, 검색속도 및 정확성을 개선하였다

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.4
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• pp.384-395
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• 2006

Topographical images such as aerial and satellite images are usually similar with respect to colors and textures but not in shapes. Thus shape features of the images and the methods of extracting them become critical for effective image retrieval from topographical image databases. In this paper, we propose a shape feature extraction method for topographical image retrieval. The method extracts a set of attributes which can model the presence of holes and disconnected regions in images and is tolerant to pre-processing, more specifically segmentation, errors. Various experiments suggest that retrieval using attributes extracted using the proposed method performs better than using existing shape feature extraction methods.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.36 no.5
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• pp.501-511
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• 2012

This study examines the effect of structural properties of F/W wool knit fabrics for woman's knitwear on the preferences for textile designing through analyzing the relationship among the structural properties, mechanical properties, objective hand measurements, and preferences. The 'knit structure' was determined to be the most important parameter in rating preferences, apart from the 'preference for cardigans'. Consumers preferred washable wool to normal wool when comparing a normal wool knit with a washable wool knit on a 'knit structure' factor. Preferred structural properties showed a similar tendency 'preference for fabric' and the 'preference for cardigans', 'preference for sweaters' and 'preference for vests'. The 'sophisticated/feminine' factor showed a correlation with 'fabric preference' and the texture and sensible images had a similar effect on fabric preferences. In the relationship between objective hand measurements and fabric preferences, the KOSHI value had a negative coefficient and the THV value had a positive correlation with fabric preferences. In conclusion, we found a consumer preference for more flexible fabrics.