• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1563-1566
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• 2013

최근 네트워크와 멀티미디어 관련 기술의 발달로 이미지 및 동영상과 같은 대용량 멀티미디어 데이터가 증가하고 있다. 이에 따라 대용량의 데이터에서 영상 정보의 효율적인 검색 방법이 요구 되고 있다. 하지만 기존의 전통적인 색인기술은 관리자가 영상을 직접 보면서 적절한 텍스트 내용을 입력하는 방법으로 시간이 많이 소요되며, 관리자의 성향에 따라 색인어의 입력이 다를 수 있어 검색시 오류를 발생시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상으로부터 컬러 특징과 질감 특징을 추출하여 보다 효율적으로 내용 기반 영상 검색을 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 다른 기존의 영상 검색 방법보다 검색 효율성에서 안정적이며 보다 나은 결과를 얻음을 확인한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.77-85
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• 2006

본 논문에서는 내용기반 영상 분류를 위한 방법론으로써 신경망을 이용한 계층적 분류 방법을 제안한다. 분류 대상 영상은 인터넷상의 다양한 영상들 중에서 전경과 배경의 구분이 있는 객체 영상이다. 전처리 과정에서 영역 분할을 이용하여 영상 내에서 배경을 제거하고 객체 영역을 추출한다. 분류를 위한 특징으로는 웨이블릿 변환 후 추출된 형태 특징과 질감 특징을 이용한다. 추출된 특징 값들을 Principal Component Analysis(PCA)와 K-means를 이용해서 군집화 시키고 유사한 군집들을 묶으면서, 5단계의 계층적 분류기를 구성한다. 계층적 분류기는 BP를 학습 알고리즘으로 사용하는 59개의 신경망분류기로 구성된다. 배경을 제거하고 질감특징 중 가장 높은 분류율을 보이는 대각 모멘트를 사용하여 실험하였을 때, 100종류에서 각 10개씩, 총 1000개의 학습 데이터와 1000개의 테스트 데이터에 대하여 각각 81.5%와 75.1%의 정분류율을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4C호
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• pp.226-231
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• 2011

본 논문은 기존 어류도감을 개선하기 위해 기존 어류도감에 IT 기술들이 적용된 전자어류도감의 개념을 도입하고 이를 위한 영상검색 알고리즘을 제안한다. 영상검색은 전자어류도감의 핵심이고 기존 어류도감을 압도하게 하는 기술이다. 어류는 동종일지라도 형태, 컬러, 질감에서 다른 특징들을 갖고, 심지어 동일 어류도 촬영 시의 자세나 주변 환경에 의해 다른 특징을 갖기 때문에 형태, 컬러, 질감의 단순한 특징을 이용하는 기존 영상검색은 전자어류도감에 적합하지 못하다. 제안된 영상검색은 어류의 머리, 몸통, 꼬리에서 추출된 상세 특징들을 채택하고, 특징들에는 그들의 불변성에 따라 가중치가 다르게 주어진다. 시뮬레이션 결과들은 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘을 훨씬 능가하는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.65-70
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• 2007

1990년대 이후 적조현상은 전 세계적으로 환경문제의 큰 관심이 되고 있으며 선진각국들은 해상용 위성을 이용하여 조기에 적조영역을 검출하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 우리나라는 대부분의 해안이 굴곡이 심하고 연안에서 탁류가 많아 저해상도인 해상용 위성으로 소규모 적조 영역을 검출하기가 어렵다. 또한 기존의 적조영역 검출은 해상용 위성영상의 해색(sea color) 한 가지 특징에 의한 방법이 대부분이었다. 이처럼 해색과 같이 영상에서 소수의 특징을 가지고 적조영역을 검출한다는 것은 false negative 오류를 유발할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고정밀 육상용 위성의 남해안 영상에 대해 GLCM(Gray Level Co occurrence Matrix)의 질감 정보 6가지를 이용해서 질감정보를 취득하고 이 정보로부터 주성분 분석을 통해 차원을 축소하여 불필요한 성분을 제거한 후 2개의 주성분 누적 영상으로 변환시켰다. 실험결과 2개의 주성분 변환 누적 영상의 고유값은 94.6%였으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 영상 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상들과 비교했을 때 가장 정확한 결과를 나타내었다. 그리고 검출된 적조영역을 질감에 대한 통계적 특성을 이용하여 탁류가 많은 연안 및 적조현상이 없는 바다와 비교하여 정량적으로 구분하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.493-495
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• 2004

최근, 디지털 카메라와 디지털 캠코더처럼 디지털 장비가 대중화됨에 따라, 이미지 데이터가 급증하게 되었다. 이와 함께, 이미지 검색에 대한 요구도 증가하게 되었으며, 단순한 텍스트 검색이 아닌 이미지의 특징에 기반한 검색이 요구되고 있다. 특징 기반의 검색은 색상, 질감, 모양 등과 같은 특성에 기반한 검색으로 사람이 일일이 주석을 입력하는 방식보다 자동화가 가능하며, 빠르게 인덱싱할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 모양을 이용하여 이미지를 인덱싱 하였으며, 스케치된 식물의 잎 모양의 이미지를 이용 하였다. 또한, 식물의 잎에 뻗어있는 잎맥의 모양을 이용하여 검색의 정확도를 높였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.28-33
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• 1998

대량의 영상데이터베이스에서 질의영상에 대한 유사영상을 검색할 때의 유사도 계산을 위한 시간소모는 영상의 실시간 검색효율을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 키영상(key image)을 이용하여 영상데이터베이스의 각 영상과 키영상의 유사도를 미리 계산해 둠으로써 질의영상과 데이터베이스 영상간의 유사도 계산시간을 단축시킨다. 그리고 검색효율을 높이기 위해 1차적으로 칼라특징으로 유사영상들을 분류한 후, 1차 분류된 영상들만을 대상으로 계층적으로 질감특징값으로 영상을 비교함으로써 검색효율을 상승시킨다. Oracle 데이터베이스 상에서 본 계층적 내용기반 영상검색시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.685-687
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• 2004

MPEG-7은 형태나 질감, 컬러 등의 속성 및 분포 등을 나타내기 위한 여러 가지 기술자(descriptor)들을 제공함으로써 검색의 효율을 높일 수 있는 방법을 포함한 표준화를 제시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 특징을 MPEG-7의 설러 기술자중 에지 히스토그램 기술자(Edge Histogram Descriptor)를 통해 얻는다 추출된 에지 특징을 이용하여 영상의 정해진 각 역의 전체 후보영상과의 상대적 유사도를 비교하여 검색에 반영함으로써 검색의 효율을 향상시키는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.6-8
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• 1999

컴퓨터 통신 기술의 급속한 발달로 인해 정지영상, 오디오, 비디오와 같은 다양한 미디어로 구성된 대용량의 멀티미디어 자료를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 하부 저장 시스템이 필요하다. 이러한 멀티미디어 자료에 대한 내용-기반 검색을 위해 텍스트 기반 검색과 색상 또는 질감과 같은 특징 벡터에 기반한 검색이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 응용을 위한 하부저장 시스템을 구현하기 위해 미국 위스콘신 대학에서 개발한 지속성 객체 시스템인 SHORE를 확장하고자 한다. 텍스트 기반 검색을 위해 역화일 구조를 구현하였으며, 고차원의 특징 벡터의 검색을 위해 X-트리를 통합하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국방사선학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.9-15
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• 2013

본 연구는 전산화단층촬영에서 간 질환의 자동 인식으로 질감특징분석(texture feature analysis. TFA) 알고리즘을 제안하고자 하였으며, 간세포암(Hepatocellular carcinoma. HCC)에 대한 컴퓨터보조진단(computer-aided diagnosis. CAD) 시스템을 설계하고, 제안하는 각 알고리즘의 성능을 평가하고자 하였다. HCC 영상에서 분석영역($40{\times}40$ 픽셀)을 설정하고 각 부분영상에 통계적 특징을 이용한 6가지 TFA 파라메터(평균 밝기, 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)비교하여 간세포암 인식률(recognition rate)을 구하였다. 결과적으로 TFA는 간세포암 인식률을 나타내는 척도로 유의함을 알 수 있었으며 6가지 파라메터에서 균일도가 가장 인식률이 높았으며 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도가 비교적 높았고 평균 밝기와 엔트로피는 상대적으로 낮은 인식률을 나타내었다. 이와 관련하여 높은 인식률을 보인 알고리즘(최대 97.14%, 최소 82.86%)을 간세포암 영상의 병변을 판별하여 임상의 조기 진단을 보조하여 치료를 시행한다면 진단의 효율성이 높아 질 것으로 판단되었으며, 향후 효율적이고 정량적인 분석을 추가함으로써 질병인식의 일반화에 대한 기준 연구가 필요 할 것으로 사료되었다.