• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.13-18
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• 2007

효과적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 저수준 시각 정보로부터 고수준 의미 정보를 추출하는 기술에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 최근에는 Support Vector Machine과 같은 기계 학습 기법을 이용한 이미지 어노테이션 시스템의 개발이 활발히 진행중이이다. 그러나 기존의 연구들은 단편적인 이미지 정보만을 추출함에도 불구하고, 그 성능이 여전히 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 Support Vector Machine과 온톨로지를 이용하여 이미지의 다양한 정보를 효과적으로 추출 및 기술할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히 온톨로지는 특정 도메인의 상세한 지식 표현과 추론을 위한 지식베이스로서, 본 논문에서는 Support Vector Machine을 이용하여 이미지 안에 존재하는 객체들의 컨셉을 판별하고 이미지 어노테이션 온톨로지와 생태계 온톨로지를 이용하여 공간 관계, 천적 관계와 같은 객체간 의미 관계를 자동적 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.8-10
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• 2011

컬러는 영상처리 분야에서 중요한 단서로 사용될 수 있는 정보이다. 하지만 실제로 촬영한 영상의 경우에는 빛과 카메라 특성 등 다양한 요소들의 영향으로 인해 이미지 간 컬러 정보의 불일치가 빈번히 일어난다. 따라서 컬러가 다른 여러 장의 영상을 입력 영상으로 사용하는 경우, 입력 영상간 컬러를 동일하게 맞춰 주어야 한다. 이를 수행함에 있어서, 어떠한 이미지를 레퍼런스 이미지로 결정할 것인가는 매우 중요한 문제이다. 이에 본 논문에서는, 히스토그램 등화(histogram equalization) 기법을 이용하여 입력 이미지들의 비용을 결정해줌으로써, 레퍼런스 이미지를 결정하는 방법을 제시한다. 스테레오 매칭을 통해 다양한 밝기의 입력 영상에서 가장 좋은 결과를 얻을 수 있는 레퍼런스 이미지를 결정할 수 있음을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.44-49
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• 2007

반짝이는 특성의 물체에 대해 이미지를 기반으로 색을 추출하는 경우 반짝이는 특성을 포함하면서 내재되어 있는 색 특성을 표현하기 위해 색 곡선(color line)을 이용한다. 이 경우 추출하려는 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지를 선정하는 방법이 필요하다. 이를 위해서 실감모델링을 위해 색 곡선을 기반으로 색을 추출하는 방법을 제시하고 제시된 방법을 위해 색을 추출하기 가장 적합한 이미지를 선정하는 기준을 색포화율(color saturation ratio)을 통해 제안한다. 색포화율이란 색을 구성하는 요소 중에서 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들을 최대 색거리를 가진 픽셀들로 간주하여 계산된 색거리의 총합에 대해 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들의 색거리 총합의 비율를 의미한다. 이상적으로 이 비율이 최소가 되면 하이라이트를 제외한 어떤 픽셀도 포화되지 않기 때문에 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 추출하기 위해 촬영된 이미지는 하이라이트를 제외한 모든 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지가 생성된다. 또한, 이렇게 선정된 이미지에서 추출된 색의 효율성을 보이기 위해 색 공간과 이미지 상에서 다양한 형태의 응용 결과를 제시하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.2
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• pp.444-451
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• 2010

The purpose of this study is about becomes the foundation which establishes the area image integrated strategy the area image and the major factor of the Cho-jeong. For a study result area image integration the considered seriously was self-combustion and creativity, according to demographics quality the possibility of knowing the fact that partially is difference of recognition. This will lead and for an area image integration from and will be natural to use the delegation of a district resources, the image integrated strategy which is discriminated must be established and the possibility.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.106-110
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• 2006

현재 공학분야에서 감성을 소재로 진행되는 연구가 급격히 증가되고 있다. 그 중 상품 디자인과 이미지 검색 그리고 HCI(Human Computer Interaction) 분야에서 감성은 더욱 중요한 토픽이 되고 있다. 본 논문은 감성기반의 지능형 이미지 검색을 위한 감성처리 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 단일 시각정보만을 고려하였고 이는 감성에 적합한 검색을 위해서 너무 단편적인 결과를 갖는다. 인간의 감성에 보다 적합한 검색을 위하여 우리는 컬러와 형태가 복합된 이미지에 대한 감성을 처리한다. 이를 위해 첫째, 컬러와 형태의 속성을 공통으로 갖는 대표감성을 정의하고 각 속성에 감성 가중치를 부여한다. 둘째, 사용자의 감성의 적합한 이미지 검색을 위하여 각 이미지의 감성정보량을 측정한다. 이를 이미지 검색에 적용하고, 본 저자의 이전 연구 중 단일 정보만을 고려한 감성기반 검색시스템과 사용자 만족도를 이용하여 비교 평가한다. 제안된 방법은 기존의 단일시각정보만을 고려했던 감성기반 이미지 검색보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 복합시각정보에 대한 감성을 동시에 처리할 수 있는 연구로써의 의의를 갖는다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.462-464
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• 2012

이미지를 입력으로 사용하는 다양한 응용 분야에서, 이미지에 포함되어 있는 객체의 의미를 이해하는것은 매우 중요하다. 이미지에 포함된 객체의 인식을 위해 우선적으로 관심 영역을 추출하는 경우, 인식하고자 하는 대상의 특징에 대한 사전 지식이나 입력된 이미지에서의 위치, 색, 그리고 크기 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 이미지로부터 사전 지식이 전무한 불특정 다수의 객체에 대한 의미를 추론해야 하거나 그로부터 정보를 수집해야 하는 경우, 이러한 관심 영역 추출 방법은 효과적이지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 컬러 이미지를 입력으로 사용하는 응용에서 이미지의 양자화 된 색 정보와 다중 저해상도 정보만을 이용하여 관심 객체가 될 가능성이 있는 후보 관심 영역들을 포함하는 최소 장방형 영역들을 구조적 정보와 함께 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.319-322
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• 2011

시각 피처를 사용한 이미지 표현은 이미지 검색 분야에서 이미 광범위하게 사용되고 있다. 특히 이미지 자체에 태깅이 되어있지 않거나 다른 추가 정보가 없는 경우에는 이미지 콘텐츠자체의 정보만으로 검색하기 위해서는 이러한 전처리가 필수적이다. 이미지로 부터 얻어진 시각적 피처들이 시각 단어로 사용되기 위해서는 k-means 와 같은 군집 알고리즘을 통한 시각적 피처의 양자화를 위한 전처리가 필요한데, 시각 단어의 개수 k를 정하는데 모호함이 있다. 본 논문에서는 임의의 k를 사용하더라도, 대표적 토픽 모델링 기법인 LDA (Latent Dirichlet Allocation)를 사용하여 데이터의 차원을 줄이게 되면 여러개의 시각적 단어들의 조합을 각각의 토픽이 나타낼 수 있게 됨을 이미지 검색 성능으로써 확인해 보고, 이러한 방법을 사용하면 표현형의 사이즈를 줄일 수 있고, 검색에 있어서도 이미지의 유사성을 더욱 효과적으로 표현할 수 있음을 확인해 본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.33-35
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• 2016

본 논문에서는 모바일 디바이스를 이용하여 촬영한 이미지 또는 이미 모바일 디바이스에 저장된 이미지를 사용자가 검색을 위한 질의어로 사용할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 기존의 모바일 검색엔진을 그대로 활용하기 위해 이미지 어노테이션에 기반한 태깅 키워드를 검색 이미지와 매칭하여 질의하는 방식으로 구현하며, 이 과정에서 이미지의 분석과 분류를 위한 SVM(Support Vector Machine)과 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 사용하였으며, 이미지 어노테이션 태깅에 대한 키워드 매칭을 위해 빅데이터에서의 MapReduce를 응용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.999-1003
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• 2005

본 논문에서는 영상 입력 장치 또는 카메라 이미지 센서로부터 얻은 이미지 데이터에 대하여 Bayer입력 포맷을 우리가 디스플레이 장치로 보는 영상으로 출력하기 위해 전처리 작업을 수행한 후 이미지 이펙트를 수행한다. 본 논문에서는 연산량과 레지스터의 수를 줄이고 칩의 성능을 향상시키기 위해 이미지 이펙트를 RGB에 적용하지 하지 않고 YCbCr을 이용하여 이미지 이펙트를 수행한다. 이를 구현하기위해 원본 이미지 사이즈를 640${\times}$480으로 입력 데이터를 사용하고, 소프트웨어로 전처리하여 이미지 결과를 확인한 후, 최적화된 알고리즘를 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.947-950
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• 2004

본 논문에서는 분산 환경에서 이미지 정보를 수집하고 검색하기 위해 다중스레드를 사용한 이미지 검색 에이전트를 구현하였다. 본 논문에서 제안한 이미지 검색 에이전트는 정보의 효과적인 검색을 위해 다중스레드를 사용함으로써 처리기의 이용률을 높일 수 있었고 웹상의 정보를 전달받는데 소요되는 대기시간과 처리시간을 줄일 수 있었다. 이미지 검색을 위한 에이전트는 플랫폼에 독립적인 자바언어를 사용하여 분산 환경에 적합하도록 하였고, 검색한 이미지 저장을 위해 JDBC를 사용하여 데이터베이스에 연결하였다. 또한 이미지 자체는 분산된 에이전트의 데이터베이스에 저장하고 이미지의 인덱스만 인덱스 서버에 저장함으로써 검색 시간을 줄일 수 있었다.