• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.130-132
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• 2000

주요 멀티미디어 자료인 이미지는 데이터 특성을 표현하기가 어렵고, 특성추출에서 얻은 데이터가 너무 고차원적이라 이를 저차원의 처리가능한 데이터로 변환하는 과정에서 많은 손실이 있다. 이미지의 특성값을 전체 이미지의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 기존의 이미지 전체 특성추출기법이나 고정된 블록의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 이미지 블록 특성추출기법은 유사 이미지의 검색이 부정확하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지를 가변적인 영역으로 나누어 특성값을 얻고, 히스토그램을 이용하여 효율적으로 유사 이미지를 찾는 영역기반 유사 이미지 검색기법을 제안하고 이를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.51-53
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• 1999

기존의 웹 이미지 검색 엔진은 웹 이미지를 검색할 때 웹 이미지의 특징과, 웹 이미지를 포함한 HTML 문서의 텍스트를 이용한다. 그러나, 텍스트는 문맥에 따라 의미가 달라질 수 있으므로, 검색 대상을 미리 분류하면 검색 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 웹 문서의 텍스트에서 이미지와 관련이 있는 이미지 설명 텍스트를 자동으로 추출하고, 검색 효율을 높이기 위하여 웹 이미지를 자동으로 분류하는 지능적 웹 이미지 검색 엔진을 제안한다. 지능적 웹 이미지 검색 엔진은 분류와 용어, 용어와 용어 사이의 연관도를 이용하여 분류의 정확도를 높인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.165-168
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• 2007

이미지 데이터를 의미적으로 검색하기 위한 가장 중요한 요소는 이미지의 정보를 표현하고 있는 주석이라고 할 수 있다. 이미지의 주석은 관리자가 사용자 입장에서 검색이 가능한 이미지를 표현할 수 있는 키워드를 선별하여 데이터화한 것이다. 그러다보니 이미지내 의미를 모두 표현하기위해 주석에 수는 증가되고, 증가된 주석은 각각에 이미지에서 차지하고 있는 의미량을 고려하지않고 동일한 크기를 가지게 된다. 이러한 경우 실제적으로 검색하였을 때 의미량에 상관없이 질의어와 주석이 일치한 모든 이미지를 검색하므로 사용자가 검색 결과에서 의미량이 큰 이미지를 다시 재검색하거나 주석입력자와 사용자와 어휘 표현에 차이 때문에 검색에 재검색해야한다. 따라서 본 논문에서는 의미량을 이용하여 효율적인 이미지 검색을 하기 위해 각 키워드 간에 의미적인 관계를 어휘 온톨로지인 WordNet을 이용하여 유사도 측정을 하고, 측정한 데이터를 이용하여 전체 이미지 의미량에서 해당 키워드가 갖는 의미량을 측정한다. 의미량은 이미지 검색시 질의어가 이미지에서 차지하고 있는 비율을 비교하여 가장 높은 의미량을 갖는 이미지를 우선 검색하고 의미량이 가장 큰 키워드를 대표키워드로 추출하여 WordNet상에서 동일한 의미를 갖는 계층에 단어들로 주석을 확장한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.628-631
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• 2004

현재 SCORM 콘텐츠를 제공하는 대부분의 시스템은 콘텐츠에서 사용하는 데이터가 교육목표를 가지는 콘텐츠 패키지에 함께 포함되어 있다. 그래서 본 논문에서는 콘텐츠에서 사용하는 이미지를 공유할 수 있는 SCORM 기반 이미지 콘텐츠 웹 서버를 제안한다. 제안한 웹 서버는 이미지 저장과 메타 데이터 생성, 이미지 검색, 이미지 프로세스의 기능을 가진다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.249-255
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• 2007

컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 발전으로 그래픽 처리 기술은 날로 발전을 거듭하고 있으며 하드웨어의 기능을 최대한 이끌어내기 위한 소프트웨어 기술 또한 발전하고 있다. 이러한 발전으로 인하여 다양한 영상처리 분야에서 빠른 이미지 프로세싱이 가능하게 되었지만 빠른 이미지 프로세싱 능력에도 불구하고 프로그래밍 기술은 기존 것을 고수하고 있다. 일반적으로 사용해오던 기술은 높은 프로그래밍 지식을 필요로 하는 분야였고 이러한 이유로 이미지 프로세싱 기법을 전문적인 프로그래밍 지식이 부족한 예술계의 사용자가 이용하는 데에는 어려움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고 이미지 하드웨어 및 소프트웨어의 효율적인 사용 환경을 위하여 Apple사에서 OpenGL과 Objective-C를 이용한 좀더 간단한 이미지 프로세싱 기법인 코어 이미지(Core Image)를 개발하였다. OS와 어플리케이션 상에서 빠른 이미지 프로세싱을 위해 개발된 코어 이미지는 기존의 이미지 프로세싱 기법에서 복잡한 형태의 프로그래밍을 요했던 것과는 달리, 여러 이미지 프로세싱 기법을 간단한 플러그인 형태로 지원한다. 예술적인 측면에서 다양한 이미지 프로세싱 기법을 보다 손쉽게 사용할 수 있으며 사용 방법 또한 간단하여 전문적인 프로그램 지식이 부족한 일반 사용자도 예술적인 측면에서 이미지 프로세싱 기술을 쉽게 접목할 수 있도록 구성되어 있다. 하지만 코어 이미지가 국내에서는 소수의 사용자만이 이용하는 Mac OS에서만 사용 가능한 프로세싱 기술이라는 문제점 또한 지니고 있다. 본 논문에서는 코어 이미지의 개념과 구동 원리 및 실제 예술 작품에 적용된 사례를 분석하고, 이를 통하여 다양한 분야에서의 코어 이미지의 가능성에 대하여 전망해 본다.

• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.262-264
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• 1998

이미지 데이터베이스를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 추출하는 의미 기반 검색을 지원하기 위해서는 이미지 내용에 관한 의미 정보들이 데이터 모델로 구조화되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 정적 이미지 내용 정보들을 분류하고 그를 체계적으로 표현하기 위한 이미지 데이터 모델을 소개한다. 특히 본 이미지 데이터 모델은 그래프 이론을 이용하여 이미지내에 포함된 시각 객체들의 내용 정보를 표현하고 객체들간의 의미 관계를 정의한다. 이는 이미지 내용에 대한 정확한 정보 표현과 질의에 대한 이미지 검색 효율을 향상시킬 수 있으며 객체들간의 의미 관계를 이용한 질의와 검색을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.282-285
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• 2001

이미지 모자이크 시스템이란 이미지 내의 객체나 배경을 하나의 이미지 크기에 전체적으로 표현할 수 없거나 부분적으로 보이지 않는 영역을 갖는 일련의 여러 이미지와 동영상의 프레임 이미지를 하나로 정합하여 확장된 이미지를 나타내는 시스템이다. 본 논문에서는 보다 효율적인 검색과 표현을 위하여 트리 형태의 계층형 이미지 모자이크 시스템을 구축하는 방법을 제시하며, 정적인 이미지 모자이크와 동적 이미지 모자이크를 모두 구축하는 방법에 대해서 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.508-510
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• 2001

건강과 장수에 관심이 많은 현대인에게 심장 질환은 꾸준히 증가하고 있다. 심장 질환을 측정하기 위하여 정확한 진단은 꼭 필요한 부분인데, 정확한 측정을 위해서 원하는 부분의 정확한 이미지 획득은 중요한 부분이다. 기존의 M-mode 이미지와 2자원 이미지는 각자의 장점과 단점을 가지고 있는데, 이 이미지들을 이용하여 정확한 결과를 얻기는 어려운 일이다. 본 논문에서는 기존의 두 이미지의 장점을 혼합하여 새로운 이미지를 생성하였다. 즉, Synthetic M-mode 이미지라고 불리는 새로운 좌심실 이미지는 사용자가 측정하고 싶은 부분의 이미지를 정확히 재 생성하여 보다 좋은 결과를 얻게 하고 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.124-129
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• 1998

이미지 데이터베이스를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 추출하는 의미 기반 검색을 지원하기 위해서는 이미지 내용에 관한 의미 정보들이 데이터 모델로 구조화되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 정적 이미지 내용 정보들에 대한 내용 기반 검색과 의미 기반 검색을 제공하는 이미지 데이터 모델을 소개하고 이를 이용하여 이미지가 담고 있는 의미 정보를 표현하고 데이터베이스 스키마로 변환하여 저장하는 구조와 검색하는 방법을 소개한다. 본 이미지 데이터 모델은 이미지내에 포함된 시각 객체들의 내용 정보를 그래프 구조로 표현하고 객체들간의 의미 관계를 정의한다. 이는 이미지 내용에 대한 정확한 정보 표현과 질의와 검색을 가능하게 한다.