• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권6호
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• pp.195-204
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• 2020

현재 웹에서 존재하는 웹페이지는 16억개 이상이며 이중에서 원하는 검색결과를 얻기란 쉽지 않은 일이다. 대부분의 검색엔진에서는 정밀한 검색결과를 제공하기 위하여 논리식의 형태로 검색할 수 있게 하고 있다. 하지만 일반적인 경우 사람들은 원하는 정보를 논리식 형태로 검색하는데 익숙하지 않다. 때문에 복잡한 논리식 형태로 검색하기 보다는 자연어로 검색한다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 입력하는 자연어 질의를 검색엔진의 고급검색을 사용할 수 있는 논리식으로 변환하여 검색결과의 품질을 향상시켜주는 검색방법을 제안한다. 또한 사용자들은 검색형태의 특징 중 하나인 단순성에 의해 길게 검색하기 보다는 여러 번의 짧은 검색을 이용하는 경우가 훨씬 많다. 이에 따라 사용자들에게 편리성을 제공하기 위하여 앞에서 제안한 검색방법을 활용한 히스토리 검색방법을 제안한다. 본 논문의 검색방법들을 사용한 결과 자연어 상태의 검색결과보다 논리식으로 변환한 검색결과의 정확도가 개선되었고 누락되는 키워드 없이 사용자가 검색하고자하는 모든 키워드를 반영할 수 있다. 이러한 검색방법이 검색엔진의 발전에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.9-16
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• 2002

멀티미디어 정보검색 중 내용기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징이 영상 검색 시스템에서 일반적으로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 시스템은 영상의 형태가 서로 다른 경우 서로 다른 내용을 나타내므로 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그러므로 영상의 특징을 나타내는 형태의 사용은 효과적인 내용기반 영상검색에서 중요하다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선에 의한 전역 특징 필터링 처리 후에 형태정보의 히스토그램에 의한 성능이 더 우수한 형태 유사도 영상 검색 시스템을 개발한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.325-327
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• 2013

일반적으로 눈 화장은 화장을 처음 하는 사람뿐만 아니라 화장에 능숙한 사람에게도 어려운 일이다. 또한 눈 형태는 사람마다 다르고, 형태에 따라 어울리는 눈 화장 방법 역시 다양하다. 본 논문에서는 눈 형태를 기반으로 효과적인 눈 화장 방법을 제안한다. 효과적인 눈 형태에 따른 검색을 하기 위해 에지(edge)를 기반으로 데이터베이스 영상과 입력영상의 눈 형태를 비교하여 유사한 눈 형태를 검색한다. 검색된 눈 화장 영상을 입력 영상의 눈 형태로 와핑(Warping)하여 눈 화장 스타일을 적용한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권1호
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• pp.265-278
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• 2005

웹 검색 분야의 대부분의 선행 연구들은 검색 질의를 살펴본 연구자의 판단에 근거하여 질의의 주제를 분석하였다. 그러나 웹 검색 질의의 주제 분야가 방대하고 다양하여서 이용자가 검색 결과에서 실제로 조회한 문서를 모르는 상태에서 연구자의 판단에 근거하여 질의의 주제를 분류하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 1년 동안 네이버 이용자들이 입력한 질의를 기록한 질의로그와 질의에 대한 검색 결과에서 이용자가 조회한 문서를 기록한 클릭 로그에 근거하여 국내 웹 검색 질의의 형태 및 주제를 분석하였다. 질의를 형태별로 분류한 결과 사이트 검색 질의가 내용 검색 질의보다 많은 것으로 나타났다. 또한 이용자들이 전반적으로 가장 많이 검색한 주제는 컴퓨터/인터넷. 엔터테인먼트, 쇼핑, 게임. 교육 순으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인터넷 포탈 업체들의 효과적인 컨텐츠 구축 및 효율적인 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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• pp.270-281
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• 1997

현재 기업 뿐 아니라 개인에도 정보의 중성이 증대되고 있는 실정이다. 특히, 정보기술의 활용과 빠른 컴퓨팅 환경의 변화 및 인터넷이라는 네트웍을 기반으로 다양한 정보를 접할 수 있게 됨으로써 필요한 정보를 보다 빠르게 검색해야 하는 필요성이 생기게 되었다. 지금까지는 다양하고 방대한 데이터들을 정보의 형태로 가공하여 DB를 중심으로 유용한 정보를 제공하였지만, 이제는 효과적인 정보의 활용을 위해 정보검색의 중요성이 증대되고 있다. 즉, 흩어져 있는 데이터를 정보의 형태로 변환시키는 것보다 그 정보를 효율적이고 빠르게 검색하여 한차원 높은 'Knowledge' 로써의 역할을 하느냐가 중요하게 된것이다. 본 논문에서는 각 정보들의 검색을 위해 사용되고 있는 기존의 검색기법인 SQL-Based 검색, Full text 검색과 새로 소개되고 있는 Parametric 검색에 대해서 고찰하여보고 다양한 정보의 유형에 대해 효과적인 검색을 위한 방안을 제시하고자 한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.391-395
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• 2000

본 논문에서는 영상을 구성하는 객체들이 가지고있는 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 형태 특징을 추출하기 위한 과정은 입력 영상에 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 길이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 그리고 히스토그램 등을 특징 정보로 이용한다. 영상을 이루는 객체의 회전이나, 이동 등으로 인한 변화에 둔감하게 하고 형태 특징 중심으로 영상을 검색하도록 설계하였다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.613-615
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• 2002

최근 디지털 이미지 사용이 급속도로 증가함에 있어 자동적인 이미지 데이터 색인과 검색에 관한 연구가 증가하고 있는 추세이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 내용기반 이미지 검색은 대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 시스템이며 이에 본 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 새로운 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하는 새로운 기법을 사용하였고 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분되어 데이터베이스에 저장하였으며 유사도 검색 시에는 사용자가 검색 목적에 알맞은 가중치를 적용하여 이미지를 검색하도록 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.363-366
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• 2000

이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.767-770
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• 2002

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 웨이블릿 변환의 고주파수 에너지와 형태학적 필터링을 이용하여 분할된 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 객체의 형태 정보와 질감(texture) 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 객체의 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의(query)영상에서 객체의 윤곽선의 편각차분 변동율에 의한 형태 특징 벡터를 추출하고 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.145-147
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• 2004

웹 상에서의 자료 검색 방법이 기존의 키워드 검색이나 단순 내용 기반 검색 방법에서 다양한 형태의 의미기반 검색으로 발전하고 있다. 멀티미디어 데이타를 효율적으로 저장, 검색하기 위해서는 표준화된 데이타 구조가 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료 중에서 이미지의 의미기반 검색을 지원하기 위해 기존의 메타데이타 표준안을 반영한 확장성 있는 통합 이미지 메타데이타 구조를 정의하였다. 또한 통합 이미지 메타데이타를 웹 상에서 상호 교환하기 위해 XML 문서 형태로 표현하였으며, 이를 위해 VRA와 통합 이미지 메타데이타에 대한 XML 스키마를 정의하고 통합 이미지 메타데이타 XML 문서 생성기를 작성하였다