• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.179-188
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• 2003

내용기반 영상검색에서 질의는 영상 그 자체이며 질의와 유사한 영상을 찾는 방식으로 검색이 진행된다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 색, 형태, 질감 또는 이들의 공간적인 배치 등의 내용을 염두에 두고 있어야 검색이 가능하다. 이러한 검색방법은 사용자가 검색대상의 내용을 상당 부분 파악하고 있어야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 본 논문에서는 사용자가 영상이 제공하는 감성을 이용하여 칼라영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색과 감성평가가 relevance feedback을 통하여 동시에 진행됨으로 기존의 내용기반 영상검색과 통합이 용이하며, 사용자의 주관적인 평가가 이루어질 수 있다는 점에서 과거의 감성기반 칼라영상 검색과 차이가 있다. 본 논문에서 제안한 검색기의 평가를 위해 영상속성으로 MPEG-7의 칼라 기술자(descriptor)를 사용하였으며 "깨끗한" "밝은" "재미있는", "포근한" 등의 감성형용사를 적용한 결과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2359-2376
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• 2022

With the exponential growth of medical image big data represented by high-resolution CT images(CTI), the high-resolution CTI data is of great importance for clinical research and diagnosis. The paper takes lung CTI as an example to study. Retrieving answer CTIs similar to the input one from the large-scale lung CTI database can effectively assist physicians to diagnose. Compared with the conventional content-based image retrieval(CBIR) methods, the CBIR for lung CTIs demands higher retrieval accuracy in both the contour shape and the internal details of the organ. In traditional supervised deep learning networks, the learning of the network relies on the labeling of CTIs which is a very time-consuming task. To address this issue, the paper proposes a Weakly Supervised Similarity Evaluation Network (WSSENet) for efficiently support similarity analysis of lung CTIs. We conducted extensive experiments to verify the effectiveness of the WSSENet based on which the CBIR is performed.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1418-1432
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• 1997

일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간 ${\alpha}(%),\;키워드\;{\beta}(%)$등의 가중치를 화상 내용 특징에 따라 그 값을 조절하여 부여할 수 있는 방안을 개발하였다. 질의 화상에 대한 칼라공간, 키워드와 같은 추출된 특징중 하나의 특징으로 검색 실험한 결과는 가중치를 부여하여 실험한 결과보다 검색 효율이 낮았으며 가중치를 부여한 경우 측정된 파라메타의 평균치는 Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0)를 보임으로써 칼라공간, 키워드 내용기반 화상 검색 시스템들 보다 높은 검색 효율을 입증해 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권1호
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• pp.1-12
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• 2003

최근 인터넷을 이용한 분산처리와 멀티미디어에 대한 연구가 활성화됨에 따라 일반 사용자에 대한 비디오 컨텐츠의 원활한 제공과 편리한 검색방법이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 클립단위의 대표프레임 추출로 인한 비디오 인덱싱 정보를 활용함으로써 실시간으로 비디오 검색 시스템을 지원하는 웹 서비스 시스템을 설계 및 구현한다. 구현된 시스템은 비디오 컨텐츠 제공자의 원활한 서비스를 지원하는 내용기반 인덱싱 시스템과 사용자의 다양한 검색을 지원하는 웹 기반 검색 시스템으로 구성되어있다. 기존의 데이타 순차처리 검색시스템과 달리 인덱싱 시스템은 비디오 분할에 의한 대표 프레임 추출과 연관된 정보의 클러스터링에 의한 클립 과일생성 및 클립단위의 비디오 데이타베이스 구축 방법으로 이루어진다. 대표프레임 추출은 프레임 조정방식과 화질 고정방식을 동시에 채택하여 적용함으로써 고화질이 보장되는 전송환경과 느린 회선에서도 끊김없이 안정적인 스트리밍 서비스를 제공받을 수 있도록 한다. 또한 클립단위로 이루어진 비디오 인덱싱 정보의 검색 시스템은 키워드 질의에 의한 검색 방법과 대표 프레임의 2차원 브라우징 방법 및 클립의 내용을 실시간으로 볼 수 있는 방법으로 이루어진다. 결론적으로 본 논문에서 제안한 시스템은 실제 네트워크 환경에서 보다 안정된 스트리밍 서비스를 제공받을 수 있으며, 클립 기반에서 부분적인 비디오 데이타 검색의 편리성을 제공하기 위해 검색 엔진을 범용으로 사용하는 데이타베이스를 이용함으로써 비디오 내용을 쉽게 검색할 수 있도록 해준다.ons), IPSEC(Internet Protocol Security Protocol) 서비스에 추가될 수 있다., tamoxifen(6.3%) 순으로 나타났다. 항에스트로젠제의 생체내 투여는 estrogen 존재 유무에 따라 estrogen 수용체 농도에 agonist 또는 antagonist로 작용하였다. 항에스트로젠제의 단독투여는 progesterone 수용체 생성을 증가시키나, estrogen에 의하여 유도된 progesterone 수용체 생성을 억제하였다. 이상의 결과로 보아, tamoxifen과 LY117018은 estrogen유무에 따라 흰쥐 자궁세포에서 estrogen antagonist로서 뿐만 아니라 agonist로서도 작용함을 알 수 있다. 그러나 estrogen수용체와의 결합능력이 아주 낮은 tamoxifen은, 용량에 비례하여 estrogen수용체에 결합하므로써 작용하는 LY117018과는 다른 기전으로 작용하는 것으로 생각된다.this entire process is pipelined to reduce I/O node contention dynamically. In other words, the design provides support for dynamic contention management. Then we present a software caching method using collective I/O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.81-91
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• 2005

본 논문에서는 칼라와 에지 정보를 이용한 내용기반 영상검색 기법을 제안하였다. 기존의 RGB 공간 정보를 이용하기 보다는, 시각적 인식에 보다 중점을 둔 HSI칼라 공간에서 고찰하였다. 비슷한 류의 색을 대표색으로 통합 표현하여, 개선된 칼라 정보 이용법을 본 연구에서 제안하였다. 또한 칼라 정보만을 이용했을 때의 시스템 성능상의 결점을 보완하기 위하여, 효율적인 에지 디텍션 기법을 함께 사용하였다. 칼라와 에지 기법을 통합함에 있어서, 각각의 기법에 적절한 가중치를 배분함으로써 시스템 성능을 실험적으로 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.125-133
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• 2003

본 논문에서는 색상과 웨이블렛 기반의 질감 특징들을 사용한 효율적인 내용기반 영상검색 방법을 제안하였다. 색상특징은 전체 영상으로부터 추출된 soft-히스토그램이 사용되며 질감 특징으로는 웨이블렛 변환의 공간 주파수 분석을 통하여 얻어진 고대역 부밴드로부터 추출된 불변 모우멘트가 이용된다. CTBTR이라 불리는 검색시스템은 질의 영상에 대한 효율적인 영상 검색을 위하여 두 단계의 유사성 정합을 수행하는데 첫 번째 정합 단계에서는 간단한 색상 히스토그램을 사용하여 질의 영상과 유사하지 않은 영상을 제거하여서 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 정합 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보영상에 웨이블렛 기반의 질감특징을 적용하여 질의 영상과 유사한 영상을 검색한다. 실험결과 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 검색에 있어서 효율적인 계산처리와 정확한 검색을 수행하여 향상된 결과를 보여 주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.43-50
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• 2007

정보 추출 작업에서의 처리지연은 인터넷 문서의 분류나 표현규칙이 아직 표준화되어 있지 않아 특정 요소에 대한 사용자의 정보 요구를 정확하게 인식하지 못하기 때문이다. 또한 정보추출에 wrapper 규칙을 사용하는 경우 같은 규칙을 서로 다른 문서에는 적용할 수 없는 확장성의 결여와 같은 문제점이 있다. 선박매매와 같이 선박의 거래를 위해 선박가격, 선박 제원, 인도 장소, 검사장소 등의 판매정보만으로도 거래가 가능한 경우에는 선박매매와 관련된 온톨로지(Ontology)를 이용하여 내용기반 검색 (content based retrieval)을 수행하면 선박 매매에 필요한 정보를 선택적으로 추출할 수 있다. 이 방법은 사이트마다 개별적으로 wrapper를 구성하거나 인터넷 문서에서 불필요한 정보를 단계적으로 제거해 나가는 방법을 개선하여 정보 추출 과정을 단순화시키는 이점을 제공한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제10권3호
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• pp.75-81
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• 2011

This paper presents a novel method for image classification based on a hybrid genetic algorithm (GA) and support vector machine (SVM) approach which can significantly improve the classification performance for content-based image retrieval (CBIR). Though SVM has been widely applied to CBIR, it has some problems such as the kernel parameters setting and feature subset selection of SVM which impact the classification accuracy in the learning process. This study aims at simultaneously optimizing the parameters of SVM and feature subset without degrading the classification accuracy of SVM using GA for CBIR. Using the hybrid GA and SVM model, we can classify more images in the database effectively. Experiments were carried out on a large-size database of images and experiment results show that the classification accuracy of conventional SVM may be improved significantly by using the proposed model. We also found that the proposed model outperformed all the other models such as neural network and typical SVM models.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.991-1000
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• 2020

We propose a content-based image retrieval system that uses a combination of completed local binary pattern (CLBP) and color autocorrelogram. CLBP features are extracted on a multi-resolution multi-direction filtered domain of value component. Color autocorrelogram features are extracted in two dimensions of hue and saturation components. Experiment results revealed that the proposed method yields a lot of improvement when compared with the methods that use partial features employed in the proposed method. It is also superior to the conventional CLBP, the color autocorrelogram using R, G, and B components, and the multichannel decoded local binary pattern which is one of the latest methods.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.17-22
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• 2006

영상으로부터 여러 가지 내용을 추출하여 검색에 사용함으로써 내용기반 영상검색에서 검색의 정확도를 높이고 있다. 내용기반 영상검색 방법은 영상 검색을 위하여 물리적 속성을 이용한다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 물리적인 속성 또는 이들의 공간적인 배치등의 내용을 상당부분 알아야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 그러므로, 이방법은 사용자의 의도를 반영하는데 제약이 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 의도를 반영하는 감성기반 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 사용자의 의도를 추정하기위해 relevance feedback을 이용한다는 점에 있어 기존의 내용기반 영상 검색 방법과 다르고, 제안된 시스템은 내용기반 영상검색 방법에 기반하고 있으므로 기존의 내용기반 검색방법과 통합이 용이하다. 속성들과 유사도측도들은 MPEG-7 칼라 기술자를 사용하였다. 벽지 영상을 이용하여 이같은 실험을 행하였고, 감성형용사들을 적용하여 DB에 저장된 벽지 영상들을 대상으로 검색한 결과 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.