• 디자인학연구
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• 제19권2호
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• pp.313-322
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• 2006

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색을 이용하여 사용자가 원하는 영상을 쉽게 찾아내고, 이를 자동 재구성함으로써, 독창적인 영상 언어라 일컬어지는 몽타주를 사용자 중심의 관점에서 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 실시간 몽타주 시스템은 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 이용해 사용자가 선택한 영상의 특징을 찾고, 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 이용해 데이터베이스에 있는 영상과 유사도를 비교함으로써, 빠르고 효과적으로 사용자가 원하는 영상을 검색할 수 있다. 또한 카메라 트래킹(Camera Tracking)에 의해 실시간으로 사용자의 움직임 영상을 취득하고, 취득된 영상을 검색된 사용자의 영상과 함께 자동 재구성함으로써, 손쉽게 사용자의 의도에 맞춘 영상 재구성을 하게 된다. 본 시스템은 사용자를 즐겁게 참여시킬 수 있는 뉴미디어 영상 디자인 툴(엔터테인먼트)이다. 일방적으로 영상을 시청하는 소극적 영상의 수용자에서 벗어나 영상 재생산의 적극적 주체가 되는, 사용자 중심의 새로운 영화(미디어기반 엔터테인먼트)의 토대가 될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.612-615
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• 2006

멀티미디어 시대의 도래와 함께 영상 정보의 관리는 중요한 분야로 자리 잡았고, 이러한 영상 정보의 체계적인 관리에 효과적인 내용기반 영상 검색 시스템이 등장하였다. 내용기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양의 특징을 이용한다. 오늘날 특징은 한 가지만 사용하기보다는 3가지 특징을 병합하여 사용한다. 기존의 다중 특징을 사용하는 방법들은 가중치를 수동으로 설정하여 검색 과정이 복잡한 단점이 있다. 우리는 이러한 문제점을 퍼지 적분 가중치 할당 방법으로 보완하여 가중치를 자동으로 설정한다. 본 논문에서는 실험에 의해 최적의 퍼지 측도를 구하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.229-242
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• 2005

우리는 스캔된 한글 문서 영상에 대한 전문(full-text) 검색 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 크게 전처리부, 인식부, 그리고 검색부로 구성되어 있다 검색 알고리즘은 k순위까지의 인식 결과를 이용한다. 이 방법은 검색 성능이 인식 오류에 둔감할 뿐만 아니라, 재현률과 정확률을 사용자가 조절할 수 있는 장점을 갖는다. 객관적인 성능 평가를 위해 KISTI가 제공하는 정보과학회 논문지 영상을 실험에 사용하였다. 인식과 검색 성능을 통하여 시스템이 실용적임을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.658-670
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• 2006

교육 매개체의 디지털화를 위해 정보 통신망과 기술을 본격적으로 교육에 도입함으로써 교육의 패러다임이 e-learning(electronics learning)으로 이동하고 있다. 그러나 e-learning 콘텐츠는 컴퓨터가 있는 장소에서만 제공받을 수 있기 때문에, 언제 어디서나 사용자가 원할 때 교육받기 힘든 단점이 있으며, 기존 오프라인 콘텐츠를 e-learning 콘텐츠로 재구성하기 위해 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적인 2차원 시각 정보만을 제공하는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상에 모바일 기기를 이용하여 동적인 인터랙션과 다양한 멀티미디어 정보를 융합할 수 있는 교육용 모바일 콘텐츠 (education mobile contents: EMC) 시스템을 제안한다. 제안된 영어 교육 콘텐츠는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상을 저해상도 카메라가 장착된 모바일 기기로 인식하기 위해 모양 기반의 영상 검색 방법을 이용하며, 수행속도와 크기와 기울기 변화에 강건한 시작점 일치를 통한 차분 체인코드 (differential chain code)를 사용한 DTW(dynamic time warping)를 이용한다. EMC는 모바일 기기를 이용하여 장소에 상관없이 오프라인 콘텐츠에 적합한 온라인 콘텐츠를 빠르고 정확하게 제공할 수 있다.

• 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.157-166
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• 2001

본 논문은 내용 기반 이미지 검색 시스템에서 이미지의 위치 및 모양 정보에 의한 회귀선을 추정하여 효율적으로 특징 벡터 추출함과 동시에 같은 도메인상의 특징 벡터가 일정 수준보다 많아질 경우 효율적으로 특징 벡터의 차원을 줄이는 기법을 제안한다. 특히, 특징 벡터의 차원을 줄이는 제안된 기법은 특징 벡터의 수에 관계없이 특정한 n개의 특징 벡터로의 변환이 가능하다. 본 논문에서 제안된 기법들은 실제 내용 기반 이미지 검색 시스템의 구현을 통해 기존의 방법보다 효율적인 검색은 물론 다차원 특징 벡터를 특정 n차원의 특징 벡터로 변환함으로써 다차원 색인 기법이 가지고 있는 가장 큰 단점인 '차원의 저주' 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 방법임을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.117-128
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• 2011

본 논문에서는 약 영상의 모양 분류와 컬러정보를 이용한 새로운 내용기반 약 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 약 영상검색 시스템의 구현에 있어 주요 문제점은 유사한 모양과 색상을 지닌 영상이 너무 많이 존재한다는 것이며, 단순히 약 영상의 한 가지 특성에 의해서는 특정한 약을 확인하기 어렵다는 것이다. 이러한 약 영상 구분의 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 약 영상의 모양과 색상에 근거한 복합적인 영상검색 방법을 제시하였다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 약 영상을 모양에 의해 분류한 후 두 번째 단계에서 분류된 영상들 가운데 약 영상의 색상 정보를 이용하여 약 영상을 검색하였다. 모양 분류를 위하여 대상 약의 경계선으로부터 추출된 고유의 모양신호를 추출하여 사용하였다. 모양신호에 의해 분류된 영상으로부터 색조(hue)와 채도(saturation)정보를 이용하여 데이터베이스 영상으로부터 질의 영상과 유사도 가 높은 영상을 검색 추출하였다. 제안된 시스템은 약 영상의 시각적 특성에 의해 노인과 같은 특정한 사용자들이 영상을 쉽게 검색할 수 있도록 개발되었다. 실험을 통해 제안된 자동 시스템이 약 영상을 인식하고 검색하는데 신뢰성 있고 편리하다는 것을 입증 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1330-1336
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• 2012

영상 검색 방법은 텍스트 기반, 내용 기반, 영역 기반 영상 검색, 부분 영상 검색 방법 등 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그 중에 부분 영상 검색은 질의 영상을 포함하는 대상 영상을 찾는 문제이다. 본 논문에서는 생물정보학에서 사용하는 점 행렬 방법을 이용한 새로운 부분 영상 검색 방법을 제안한다. 점 행렬은 두 DNA 서열 간에 유사도를 시각화하는 방법으로써 영상 검색에 적용하여 두 영상 간에 유사도를 비교하는 문제로 재정의한다. 이 알고리즘을 적용하기 위해서 이차원 배열 정보인 영상을 일차원 명암도 영상으로 변환한다. 두 일차원 명암도 영상을 정렬하여 생성된 점 행렬을 이용하여 부분 영상 후보 영역을 생성한다. 실험에는 10 개의 대상 영상과 대상 영상의 부분을 복사한 영상, 축소한 영상, 확대한 영상으로 5종류의 질의 영상을 사용하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.480-483
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• 2005

본 논문은 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 영역기반 컬러 히스토그램 영상 검색 방법을 제안한다. 기존의 컬러 히스토그램 검색 방법은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지는 단점이 있다 이를 해결하기 위해 색상 정보를 HSV로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구해 명암, 이동, 회전등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 컬러 영상을 사용해 실험한 결과 기존의 방법들 보다 좋은 정확성을 보였다.