• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.1491-1499
• /
• 2011

오늘날 이미지, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터를 웹 공간에 저장하고 검색할 때, 태그를 이용하는 추세는 보편화되어 있다. 본 논문에서는 태깅된 웹 이미지의 검색에서 태그들의 의미적 중요도를 계산하고, 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 시도를 소개한다. 일반적으로 웹상에 저장된 대부분의 사진 이미지들은 실제로는 중요하지 않지만 사용자의 주관적인 판단으로 추가된 태그들을 다수 포함하고 있으며, 이들은 태그의 단순 비교방식으로 이미지를 검색할 때 정확도를 떨어트리는 주요 원인이 된다. 따라서 어떤 이미지에 붙은 수많은 태그들 중에서 의미적으로 보다 중요한 태그들을 찾아내어 검색에 이용한다면 더욱 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 위키피디아 기반의 의미 연관성을 활용하여 검색어 또는 다른 태그들과의 의미 연관성이 높은 태그를 해당 이미지의 대표 태그로 판단하고 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 방대한 온라인 백과사전인 위키피디아를 이용하여 계산된 의미적 연관성을 이용함으로써 기존의 연구에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.22-28
• /
• 2015

본 논문은 신문, 잡지, 앨범 등에서 추출한 정적인 영상으로부터 이와 연계된 동영상을 증강현실로 보여주는 서비스를 제공하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 먼저, 매체에 인쇄되어 있는 원본 영상에 대하여 SURF 알고리즘을 이용하여 특징점을 추출하여 관련 동영상과 함께 저장한다. 다음으로 스마트폰 등의 모바일 기기의 카메라를 이용하여 이미지를 촬영하면, 이의 특징점을 실시간으로 추출하여 이와 매칭되는 원본 영상을 검색하여 연결된 동영상을 불러와서 스마트폰을 통해 증강현실로 보여준다. 제안 시스템은 안드로이드 스마트폰에 적용시켜 보았으며 테스트 결과, 인쇄매체의 이미지 일부가 오염 또는 훼손되어도 인식에 문제가 없이 잘 동작함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권7_8호
• /
• pp.703-712
• /
• 2003

디지털 기술의 발달과 인터넷의 대중화에 더불어 영상데이타의 생산과 교환이 더 자유로워짐에 따라 디지털 도서관, 영상처리, 데이타베이스 시스템과 같은 연구분야에서 내용기반 영상검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 일반적으로 ´영상에 의한 질의´의 경우 사용자가 마음에 드는 영상이 없더라도 반듯이 진의 영상을 데이타베이스로부터 선택해야 하지만, ´스케치에 의한 질의´는 사용자의 생각에 따라 영상온 그림으로 표현할 수 있으므로 최근에 가장 많이 사용되는 질의 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 스케치 진의와 영상 분류 방법을 이용하는 사바 기반의 영상검색 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 유사영상을 검색하기 위해 영상으로부터 색상 히스토그램과 Haar-웨이블릿 계수를 사용하고, leave-one-out 방법을 이용하여 영상을 분류하도록 하였다. 본 논문에서는 사진-그림, 자연 도시 등의 영상 분류론 통해 영상의 의미정보를 추출할 수 있을 뿐 아니라, 사용자 질의 영상을 분류하여, 질의 영상이 갖고 있는 의미공간으로 검색 공간을 축소하여 검색 시간을 단축시키는 효율성을 얻을 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권10호
• /
• pp.658-669
• /
• 2015

시대의 흐름에 따라 게임 개발에 대한 패러다임 또한 변화하고 있다. 일반적인 게임은 사용자가 시스템에 내부적으로 정해진 선택지만을 이용하여 플레이를 할 수 있도록 설계 되고 있다. 미리 정해져 있지 않은 입력데이터를 분석하고 판별하여 게임을 진행할 수 있다면, 게임 내에서 사용자의 선택지는 제약이 없게 되며 따라서 게임 시나리오는 사용자의 다양한 입력데이터에 따라 다양하게 전개 될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 네트워크 통신 및 API와 알고리즘을 게임에 접목함으로써 제약 없는 사용자의 입력에 따른 게임 시스템의 출력 방안을 제안한다. 실험을 위해 안드로이드 플랫폼 단말기 상에서 동작하는 게임을 구현하였다. 실험에서 선정한 사용자의 입력 데이터 포맷은 이미지 파일이며, 서버는 네이버 이미지 검색 API를 이용하여 입력 받은 이미지 파일과 획득한 참조 이미지와의 유사도 검사를 수행한다. 그에 따른 결과를 분석하여 판정 결과를 게임 단말기로 반환한다. 실험을 통해 게임 개발 프레임워크를 기초로 다른 분야의 컴퓨팅 기술 접목의 활용가치를 확인하였으며 또한 제안한 방식은 향후 다양한 게임 인터페이스로의 발전 가능성이 있음을 입증하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.290-295
• /
• 2016

최근 사용자들이 협동적으로 이미지 주석인 태그를 만들고 활용하는 폭소노미 기반의 이미지 공유 사이트들이 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 사이트는 사용자 질의에 대해 단순한 텍스트 매칭 기반의 검색을 수행하고 매칭되는 결과 이미지들을 포토 스트림 형태로 나열하여 보여 준다. 하지만 이러한 태그들은 매우 개인적이고 주관적이며, 이미지 역시 카테고리로 분류되어 있지 않기 때문에 검색의 정확도나 사용자 만족도가 떨어진다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 태그를 기반으로 하는 이미지 검색에서 검색의 정확도를 높일 수 있는 폭소노미 이미지의 카테고리화 기법을 제안하고, 폭소노미 환경에서 생성된 태그와 이미지 정보를 모두 이용하며 의미적으로 유사한 이미지들끼리 분류된 검색 결과를 생성한다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 폭소노미 이미지를 수집하고 텍스트, 이미지 특성에 따른 카테고리 분류를 수행하여 기존 검색 기법과 이미지 검색의 정확도를 비교한다.

• Genomics & Informatics
• /
• 제6권2호
• /
• pp.64-67
• /
• 2008

The Korean Rice Ds-tagging lines Database (KRDD) is designed to provide information about Ac/Ds insertion lines and activation tagging lines using japonica rice. This database has provided information on 18,158 Ds lines, which includes the ID, description, photo image, sequence information, and gene characteristics. The KRDD is visualized using a web-based graphical view, and anonymous users can query and browse the data using the search function. It has four major menus of web pages: (i) a Blast Search menu of a mutant line; Blast from rice Ds-tagging mutant lines; (ii) a primer design tool to identify genotypes of Ds insertion lines; (iii) a Phenotype menu for Ds lines, searching by identification name and phenotype characteristics; and (iv) a Management menu for Ds lines.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2001년도 학술대회지
• /
• pp.129-136
• /
• 2001

정보화기술(information technology)의 발전으로 건설현장에서 디지털 카메라(digital camera)를 이용하여 현장상황 및 각종 공사에 대한 이미지 정보를 수집하고 있으며, 많은 관공서나 발주자들 역시 디지털이미지(digital image) 형태의 현장정보관리 및 제출을 수용하고 있다. 본 연구에서는 현장에서 수집되는 디지털 이미지(digital image)를 효과적으로 관리하며, 프로젝트 참여자사이에 효과적으로·공유할 수 있는 인터넷 기반의 현장사진관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 현장이미지정보를 공종, 위치, 날짜, 업체, 용도 등의 다양한 속성을 이용하여 저장/검색/공유할 수 있는 시스템이며 건설현장에 적용하여 수정보완 하였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 현장이미지의 효과적인 관리와 공유뿐만 아니라 정보축적과 재활용을 통한 기업의 지식기반 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권8호
• /
• pp.1049-1058
• /
• 2020

'Instagrammable' is a new term which means a photo or a series of pictures are worth posting on Instagram. Since Instagram is an image-oriented social media platform, it is important to give users proper awareness through images in order to be an instagrammable post. In this study, we explored the proper delivery method of messages within instagrammable posts through the use of hashtags(#). Specifically, we paid attention to the use of 'Card News', which involves a series of images that form a short narrative. Hashtags play an important role that they often describe sharing intention of the post, and we found analyzing the use of hashtags in Card News posts is a good indicator of users' Instagram activities. Currently, there are more than 580k posts are found with the search keyword Card News, and the number is increasing. In this study, we collected and analyzed more than 50k hashtags on Instagram to explore how news stories are posted from both the general users and news media accounts. Furthermore, we conducted interviews with journalists to analyze how news media are making use of Instagram as a legitimate place to share news stories with impact.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제48권2호
• /
• pp.66-77
• /
• 2011

본 논문은 특징을 효과적으로 병합하여 계층적 색인구조를 적용하는 광고영상의 분류기법에 대한 체계적 방법을 제안한다. 본 방법은 온라인 및 오프라인 상의 광고 영상 정보 관리를 위한 효과적인 응용으로써, 특별히 광고 영상정보의 추적을 위한 전처리 과정을 제공한다. 이를 위하여 전체 영상에 대한 일반적 정보를 포함하는 전역특징과 영상의 지역적 특성에 기반하는 지역특징을 고려한다. 고안된 지역특징은 영상 회전, 스케일링, 잡음추가, 빛의 변화에 불변하여 아핀(Affine) 변환에 의한 화면 차 영상에 대하여도 신뢰성 높은 매칭 도를 얻을 수 있고 동질의 영상 쌍을 검색하는데 있어서도 높은 정확도를 보여준다. 제안 방법은 우선 전역특징으로 전체영상자료에서 다수의 영상 쌍들로 개략적인 영상 군을 구성한 후에, 영상군안에서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍들 즉 정밀한 영상 군들로 분리하는 정밀 매칭을 실행한다. 실행시간을 단축하기 위해 전형적인 클러스터링으로 전역특성이 유사한 영상들끼리 그룹화 함으로서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍 간 과도한 매칭 시간의 문제점을 극복한다.

• 한국조경학회지
• /
• 제50권6호
• /
• pp.42-57
• /
• 2022

본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.