• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.55-68
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• 2012

본 논문에서는 영상의 동질성 문턱 값(Homogeneity Threshold:$H_T$)을 이용한 영상분할방법에서 영상의 과분할 발생을 해결하기 위한 개선된 영상분할 방법을 제안한다. $H_T$을 기반으로 한 영역성장(Region Growth) 알고리듬은 선택된 윈도우의 중심화소만을 사용하기 때문에 과 분할이 발생하였으나, 제안한 방법에서는 선택된 윈도우에 대한 동질성 여부를 조사하여 동질성을 만족할 경우 선택된 윈도우 화소전체를 영역병합에 사용하고 선택 윈도우가 동질성 윈도우를 만족하지 않을 때에는 윈도우의 중심화소를 사용함으로써 영역의 과 분할을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위하여 기존방법과 동일한 영상을 동일한 조건으로 실험하였으며, 그 결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 영역의 개수를 40% 이상 줄이면서도 시각적으로 영상의 품질에 차이가 없음을 볼 수 있었다. 특히 분할된 영역의 크기순으로 결합한 영상을 가지고 비교 했을 때, 기존방법에서는 분할된 영역의 큰 영역으로부터 1,000개 이상의 영역을 결합하여도 어떠한 영상인지 구분하기가 힘들었으나, 제안한 방법에서는 10개 내외의 영역만 결합하여도 어떠한 이미지인지 식별할 수 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 특정 영상으로부터의 객체 추출이나 정보검색 혹은 해부학이나 생물학 분야의 연구 및 영상 시각화와 애니메이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.402-411
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• 2000

비디오 데이타에서 셧 경계 검출은 비디오 인덱싱 및 검색에 있어서 매우 중요한 단계이다. 셧 경계 검출 방법은 현재 많은 연구가 진행되어 왔으나 아직까지 셧에 존재하는 내용을 기반으로 한 일반적인 방법이 제시되지 못하고 있다. 주로 연속된 비디오 프레임 사이의 칼라 히스토그램 변화나 DCT 계수의 편차에 의해 검출하는 방식이 주로 사용되고 있다. 하지만, 이러한 방식들은 비디오 데이타의 내용이나 의미있는 특징들을 사용하고 있지 않아서 사용자가 원하는 고도의 정보를 처리하는데는 어려운 점이 많다. 더욱이, 이러한 내용 기반의 처리가 압축 데이타에서 직접 수행할 수 있다면, 시간 및 오버헤드를 줄일 수 있어 바람직하다. 본 논문에서는 중요한 특징인 영역 정보 및 칼라 정보를 이용하여 MPEG 데이타를 원 영상으로 복호화하지 않고, 셧 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 압축비디오 데이타로 부터 DC영상들을 복원하여 이 영상들에 존재하는 영역 정보 흐름 및 양자화 된 HSV 칼라 정보의 중요한 특징들을 추출하여, 영역 흐름의 불연속점이나 칼라 히스토그램의 값이 급격히 변화하는 프레임을 찾아 이를 제안된 알고리즘에 따라 비디오 데이타의 셧 경계로 검출한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.127-130
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• 2006

본 논문에서는 MPEG-7 의 특징 기술자를 이용하고, 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 시스템을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 세그먼테이션을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하는 검색 성능의 향상을 위해 특징 벡터 거리 계산에서 영역의 초기 가중치를 설정하였다. 실험에서 구현된 시스템은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.255-257
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• 2008

본 논문에서는 최근 IT 기술의 발전에 따라 무수히 양산되고 있는 멀티미디어 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 방법을 제안한다. 영상 검색 시스템에 사용되는 데이터베이스(DB) 영상들에 존재하는 각 객체들의 존재 영역을 기반으로 질의 영상 (query image)의 객체 영역을 추정해서 검색에 활용하는 것이다. 이는 질의 영상의 전체 영역으로부터 객체를 추정하는 것보다 데이터베이스 영상들로부터 추출한 통계적 객체 분포 범위를 기반으로 추정하기 때문에 빨리 객체 추출이 가능하도록 한다. 따라서 객체를 추출하기 위한 배경 지식이나, 사용자 입력이 전혀 필요 없다. 이렇게 추출된 객체 영역의 영상들로부터 GLCM 알고리즘을 이용해서 객체 영역의 특성이 잘 반영된 질감 특징 값을 바탕으로 검색에 활용 할 경우 원본 영상의 질감 특징을 활용한 경우보다, 객체의 질감 특징을 더 잘 반영한다는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1999년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.68-74
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• 1999

본 논문에서는 영상의 내용을 나타내는 키워드를 이용하는 기존의 텍스트 기반 영상 검색과 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합한 시스템을 구현함으로서, 보다 효과적인 영상 검색을 할 수 있도록 하였다. 영상의 크기는 입력된 원 영상을 사용하였으며, 색상 정보 추출에 있어 HSI 공간으로 변환하여 256개의 칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경영역의 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색을 실험하였고, 영역색상과 기존의 키워드를 결합한 검색도 또한 실험하였다. 기존의 히스토그램 인터섹션의 경우 Precision/Recall이 0.34/0.60인데 비해 영역 색상 히스토그램을 인터섹션한 경우의 Precision/Recall은 0.69/0.76이고 키워드를 결합한 경우의 Precision/Recall은 0.92/0.80를 얻음으로써, 제안된 방식의 검색이 비교적 효율적임을 보였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권3호
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• pp.289-300
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• 2008

질감, 모양, 색채 등 내용기반 영상검색(CBIR)의 기능을 이용하여 한국의 지리산 국립공원과 영국의 케이른고럼스 국립공원의 자연 경관에 있어서의 차이를 판별하는데 본 연구의 목적이 있다. 먼저 각 국립공원의 자연경관을 디지털 사진영상으로 촬영한 후, 전형적인 경관사진을 선별하였다. 사진영상의 저단계 기능(Low-level function)이 계량화되어 수직적으로 회전된 다섯 개의 요인으로 축약되었다. 이 중 유의한 차이를 보이지 않은 물 관련 요인이 제외된 나머지 네 개의 요인에 근거한 판별선이 케이른고럼스 경관과 지리산 경관 사이에서 도출되어, 판별함수가 두 그룹을 유의하게 분할하였다($x^2(4)$=61.433; p<0.001). 고유치 2.417과 월크스 람다 0.293에 의하여 전체 변이가 두 그룹의 판별함수 평균의 차이에서 대부분 산출되었음을 확인하였다. 또한, 네 개의 독립변수가 종속변수 전체 분산의 70.7%를 설명하는 것으로 추정되었다. 경관에 대하여 가장 큰 효과를 나타내는 변수는 원거리관련 변수(r=1.073)이며, 다음으로 근거리관련 변수(r=0.896)였으며, 전체적으로 90.7%가 타당하게 분류되었다. 이는 케이른고럼스 국립공원과 지리산 국립공원 자연경관 사이에서 사진영상의 근거리 요인뿐만 아니라, 원거리 요인이 보다 경관 차이에 유의한 판별력을 보이는 것으로 해석되므로, 국립공원의 경관정체성과 관련한 원거리 스카이라인의 시각적 중요성을 보여주는 것이라 하겠다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.927-936
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• 2002

본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지 제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 탐색범위를 $\pm$15로 제안하고 탐색은 정수화소로 제한하였다. 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터가 여러 개가 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 안는다. 따라서, 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려하였다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권4호
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• pp.369-379
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• 2008

인공위성 관측자료를 이용한 대기 에어러솔 원격탐사 기법은 단시간에 넓은 공간적 영역을 분석할 수 있게 하며, 대상 지역에 존재하는 에어러솔의 분포 정보 및 광학적, 물리학적 특성을 제공 해준다. MODIS 위성자료는 현재까지 가장 진보된 에어러솔 분석자료를 생산하고 있으며, 가장 최근에 개선된 에어러솔 알고리즘(Collection 5 또는 C005)은 기존의 알고리즘(Collection 4 또는 C004)에 비해 많은 부분이 개선되었다. 본 연구는 동북아 지역에서 두 가지 MODIS 에어러솔 알고리즘에 의해 생산된 에어러솔 관측자료를 비교하였고, 각각의 정확도를 검증하기 위하여 AERONET sunphotometer 관측자료와 비교분석 하였다. 2005년 한해 동안의 MODIS 에어러솔 광학두께를 이용하여 에어러솔 광학 두께 (AOT)의 차이를 분석한 결과 에어러솔의 시공간적인 분포특징은 비슷하였으나, $AOT_{C005}$가 $AOT_{C004}$에 비하여 약 0.035(5%) 정도의 낮은 값을 보였다. MODIS AOT와 AERONET AOT와의 비교결과 C004가 상관계수 R=0.89 (기울기=0.86)를, C005는 R=0.95 (기울기=1.00)을 보였다. 더욱이 정확도 분석에서는 C005가 C004에 비해 약 40% 정도 개선이 된 것으로 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.111-124
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• 2011

주택유형 중 아파트의 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 자산가치 중 하나로 아파트가 중요하게 평가받고 있다. 또한 인터넷과 같은 정보시스템을 이용한 정보검색이 활발한 상황이다. 그러나 지금까지 부동산 정보시스템에 대한 사용자 만족도가 높지 않고, 부동산 검색의 효율성을 증가시킬 수 있는 시스템적 접근이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 아파트의 자산가치를 평가하는 세부적 요인이 무엇인지를 기존의 문헌을 통해 정리하였으며, 이러한 세부적 요인을 검색조건으로 통합 고려할 수 있는 지식정보 시스템을 설계하고 개발하는데 목적을 두었다. 가격, 면적 뿐 아니라 학군과 주거의 편리성, 주택관리의 용이성을 함께 고려하여 사용자가 선호하는 아파트를 검색결과로 도출해 주도록 설계하였다. 검색조건에 대한 선호도를 분석하기 위해 공인중개사로 구성된 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 결과를 AHP 기법으로 분석하였다. 또한 본 지식정보시스템은 매수인의 입장에서 가장 편리하게 이용할 수 있도록, 사람이 사용하는 부동산 검색조건을 기계가 이해할 수 있는 시맨틱 웹 검색기반의 정보시스템으로 구성하였다. 이를 위해 아파트 온톨로지를 구축하여 아파트 정보에 대한 다양한 용어를 표준화하였다. 부동산 지식 정보시스템의 전체 아키텍처를 설계한 뒤, 실제 아파트 매물 정보를 이용하여 검색질의를 하였으며, 검색결과를 다요소 의사결정 (Multi-attribute Decision Making)을 통해 분석하였다. 다요소 의사결정을 통해 전문가 집단과 매수인의 선호도에 가중치를 부여하였으며, 검색 후 엔트로피(Entropy) 분석을 통해 사용자가 만족하는 아파트 후보지를 검색결과로 도출하였다. 이를 통해 매수인의 아파트에 대한 가치만족도는 높이면서 탐색비용을 절감시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.134-142
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• 2006

본 논문에서는 영상의 유사성을 측정하는데 많이 이용되는 Hausdorff거리 기법이 텍스트 영상을 검색하는 분야에도 효과적임을 입증하고자 한다. 즉, 시차를 두고 스캔된 임의의 텍스트 영상들의 동일성 여부를 판단할 수 있는 영상기반 텍스트 매칭 기법을 제안하고 이를 위해 지역 밀집도와 Hausdorff 거리를 이용한다. Hausdorff 거리 방법은 처리시간이 오래 걸리는 단점이 존재하는데, 본 논문에서는 지역 밀집도 알고리즘을 이용한 특징점 추출을 수행하여 이를 보완하였다. 우편 봉투에서 얻은 텍스트 영상으로 190개의 동일 영상 190개의 비등일 영상을 만들어 실험을 수행하였다. 기존에 영상 간의 유사도 매칭에 가장 일반적으로 이용되는 이진 상관도 및 Hausdorff 거리 방법과 본 논문에서 제안한 수정된 Hausdorff 방법의 실험 결과를 비교한 결과, 유사한 영역을 찾고 일치하는 정도를 얻는데 있어 다른 방법에 비해 약 2.7%에서 9.0%의 높은 정확률을 얻어 성능의 우수성을 입증하였다.