• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.27-35
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• 2002

지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.384-389
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• 2008

최근 동영상을 저장하거나 효과적으로 검색하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존 동영상 검색 시스템은 메뉴나 텍스트 기반의 키워드로 동작하는데, 검색을 위한 정보가 빈약하여 많은 동영상이 동시에 검색되는 경우가 많고, 사용자가 해당 시스템을 사용하기 위한 지식이 필요하다. 본 논문에서는 키워드 기반 질의에 비해 사용자의 의도나 다양한 정보를 포함 할 수 있고 이벤트나 사람 뿐 아니라 인간의 기본적인 행동까지 검색하는 자연어 질의 기반 동영상 검색 시스템을 제안한다. 먼저, 사무실에서 수집된 동영상에 대한 도메인 분석을 통해 메타데이터로 이벤트 데이터베이스를 구축하고, 해당 영역에서의 사용자 질의에 대한 전처리 과정과 분석 작업을 통해 스크립트 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축된 시스템을 바탕으로 대화형 질의와 답변 쌍 매칭을 통해 동영상을 검색한다. 10명의 사용자를 대상으로 메뉴 기반 검색 시스템과의 성능 평가와 프로세스 평가 비교 검증을 통해, 성능이나 사용자 만족도면에서 제안하는 시스템이 우수함을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.701-708
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• 2004

기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이 한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.1051-1066
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• 2000

디지털 압축기술의 발달과 컴퓨팅 능력이 발전함에 따라서 많은 양의 이미지, 그래픽, 오디오, 비디오 정보가 인터넷을 통한 멀티미디어 시스템에서 활발히 이용되고 있다. 이에 따라 사용자가 원하는 멀티미디어 컨텐츠를 탐색하기 위한 다양한 검색기법이 요구되고 있으며, 특히 단순한 텍스트형 키워드에 의한 검색보다는 내용에 의한 검색 기법이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 전처리 과정을 통해 영상을 분류하고, 여기에 색상의 공간적, 질감적 특징을 선별적으로 적용함으로서 처리 효율을 높이면서 검색 성능을 증가시킬 수 있는 내용기반 색인 및 검색 알고리즘을 제안하였다. 또한, 특정 상표에 대한 내용기반 데이터 검색요청 및 수행 결과 분석을 통해 제안된 기법의 성능을 평가하였고, 그 결과를 기술하였다.

• 정보관리학회지
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• 제23권3호
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• pp.5-21
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• 2006

최근 수년 동안 영상자료와 음성자료 분석에 대한 이론들이 텍스트자료 검색 시스템과 함께 사용되기 위해서 제안되어 왔으며 데이터 처리 속도의 급격한 향상과 함께 발전되어 왔다. 일반적 검색 방법들은 단지 텍스트만을 사용하지만 텍스트와 그림을 동시에 사용하는 검색 방법 또한 최근에 제안되어 왔다. 본 연구는 다매체자료의 공통기술표현포맷(CRFMD)이라는 이름으로 화상자료와 텍스트자료를 하나의 자료 구조로 통합하는 방법을 제안하고 있으며, 주어진 테스트자료에 대한 화상자료의 유사성 분석에서 텍스트와 그림의 형태소를 함께 사용하였을 때 현격히 개선되어 짐을 보여주고 있다. CRFMD는 의료문서 검색, WWW 검색, 박물관 소장품 검색과 같은 다양한 분야의 다매체자료 검색 및 처리에 응용될 수가 있을 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.230-240
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• 2022

Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.126-135
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• 2002

영상은 색상, 형태, 위치, 질감 같은 다양한 특성을 갖고 있기 때문에 하나의 특성만을 이용하여 일괄적으로 영상을 검색할 경우, 만족할 만한 검색효율을 얻기가 어렵다. 특히, 대용량의 영상 데이터베이스일수록 그 같은 현상은 빈번하게 일어나기 때문에 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템들은 대부분 하나 이상의 특성을 이용하여 검색효율 향상을 죄하고 있다. 본 논문에서는 Centroid 위치벡터를 이용하여 영상 내의 색상 정보뿐만 아니라, 특정 색상에 대한 위치정보를 고려하는 기법을 제안한다. 질의영상의 한 색상에 대해 Centroid 위치벡터를 추출하고 비교영상의 같은 색상의 Centroid 위치벡터와의 거리를 비교하여 그 거리가 짧을수록 각 색상의 위치 유사도를 높게 책정하는 방식을 제안한다. 제안된 검색 기법은 기존의 색상 분포만을 이용하는 검색 기법에 비해, 원근 처리된 영상에 강인하고, 회전되거나 뒤집힌 영상의 변별력이 향상되었다. 또한, 제안된 방식은 색상정보와 위치정보의 추출을 이원화시키지 않고 동시에 추출함으로써 계산량을 줄이고, 효율적인 색인 파일을 생성하여 검색속도를 향상시켰다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.68-81
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• 2000

본 논문에서는 순위가 부여되는 영상 데이터베이스 검색 시스템의 검색효율을 평가하기 위한 새로운 단일가 척도를 제안한다. 좋은 순위부여 시스템이 되기 위한 조건은 첫째, 관련영상을 많이 검색해야 하며 둘째, 부적합 영상은 검색하지 말아야 하며 셋째, 평균순위가 높아야 하고, 넷째, 검색된 관련영상들이 밀집되어 있어야 한다. 기존 평가척도들이 일부 조건만을 반영하며 개략적 혹은 부정확한 평가 결과를 보이는데 반해, 제안하는 평가척도 NDS(Normalized Distance Sum)는 이러한 문제점들을 모두 해결한다. NDS의 우수성을 입증하기 위해 ${\_nC_r(_10C_5=252, _20C_9=167,960)}$개의 검색패턴을 자동 발생시켜 이를 기존 평가척도와 함께 측정 비교한다. 이 패턴들은 n 순위 내에서 r 개의 관련 영상이 검색된다고 가정하였을 때 재구적 함수 호출에 의해 자동 발생된것들이다.

• 정보관리연구
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• 제40권1호
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• pp.217-234
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• 2009

컴퓨터로 옮겨 놓은 생물학 실험실에서 생명과학을 연구하는 연구자가 생명정보를 확인하려면 1차적으로 생물다양성 관련 데이터베이스에서 생명체에 관한 종정보, 생태정보, 분포정보를 검색해야 한다. 그리고 그 생명체를 구성하는 유전자 서열정보와 단백질 구조정보를 Genbank, PDB 등의 유전자/단백질 데이터베이스에서 검색해야 한다. 또한 그 생명체에 관한 학술적 내용이 수록된 학술논문까지 별도로 검색해야만 그 생명체에 관한 포괄적이고도 정확한 정보를 획득하여 연구에 활용할 수 있다. 이런 일련의 과정은 연구자에게 불편함과 함께 많은 시간이 소요됨으로 인해 연구의 효율성을 저하시키는 요인이 되고 있다. 이런 불편함을 해결하기 위하여 통합검색하기 위한 여러 방법을 분석하고, 그중 스키마 통합을 선택하였다. 또한 스키마 통합을 위하여 각각의 데이터베이스의 스키마를 분석하고 메타데이터를 추출하여 Mediated 스키마를 설계하였다. 본 논문에서 설계한 생명정보 검색시스템(BIRS, Biological Information Retrieval System)과 인터페이스를 사용하여 생명과학을 연구하는 연구자들의 연구의 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 산업공학
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• 제17권spc호
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• pp.52-61
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• 2004

During the past decades automated storage/retrieval (AS/R) systems have been dominantly implemented in most industrial fields due to their handling efficiency and high utilization of storage space. Such AS/R systems consist of several modules each of which contains two racks and a S/R machine. This paper proposes a design of the hybrid AS/R module which can be adopted without too much initial expenditure by most of small-and-medium sized companies. The hybrid module consists of an AS/R module on the upper floor and a traditional warehouse module on the lower floor. For the AS/R module, analytical expressions of the expected travel times for the S/R machine and the elevator per operation are derived. The expected travel times represent the performance of the module and thus can be used for its economic design.