• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.503-505
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• 1998

효율적인 영상 검색 시스템을 구축하기 위하여 칼라, 형태, 질감등과 같은 특징을 추출하여 검색하는 방법들이 연구되어 지고 있다. 이 중 기존의 형태 정보를 이용한 방법은 적용 대상을 국한하여 연구되거나 특징 추출을 위한 계산의 복잡성에 비해 좋은 효과를 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 다양한 영상에 적용할 수 있는 특징을 추출하고자 통계적인 방법중의 하나인 히스토그램을 이용하고자 한다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산이 용이할 뿐 아니라 검색 결과면에서도 높은 효율을 보이고 있다. 영상으로부터 추출한 선분을 각도에 따라 18개의 빈으로 양자화 하여 각 빈에 속한 선분들의 길이의 합을 이용하여 비교하는 각도 히스토그램(angular histogram), 그리고 선분들이 공간 분포에 대한 정보를 얻기 위하여 각도 히스토그램에서 각 빈에 속한 선분들의 대표 좌표들의 1차, 2차, 3차 모멘트를 구하여 사용하는 방법과 특정 각도를 가진 선분들 사이의 거리를 이용한 각도 Correlogram을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.441-446
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• 2000

본 논문은 웹 상에서 이미지검색 시스템을 구현하는데 검색방법은 영상의 영역과 넓이를 이용한 체인 코드에 기반 하여 복잡도와 영역 색상 정보를 이용하였고, 클라이언트와 서버간의 데이터베이스 연결은 JDBC를 이용하였다. 기존의 검색할 때마다 프로세스가 필요한 CGI를 이용한 방법보다 더 효율적이었다 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB신호를 256칼라로 양자화 하였다. 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제시하였다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징 과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.358-360
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• 2001

본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.613-615
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• 2002

최근 디지털 이미지 사용이 급속도로 증가함에 있어 자동적인 이미지 데이터 색인과 검색에 관한 연구가 증가하고 있는 추세이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 내용기반 이미지 검색은 대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 시스템이며 이에 본 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 새로운 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하는 새로운 기법을 사용하였고 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분되어 데이터베이스에 저장하였으며 유사도 검색 시에는 사용자가 검색 목적에 알맞은 가중치를 적용하여 이미지를 검색하도록 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3154-3156
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• 2000

본 논문에서는 HSV 공간에서의 색상 히스토그램을 이용하여 분할을 수행하여 얻어진 색상 정보와 영상의 에지를 추출한 후 각각의 에지 포인트에 대한 기울기를 히스토그램으로 만들어서 얻어지는 형태 정보를 이용하여 색상 영상 데이터베이스 상에서 영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제시한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스에 대해 영상 검색을 수행하여 기존의 영상 검색 방법과의 비교를 통하여 제안한 방법의 우수함을 보이고 일반 영상 데이터베이스의 검색에도 우수하게 적용 가능함을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1998.09a
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• pp.395-405
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• 1998

최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 1단계에서는 색상 정보론 얻기 위해서는 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장해서 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 얻기 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.652-655
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• 2004

기존의 병리 영상을 판독하고 저장, 관리 하는 시스템이 수작업으로 이루어져 발생하는 문제점들을 보완하는 방안으로 유방종양 영상을 사용하여 세포영상 내용기반 검색 시스템을 구축 하고자 한다. 유방암 세포를 사용하여 효율적인 내용기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 유방암 영상에서 검색에 가장 적합한 영상의 질감, 칼라, 형태학적 특징값의 조합이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 세포영상의 분류에 많이 사용되는 질감 특징과 칼라값을 사용하여 내용기반 검색 시스템을 구축 하였으며, 칼라값과 질감특징값을 사용하여 검색했을 때의 효율성을 비교하였다. 향후 이런한 실험들을 통하여 세포영상검색에서 가장 최적의 파라미터들을 조합한 내용기반 검색 시스템을 구축하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.293-295
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• 1999

다양하고 방대한 이미지 자료를 효율적으로 저장 관리하고, 또한 효과적인 이미지의 내용 검색을 수행하는 통합 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 객체지향 멀티미디어 DBMS인 바다-IV에서 내용 기반 이미지 검색을 제공할 수 있도록 통합 DBMS 구조를 설계하고, 이미지 자료를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 이를 이용하여 이미지의 색상 특징에 기반한 내용 검색을 수행하는 시스템을 구현한다. 구현된 바다-IV DBMS의 이미지 내용 검색은 SQL을 통한 이미지 검색을 지원하도록 내용 검색 질의어 구문을 지원하고, 그리고 이미지 검색 성능 개선을 위해 2단계 이미지 검색 알고리즘을 사용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.302-304
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• 1999

최근 이미지 데이터에 대한 요구가 폭발적으로 증가됨에 따라 대용량 이미지 데이터에 대한 저장과 검색에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이미지 데이터는 기존의 텍스트 데이터에 비해 대용량이라는 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적인 검색에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존에 이미지 검색을 위해 제안된 인덱스 구조중 고차원 특성을 효율적으로 수용하고 저장공간의 이용률과 검색성능이 뛰어난 CIR-트리를 국내에서 개발된 상용 데이터베이스 시스템인 바다의 하부 저장구조인 MiDAS 기반에서 구현한다. CIR-트리 관리기를 갖는 MiDAS-III에서 K-NN 질의 및 범위 질의가 처리될 때 순차검색에 비해 약 60~99%정도의 검색성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.172-174
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• 2002

최근 인터넷상의 상품 쇼핑몰사이트나 전자상거래와 같은 웹 사이트의 발전으로 인해 이미지의 정보를 많이 사용하고 있다. 이미지의 활용도가 높아짐에 따라, 이미지에 대한 분석기술이나 인식기술들이 많이 연구되어지고 있다. 이미지의 활용은 단순히 정보를 표현하는 것을 넘어, 현재는 인체의 생체 이미지, 지리정보 이미지, 상품 카탈로그 이미지와 같은 대량의 이미지 정보를 가지고 웹 상에서 응용하여 활용되어지고 있다. 따라서, 다양한 이미지의 정보를 표현하고 저장, 검색하는 기술은 계속적으로 연구되어지고 있다. 그러나, 다양한 이미지의 형태로부터 데이터를 표현하고 검색한다는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는 On.-Schema를 활용하여 다양한 이미지의 내용정보를 표현하기 위한 스키마 구조와 표준화 방안에 대하여 기술한다. 웹 상품 카탈로그 이미지나 광고 이미지와 같은 인터넷 상에서 많이 사용될 수 있는 이미지의 정보를 XML-Schema로 설계하고 XML을 활용하여 내용기반 이미지 검색을 지원할 수 있는 모델을 제시한다. 또한 이미지에 대한 복합적인 객체를 분리하여 저장할 수 있는 스키마를 제공함으로서, 이미지 데이터의 공유성과 유용성이 높아지고, 검색에 대한 효율성이 증대되도록 한다.