• 한국실내디자인학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.32-41
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• 2015

We live in the era of unlimited design competition. As the importance of design is increasing in all areas including marketing, each country does its best effort on design development. However, the preparation on protecting interior design rights by intellectual property laws(IPLs) has not been enough even though they occupy an important place in the design field. It is not quite easy to make a judgement on the similarity between two images having a single common factor because the factors which are composed of interior design have complicated interactive relations between them. From the IPLs point of view, designs with the similar overall appearance are decided to be similar. Objective evaluation criteria not only for designers but also for design examiners and judges are required in order to protect interior design by the IPLs. The objective of this study is the analysis of the possibility that a computer algorithm method can be useful to decide the similarity of interior design images. According to this study, it is realized that the Img2 which is one of content-based image retrieval computer programs can be utilized to measure the degree of the similarity. The simulation results of three descriptors(CEDD, FCTH, JCD) in the Img2 showed the high degree of similar patterns compared with the results of perceptual judgment by observers. In particular, it was verified that the Img2 has high availability on interior design images with a high score of similarity below 60 which are perceptually judged by observers.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-17
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• 1998

비디오 정보는 전자 도서관이나 WWW 및 주문형 비디오 (VOD) 시스템과 같은 다양한 응용분야에서 중요한 요소로 부각되고 있다. 비디오 정보는 특성상 계층적으로 구조화된 문서 형태를 가지기 때문에 본 논문에서는 이를 “구조화된 비디오 문서”라 부른다. 본 논문에서는 구조화된 비디오 문서를 데이터베이스에 효율적으로 저장하고, 검색하기 위한 데이터 모델과 질의어 및 색인 기법을 제안한다. 구조화된 비디오 문서는 논리적인 계층 구조 특성을 지니기 때문에, 본 논문에서는 객체 지향 데이터 모델을 이용하여 비디오 문서를 복합 객체로 모델링하고, 이를 저장하기 위한 객체 타입들을 정의한다. 또한 본 논문에서는 비디오 데이터의 캡션이나 주석을 기반으로 한 내용 기반 검색과 비디오 문서의 논리적 구조를 기반으로 한 구조 기반 검색을 제공하며, 비디오 문서의 시공간 관계 연산을 이용한 검색도 지원한다. 그리고, 구조화된 비디오 문서의 효율적인 질의와 색인 공간의 오버헤드를 줄이기 위해 최적화된 역 색인 기법을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1139-1149
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• 2006

본 논문은 낮은 피사계 심도 영상(low depth-of-field image)에 대해 사용자의 도움 없이 포커스 된 관심 영역을 고속으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다. 우리는 입력 영상에 존재하는 고주파 성분을 HOS(higher order statistics) 계산을 함으로써 영상의 포커스 된 영역을 찾아내는 중요한 지표로 활용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 4가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째 단계에서는 기존 연구[1] 방법과 동일하게 모든 화소에 관해 HOS 지도를 계산하고 블록화한다. 두 번째 단계에서는 블록화 된 HOS를 이용하여 포커스 된 물체가 존재하는 후보 관심 영역을 대략적으로 구한다. 이후 관심 영역 내부에 존재하는 구멍(hole)을 제거하기 위해 구멍(hole) 추적 및 제거 연산을 수행한다. 마지막으로 최종 관심 후보 영역에서 배경 부분의 화소만 제거하여 포커스 된 관심 물체만을 섬세하게 추출한다. 제안하는 방법은 기존 방법[1]에 비해 정지 영상에서 고속으로 관심 영역을 추출하므로 추후 알고리즘의 변형 없이 낮은 피사계 심도의 동영상에 확장 적용하여 관심 영역을 실시간으로 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상 현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권3호
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• pp.285-296
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• 2005

이동 분산 환경에서는 무선 데이타 방송 기법을 통하여 서버의 데이타 레코드들을 이동 사용자들에게 전달하는 방식이 많이 사용된다. 그리고, 무선 방송 스트림에서 데이타를 에너지 효율적으로 접근하기 위해서는 색인 기법이 필요하다. 하지만, 기존의 색인 기법들은 데이타 레코드의 키 값을 이용한 트리 형태의 색인 구조를 사용하고 있다. 따라서 부분 부합 질의 등과 같은 내용 기반 검색 질의를 지원할 수 없었다. 본 논문에서는 무선 방송으로 이동 사용자들에게 전달되는 데이타 스트림에서 내용 기반 검색인 부분 부합 질의를 지원하기 위해 B2V-Tree라고 불리는 색인 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 B2V-Tree는 데이타 레코드들의 애트리뷰트 값을 다중 애트리뷰트 해싱을 통해 비트 벡터로 생성한 다음, 이들을 색인 트리로 구성하는 색인 기법이다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.14-22
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• 2013

GPS 전파엄폐는 GPS 전파가 대기에 의해 굴절 및 지연되는 현상에 기초하여 대기의 물리적 특성을 관측하기 위한 원격탐사 기법이다. 2006년 미국과 대만이 공동 개발한 FORMOSAT-3/COSMIC 위성은 하루 2500여건의 전파엄폐 자료를 준실시간으로 제공하고 있으며, 우리나라의 다목적실용위성 5호의 AOPOD(Atmosphere Occultation and Precision Orbit Determination) 시스템은 이중주파수 GPS 수신기 및 전파엄폐 자료수신용 안테나를 장착함으로써 전파엄폐 자료의 획득이 가능하도록 설계되어 대류권과 전리층 연구에 활용될 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 GPS 전파엄폐의 신호처리와 지오메트리 분석기법을 검토하고, 대류권 온습도와 전리층 전자밀도 및 신틸레이션(scintillation) 산출기법을 분석하며, 이러한 전자엄폐 탐측자료를 활용하기 위한 방안으로서 전리층 총전자수 변화를 통한 지진감시와 효율적인 자료서비스를 위한 오픈 API(application programming interface) 구축에 대해 검토하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.18-29
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• 2007

본 논문에서는 뇌 자기공명영상을 분류하기 위하여 결정트리 알고리즘을 2 단계로 적용하는 영상 분류 시스템을 제안한다. 영상으로부터 얻을 수 있는 정보에는 두 종류가 있다. 하나는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등 영상으로부터 직접 얻을 수 있는 하위레벨 특징들이고, 다른 하나는 특정 객체의 존재 유무, 여러 부위 사이의 공간적 관계 등 분할된 영상들에 대한 해석을 통해서 얻을 수 있는 상위레벨 특징들이다. 의미에 따라 영상을 분류하기 위해서는 상위레벨 특징들을 기반으로 학습 및 분류가 수행되어야 한다. 제안하는 시스템에서는 결정트리 학습을 각각의 레벨에 개별적으로 적용하며, 하위레벨 분류 결과를 이용하여 상위레벨의 특징을 추출한다. 종양이 있는 뇌 자기공명영상 집합에 대하여 분류 실험을 수행하였으며, 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효과를 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.125-137
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• 2011

최근 휴대폰 카메라로 촬영한 영상을 입력으로 사용하는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 와인라벨의 문자를 인식한 후, 데이터베이스내의 와인이미지들 중에서 입력 와인라벨 이미지와 유사한 순서대로 사용자에게 보여주는 시스템을 제안한다. 이미지의 유사도 계산을 위해 본 논문에서는 이미지의 각 영역별 대표색상, 텍스트 영역의 텍스트 색상과 배경색상, 그리고 특징점의 분포를 특징으로 사용한다. 이미지의 색상차를 계산하기 위해 RGB색상을 CIE-Lab색상으로 변환하여 사용하고, 특징점은 해리스코너 검출 알고리즘을 사용하여 추출한다. 각 셀의 대표 색상차와 텍스트 색상차 및 배경 색상차는 가중치를 적용하여 색상차 유사도를 계산하고 색상차 유사도와 특징점 분포 유사도를 정규화하여 최종 이미지 유사도를 구한다. 본 논문에서는 입력 이미지와 데이터베이스내의 이미지 간의 유사도를 계산하여 유사도 순으로 사용자에게 검색 결과를 보여줌으로써 검색 결과로부터 다시 최대 유사 와인라벨을 수동으로 찾는 노력을 줄일 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.19-24
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• 2016

인터넷이라는 거대한 정보의 공간에서 스마트 모바일 웹을 통해 사용자들은 다양한 지식분야에 대한 정보를 얻을 뿐만 아니라 개인 블로그나, SNS를 비롯한 다양한 매체를 통해 접근하고 검색을 수시로 하고 있다. 이에 따라 최근에 들어서는 방대한 웹의 자료를 시맨틱 웹이라는 기술을 통해 효과적으로 관리 및 연구하고 있다. 허나, 아직도 여러 분야로 다양하게 분포되어 있는 정보들을 통합하고, 사용자 중심 지식 정보 검색은 예전에 비해 많이 향상은 되었지만, 지식 정보 검색에 대한 연구는 상대적으로 부족하다. 이에, 본 논문에서는 시맨틱 웹을 이용하여 방대하고 지식이 넘쳐나는 정보의 공간에서 분산된 정보 및 지식들을 사용자 중심에 맞게 신뢰성을 높일 수 있는 적합한 형태의 정보 검색을 연구하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권4호
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• pp.221-230
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• 2011

디지털 만화영상은 인터넷에서 매우 인기 있는 컨텐츠이다. 일반적으로 디지털 만화영상은 디지털 스캐너에 의해 스캔되며, 후처리를 하지 않으면 서로 다른 크기와 기울어짐을 가질 수 있으며, 경계부분에 내용이외의 여백이 있을 수 있다. 기울어짐과 여백이 없이 영상의 내용의 크기를 정규화하는 것은 내용기반 만화영상 검색과 같은 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 그래디언트 라돈변환을 사용하여 검출한 선분을 이용하여 만화영상의 박스 프레임을 검출하는 방법을 제안한다. 만화영상에서 박스프레임은 여백이 없는 만화영상 내용으로 이루어진 최대 사각영역이다. 만화영상의 크기를 정규화하고, 기울어짐을 없애기 위하여 박스 프레임을 사용하고, 선분 검출 속도를 높이기 위하여 OpenCL로 구현하였다. 제안 방법이 만화영상에서 효과적으로 박스 프레임을 검출함을 실험으로 보였다.