• 대한산업공학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.363-375
• /
• 2000

In this paper we propose a content-based image retrieval method that can search large image databases efficiently by color, texture, and shape content. Quantized RGB histograms and the dominant triple (hue, saturation, and value), which are extracted from quantized HSV joint histogram in the local image region, are used for representing global/local color information in the image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for texture information and edge angle histogram is used for representing shape information. Relevance feedback approach, which has coupled proposed features, is used for obtaining better retrieval accuracy. Simulation results illustrate the above method provides 77.5 percent precision rate without relevance feedback and increased precision rate using relevance feedback for overall queries. We also present a new indexing method that supports fast retrieval in large image databases. Tree structures constructed by k-means algorithm, along with the idea of triangle inequality, eliminate candidate images for similarity calculation between query image and each database image. We find that the proposed method reduces calculation up to average 92.9 percent of the images from direct comparison.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제38권2호
• /
• pp.117-128
• /
• 2001

유사도 측정자 (similarity measure)에 따라 문의자 (query)의 최적 정합자 (the best match)를 찾는 최적 검색 (optimal retrieval)을 위해서는 데이터베이스의 모든 영상들에 대해 전역 탐색 (exhaustive search)을 수행해야 한다. 그러나, 일반적인 전역 탐색은 방대한 계산량을 요구한다. 그 계산량을 줄이기 위해, 본 논문은 영상 데이터베이스의 클러스터링 (clustering)에 기반한 고속 다 해상도 전역 탐색 기법을 제안한다. 먼저 데이터베이스 내의 모든 영상들을 일정 수의 클러스터 (cluster)들로 나눈다. 각 클러스터는 유사한 특징 (feature)을 갖는 영상들로 구성된다. 그리고, 각 클러스터와 문의자 간 거리 (distance)의 하계(lower bound)를 구하고, 가능성이 전혀 없다고 판단될 경우 그 클러스터를 제거한다. 가능성이 있다고 판단된 클러스터들에 속한 후보 영상들 중에서 최적 정합자를 찾는다. 또한, 불필요한 특징 정합 연산을 줄이기 위해 다 해상도 데이터 구조에 기반한 거리 부등식 성질 (distance inequality property)을 유도하여, 탐색 과정에 적용한다. 제안한 기법은 고속 다 해상도 전역 탐색 기법으로서 단일 최적 정합자뿐만 아니라 다수의 상위 최적 정합자들도 정확하게 찾을 수 있다. 가장 보편적인 밝기 히스토그램 (luminance histogram)특징을 사용하여, 제안한 기법이 고속의 탐색 속도와 함께 최적 검색을 보장함을 증명해 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.25-34
• /
• 2009

웹의 양상이 '웹 2.0'으로 변화해감에 따라, '웹 2.0'의 핵심요소인 OpenAPI의 사용이 늘어가고 있다. OpenAPI란 자신들의 사이트에서만 이용할 수 있는 서비스를 외부에서도 이용할 수 있도록 공개한 프로그래밍 인터페이스이다. u-GIS 국토정보도 이러한 OpenAPI를 활용하여 여러 벤더들이 제공하는 서비스를 매쉬업하여 제공할 수 있다. 하지만, OpenAPI는 이미 많이 존재하며 빠르게 증가하기 때문에 사용자가 원하는 서비스를 정확하게 찾는 것은 어렵게 되었다. 또한 여러 개의 OpenAPI를 연결하여 새로운 서비스를 만드는 매쉬업 서비스를 위한 서비스 검색에 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 서비스 검색의 문제점을 해결하기 위해서 웹서비스 검색 엔진을 확장하여 통합서비스 정보모델을 정의하고, 정보모델을 바탕으로 통합 검색과 매쉬업 가능 서비스 검색 기법을 개발하였다. 또한 개발한 검색 기법을 관계형 데이터베이스와 JSP를 통해 구현함으로써 유사도 기반의 순위화 된 검색 결과, OpenAPI 통합검색, 카테고리 검색, 매쉬업가능 서비스 검색을 제공함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제3권4호
• /
• pp.733-744
• /
• 1996

내용을 기반으로 한 이미지 데이타 검색은 이미지로부터 자동적으로 특징값들을 추출하여 사용자가 원하는 이미지를 검색하는 방법이다. 본 논문에서는 이미지 데이타 로부터 형태적 특징과 컬러 특징을 자동적으로 추출하여 내용을 기반으로 이미지 데이타를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 필요한 일련의 이미지 처리 과정을 소개하고 추출된 특징값들을 빠르게 검색하기 위해 변형된 트라이와 R 트리를 사용한 인덱싱기법을 제안한다. 제안하는 검색 방법은 형태와 컬러에 대한 특징값들을 모두 취급하므로 보다 신뢰성 있는 검색을 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 이를 바탕으로 구현된 이미지 데이타베이스와 약 200여개의 이미지 데이타를 대상으로한 검색 실험 결과를 보이며, 검색 결과를 통해 형태적 특징과 컬러 특징이 이미지가 데이타 검색에 미친 영향을 고찰해 본다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제4권12호
• /
• pp.901-910
• /
• 2003

대부분의 상업용 정보검색 시스템은 사용자의 질의 형태로 불리언 질의를 채용했다. 불리언 질의는 빠른 검색을 필요로 하는 검색엔진에는 유용할지라도 불리언 연산자로 사용자의 요구를 정확하게 표현하기는 어렵다. 따라서 사용자에게 편리한 자연어 질의를 이용하는 검색 엔진에 대한 연구가 있어왔다 문서를 검색하기 위해서 사용자는 자신의 요구를 정확하게 표현해야 하며 사용자의 요구도 적절해야 한다. 따라서 본 논문에서는 자연어를 이용한 대화형 질의 처리 에이전트를 제안한다. 이 에이전트는 사용자와 점진적인 대화를 통해 사용자의 요구를 정확하게 표현한다. 사용자가 자연어 질의를 입력하면 에이전트는 질의를 분석하고 적절한 키워드를 추출하여 불리언 질의어를 생성한다. 추출된 키워드가 동의어이거나 다의어이면 사용자와 대화를 통해서 키워드를 한정하거나 확장한다. 이렇게 함으로써 사용자의 요구를 보다 구체적으로 표현하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 따라서 본 시스템은 정보검색에서 정확률을 향상시킬 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권11호
• /
• pp.1398-1406
• /
• 2007

최근 급격히 증대되고 있는 멀티미디어 데이터를 사용자에게 편하고 효과적으로 제공하는 것은 내용 기반 정보 시스템의 핵심적인 요소이다. 허밍을 이용한 음악 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 음악의 선율 중 일부분을 직접 허밍으로 입력하여 데이터베이스로부터 음악을 검색할 수 있는 편리한 방법이다. 일반적인 음악 정보 검색 시스템은 고정도의 피치 검출 방법을 필요로 하고 있으나 허밍의 입력으로부터 정확한 피치 정보를 검출하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 시스템의 성능 향상을 위해 기본적인 고정도 피치 정보 추출을 위해 신뢰도가 적용된 YIN 파라미터의 이용을 제안하고, 이를 적응하여 개발한 허밍을 이용한 음악 정보 검색 시스템에 대해 소개한다. 개발된 시스템은 음고, 음장 정보 및 에너지에 가중치를 두어 연속 DP 매칭을 수행하여 시스템의 성능을 향상시켰다. 성능평가를 위해 실시한 검색 실험결과 기존의 음고 정보 추출방법 중 캡스트럼 기반 다중 피치 검출 방법에 비해 본 논문에서 제안한 신뢰도를 적용한 YIN 피치 검출방법이 1위 결과에서 9.1%, 10위 결과에서는 7.2% 성능 향상을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다. 또한 전체 시스템의 성능은 155곡을 대상으로 10위까지의 결과에서 92.8%의 성능을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권4호
• /
• pp.273-280
• /
• 2013

본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 픽셀 그래디언트의 방향 값을 특징으로 하는 OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) 특징을 개발하고 BoF(Bag-of-Feature)와 Random Forest 분류기를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 학습영상에서 추출된 특징 값은 code book 으로 군집화 되고, 각 영상들은 code book을 통해 의미 있는 새로운 차원인 BoF특징으로 변환된다. 이렇게 추출된 BoF특징은 Random Forest 분류기에 적용되고 학습된 분류기에 의해 유사한 특성을 갖는 N개의 클래스별로 분류되게 된다. 질의 영상이 입력되면 동일한 OCS-LBP특징이 추출되고 code book을 통해 BoF특징이 추출된다. 전통적인 내용기반 영상검색과는 다르게, 본 논문에서는 질의 영상에서 추출된 BoF특징이 학습된 Random Forest에 적용되어 가장 유사한 K-근접 이웃 (K-nearest neighbor) 클래스들을 선택하고 선택된 클래스들에 포함된 영상들에 대해서만 질의 영상과의 BoF 유사도 측정을 통해 최종 유사한 영상을 검색하게 된다. 실험결과에서 본 논문에서 제안하는 방법은 빠르고 우수한 검색 성능을 보여 주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.415-425
• /
• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특징을 기반으로 한 내용기반 영상검색 방법에 관해 연구하였다. 기존의 웨이브릿 기반의 방법에서의 문제점인 특징벡터의 크기를 줄이기 위해 웨이브릿 계수의 영역별 에너지 값을 이용하였으며, 대상물의 이동, 회전, 크기 변화에 영향을 받지 않는 모멘트 특성을 이용한 검색방법을 제안하였다. 본 방법은 특징벡터의 크기를 줄이고, 기존의 특징벡터와 비교해서 검색시간을 단축하면서 분류검색의 효율성을 향상시켰다. 영역기반 영상검색 기능을 제공하기 위해 영상분할 방법에 대해 연구하였으며, 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 영상분할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역병합을 이용하였고, 병합후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 분할된 영역정보를 이용하여 칼라와 질감, 모양 특징벡터를 구성하여 영역기반 영상검색을 수행하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
• /
• 제18권3호
• /
• pp.217-224
• /
• 2014

A major advantage of wavefront reconstruction based on a series of diffracted intensity images using only single-beam illumination is the simplicity of setup. Here we propose a fast-converging algorithm for wavefront calculation using single-beam illumination. The captured intensity images are resampled to a series of intensity images, ranging from highest to lowest resampling; each resampled image has half the number of pixels as the previous one. Phase calculation at a lower resolution is used as the initial solution phase at a higher resolution. This corresponds to separately calculating the phase for the lower- and higher-frequency components. Iterations on the low-frequency components do not need to be performed on the higher-frequency components, thus making the convergence of the phase retrieval faster than with the conventional method. The principle is verified by both simulation and optical experiments.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
• /
• pp.416-420
• /
• 2003

본 논문에서는 내삽법을 이용하여 빠른 육안 검색을 위한 이중 해상도 영상 데이터베이스 시스템을 구현하였다. 단일 고해상도 방식에서 발생하는 블록킹 현상과 두 개의 해상도를 가진 영상들을 각각 데이터베이스에 저장할 때 발생하는 큰 저장 공간의 두 가지 단점을 극복하였다. 제안한 방식은 원 영상을 부샘플링하여 부샘플링 영상을 만들고, 내삽법을 이용하여 부샘플링된 영상의 보간 영상을 만든다. 이 보간 영상과 원영상과의 차영상을 근간으로 복합 이중 해상도 영상 데이터베이스를 구성한다. 60명의 실험 영상으로 실험한 결과 제안한 방식의 검색 시간이 평균 0.003초로, 단순 고해상도 방식의 0.014초에 비해 빠르다, 또한 원영상 하나만을 저장하는 방식에 비해 19,821 byte에서 16,910 byte로 14.7% 개선 효과가 있다.