• ETRI Journal
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• 제29권2호
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• pp.246-248
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• 2007

Query-by-example (QBE) is a well-known method for image retrieval. In reality, however, an example image to be used for the query is rarely available. Therefore, it is often necessary to find a good example image to be used for the query before applying the QBE method. Query-by-layout (QBL) is our proposal for that purpose. In particular, we make use of the visual descriptors such as the edge histogram descriptor (EHD) and the color layout descriptor (CLD) in MPEG-7. Since image features of the CLD and the EHD can be localized in terms of a$4{\times}4$ sub-image, we can specify image features such as color and edge distribution on each sub-image separately for image retrieval without a query image. Experimental results show that the proposed query method can be used to retrieve a good image as a starting point for further QBE-based image retrieval.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.703-712
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• 2003

디지털 기술의 발달과 인터넷의 대중화에 더불어 영상데이타의 생산과 교환이 더 자유로워짐에 따라 디지털 도서관, 영상처리, 데이타베이스 시스템과 같은 연구분야에서 내용기반 영상검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 일반적으로 ´영상에 의한 질의´의 경우 사용자가 마음에 드는 영상이 없더라도 반듯이 진의 영상을 데이타베이스로부터 선택해야 하지만, ´스케치에 의한 질의´는 사용자의 생각에 따라 영상온 그림으로 표현할 수 있으므로 최근에 가장 많이 사용되는 질의 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 스케치 진의와 영상 분류 방법을 이용하는 사바 기반의 영상검색 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 유사영상을 검색하기 위해 영상으로부터 색상 히스토그램과 Haar-웨이블릿 계수를 사용하고, leave-one-out 방법을 이용하여 영상을 분류하도록 하였다. 본 논문에서는 사진-그림, 자연 도시 등의 영상 분류론 통해 영상의 의미정보를 추출할 수 있을 뿐 아니라, 사용자 질의 영상을 분류하여, 질의 영상이 갖고 있는 의미공간으로 검색 공간을 축소하여 검색 시간을 단축시키는 효율성을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.551-562
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• 2000

영상의 시각적 특성을 이용하여 영상 데이타베이스를 검색하는 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용자가 직접 작성한 질의 영상에 존재하는 불완전성을 극복하기 위하여, 물체의 정확한 좌표값 대신 물체간의 위치 관계를 비교하는 기법이 많이 사용된다. 본 논문에서는 물체간의 8 방향 위치 관계 정보를 이용하여 영상을 검색하는 시스템을 위한 질의 변환 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상내에 존재하는 물체들간의 위치 관계에 추이성(transitivity)이 존재하는 경우 정보가 중복된다는 사실로부터, 질의에 존재하는 추이성을 모두 제거함으로써 질의 영상을 최소 에지의 그래프로 변환한다. 제안된 알고리즘에 의해 생성된 프라임 에지 그래프는 동일한 위상 관계(topology)를 표현하는 그래프 중 최소 개수의 에지를 가지게 되므로 검색 중의 위치 관계 비교 회수를 최적화 할 수 있다. 실험 결과, 위치 관계의 추이성을 고려하지 않은 기존 알고리즘에 비해 평균 비교 회수를 크게 감소시켜 탐색 모듈의 효율을 향상시킴을 알 수 있다

• 정보관리연구
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• 제42권3호
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• pp.71-94
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• 2011

시각적 실례에 의한 질의는 내용기반 이미지 검색 환경에서 질의 표현을 위한 중요한 질의 패러다임이다. 이미지 및 스케치에 의한 질의는 질의표현을 가능하게 하는 방법으로서 오랫동안 알려졌다. 하지만 이 방법이 질의를 쉽게 작성하는 데 얼마나 도움을 주는지에 대한 효율성에 대한 실험적 입증은 아직 미미하다. 정보검색시스템에 표현하는 탐색자의 능력은 검색과정의 기본이다. 이 연구의 목적은 탐색자의 정보 문제와 효율적이고도 효과적인 시각적 질의 작성을 지원하기 위해 필요한 질의 방법들 간의 지식 격차의 원인이 되는 다양한 정보 요구를 지원하는 데 있어서 유용성 실험을 통해 이미지에 의한 질의와 스케치방법에 의한 질의 조사하기 위함이었다. 본 연구 결과는 이미지에 의한 질의가 시각적 질의 작성에 실행 가능한 접근방식임을 제시한다. 반면에, 본 연구결과를 통해 탐색자의 정보 문제와 시각적인 질의 작성에 도움을 주는 스케치 패러다임에 의한 질의표현 능력 간에 상당한 불일치가 있다는 것을 알 수 있다. 효율(시간)과 유효성(오류)에 초점을 둔 유용성 실험결과와 이용자의 만족도는 큰 차이점이 있다고 보여준다(p<0.001). 이는 다음 세 가지 측정(시간, 오류, 이용자의 만족도)에 대한 두 가지 질의 방식(이미지에 의한 질의, 스케치에 의한 질의) 사이에서 나타난 시간(Z=-3.597, p<0.001), 오류(Z=-3.317, p<0.001), 그리고 만족도(Z=-10.223, p<0.001)에서 드러난다. 본 연구결과는 또한 질의도구를 참가자가 인지하는 유용성에 큰 차이가 있다는 것을 보여준다(Z=-4.672, p<0.001).

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.38-43
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• 2004

We designed and implemented a medical image query system, including a relational database and DBMS (database management system), which can visualize image data and can achieve spatial, attribute, and mixed queries. Image data used in querying can be visualized in slice, MPR(multi-planner reformat), volume rendering, and overlapping on the query system. To reduce spatial cost and processing time in the system. brain images are spatially clustered, by an adaptive Hilbert curve filling, encoded, and stored to its database without loss for spatial query. Because the query is often applied to small image regions of interest(ROI's), the technique provides higher compression rate and less processing time in the cases.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권3호
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• pp.303-317
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• 2002

In this paper, we design and implement E-COIRS enabling users to query with concepts and image features used for further refining the concepts. For example, E-COIRS supports the query "retrieve images containing black home appliance to north of reception set. "The query includes two types of concepts: IS-A and composite. "home appliance"is an IS-A concept, and "reception set" is a composite concept. For evaluating such a query. E-COIRS includes three important components: a visual image indexer, thesauri and a query processor. Each pair of objects in an mage captured by the visual image indexer is converted into a triple. The triple consists of the two object identifiers (oids) and their spatial relationship. All the features of an object is referenced by its old. A composite concept is detected by the triple thesaurus and IS-A concept is recolonized by the fuzzy term thesaurus. The query processor obtains an image set by matching each triple in a user with an inverted file and CS-Tree. To support efficient storage use and fast retrieval on high-dimensional feature vectors, E-COIRS uses Cell-based Signature tree(CS-Tree). E-COIRS is a more advanced content-based image retrieval system than other systems which support only concepts or image features.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권5호
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• pp.602-613
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• 2023

High-quality image datasets are in high demand for various applications. With many online sources providing manually collected datasets, a persisting challenge is to fully automate the dataset collection process. In this study, we surveyed an automatic image dataset generation field through analyzing a collection of existing studies. Moreover, we examined fields that are closely related to automated dataset generation, such as query expansion, web scraping, and dataset quality. We assess how both noise and regional search engine differences can be addressed using an automated search query expansion focused on hypernyms, allowing for user-specific manual query expansion. Combining these aspects provides an outline of how a modern web scraping application can produce large-scale image datasets.

• 정보관리학회지
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• 제27권2호
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• pp.37-60
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• 2010

이 연구는 이미지 특성 범주와 관련하여 질의 재구성 패턴을 탐색하고자 하였다. 이러한 연구 목적을 수행하기 위해서 Excite 웹검색 엔진 로그 데이터가 사용되었으며, 총 592 세션과 2,445 질의어가 분석되었다. 데이터 분석은 Batley의 정보 형태 구분과 선행 연구에서 밝혀진 팻싯과 서브팻싯을 활용하여 수행되었다. 분석결과는 두가지 형태로 구분하여 제시되었다. 첫째, 질의 재구성에 관한 분석결과이다. 질의 분석 결과, 가장 많은 부분을 차지하는 범주는 특정어(specific)와 지칭어(nameable)이며, 이러한 경향은 다양한 정보 탐색 단계에서도 지속적으로 나타났다. 둘째, 질의 재구성 패턴과 관려하여, 평행이동이 가장 많이 나타났으며, 이러한 경향은 최초 혹은 직전 질의 범주에 따라 근소한 차이를 보였다. 범주 전환 분석에서는 높은 비율(60%-80%)로 검색 질의의 범주가 지속적으로 동일한 범주에 머무르는 경향을 밝혀내었다. 이러한 결과는 이미지 검색 시스템 설계와 구현에 있어서, 이용자의 질의 선정 과정에 도움을 제공하고 효과적인 시소러스 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권3호
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• pp.141-152
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• 2005

본 논문에서는 새로운 감성기반 영상검색방법을 제안한다. 서로 다른 색상, 명도, 도트크기를 나타내는 30개의 랜덤 패턴이 제시될 때 인간이 느끼는13가지 감성("like", "beautiful", "natural", "dynamic", "warm", "gay", "cheerful", "unstable", "light", "strong", "gaudy", "hard", "heavy") 평가 데이타로부터 질의 칼라코드와 질의 그레이코드로 명명한 질의 감성 표시자를 설계한다. 감성영상검색을 위해서 질의 감성을 선택하면 질의를 표현하는 칼라코드와 그레이코드가 선택되고 데이타베이스의 영상의 색상 정보를 나타내는 DB 칼라코드와 명도와 도트크기 정보를 나타내는 DB그레이코드값을 추출하여, 칼라코드간의 매칭과 그레이 코드간의 매칭을 통해 유사도를 판단한다. 또한 검색과정에 사용자의 의도를 반영하여 질의 칼라코드와 질의 그레이코드사이의 가중치와 칼라코드내의 가중치를 자동적으로 갱신하는 새로운 유사도 피드백 방법을 제안한다. 430개의 영상에 대해 실험한 결과 최초 질의에 대해 적합한 영상이 부적합한 영상보다 많았으며 유사도 피드백을 사용함에 따라 적합한 영상의 개수가 증가하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.810-813
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• 2004

Indexing and Retrieving images from large and varied collections using image content as a key is a challenging and important problem in computer vision application. In this paper, a color Content-based Image Retrieval (CBIR) system using hierarchical Region of Interest (ROI) query and indexing is presented. During indexing process, First, The ROIs on every image in the image database are extracted using a region-based image segmentation technique, The JSEG approach is selected to handle this problem in order to create color-texture regions. Then, Color features in form of histogram and correlogram are then extracted from each segmented regions. Finally, The features are stored in the database as the key to retrieve the relevant images. As in the retrieval system, users are allowed to select ROI directly over the sample or user's submission image and the query process then focuses on the content of the selected ROI in order to find those images containing similar regions from the database. The hierarchical region-of-interest query is performed to retrieve the similar images. Two-level search is exploited in this paper. In the first level, the most important regions, usually the large regions at the center of user's query, are used to retrieve images having similar regions using static search. This ensures that we can retrieve all the images having the most important regions. In the second level, all the remaining regions in user's query are used to search from all the retrieved images obtained from the first level. The experimental results using the indexing technique show good retrieval performance over a variety of image collections, also great reduction in the amount of searching time.