정보관리학회지 (Journal of the Korean Society for information Management)

  • 제24권3호
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  • Pages.321-341
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  • 2007
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  • 1013-0799(pISSN)
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  • 2586-2073(eISSN)
한국정보관리학회 (Korean Society for Information Management)
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Self Organizing Map(SOM) 알고리즘을 이용한 상표의 내용기반 이미지검색 성능평가에 관한 연구

An Evaluative Study on the Content-based Trademark Image Retrieval System Based on Self Organizing Map(SOM) Algorithm

  • 백우진 (건국대학교 컴퓨터시스템학과) ;
  • 이재준 (건국대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ;
  • 신민기 (건국대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ;
  • 안의건 (연세대학교 문헌정보학과 대학원) ;
  • 함은미 (건국대학교 간호학과) ;
  • 신문선 (건국대학교 컴퓨터시스템학과)
  • 발행 : 2007.09.29
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초록

산업재산권중 하나인 상표에 대한 효율적인 이미지 검색은 상표도용 및 이로 인한 분쟁을 방지할 수 있다. 이를 위해서 효율적인 내용기반 유사이미지 검색이 하나의 방안이 될 수 있다. 본 논문은 상표이미지로부터 회색조 히스토그램(gray histogram) 분석을 통하여 가시적인 자질을 추출하여 Self Organizing Map(SOM) 알고리즘을 적용한 내용기반 유사이미지 검색시스템을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한 내용기반 유사이미지 검색시스템의 정량적인 성능평가 방안을 제시하여 본 연구에서 개발한 이미지 검색 시스템의 객관적인 성능평가를 수행하였다.

It will be possible to prevent the infringement of the trademarks and the insueing disputes regarding the originality of the trademarks by using an efficient content-based trademark image retrieval system. In this paper, we describe a content-based image retrieval system using the Self Organizing Map(SOM) algorithm. The SOM algorithm utilizes the visual features, which were derived from the gray histogram representation of the images. In addition, we made the objective effectiveness evaluation possible by coming up with a quantitative measure to gauge the effectiveness of the content-based image retrieval system.

키워드

참고문헌

  1. 반종오, 강문주, 최형진 2002. 칼라 공간과 형태 정보를 이용한 내용기반 이미지검색 시스템 구현. 한국정보과학회 학술발표논문집, 29(1) : 613-615
  2. 한국특허정보원. 2007. KIPRIS 검색시스템. [cited 2007.8.1].
  3. Chesnut, Casey 2004. 'Self Organizing Map AI for Pictures.' Generation 5. [cited 2007.8.1].
  4. Eidengerber, H. 2003. 'New perspective on visual information retrieval.' Storage and Retrieval Methods and Applications for Multimedia 2004. In Proceedings of the SPIE, 5307 : 133-144 https://doi.org/10.1117/12.525071
  5. Han, K., Lee, J., and Hwang, C. 1995. 'Image Clustering using Self-Organizing feature map with Refinement.' Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, 1 : 465-469 https://doi.org/10.1109/ICNN.1995.488146
  6. Hunt, R.W.G. 2004. The Reproduction of Colour, 6th ed. Chichester UK: Wiley-IS&T Series in Imaging Science and Technology
  7. Kohonen, K. 2001. Self-Organizing Maps, 3rd ed. Springer Series in Information Science
  8. Salton, G. 1971. The SMART Retrieval System. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall
  9. Sjoberg, M., Muurinen, H., Laaksonen, J., & Koskela, M. 2006. 'PicSOM experiments in TRECVID 2006.' In Online Proceedings of the TREC Video Retrieval Evaluation 2006. [cited 2007. 8.1].
  10. Vesanto, J. and Alhoniemi, E. 2000. 'Clustering of The Self-Organizing Map. https://doi.org/10.1109/72.846731
  11. van Rijsbergen, C.J. 1979. Information Retrieval, 2nd Ed. London: Butterworths
  12. World Intellectual Property Organization 1985. Vienna Agreement Establishing an International Classification of the Figurative Elements of Marks. [cited 2007.8.1].