• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.253-255
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• 2003

기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.271-273
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• 1998

본 논문에서는 최근 발달된 컴퓨터 버전의 이미지 처리 기법들을 활용하여 이미지의 기본 속성(primary features)을 정의하고 이미지 검색에서의 효용성을 실험을 통하여 분석한 결과를 제시한다. 기본 속성으로는 색상, 질감, 모자익, 위치정보등을 선정하여 샘플 이미지들에 대한 속성값들을 데이터베이스로 저장하고 시각 질의들을 처리하는 검색 시스템 원형을 구현하여 실험하였다. 정의된 4가지 기본적 속성 중 색상, 질감, 모자익을 이용하는 내용 기반 검색이 기존 시스템과 비교하여 검색 적중률이 향상됨을 보였다. 제안된 이미지의 기본 속성들을 이용하면 실제 이미지 데이터베이스에 대한 질의 처리에 활용할 수 있는 인덱스를 구성할 수 있을 것이다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.4
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• pp.267-273
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• 2017

With the development of various devices and communication technologies, the production and distribution of various multimedia contents are increasing exponentially. In order to retrieve multimedia data such as images and videos, an approach different from conventional text-based retrieval is needed. Color and shape are key features used in content-based image retrieval, which quantifies and analyzes various physical features of images and compares them to search for similar images. Color and shape have been used as independent features, but the two features are closely related in terms of cognition. In this paper, a method of describing the spatial distribution of color using a complex color model that projects three-dimensional color information onto two-dimensional complex form is proposed. Experimental results show that the proposed method can efficiently represent the shape of spatial distribution of colors by frequency transforming the complex image and reconstructing it with only a few coefficients in the low frequency.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.11
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• pp.1013-1020
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• 2005

This paper presents an effective and robust leaf image retrieval system based on shape feature. Specifically, we propose an improved MPP algorithm for more effective representation of leaf images and show a new dynamic matching algorithm that basically revises the Nearest Neighbor search to reduce the matching time. In particular, both leaf shape and leaf arrangement can be sketched in the query for better accuracy and efficiency. In the experiment, we compare our proposed method with other methods including Centroid Contour Distance(CCD), Fourier Descriptor, Curvature Scale Space Descriptor(CSSD), Moment Invariants, and MPP. Experimental results on one thousand leaf images show that our approach achieves a better performance than other methods.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.3-5
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• 2007

본 논문에서는 새로운 내용기반 이미지 검색 기법으로 식물 잎의 윤곽선에 대하여 동적 시간 정합 기법을 이용하여 유사한 이미지를 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 식물 잎의 기준점에 대하여 잎의 가장자리를 따라 가면서 구해지는 거리의 곡선을 통하여 잎의 외형 특성을 표현하였다. 추출된 곡선 정보의 효율적인 저장과 처리를 위하여 곡선의 특성을 표현할 수 있는 퓨리에 계수(Fourier Coefficients)를 계산하고 이를 바탕으로 유사한 이미지를 계산하였다. 이런 과정에서 생기는 문제점으로는 복잡한 형태의 곡선에 대해서는 퓨리에 계수를 통하여 저장하고 복원하는 과정에서 원본 곡선의 세부적인 형태 정보를 상실하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복잡한 곡선 유형에 대해서는 복원시 상실되는 정보가 최소화될 수 있는 작은 단위의 구간으로 나누고 이에 대한 퓨리에 계수를 계산하는 방법으로 다수의 퓨리에 계수 세트를 추출하는 이진 구간 분할 (Binary Range Reduction) 알고리즘을 사용하였고 질의 이미지와 저장된 이미지들을 비교하는 과정에서 검색의 정확도를 향상시키기 위하여 동적 시간 정합(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 그리고 검색의 효율을 더욱 높이기 위하여 추출된 외형 정보를 기반으로 잎의 유형을 다양한 카테고리로 분류하는 외형 기형 기반의 잎 분류 기법을 제안하였다. 다양한 실험을 통하여 제안한 기법이 식물 잎 검색에 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.265-267
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• 1998

본 논문은 내용기반 이미지 검색시스템에서 사용하는 특징벡터들 중에서 하나인 형태 특징벡터를 추출하는데 초점을 맞쳤다. 특히 다양한 방향으로 회전된 영상의 형태를 수용할 수 있는 모멘트 정보를 영상의 형태 특징벡터로 사용하였다. 그 결과 영상과 회전되지 않은 영상간의 차이값이 0에 가까워 유사성이 아주 좋음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.139-141
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• 2005

최근 인터넷의 발달에 따라 XML 문서의 사용과 각종 영상정보의 양이 크게 증가되었다. 이에 따라 XML 문서를 관리하기 위한 XML 데이터베이스의 필요성과 메타데이터 표준화에 대한 중요성이 증가되고 있다. XML 데이터베이스는 XML 문서의 특성을 고려하여 그 특성을 효율적으로 지원할 수 있다. 또한 국내에서는 교육정보분야 메타데이터 표준인 KEM 2.0이 제정 되었고 국외에서는 멀티미디어 데이터에 대한 표준으로 MPEG-7이 제정이 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 MPEG-7을 기반으로 KEM 2.0을 이용한 영상정보 XML 스키마를 생성하고 이를 이용한 영상정보 검색시스템을 XML 데이터베이스 기반으로 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하는 XML 데이터베이스 기반의 영상정보 검색시스템은 XML 문서에 대한 빠른 저장과 검색이 가능할 것이다. 또한 검색 기능에 있어서는 키워드 기반의 의미기반 검색과 유사 이미지를 통한 내용기반 검색, 그리고 이를 내용기반과 의미기반을 통합한 검색 기능을 제공할 것이며 XML 문서에 대한 강력한 질의 수단인 XQuery 질의를 포함하게 될 것이다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.5
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• pp.358-366
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• 2002

Feature-based similarity retrieval become an important research issue in image database systems. The features of image data are useful to discrimination of images. In this paper, we propose the high speed k-Nearest Neighbor search algorithm based on Self-Organizing Maps. Self-Organizing Maps(SOM) provides a mapping from high dimensional feature vectors onto a two-dimensional space and generates a topological feature map. A topological feature map preserves the mutual relations (similarities) in feature spaces of input data, and clusters mutually similar feature vectors in a neighboring nodes. Therefore each node of the topological feature map holds a node vector and similar images that is closest to each node vector. We implemented a k-NN search for similar image classification as to (1) access to topological feature map, and (2) apply to pruning strategy of high speed search. We experiment on the performance of our algorithm using color feature vectors extracted from images. Promising results have been obtained in experiments.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.11a
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• pp.31-34
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• 2005

디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.437-441
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• 2002

멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기반에 의한 검색 기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 아래에 붙은 표제나 이미지 링크에 붙어 있는 텍스트를 골라내어 이미지의 색인 정보로 이용하여 텍스트를 추출하는 기법을 제안하였다. 텍스트를 추출하기 위해 n-gram 색인 방법을 사용하였으며 한편 검색 효율을 높이기 위해서 질의 의도가 큰 단어에 가중치를 부여하였다.