모바일 장치의 등장은 이미지 검색 방법을 모바일 장치의 메모리, 속도, 에너지 및 대역폭과 같은 제약에 적용해야 할 필요성이 커지고 있다. 모바일 폰에서 이미지 검색의 제약 사항을 해결하기 위한 필요성이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 이미지에 태그를 추가하여 모바일 환경에서의 이미지 관리를 위한 효율적인 검색과 이미지의 유사도를 이용한 중복 파일의 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 효율적인 면에서 추가 비용이 없으며 모바일 장치에 필요한 데이터의 양을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 모바일 디바이스를 이용하여 촬영한 이미지 또는 이미 모바일 디바이스에 저장된 이미지를 사용자가 검색을 위한 질의어로 사용할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 기존의 모바일 검색엔진을 그대로 활용하기 위해 이미지 어노테이션에 기반한 태깅 키워드를 검색 이미지와 매칭하여 질의하는 방식으로 구현하며, 이 과정에서 이미지의 분석과 분류를 위한 SVM(Support Vector Machine)과 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 사용하였으며, 이미지 어노테이션 태깅에 대한 키워드 매칭을 위해 빅데이터에서의 MapReduce를 응용하였다.
모바일 컨텐츠를 재미있고 심도있게 제작하기 위해서는 많은 이미지를 포함해야 하는데 휴대폰의 실행 메모리 제한으로 인해 모바일 환경에서는 PC에서 처럼 손쉽게 이미지를 사용할 수 없다. 이에 본 논문에서는 모바일 환경에서 이미지를 효율적으로 사용할 수 있는 다양한 방법을 제시하고자 한다. 이미지의 압축 및 복원, 회전과 대칭을 이용한 이미지 생성, 비트맵의 팔레트 인덱스를 변경하여 서로 다른 컬러의 이미지 생성, 비트맵의 조합으로 이미지 생성, 타일맵을 활용하여 배경 이미지 생성, 효과를 부여하여 새로운 이미지 생성 등이 본 논문에서 제안하는 다양한 이미지 활용기법이다.
본 논문에서는 모바일 게임의 전체 용량 중 상당 부분을 차지하는 이미지를 무손실로 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 이미지의 압축률을 높이기 위해 실제로 압축을 수행하기 전에 전처리 과정에서 이미지를 재구성 한 후 RFC-1951에 정의된 Deflate 알고리즘으로 압축하였다. 전처리 과정에서는 이미지의 정보를 바탕으로 사전 기반 부호화의 특징인 사전의 크기를 얻고, 픽셀 패킹과 DPCM 예측 기법을 사용하여 이미지를 재구성하는 방법을 사용하여 일반적인 방법으로 압축할 때 보다 압축률을 향상시켰다. 제안된 압축 방법을 다양한 모바일 게임 이미지에 적용하여 압축률을 실험한 결과 기존 모바일 이미지 포맷에 비해 약 9.7%의 압축률이 향상됨을 보였다.
현재 대부분의 모바일 장치들엔 디지털 카메라가 설치되어 있으며 거대한 양의 이미지 데이터들을 저장할 수 있다. 이렇게 많은 양의 이미지가 저장되어 있을 경우 장치 속의 이미지들에 대한 브라우징을 하기 어려워지며, 그에 걸리는 시간도 증가하게 된다. 특히 모바일 장치의 경우 화면의 크기가 작으며, 일반 컴퓨터와 비교하여 부자연스럽고, 불편한 인터페이스를 갖고 있어 어려움을 더욱 증가 시킨다. 우리는 이를 해결하기 위해 3차원 가시화 방법과 모션 센싱을 이용한 인터페이스를 제안하고, 제안된 가시화 방법과 인터페이스의 조합을 통해 모바일 장치에서의 효과적인 이미지 브라우징 방법을 모색해 보았다.
본 논문에서는 다양한 검색 환경과 모바일 디바이스의 센서 정보를 활용한 모바일 이미지 검색 방법을 제안하고 안드로이드 플랫폼에서 구동하는 검색 시스템을 구현하였다. 설계 개발 시스템은 JPEG 이미지를 대상으로 산업계 표준 메타데이터인 EXIF 속성과 시각적 특징을 결합한 새로운 검색 기술자이며, 검색을 위한 특징 추출 및 유사도 평가 알고리즘을 모바일 환경에 최적화한 이미지 검색 모듈이다. 실험을 통해, 대용량 이미지 데이터셋을 대상으로 안드로이드 폰에서 효율적인 이미지 검색을 수행하였음을 보였다.
모바일의 기술 발전과 소셜미디어 사용의 증가로 수없이 많은 멀티미디어 콘텐츠들이 생성되고 있다. 이러한 많은 양의 콘텐츠 중에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾기 위해 의미 기반 이미지 검색을 이용한다. 이 검색 기법은 이미지에 의미 있는 정보들을 이용하여 사용자가 찾고 자하는 이미지를 정확하게 찾을 수 있다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 이미지가 가질 수 있는 의미적 정보를 어노테이션 하고 이와 더불어 모바일에 있는 이미지에 풍성한 어노테이션을 위해 딥러닝 기술을 이용하여 다양한 태그들을 자동 생성하도록 구현하였다. 이렇게 생성된 어노테이션 정보들은 의미적 기반 태그를 통해 RDF 트리플로 확장된다. SPARQL 질의어를 이용하여 의미 기반 이미지 검색을 할 수 있다.
소비자의 욕구인 '개성' 및 '차별성'에 맞추어 보면, 일방적으로 CP에 의해서 제공되는 보편적인 이미지보다는 본인이 직접 만들고, 본인 취향에 맞춘 모바일 콘텐츠를 추구하는 게 당연한 현실이다.
사용자가 만든 음원을 자신의 폰에서 사용하는 기능도 서비스되고 있으며, 사용자가 간단한 이미지 편집을 통해 바탕화면이나 메시지 발송 용도로 사용할 이미지 혹은 영상을 만드는 서비스도 조만간 열릴 예정이다.
유비쿼터스 네트워크 기술이 발전하면서 모바일 단말기를 이용한 인터넷 사용은 휴대성과 편의성뿐만 아니라 시간과 장소에 구애 받지 않기 때문에 점점 증가하고 있다. 그러나 모바일 단말기의 다양한 기종과 많은 마크업 언어의 종류 등의 원인으로 모바일 컨텐츠 제작은 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 편집한 모바일 웹 페이지를 모바일 단말기에서 서비스할때 편집한 화면과 동일한 형태로 서비스하기 위하여 이미지 맵 방법을 제안하였다. 제안된 이미지 맵 방법을 이용한 모바일 웹 서비스 방법은 웹 페이지를 구성하고 있는 여러 개의 객체들을 하나의 이미지로 캡쳐해서 서비스하는 방법이다. 제안된 방법을 이용한 모바일 단말기는 몇 개의 객체들로 페이지를 재구성 할 때 표현이 더 쉽고 편집과 동일한 단말기 서비스 화면을 얻을 수 있었다.
인터넷상에서 서비스되고 있는 E-Mail 서비스는 POP3 또는 IMAP4 통신 규약을 기반으로 하고 있으며, 최근에는 이미지와 Hypertext를 포함한 메일 내용을 전송하고, 수신하는 기능이 보편화되고 있다. 무선 인터넷을 이용한 모바일 전자우편 서비스를 위해서는, POP3의 경우 전용 모바일 E-Mail 서버를 이용하거나 E-Mail 내용을 모바일에 적합하도록 변환하여야만 하고, Web-Mail로 이용되는 IMAP4 E-Mail의 경우에는 원격 파일 서버와 같이 서버 측에 E-Mail이 보관되므로 IMAP4 규약이 없는 모바일 클라이언트로는 모바일 E-Mail 서비스의 이용이 곤란하다. 특히, 이미지나 Hypertext를 포함하는 경우 이들이 문자형태로 전송되므로 모바일에서 정보로 인식하기 매우 곤란하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최근 보편화되고 있는 IMAP4 기반의 Web-Mail을 모바일에서 이용할 수 있도록 하는 모바일용 E-Mail 추출 엔진을 구현함으로써, POP3 E-Mail 서비스뿐만 아니라 IMAP4를 기반으로 하는 Web-Mail을 모바일 환경에서 이용할 수 있도록 하였으며, 이미지 변환 기능을 설계하여 기존 E-Mail 서비스에서 제공하지 않았던 E-Mail에 포함된 이미지 정보를 사용자에게 제공하도록 하였다. 이와 같이 E-Mail 추출엔진과 이미지 변환 엔진을 설계 및 구현함으로써 모바일 환경에서 최적의 E-Mail서비스를 받을 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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