• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.851-856
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• 2007

수화는 청각장애인이 주로 사용하는 시각적인 언어이다. OpenGL 기반의 가상현실 공간을 배경으로 하여 청각장애인들이 쉽게 이해할 수 있는 수화 아바타의 움직임을 구현하기 위해, 본 논문에서는 수화 동작 데이터베이스를 구축하는 그래픽 사용자 인터페이스를 개발한다. 개발한 시스템에서는 아바타의 사실적인 표현과 친근감을 강조하기 위해 3D MAX 기반의 인체 아바타 모델의 픽셀 값을 ASE를 사용하여 C언어 코드로 변환함으로써 인간과 거의 비슷한 모델을 생성하였다. 손 모양 편집프로그램은 슬라이드 바를 사용하여 21개의 손 관절 각도를 조정할 수 있으며, 손 모양 코드번호와 손 모양 이름을 지정하여 수화단어 편집프로그램에서 사용하는 손 모양 데이터 형식으로 저장할 수 있다. 수화단어 편집프로그램은 수화단어 데이터 형식의 값을 설정하는 기능과 함께 손 모양 대칭복사, 검색, 추가, 수정, 삭제 기능을 제공함으로써 사용자가 손 모양을 쉽게 편집할 수 있도록 하였다. 손 모양 편집프로그램과 수화단어 편집프로그램을 사용하여 구성한 데이터베이스를 기반으로 수화 아바타가 가상현실 공간에서 인간과 유사한 움직임을 표현할 수 있도록 하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.145-156
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• 2003

Most of the content-based image retrieval systems focuses on similarity-based retrieval of natural picture images by utilizing color. shape, and texture features. For the neuroscience image databases, we found that retrieving similar images based on global average features is meaningless to pathological researchers. To realize the practical content-based retrieval on images in neuroscience databases, it is essential to represent internal contents or semantics of images in detail. In this paper, we present how to represent image contents and their related concepts to support more useful retrieval on such images. We also describe the operational semantics to support these advanced retrievals by using object-oriented message path expressions. Our schemes are flexible and extensible, enabling users to incrementally add more semantics on image contents for more enhanced content searching.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.161-164
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• 2007

최근 인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 이미지 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 색상, 모양, 질감 특징을 이용한 유사도-기반검색에 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상과 색상의 공간적 특성을 포함하는 픽셀샘플링, 그리고 이미지의 외형적 변경에 강인함을 갖는 불변 모멘트 값을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상을 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 유사성 검사 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보 이미지에 색상의 공간적 정보를 포함한 픽셀샘플링을 이용하여 색상의 공간적인 위치까지 유사한 이미지만을 선별한다. 두 번째 유사성 검사단계에서 이미지가 외형적으로 변형된 유사이미지의 검출이 어려운 점을 보완하는 방법으로 이미지의 불변 모멘트를 이용하여 검색의 정확성을 높인다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 데이터베이스에서 검색을 효율성을 실험하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.562-571
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• 2000

이미지 데이터는 텍스트 데이터와는 달리 다양한 색상과 모양, 질감과 같은 비정형적인 특징을 가진다. 따라서 이미지 데이터베이스는 텍스트 기반의 전통 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 질의, 검색 방법을 사용한. 특히, 내용 기반 이미지 검색에서의 검색 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 복합 질의문 계획 생성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 먼저, 단일 조건을 갖는 시각 질의에 대한 처리 기법들을 토대로 여러 조건을 갖는 복합 질의를 처리하기 위한 복합 질의문 계획 생성기법인 SSCC(Similarity Search for Conjunction Combination Query) 알고리즘을 제안한다. SSCC는 이미지 데이터베이스 검색 시스템에서 복합 질의를 처리하기 위한 질의 최적화 과정에서 질의 수행 시간과 투플 I/O를 최소화하는 질의문 계획을 생성하기 위해 사용된다. SSCC 알고리즘은 복합질의를 단일 질의들로 준해하고 퍼지 집합 이론을 도입하여 단일 질의의 결과들을 통합한다. 논문에서 연구된 내용 기반 복합 질의문 계획 생성 기법은 특정 이미지 영역에 국한되지 않으며 다양한 종류의 시각 질의를 수행하기 위한 효율적인 질의문 계획 생성 기법으로 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.462-467
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• 2008

최근 웹 2.0 시대 참여, 공유, 개방 정신이 확대 되고, 다양한 디지털 저작물들이 대량 제작되어 활용되고 있다. 그리고 디지털 저작물의 특징상 누구나 손쉽게 무제한으로 복제와 유통이 가능함으로 디지털 저작물이 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 색상, 질감, 모양 등을 이용한 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 색상을 이용한 이미지 검색방법의 하나로 색상 히스토그램을 이용한 검색 방법이 있다. 그러나 이는 공간적인 상호관계를 적절히 표현하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상 및 불변 모멘트 값과 이미지의 중앙을 중심으로 한 영역별 유사도 검사를 통한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상 정보를 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄인다. 두 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지를 영역으로 나누고, 이미지의 중심 영역부터 영역을 확장하며 영역마다 구축된 인덱스 검색을 통해 영역기반 유사 이미지 검색을 수행 한다. 세 번 단계에서는 이미지의 변형에 불변한 값인 불변 모멘트를 사용하여, 영역별 검사에서 제외된 유사이미지를 재검사한다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 이미지 데이터베이스에서 검색을 실험을 통해 검색의 정확도 및 회수율을 측정하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.268-271
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• 2002

현재 우리가 접하는 영상은 모양, 색상, 질감 등의 성분을 이용한 검색 방법이 필요하다. 이중 질감 특성을 고려한 DC 영상 검색 기법은 구현이 간단하고 검색이 빠른 장점이 있다. 특히 블록을 가변으로 하였을 경우 검색 속도와 정확성을 효율적으로 높일 수 있다. 그러나 기존의 방법은 가변 블록을 하기 위하여 단순히 이진 영상을 가지고 객체 유무를 판단하므로 객체 영역 판단의 정확성이 낮아지고, 계산량이 많아지는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 객체 영역 판단에 에지를 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 경우 객체 영역 판단의 정확성을 높이고 계산량을 줄일 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.1 no.2
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• pp.173-182
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• 1998

As a result of remarkable developments in multimedia technology, the image database system that can efficiently retrieve image data becomes a core technology of information-oriented society. In this paper, we proposed the 2-phase Image Retrieval System considering both color and shape information as the method of image features extraction for content-based image data retrieval. At the first level, to get color information, with improving and extending the indexing method using color distribution characteristic suggested by Striker et al., i.e. the indexing method considering local color distribution characteristics, the system roughly classifies images through the improved method. At the second level, the system finally retrieves the most similar image from the image queried by the user using the shape information about the image groups classified at the first level. To extract the shape information, we use the Improved Moment Invariants (IMI) that manipulates only the pixels on the edges of objects in order to overcome two main problems of the existing Moment Invariant methods large amount of processing and rotation sensitiveness which can frequently be seen in the Directive Histogram Intersection technique suggested by Jain et al. Experiments have been conducted on 300 automobile images. And we could obtain the more improved results through the comparative test with other methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.753-756
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• 2004

영상의 객체가 갖고 있는 중요도를 계산하는 것은 매우 주관적이기 때문에, 객체의 의미 정도를 판단하는 것은 매우 어려운 문제이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 내용기반 이미지 검색 시스템을 구축하기 위하여 원 영상에서 Wavelet 변환을 이용하여 RGB 이미지를 각각 분리 및 병합하는 방법을 제안한다. 또한, 각각의 RGB 이미지들 중 검색에 필요한 특징들을 추출하여 원 영상과 가장 근접한 이미지들을 찾아내는 방법을 제안한다. 제안한 세가지 특징 정보를 이용한 내용 기반 이미지 정보 검색은 기존 방법에 비해 높은 검색 성능을 보였으며, 사람 얼굴이나 캐릭터 이미지인 경우에는 더욱 효율적이라 예상된다

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.16 no.2
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• pp.157-175
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• 2005

The main purpose of this paper is to explain and analyze visual descriptors of MPEG-7 for representing multimedia content. This study describes MPEG-7 visual descriptors that are made of color, shape, texture, and motion using some examples and application areas in detail. As a result, those visual descriptors can represent the rich and deep features in multimedia contents domain. Also, the use of those descriptors will increase the retrieval effectiveness as well as the interoperability among systems through the consistency of the content representation.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.11
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• pp.75-82
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• 2010

The paper proposed CBIRS/EFI with contents based search technique using edge feature information of the object from image information of the object which is uncertain. In order to search specially efficiently case of partial image information of the object, we used the search technique which extracts outline information and color information in feature information of object. In order to experiment this, we extracted side edge feature information of the vehicle for feature information of the object after capture the car image of the underground garage. This is the system which applies a contents base search by the result which analyzes the image which extracts a feature, an original image to search and a last similar measurement result. This system compared in FE-CBIRS systems which are an existing feature extraction contents base image retrieval system and the function which improves the accuracy and an effectiveness of search rate was complemented. The performance appraisal of CBIRS/EFI systems applied edge extraction feature information and color information of the cars. And we compared a color feature search time, a shape characteristic search time and a search rate from the process which searches area feature information. We extracted the case 91.84% of car edge feature extraction rate. And a average search time of CBIRS/EFI is showing a difference of average 0.4-0.9 seconds than FE-CBIRS from vehicle. color search time, shape characteristic search time and similar search time. So, it was proven with the fact that is excellent.