• 한국통신학회논문지
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• 제26권6B호
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• pp.810-819
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• 2001

칼라가 물체 인식에 아주 효율적인 단서를 제공하지만 칼라 분포는 시청 조건과 카메라의 위치에 아주 큰 영향을 받는다. 생김새와 모양의 변화에 의한 칼라 분포 변화 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밝기 값의 변화에 영향을 받지 않고, 색상(hue) 성분에 민감한 칼라 벡터각(color vector angle)을 이용하여 칼라 에지를 추출한 후, 영상의 화소들을 평탄 화소와 에지 화소로 구분하여 칼라 특징 값을 추출하였다. 에지 화소의 경우에는 에지 주위 칼라 쌍의 전체 분포를 HLS 색좌표계의 비균일 양자화를 통해 칼라 인접 히스토그램(color adjacency histogram)으로 표현하고, 평탄 화소의 경우에는 HLS 색좌표계의 비균일 양자화와 칼라 벡터각 균일 양자화를 통해 칼라 벡터각 히스토그램(color vector angle histogram)을 구성하여 공간적인 칼라분포를 표현하였다. 제안한 칼라 히스토그램을 이용하여 영상 검색에 적용하여 성능을 실험한 결과, 작은 빈의 수를 가지는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 훨씬 효율적이고, 생김새와 모양의 변화에 아주 강건한 영상 검색이 가능하였고, 기존의 칼라 히스토그램 역투사 방법보다 훨씬 정확한 물체 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.122-124
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• 2000

본 논문은 질병이 있는 뇌종양 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘 기반의 스케치 질의 방안을 제시한다. 기존의 이미지 검색 시스템은 이미지가 갖는 속성 중 일부의 속성 값만을 가지고 사용자가 직접 질의 이미지를 작성한다. 그러나 이런 방법으로는 여러 복잡한 속성값을 갖는 뇌종양 MRI 이미지의 내용을 표현하기는 어렵다. 그래서 본 논문에서는 질병이 있는 뇌 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘을 사용한 템플릿 형식의 메디컬 스케치 질의 방법을 제시한다. 뇌에서 발생하는 뇌질환을 질병별로 분류하였고, 분류된 질병들이 가지고 있는 색상이나 질감, 모양과 같은 속성 값들을 아이콘화하여 템플릿 이미지로 제공되는 정상인의 이미지에 정의된 질병 아이콘의 크기와 위치를 설정함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의 이미지를 쉽게 작성할 수 있는 스케치 형식의 질의방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.60-70
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• 2000

최근 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 검색 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 계층적 영상검색 시스템을 구현하였다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과. Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.133-136
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• 2001

오디오 비디오 데이터의 활용이 증가함에 따라 멀티미디어 데이터의 내용에 대해 표현하려는 연구와 함께 멀티미디어 데이터의 내용이나 메타데이터를 저장하고, 검색하고, 조작하는 연구의 필요성이 증가하였다. 멀티미디어 데이터의 표현은 사용자가 원하는 내용만을 쉽게 검색하고, 접근한 수 있도록 표현되고 저장되어야 한다. 그러나 기존의 멀티미디어 검색 시스템들은 특정 객체에 중점을 두고 색상, 위치, 모양 등의 정보를 가지고 유사 객체를 찾는 방식을 취하고 있으므로 특정 사건이나 구체적인 인물 정보나 에피소드의 정보를 검색하고자 한 때는 키워드에 의한 검색을 해야하므로 불필요한 정보가 다량으로 검색되며 여러 번의 검색이 이루어져야 하는 단점이 있다. 또한 일반 사용자들은 주로 특정 장면에서 특정 객체의 특징이나 행동, 장소, 사건 등의 정보에 대해 관심을 갖고, 이에 따른 질의를 하는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 "장면"이라는 계층 구조에 중점을 두고 멀티미디어 데이터의 내용 정보와 구조 정보를 표현 및 저장을 하며, 사용자는 특정 사건이나 객체들의 특징 정보를 가지고 장면이나 전체 구조를 검색찬 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 멀티미디어 데이터의 표현 및 저장 검색의 모든 과정은 데이터의 재사용성과 접근 용이성을 위해 XML을 기반으로 하여 처리된다. 이렇게 XML로 표현된 데이터는 사용자들에게 구조 정보나 내용 정보에 있어서 다양한 검색 결과를 제공할 수 있는 장점이 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.231-242
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• 1999

일반적으로 동영상에 대한 정보 검색에는 주석 기반 검색이나 내용 기반 검색을 사용한다. 그러나, 주석 기반 검색은 사용자의 주관이 개입되어 일관성을 잃기 쉽고 내용 기반 검색은 동영상 데이터가 담고 있는 일반적인 의미 추출이 어렵다는 단점을 가지고 있다 그래서, 본 논문에서는 이 두 검색 기법을 상호 보완하여 검색의 효율성과 정확성을 높일 수 있도록 하는 통합 동영상 데이터 모델(IVDM)을 제안한다. 이 모텔은 동영상 데이터를 분석하여 계층적으로 구조화한다. 상위 수준에서는 주제별로 부여된 메타 정보로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 동영상 데이터에서 색깔, 모양, 움직임, 질감 등의 특정 데이터를 추출하여 내용 기반 검색올 지원한다. 그리고 이 IVDM의 타당성을 입증하기 위해 동영상의 대표격인 뉴스 동영상올 객체 지향 데이타베이스 스키마 형태로 설계하고, 이에 맞는 질의 유형 4가지와 그 처리 알고리즘도 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.415-425
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• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특징을 기반으로 한 내용기반 영상검색 방법에 관해 연구하였다. 기존의 웨이브릿 기반의 방법에서의 문제점인 특징벡터의 크기를 줄이기 위해 웨이브릿 계수의 영역별 에너지 값을 이용하였으며, 대상물의 이동, 회전, 크기 변화에 영향을 받지 않는 모멘트 특성을 이용한 검색방법을 제안하였다. 본 방법은 특징벡터의 크기를 줄이고, 기존의 특징벡터와 비교해서 검색시간을 단축하면서 분류검색의 효율성을 향상시켰다. 영역기반 영상검색 기능을 제공하기 위해 영상분할 방법에 대해 연구하였으며, 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 영상분할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역병합을 이용하였고, 병합후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 분할된 영역정보를 이용하여 칼라와 질감, 모양 특징벡터를 구성하여 영역기반 영상검색을 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권4호
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• pp.362-371
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• 2003

이 논문에서는 이미지 데이타베이스에서 모양 특징 기반 이미지 분류와 인덱싱을 위해 객체의 윤곽선 특성을 고려해 임계값을 동적으로 결정하여 최적 우세점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계값결정은 원본 모양의 윤곽선 길이 비와 근사화된 다각형의 둘레 길이 비를 알고리즘 수행시 점진적으로 검사하는 방법을 사용한다. 이 알고리즘은 윤곽선 특징을 반영하여 동적인 임계값 검사를 함으로써 의사점 수를 최대한 줄이며 최소 우세점만으로 모양 특징 정보를 추출할 수 있는 장점을 보인다. 제안한 방법은 객체의 윤곽선을 이루는 n개의 점에서 m개의 최적 우세점을 찾는데 평균 O(nlogn)이 걸린다. 최적화 평가는 7가지 서로 다른 특성을 가지는 70개의 합성 모양과 1,100개의 어류 모양에 대해 알고리즘을 적용하고 피 결과에 대해 평가 함수를 구성하여 수행하였다. 최적화율은 실험 모양들에 대해 평균0.92를 보였으며 기존 알고리즘에 대해 약 14% 최적화 성능 개선을 보였다. 제안한 알고리즘을 통해 추출한 모양 특징 정보는 정규화를 통해 이미지 분류와 인덱싱, 유사도 검색에 활용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.152-154
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• 2010

본 연구에서는 내용 기반의 텍스타일 이미지 검색 시스템을 구축하였다. 텍스타일 이미지에 대한 색상, 질감, 모양 특성 추출 조합을 각각 혹은 가중치를 이용한 방법으로 검색한다. 검색은 사용자 인터페이스에서 오라클 데이터베이스 시스템에서 제공되는 이미지의 색상, 질감 특성 값에 대한 검색과 결과 피드백을 보면서 진행된다. 또 검색 대상 이미지들을 유사도에 따라 다차원 비례법에 의하여 2차원 화면에 클러스터링하여 전체 이미지의 군집화 특성을 쉽게 파악할 수 있는 기능을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.65-71
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• 2009

전통적인 영상 검색 방법은 영상의 색인화와 검색에서 기본적인 특징으로 컬러, 모양, 그리고 질감 들을 사용한다. 우리는 이러한 특징들을 사용하지 않는 새로운 방법을 제시한다. 내용 기반 영상의 색인화와 검색을 위한 유사성 측정에 기하학적 방법을 사용한 시각적 특징을 제시한다. 이 방법은 Radon 변형이라고 한다. 이 방법은 복잡한 분리 방법이 없이 영상의 기하학적 분포에 따라 계산한다. 실험에서도 매우 뛰어난 검색 효과를 보이고 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.39-48
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• 2009

본 연구는 내용 기반 이미지 검색 관련한 기존의 이미지 검색 방식에 관한 고찰을 통하여 이미지 검색의 한계점을 살펴보고, 보다 효율적인 내용기반의 이미지 검색을 위한 사용자용 인터페이스와 이미지 속성 활용 방법에 대하여 제안 하고자 한다. 현재 이미지 검색에 관련된 대부분의 연구들은 내용기반을 위주로 연구가 진행되고 있으며, 대표적으로는 이미지의 색상, 질감, 모양, 전체적인 이미지 형태를 기준으로 검색을 시도하고 있다. 하지만 여러 가지 기술적 한계로 인하여 만족할 만한 검색결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 내용기반 이미지 검색과 종래의 키워드 검색 방식을 적용한 새로운 검색방식을 제안하였다. 이는 이미지 내에 텍스트로 속성을 부여하는 방법과, 이미지 내의 속성정보들을 키워드화 하여 검색에 활용함으로써 이미지를 빠르게 검색하는 방법에 대한 것이다. 또한 인터넷상에서의 질의어 생성을 위한 사용자 인터페이스용 시뮬레이션과 이미지 속성을 기반으로 한 검색 시스템개발 시 활용할 수 있는 분야로 인터넷 쇼핑몰의 의류상품 검색을 중심으로 설명 하였다. 본 연구로 인해 인터넷 쇼핑몰에서 새로운 구매유형이 추가될 수 있고, 유사 이미지 검색 분야의 발전에 기여할 것이다.