• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.606-608
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• 2018

최근 CCTV나 블랙박스 등 멀티미디어 데이터를 생성해내는 장치의 사용이 늘어나고 있다. 이러한 대용량 멀티미디어 데이터가 증가함에 따라 사용자가 동영상과 같은 멀티미디어 데이터 내의 객체를 식별하기 위해서는 많은 시간을 할애하여 매뉴얼하게 일일이 찾아야 하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 동영상 및 이미지에서와 같은 멀티미디어 데이터에서 객체를 자동으로 식별할 수 있 수 있는 딥러닝 기반의 객체 식별 및 검색 모델을 제안한다. 제안하는 객체 식별 검색은 이미지 검색과 동영상 검색을 지원한다. 이미지 검색에서는 이미지에 존재하는 동일한 객체를 검색 대상 이미지들에서 객체를 식별하고, 이미지에 존재하는 객체를 검색하여 결과로 반환한다. 또한 동영상 검색에서는 동영상에서 검색하고자 하는 객체를 식별하고 객체가 출현하는 시간을 전처리과정을 통해 기록하며, 검색하고자 하는 동영상 내에 존재하는 객체의 검색이 가능하다. 따라서 사용자가 동영상에서 객체의 검색 시 키워드 검색이 가능하여 동영상을 모두 재생하서 객체를 식별해야 하는 번거로움을 해결할 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.9
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• pp.1312-1320
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• 2004

Recently, even if a lot of visual feature representations have been studied and systems have been built, there is a limit to existing content-based image retrieval mechanism in its availability. One of the limits is the gap between a user's high-level concepts and a system's low-level features. And human beings' subjectivity in perceiving similarity is excluded. Therefore, correct visual information delivery and a method that can retrieve the data efficiently are required. Relevance feedback can increase the efficiency of image retrieval because it responds of a user's information needs in multimedia retrieval. This paper proposes an efficient CBIR introducing positive and negative relevance feedback with threshold value and pre-fetching to improve the performance of conventional relevance feedback mechanisms. With this Proposed feedback strategy, we implement an image retrieval system that improves the conventional retrieval system.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.571-574
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• 2004

디지털화 된 멀티미디어 데이터가 증가함에 따라 데이터의 효과적인 분류 및 검색 작업이 더욱 중요해 지고 있으며, 네트워크와 하드웨어의 발전으로 영상 정보를 검색함에 있어 기존의 웹상의 클라이언트/서버 기반 검색만으로는 부족하게 되었다. 이에 따라 영상 정보를 웹상에서 뿐만 아니라 모바일 같은 이기종간의 검색이 필요하다. 그러나 이기종 간의 플랫폼에서 동일한 정보를 얻기 위해서는 상호운용성에 문제가 있다. 웹 서비스(Web Service)는 분산 애플리케이션에 대한 언어-중립적(language-neutral)과 벤더-중립적(vendor-neutral)[5]을 제시하고 있어 기존의 서로 다른 플랫폼간의 정보 이전 문제를 해결할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영화 컨텐츠 검색 시스템을 웹 서비스화 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.365-367
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• 1999

최근 인터넷 검색엔진에서 이미지 검색이 중요한 요소로 대두되고 있으며, 특히 영상 자체의 내용을 근간으로 하는 내용-기반 이미지 검색 시스템이 인기를 모으고 있다. 본 논문에서는 이러한 내용-기반 이미지 검색 시스템에서 중요한 문제인 객체 특징 추출방법에 대해서 논의하며, 특정 이미지 객체에 적용될 수 있는 4가지 종류(모양, 칼라, 크기, 면적)의 특징 값을 제안한다. 또한, 제시한 특징 값을 사용하여 웹 상에서 구현한 검색 시스템의 설계를 함께 선 보인다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.1951-1959
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• 1998

In this paper, we propose an efficient feature extaetion method for content-based approach and implement an image retrieval system in the Oracle database. First, we estract color feature by the modified Stricker's method from input images, and this color feature and ART2 neural network are used for the rough classification of images. Next, we extract texture feature using wavelet transform, and finally exeute the detailed classification on the rough classified images from the previous step. Exsing the proposed feature extraction methods, we implement a useful image retrieval system by Extended SQI, statement on the relational database. The proposed system is implemented on the Oracle DBMS, and in the experimental results with 200 sample images, it shows the retrieval rate 90% and 81% in Recall and Precision, respectively.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.04a
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• pp.787-790
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• 2002

의미 기반 영상 검색은 Color, Texture, Region 정보, Spatial Color Distribution등의 저차원 특징 정보와 이미지 데이터에 의미를 부여하기 위해 주서 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드나 시소러스와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 이에 본 논문에서는 시각 데이터에 존재하는 객체들과 그 객체 사이의 개념관계를 Ontology의 한 형태인 WordNet을 이용하여 의미 정보로 표현할 수 있도록 한다. 이를 활용하면 영상 데이터의 자동 주석 시스템이나 검색 시스템에서 인간이 인식하는 개념적인 사고방식에 더욱 접근할 수 있는 결과물을 얻을 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.356-358
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• 1999

최근 몇 년 동안 멀티미디어 정보의 급격한 증가와 더불어, 사용자에게 다양한 형태의 검색 환경 제공하기 위한 연구들이 꾸준히 이루어지고 있지만, '얼굴에 의한 질의(Query-by-face)'에 대한 연구는 다른 검색 방법에 비해 상대적으로 미약한 편이다. 얼굴 검색은 일반적인 내용기반 검색 분야에 비해 어려운 분야로 현재 대부분의 얼굴 인식 및 검색 시스템들은 일정한 배경 및 조명, 동일한 얼굴 크기를 갖는 한정된 형태의 데이터만을 사용한다. 본 논문에서는 영화 비디오로부터 추출된 대표 프레임 중 사용자가 원하는 등장 인물을 찾기 위한 기술 개발을 위해 비디오 영상으로부터 얼굴을 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 실험 영상이 제한되어 있다거나 인식의 정확성을 위해 몇 개의 부수적인 얼굴 데이터를 별도로 보관해야만 했지만 본 논문에서는 배경과 두드러진 특징을 갖는 얼굴 색을 이용하여 얼굴 영역 검출 속도를 향상시키고, 웨이블릿 변환과 하우스돌프 거리(Haudorff distance)를 이용하여 별도의 데이터가 필요없이 얼굴을 인식이 가능한 시스템을 설계하였다. 또한, 영화 비디오 및 뉴스, 인터뷰 비디오 등 다양한 형태의 배경 및 조명, 크기 변화를 갖는 데이터에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 성능 평가 실시하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.4
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• pp.26-31
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• 2004

Due to the recent explosive progress of Web, We can easily access a large number of images from m. In this paper, we describe our approach of developing a general purpose content based image retrieval system over the H using a Web agent. The Web agent extracts text information of images from the links and file contents in HTML. The proposed system retrieves the images from database using the query by sketch and the query by example on Web browser. Experimental results demonstrate the effectiveness of the new approach.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.33-38
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• 2001

In this paper, we present an image retrieval system using shape features. The preprocessing to gain shape feature includes edge extraction using chain code. The shape features consist of center of mass, standard deviation, ratio of major axis and minor axis length. The similarity is estimated as comparing the features of query image with the features of images in database. Thus, the candidates of images are retrieved according to the order of similarity. The result of an experimentation is dullness for scale, rotation and translation. We evaluate the performance of shape features for image retrieval on a database with over 170 images. The Recall and the Precision is each 0.72 and 0.83 in the result of average experiment. So the proposed method is presented useful method.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.10
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• pp.507-512
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• 2001

Recently, there has been studied on feature extraction method for efficient content-based image retrieval. Especially, many researchers have been studying on extracting from color information, because of its advantages. This paper proposes a feature and its extraction method based on color information in an image. The proposed method is computed from the image segmented into two parts: the complex part and the plan part. Our experiments show that the performance of the proposed method is better as compared with the original color correlogram method.