• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1998.09a
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• pp.395-405
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• 1998

최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 1단계에서는 색상 정보론 얻기 위해서는 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장해서 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 얻기 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.465-469
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• 2007

본 논문에서는 텍스타일 영상의 내용 데이터와 메타데이터를 결합시킨 영상 검색 시스템을 제안한다. 섬유 패션의 정보를 가지고 있는 메타데이터와의 결합은 그 동안의 섬유 패션 산업과 관련된 영상 검색 시스템에서 진보된 것이다. 우선 메타데이터의 정보를 통해서 영상을 검색하게 된다. 검색된 영상 안에서 색상히스토그램과 색상스케치를 통하여 주어진 영상과 비슷한 영상들을 검색하게 된다. 이러한 방법은 영상내용만을 통해 검색했던 것 뿐만아니라 텍스트가 가지고 있는 의미를 보안하여 보다 효과적인 검색을 할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 시스템에서 부가적인 기능인 돋보기 기능, 색상 히스토그램 기능, 색상 스케치 기능, 반복 패턴 보기 기능을 통해 검색된 영상들의 정보를 효과적으로 제공함으로써 사용자의 편의를 강화하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.7 no.4
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• pp.9-16
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• 2002

Content based Image retrieval methods in the multimedia information retrievals use primary visual features such as color, texture and shape. Color and texture generally are used as features of the image retrieval systems. But these systems may produce errors in similar image retrieval because two images with different shapes can represent very different contents. Therefore, the use of shape describing features is essential in an efficient content based image retrieval system. In this paper, after the global features filtering process by the boundary of objects, we have created a better shape similarity image retrieval system by a histogram of shape information.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.880-882
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• 2005

내용기반 영상 검색 시스템은 데이터베이스에 저장된 정지영상의 색이나, 질감, 형태 등의 특징을 이용한다. 본 연구는 실험 영상 집합에서 주요 객체를 추출하여, 객체들의 외형으로부터 분리된 토큰들을 군집화 한 후, 그 군집단위를 색인어로 사용하여 검색하는 방법이다. 기존의 내용기반 영상 검색 시스템에서 모양 정보는 그 표현과 색인 정합 등의 문제로 처리 방법이 명확하지 않았고, 회전, 크기 변화, 폐색 등에 민감했다. 따라서 기존 방법의 문제점을 해결하기 위해서 토큰을 이용한 색인을 이용하여 지역 정보와, 이들 지역 정보들의 관계에 의한 전역 정보를 복합적으로 이용한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.284-289
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• 1998

본 논문에서는 동영상 정보의 효율적인 관리를 위해 주석 기반 검색과 내용 기반 검색을 통합적으로 지원하는 통합 동영상 데이터 모델(Integrated Video Data Model, IVDM)를 제안한다. IVDM은 동영상 자료를 계층적으로 구조화하여 상위 수준에서는 의미 단위와 세그먼트 단위로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 이미지 인덱싱을 이용한 내용 기반 검색을 지원한다. 우리는 이 IVDM을 이용하여 MPEG-2로 압축된 동영상 정보를 관리하는 시스템(Integrated Video Information Management System, IVIMS)을 개발한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.1
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• pp.7-15
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• 2014

Image retrieval has become a huge part of computer vision and data mining. Although commercial image retrieval systems such as Google show great performances, the improvement on the performances are constantly on demand because of the rapid growth of data on web space. To satisfy the demand, many re-ranking methods, which enhance the performances by reordering retrieved results with independent algorithms, has been proposed. Conventional re-ranking algorithms are based on the assumption that visual patterns are not used on initial image retrieval stage. However, image search engines in present have begun to use the visual and the assumption is required to be reconsidered. Also, though it is possible to suspect that integration of multiple retrieval systems can improve the overall performance, the research on the topic has not been done sufficiently. In this paper, we made the condition that other manner than cooperation cannot improve the ranking result. We evaluate the algorithm on toy model and show that propose module can improve the retrieval results.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.234-239
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• 2002

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 효과적인 특징 추출 통한 계층적인 내용 기반 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 영상내에 존재하는 형태 정보와 질감 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의 영상에서 에지 특징 정보를 추출하고 부분 영역으로 분할된 영상에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 영상의 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.1 no.2
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• pp.37-43
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• 1998

This paper presents a KITSAT-3 image catalog browse and distribution system. The access time and easy-to-use concept of the system should be highlighted in order for satellite image users to browse and order the required images as quickly and easily as possible. In general, users want to enter their image search conditions in the simplest ways and to display the search results which can be interpreted intuitively. The KITSAT-3 image catalog browse and distribution system was developed to satisfy the users' requirements with the minimum system installation cost.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.506-508
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• 1998

본 논문에서는 경치 영상들에 대해 영상의 내용(색상, texture)에 기반하여 검색하는새로운 방법을 제안한다. 경치 영상들은 색상이 주 특징이며 결합되는 texture 특징들에 의해 영상 정보간의 유사성의 파악이 더 용이하다. 색상 특징은 HSV 색상 히스토그램에 의해 특징을 나타내며 영상의 전역적 색상 특징과 지역적 색상 특징으로 세분화되고 texture 특징은 2차원 Garbor filter에 의해 영상별 특징을 나타낸다. 시스템의 검색은 예제 영상에 의한 질의 방식으로 예제 영상을 주면 이와 유사한 영상들이 유사도가 높은 순위대로 출력하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.421-423
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• 2002

동영상 정보 검색 시스템은 비교적 작은 크기의 동영상 클립과 클립을 인덱싱하기 위한 키 프레임으로 구성된다. 본 논문에서는 동영상 정보 검색 시스템을 위한 버퍼 캐시에서 버퍼 교체 기법을 연구하였고, 버퍼 캐시 사용의 효율성을 연구하였다. 실험을 통해 버퍼 캐시가 좋은 성능을 가지려면 적은 수의 동영상 클립에 요청이 편중되어야 함을 알 수 있었다.