• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.37-39
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• 2002

정보 검색 시스템은 인터넷에 존재하는 수많은 정보 중에서 사용자가 필요한 특정 정보만을 포함하는 문서를 검색할 수 있다. 현재 정보 검색 시스템은 텍스트를 입력하는 방식을 이용한다. 검색어를 이용하게 되면 몇 개의 키워드를 통하여 원하는 정보를 신속하게 찾을 수 있지만 언어를 기반으로 하기 때문에 각 나라의 언어와 키워드를 알아야 사용할 수 있다는 단점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 시스템은 언어와 키워드를 알지 못하더라도 정보 검색이 가능하도록 누구나 쉽게 의미를 알 수 있는 영상을 질의로 하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 데이터베이스 내에 200개의 비교 대상 영상들을 5개의 대분류로 나눈 후 각각 3개의 소분류로 나누어 영상의 특징 및 키워드를 추출하여 영상특징키워드 데이터베이스(IFKDB, Image Feature Keyword DataBase)에 저장하였다. 사용자 인터페이스를 통해 새로운 영상을 만들거나 흑은 기존에 만들어진 영상을 선택하여 질의로 사용하면 질의 영상의 특징 중 에지를 추출하여 IFKDB와 비교하여 유사도가 높은 영상의 키워드 중 적정 개수를 선택하여 정보 검색의 키워드로 사용할 수 있게 하였다. 사용자가 그린 단순한 영상으로 검색이 가능하고 사용자가 원하는 영상과 비슷한 영상을 찾을 수 있으며 영상으로 정보 검색이 가능하므로 검색의 편의성을 제공한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.329-332
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• 2000

영상 검색 기법 중 기존의 색상 정보만을 이용한 기법에는 많은 한계가 존재하기 때문에 현재의 검색 기법 혹은 상용 검색 프로그램들은 두가지 이상의 검색 기법을 동시에 이용한다. 본 논문에서는 이진 영상을 이용하여 형태 정보를 추출하고 색상 정보와의 결합을 이용한 검색 기법을 제안한다. 이진화된 영상만으로도 상당수의 형태 정보를 포함하고 있기 때문에 최소한의 계산을 이용하여 영상의 개략적인 형태를 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 아울러, 이진화된 형태 정보로 자칫 놓칠 수 있는 형태 정보를 보완하기 위하여 영상 내의 객체의 위치 정보를 이용하기 위해 부분영상으로 영상을 분할하여 좀 더 효율적인 검색을 가능하게 하는 기법을 제안한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.323-329
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• 2002

멀티미디어 정보검색 중 내용 기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징을 이용한 검색 시스템이 일반적으로 널리 소개되고 있다. 그러나 형태가 서로 다른 영상에서는 색상과 질감 특징에 의한 검색 방법은 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선 에 의한 전역 형태 특징으로 허용 가능한 범주 이내로 유사도 영상을 필터링한 후 형태정보의 히스토그램을 이용하여 유사도 검색을 함으로써 정확도를 놀일 수 있는 시스템을 개발한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.887-890
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 영상을 압축한 후에 저주파 성분에 의한 객체들의 특징을 추출하는 방안으로 Vector Quantization 을 이용한 class 별 영상 검색을 제시한다 내용기반 영상 검색의 주요특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 둥이 사용된다. 먼저 검색의 효율성을 높이기 위해 영상을 구성하는 특징 치 중에서 가장 빈도가 많은 class 부터 영상의 유사도를 검색한 후에 다음으로 영상을 구성하는 빈도가 큰 순서대로 DB 내에 저장되어 있는 영상과 비교를 하게 된다. DB내 영상 검색은 빈도수가 우선인 5개의 class를 기준으로 유사도를 측정해서 검색을 이룬다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 마르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용한 후 DB 에 저장된 영상과 유사도를 검색하는 방법을 취하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.139-141
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• 2005

최근 인터넷의 발달에 따라 XML 문서의 사용과 각종 영상정보의 양이 크게 증가되었다. 이에 따라 XML 문서를 관리하기 위한 XML 데이터베이스의 필요성과 메타데이터 표준화에 대한 중요성이 증가되고 있다. XML 데이터베이스는 XML 문서의 특성을 고려하여 그 특성을 효율적으로 지원할 수 있다. 또한 국내에서는 교육정보분야 메타데이터 표준인 KEM 2.0이 제정 되었고 국외에서는 멀티미디어 데이터에 대한 표준으로 MPEG-7이 제정이 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 MPEG-7을 기반으로 KEM 2.0을 이용한 영상정보 XML 스키마를 생성하고 이를 이용한 영상정보 검색시스템을 XML 데이터베이스 기반으로 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하는 XML 데이터베이스 기반의 영상정보 검색시스템은 XML 문서에 대한 빠른 저장과 검색이 가능할 것이다. 또한 검색 기능에 있어서는 키워드 기반의 의미기반 검색과 유사 이미지를 통한 내용기반 검색, 그리고 이를 내용기반과 의미기반을 통합한 검색 기능을 제공할 것이며 XML 문서에 대한 강력한 질의 수단인 XQuery 질의를 포함하게 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.847-850
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• 2001

영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본문은 JPEG/MPEG 과 같은 영상 압축 기법에서 사용되는 DCT 변환 부호화를 이용하여 각 블록의 평균인 DC 성분을 얻어 이 정보를 이용하여 영상을 검색하는 방법을 제시한다. 기존의 방법은 단순히 DCT 전체 성분을 이용하는 방법으로, 영상 전체의 DCT 정보를 처리하여야 하므로 시간과 메모리의 낭비가 있을 수 있다. 본문에서는 이러한 처리시간과 메모리의 낭비를 막기 위해 DC 성분만을 이용하여 영상 검색을 하며, 영상이 실제로 있는 부분에서는 블록의 크기를 가변적으로 변경하여 검색의 오류를 줄일 수 있다. 또한 검색을 전체 영상에 대한 빠른 1 차 검색과 동일 패턴을 가진 영상의 2 차 세부 검색으로 나누어 실행함으로써 보다 빠른 검색을 할 수 있다. 한편, 겹쳐진 영상에 대해서도 검색이 가능하다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제5권1호
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• pp.85-96
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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. 제안된 시스템에서는 2단계로 이루어진다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 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 상표 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.43-46
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• 2004

웹상에서 제공되는 영상정보 자원의 양이 급증하고 이용자들의 문화적인 수요가 높아진 것에 비해 영상정보를 포괄적으로 기술할 수 있는 체계적인 서지기술은 부족한 실정이다. 기존의 영상정보 기술 메타데이터 요소로는 이용자가 탐색하고자 하는 정보자원을 적절하게 검색하거나 혹은 검색된 자원 중에서 서로 연관성이 있는 정보를 그룹화하여 보여주는 것이 불가능하다[1]. 따라서 영상정보 자원이 지니는 다양한 수준과 다양한 측면의 특성을 표현해 내기 위해 국내에서 제안된 영상정보 분야의 새로운 메타데이터 표준이 제시되었다. 본 논문에서는 제안된 영상정보 분야의 메타데이터를 기반으로 하는 영화 Context 검색 엔진을 개발하였고, 이에 따라 추후에 적절한 정보자원의 검색과 연관성 있는 정보의 그룹화로의 확장을 가능하게 할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.358-360
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• 2001

본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.99-108
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• 2008

본 논문에서는 텍스타일 영상의 내용 데이터, 감성 데이터, 메타데이터를 결합시킨 영상 검색 시스템을 제안한다. 섬유 패션의 정보를 가지고 있는 메타데이터와 영상의 색상 및 감성 색상을 이용한 내용의 결합은 그 동안의 섬유 패션산업과 관련된 영상 검색 시스템에서 진일보된 것이다. 우선 메타데이터의 정보를 통해서 영상을 검색하게 된다 검색된 영상 안에서 색상히스토그램과 색상스케치, 감성 히스토그램을 통하여 주어진 영상과 비슷한 영상들을 검색하게 된다. 본 논문에서는 텍스타일 영상으로부터 감성 특성을 추출하기 위해서, H, Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 본 논문에서 제안된 텍스타일 영상 검색 시스템에서 부가적인 기능인 돋보기 기능, 색상 히스토그램 기능, 색상 스케치 기능, 반복 패턴 보기 기능을 통해 검색된 텍스타일 영상들의 정보를 효과적으로 제공함으로써 사용자의 편의를 강화하였다.