• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.464-475
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• 2003

웹상의 이미지 데이타베이스들은 자치성과 이질성이라는 두 가지 다른 특성을 갖고 있다. 즉 독립적으로 만들어지고 유지되며 질의 처리 방법이 서로 다르다. 분산된 이미지 데이타베이스들에 대한 내용기반 검색에서, 메타 서버의 유사성 측정함수에 대하여 서로 다른 지역 유사성 측정 함수를 갖는 데이터베이스들로부터 주어진 질의 객체와 유사한 객체들을 찾는 능력을 갖는 것은 중요하다. 현재까지, 동일한 유사성 측정 함수들을 사용하는 이미지 데이타베이스들을 선택하는 방법에 대하여 많은 연구가 진행되었으나 이미지 데이타베이스들이 다른 유사성 측정함수를 사용하는 경우에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 웹상의 많은 이질적인 이미지 데이타베이스들 중 질의에 유사한 객체들을 보다 많이 가지고 있는 데이타베이스들을 찾는 문제를 다룬다. 데이타베이스들의 순위는 이미지 데이타베이스들의 압축된 히스토그램 정보와 적은 수의 표본 객체들을 사용하는 복합 추정에 기반을 두고 있다. 구형 영역 질의에 대한 선택률을 추정하기 위하여 히스토그램 정보를 사용하며, 유사성 측정 함수의 차이로 인한 선택률 오차를 보정하기 위하여 표본 객체들을 이용한다. 많은 수의 이미지 데이타에 대한 상세한 실험은 제안된 방법이 이질적인 분산 환경에서 효율적임을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.355-358
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• 2011

본 논문에서는 이미지에서 사용자가 관심을 갖는 영역(ROI)의 내용을 나타내는 특성값과 영역의 위치를 함께 고려하여 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 검색 대상 이미지를 일정 크기의 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 가장 근접하는 특성을 가진 블록을 선택한다. 블록의 특성값은 MPEG-7의 도미넌트 컬러 기술자를 사용한다. 사용자가 선택한 블록의 특성값과 함께 블록의 위치를 측정한 후, 검색 대상 이미지의 블록들의 특성값 및 위치와 비교하여 유사도를 측정한다. 본 논문에서는 실험결과 제안한 방법이 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 다중 ROI의 내용과 위치를 함께 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권5호
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• pp.314-318
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• 2010

본 논문에서는 사용자가 관심을 갖는 다중 영역기반(ROI)으로 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이미지를 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 겹치는 부분을 선택하고 해당 블록의 MPEG-7 도미넌트 컬러와 블록의 상대적 위치를 고려하여 유사도를 측정한다. 실험결과 제안한 방법은 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 높은 성능향상을 나타냈고, 다중 ROI의 경우 상대적 위치를 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.319-322
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• 2010

본 논문에서는 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
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• pp.421-425
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• 2006

본 논문에서는 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.313-320
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• 2023

반려견의 등록 누계 현황은 2016년도 107만건에서 2020년 232만건을 기록하고 있다. 매년 동물 등록이 10% 이상씩 증가하고 있고, 이에 따라 반려견을 등록 할 때 이름을 정해야 한다. 반려견 외모의 특징에 맞는 이름을 지어주고 싶지만, 이름을 정하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 반려견의 이미지를 인식하고 닮은 사물이나 음식을 기반으로 반려견의 이름을 추천해주는 시스템의 개발 내용을 기술한다. 이 시스템은 다양한 사물과 음식의 이미지를 학습한 모델을 통해 반려견의 이미지와의 유사도를 추출하고, 유사도를 기반으로 강아지의 이름을 추천해준다. 또한 결과값으로 나온 이미지 데이터를 기반으로 연관된 연상단어를 추가로 추천해줌으로써 사용자들에게 다양한 선택지를 제공하고 편의를 높이고 흥미와 재미를 높일 수 있다. 본 시스템을 통해 반려견의 이름을 짓는 고민거리를 해결하고 편하게 반려견에게 어울리는 이름을 확인할 수 있으며, 다양한 추천 이름을 통해 폭넓은 선택지를 줌으로써 사용자들의 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.513-516
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• 2005

단백질 2DE 이미지 분석의 주요작업은 스팟 매칭에 의한 동일한 종류의 단백질 그룹인 패어링 클래스를 구성하는 것으로서 단백질간의 상호 작용, 질병에 관련한 단백질의 변화 등을 관찰할 수 있다. 하지만 2DE 실험의 여러 가지 문제점으로 인하여 패어링 클래스는 먼지, 공기방울 등 에러를 포함하게 되며 이런 에러들은 왜곡된 분석결과를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 동일한 조직에서 같은 종류의 단백질은 발현량이 비슷하다는 특성을 이용하여 패어링 클래스의 개개의 스팟을 참조 스팟 속성으로 나눈 값을 유사도로 정의하고, 스팟의 유사도가 사용자에 의하여 선택되는 필터링 배수에 의한 범위를 벗어날 때 에러 스팟으로 간주하여 제거되는 에러 필터링 기법을 제안한다. 실험에서는 정확도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(Harmonic-mean) 값을 사용하여 제안된 필터링 기법의 타당성을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.296-298
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• 1999

컬러 히스토그램은 멀티미디어 이미지 데이터의 특성을 표현하기 위하여 널이 이용되어 왔다. 그러나 컬러 히스토그램을 고차원으로 설정할 경우 색인 구조에 효율적이지 못할 뿐만 아니라 유사도 계산에서도 고비용이 요구된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 히스트그램의 차원을 줄이는 여러 방법이 제시되어 왔으나 이미지의 색상정보 손실을 피할 수 없으며, 이미지의 전체 히스토그램으로는 이미지의 레이아웃을 고려할 수 없기 때문에 필터링을 통한 후보 선정 시 상이한 이미지가 선택되어지는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이미지를 일정한 크기의 타일로 분할한 이미지 타일 평균 RGB 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.281-284
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• 2003

기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.