• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.28-30
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• 2012

본 논문에서는 시계열 매칭 기술을 활용한 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 설계 및 구현한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 스케일된 유사 이미지들을 찾는데 거리 계산이 용이해지고, 인덱스 사용이 가능하여 대용량 데이터베이스 대상의 빠른 검색이 가능해지게 된다. 이를 위해, 기존연구 내용을 기반으로 사용자의 편의를 위해 GUI 환경의 클라이언트-서버 시스템으로 설계 및 구현한다. 먼저, 클라이언트에서는 사용자의 질의 이미지를 시계열로 변환하여 가로 및 세로의 스케일링 팩터구간과 허용치 ${\varepsilon}$과 함께 서버에 전달한다. 서버에서는 클라이언트에서 전달한 값들을 이용하여 범위 질의를 구성하여 이미 구축해놓은 이미지 시계열 데이터베이스의 인덱스를 통해 유사 이미지들을 찾은 후 그 결과 이미지들을 클라이언트로 전달한다. 구현 결과, 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭은 직관적이고 정확한 매칭을 수행하는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.3
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• pp.80-86
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• 2003

XML is being watched with keen interest for the communication and saving of information. Information represented in XML provides more accuracy and a higher-speed of reference after the process of being implication. But, it is difficult that XML document is exchanged or shared in different area such as electronic commerce or digital library. Because, XML document is being different in syntax but similar in logic, with using structured difference analysis. In this thesis, we converted object-oriented class diagram to XML DTD and designed an index mechanism based on the structure information for the converted XML DTD. With our methods, we could effectively and lastly retrieve the specific element and respect to usefully access element by simple operations.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.5
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• pp.18-27
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• 2006

Rapid increase of the amount of music data demands for a new method that allows efficient similarity retrieval of music genre using audio features in music databases. To build this similarity retrieval, an indexing techniques that support audio features as a time-series pattern and data mining technologies are needed. In this paper, we address the development of a system that retrieves similar genre music based on the indexing techniques. We first propose the structure of content-based music genre retrieval system based on the time-series pattern index file and data mining technologies. In addition, we implement the time-series pattern index file using audio features and present performance analysis of the time-series pattern index file for similar genre retrieval. The experiments are performed on real data to verify the performance of the proposed method.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.1
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• pp.1-8
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• 2004

As more and more information is processed and stored in the digital form, many techniques and systems have been developed for service multimedia informations in wireless internet. In this paper, we propose MSPOB(Multimedia Statistics Post Office Box) structure for service datum which are related with similarity to subject a set of documents through grouping. The proposed structure is determined by relationship of datum based on count index and inverted file and is determined it through the semantic similarity between objects

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.97-100
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• 2002

이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성을 가지기 때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 사용자가 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 연구에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링와 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지끼리는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축하여 검색이 빠르게 이루어지는 유사 검색방법을 제안한다 제안 검색 방법은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱기법의 인덱싱을 같이 적용함으로써 VQ(Vector Quantization)보다 높은 재현율과 정확도를 보인다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.65-70
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• 2007

유비쿼터스 센서 네트워크 관련 기술이 급속히 발전하고 센서가 여러 분야에서 활용됨에 따라 센싱되는 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센싱되는 데이타는 계통적 오차와 측정 방법의 부적합 등으로 인한 불확실성을 가지며, 또한 센싱하는 환경 및 제약으로 인해 데이터가 유사하거나 반복되는 제한성을 가진다. 그러나 기존의 연구들은 센싱되는 데이타의 이러한 특성을 고려하지 못함으로 인해 검색이 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 불확실한 데이타를 고려한 기존의 인덱스를 확장하여 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센싱되는 데이타 중 제한성을 가지는 데이타를 그룹화함으로써 효율적인 검색을 지원하는 그룹화 기법을 제시한다. 본 논문은 센싱된 데이타를 그룹화하는 기법으로써 처음에 그룹으로 설정된 영역을 이용해 그룹화하는 최초 그룹화 기법, 한 그룹 내에 최대한 많은 데이타를 그룹화하는 최적 그룹화 기법, 센싱된 데이타를 최대한 근접하게 그룹화하는 최근접 그룹화 기법을 제시한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 본 논문에서 제시한 그룹화 기법을 이용한 인덱스에 대한 검색 성능의 우수성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.357-358
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• 2013

H.264 등 동영상 압축 표준에서는 비디오 신호의 시간적 중복 데이터를 제거하기 위해 움직임 추정/보상을 수행한다. 또한 움직임 추정/보상의 정확성을 향상하기 위해 다중 참조프레임을 지원한다. 여러 장의 참조 프레임 중 현재 블록과 가장 유사한 참조 프레임 영역으로부터 움직임 추정/보상을 수행하여 보다 정확한 예측에 의해 잔차신호의 크기가 감소하게 되고, 그 결과 부호화 효율이 더욱 개선되었다. 본 논문에서는 다중 참조 프레임을 사용한 움직임 추정/보상의 효율을 유지하면서도 참조프레임을 나타내는 참조프레임 인덱스 비트를 줄여주어 부호화 효율을 더욱 개선하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 움직임 추정/보상 시, 각각의 참조 프레임에서 움직임 추정/보상에 사용되는 예측화소들을 비교하여 다중 참조 프레임이 효과가 있다고 판단 되는 경우에만 다중 참조 프레임 움직임 추정/보상을 수행하고, 다중 참조 프레임이 효과가 없다고 판단 되는 경우에는 단일 참조 프레임 움직임 추정/보상을 적응적으로 수행하였다. 실험결과 제안하는 방법은 다중 참조 프레임 인덱스 부호화에 소요되는 비트를 절감하면서도 부호화 효율을 유지함을 확인 할 수 있었다. 제안하는 방법은 동영상 압축 코덱에 적용되어 압축 성능을 더욱 향상 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.472-475
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• 2003

본 논문에서는 칼라맵 인덱스와 Hue 정보를 이용하여 반복적 병합을 통해 분할하는 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 먼저 영상을 벡터 양자화 한 후 양자화 칼라맵 인덱스를 이용해 초기 영역을 설정한다. 초기 영역으로 선택된 영역들은 Hue 정보를 이용하여 영역을 병합하였고 그 후 미소영역을 병합하였다. 이때 반복처리로 인해 수행시간이 많이 소요되는 것을 개선하기 위해 Hue 정보를 이용한 영역 병합 처리에서 두 개의 테이블을 이용하여 속도를 개선하였다. 후처리에서는 과분할된 영역을 제거하기 위해 RGB 칼라 성분의 유클리디언 거리를 이용하여 주변유사 영역에 병합하였다. 제안 방법은 다수의 칼라 영상에 적용하여 좋은 분할 결과와 빠른 처리속도를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.181-183
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• 2001

본 논문에서는 대용량 시퀸스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 인텍스 기반 서브시퀸스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀸스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀸스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우 개념을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여, 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브시퀸스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀸스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명하고, 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.462-467
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• 2008

최근 웹 2.0 시대 참여, 공유, 개방 정신이 확대 되고, 다양한 디지털 저작물들이 대량 제작되어 활용되고 있다. 그리고 디지털 저작물의 특징상 누구나 손쉽게 무제한으로 복제와 유통이 가능함으로 디지털 저작물이 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 색상, 질감, 모양 등을 이용한 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 색상을 이용한 이미지 검색방법의 하나로 색상 히스토그램을 이용한 검색 방법이 있다. 그러나 이는 공간적인 상호관계를 적절히 표현하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상 및 불변 모멘트 값과 이미지의 중앙을 중심으로 한 영역별 유사도 검사를 통한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상 정보를 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄인다. 두 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지를 영역으로 나누고, 이미지의 중심 영역부터 영역을 확장하며 영역마다 구축된 인덱스 검색을 통해 영역기반 유사 이미지 검색을 수행 한다. 세 번 단계에서는 이미지의 변형에 불변한 값인 불변 모멘트를 사용하여, 영역별 검사에서 제외된 유사이미지를 재검사한다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 이미지 데이터베이스에서 검색을 실험을 통해 검색의 정확도 및 회수율을 측정하였다.