• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.367-370
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• 2003

최근 급속하게 증가하는 멀티미디어 정보를 효율적으로 다루기 위하여 멀티미디어 데이터에 대한 표현을 표준화하는 MPEG-7 표준안이 제정되었다 본 논문에서는 표준안의 Visual Descriptor 중 Edge Histogram Descriptor(EHD)에 기반한 효과적인 내용기반 이미지 검색 시스템을 설계한다. EHD의 경우 질의 이미지와 데이터베이스의 이미지 간의 유사도 연산을 통해 검색을 하는데 모든 이미지에 대해 연산을 수행하는 것은 비효율적이다. 저장된 에지 히스토그램 정보를 ‘이미지 당 빈 값’에서 ‘빈 값 당 이미지’ 정보로 매핑하는 Lookup Table를 이용하여 유사도 연산을 수행할 이미지 범위를 한정함으로써 검색 효율을 높일 수 있는 검색 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.348-353
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• 2008

이미지의 사용이 증가함에 따라 이미지 중 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위한 방법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 질의 이미지를 분석하여 이미지 특징(feature)을 추출한 후 이미지 특징에 대한 유사도 평가를 통한 이미지 검색 및 온톨로지를 기반으로 검색된 이미지들과 유사하다고 판단된 이미지와 그러한 이미지들의 의미적 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 질의 이미지에서 색상, 질감, 모양 등의 특징을 추출하여 유사도 평가를 통해 검색된 이미지를 제공하고, 내용기반 이미지 검색 방식을 통해 이미지를 검색하고, 온톨로지를 이용해 이미지의 의미적 정보를 추출하여 사용자에게 이미지와 관련된 의미적 정보를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.35-38
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• 2004

기존의 내용기반 이미지 검색 시스템은 색상, 질감, 모양등과 같은 특징 벡터를 추출하여 검색하는 방법이 많이 연구되어 왔다. 특히 색상 정보는 이미지를 검색하기 위하여 중요한 정보로 사용되고 있다. 따라서 색상 이미지를 검색하기 위해서 평균 RGB, HSI값을 이용하거나 히스토그램을 이용하는 방식이 많이 사용 되어왔다. 본 논문에서는 사람이 시각적으로 보고 느끼는 색상(H), 채도(S), 명도(I) 방식을 이용한 HSI값을 사용하여 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색 기법을 제안하고 알고리즘을 설명한다. 색상 의미(Color Semantics)란 사람의 시각적인 특징을 기반으로 칼라 이미지에 적용하여 감성 형용사 기반으로 검색할 수 있는 방법이다. 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색은 색상-기반 질의(color-based retrieval)를 제공할 뿐만 아니라 인간의 감성이나 느낌에 의한 의미-기반 질의(semantic-based retrieval)방식을 가능하게 한다. 즉, "시원한 이미지" 혹은 "부드러운 이미지"를 검색하는 방식이다. 따라서 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있으며, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권1호
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• pp.88-98
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• 1999

사이버 박물관과 같은 응용 분야에서는 기존의 단순 속성, 텍스트 키워드 검색 이외에 색상, 형태, 질감과 같은 이미지 특징을 기반으로 하는 효율적인 내용-기반 검색이 요구된다. 본 논문에서는 사이버 박물관을위한 내용-기반 멀티미디어 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 이를 위해, 박물관 문화재중에서 특히 도자기 이미지 객체에 대해 색상과 형태에 기반한 효율적인 이미지 특징벡터 추출방법을 제안한다. 아울러, 단순 속성 검색에대해서는 B+-트리, 텍스트 키워드 검색에 대해서는 역화일 기법, 그리고 이미지 특징 검색에 대해서는 TV-트리(Telescopic Vector)를 지원하는 통합 검색 기법을 제안한다. 그리고 UNIX OS와 X11R5 라이브러리 환경에서 표준 C 언어를 사용하여 내용 -기반 멀티미디어 정보검색 시스템을 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.487-489
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• 2002

기존의 키워드 기반 이미지 검색에서는 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 인간이 주석 형태로 달아주었다. 그러나 이런 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석을 달아놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개념 기반 이미지 검색 시스템을 위한 WordNet의 적용 방안에 대해 연구했다. WordNet은 단언형이 아닌 단어의 의미 즉 synset이 구성 요소라는 특징을 이용해 각각의 이미지에 텍스트 정보 대신 적합한 개념의 Synset번호를 저장한다. 그리고 검색시 개념간의 유사성 측정을 이용해 검색어와 개념적으로 유사한 모든 이미지를 검색하도록 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.209-223
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• 2000

멀티미디어 데이타의 중요성과 활용도가 증가됨에 따라 데이타베이스에서 멀티미디어 데이타를 표현하고 관리하기 위한 연구가 필요하게 되었다. 따라서, 본 논문은 혼합형 이미지 메타데이타를 이용하여 이미지 데이타베이스에서 이미지 데이타에 대한 검색 기법을 지능화하고 시스템을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 제시한다. 개념 계층을 기반으로 이미지 정보를 지능적인 형태로 저장, 검색하고, 이미지 마이닝을 하기위해 사용자의 정보와 사용자가 이용한 질의 정보 그리고 이 미지정보를 통합하여 검색한다. 즉, 사용자 메타데이타와 이미지 메타데이타를 추출하고 통합하여 사용자에게 좀더 많은 부가 정보를 제공할 수 있는 지능적 이미지검색 시스템을 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.151-154
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• 2008

본 논문은 현 검색시스템의 단순한 키워드 입력 방식에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 이미지의 그레이스케일 히스토그램과 에지정보를 이용하는 검색 시스템 구현을 하였다. 검색알고리즘은 질의 이미지의 특징을 추출하는 단계, 이미지 정제 및 에지정보 추출단계, 추출된 특징을 분석하는 단계, 분석된 특징들로부터 필요한 정보를 확보하는 단계, 확보된 정보를 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 검색된 데이터베이스에서 이미지를 비교 추출단계로 이루어진다. 제안한 검색시스템은 빠른 검색과 고 정확도를 목적으로 실현되며 시뮬레이션을 통해 이를 검증하고자 하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.134-144
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• 2003

이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타의 검색시스템에서 객체들 간의 공간 관계는 이미지를 표현하는 중요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 기존의 검색 방식과는 달리 이미지에 나타나 있는 객체들간의 다양한 공간 관계와 각 객체들이 가지고 있는 특징을 이용한 새로운 방식의 이미지 검색 기법을 제안한다. 이것은 질의 이미지와 데이타베이스 내에 있는 이미지들 간의 유사성을 효율적으로 계산하는데 유용하다. 특히 각 객체들 간의 공간 정보와 그들의 특징들에 대한 정보들이 XML 형태로 주석 처리되어 있기 때문에 이전 검색 기법보다 정확하고 신속하게 질의를 처리한다. 마지막으로 제안된 검색기법을 이용한 이미지 검색 시스템을 구현하여, 실제 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.1219-1232
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• 2004

최근 e-비즈니스나 인터넷 쇼핑몰 사이트에서 는 많은 양의 상품 이미지 정보와 컨텐츠를 취급하고 있으며 ,이로 인하여 이미지에 대한 효율적인 의미기반 검색의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 XML과 퍼지기술을 이용하여 웹상의 상품 이미지를 의미적으로 검색할 수 있는 시스템에 대해 설명한다. 상품 카탈로그와 같은 다중 객체를 보유하고 있는 이미지에 대하여 의미 기반 검색을 수행할 수 있도록 상품 정보나 의미등의 메타데이타를 표현하는 다계층 메타데이타 구조를 사용한다. 이미지에 대한 의미기반 검색을 수행할 수 있도록 하기 위해 메타데이타를 저장하기 위한 XML 데이타베이스를 설계하고 퍼지 데이타를 적용할 수 있는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제시한 시스템은 이미지에 대한 메타데이타를 이용하여 퍼지 데이터를 자동 생성하고, 생성된 퍼지 데이타를 의미기반 이미지 검색에 사용한다. 따라서 의미기반 상품 이미지 검색에 대하여 사용자의 검색질의에 대한 정확성과 만족도를 증대 시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.101-104
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• 2003

많은 디지털 이미지 중에서 원하는 이미지를 효과적으로 검색하기 위한 방법 중에 이미지에 저장되어 있는 이미지에 대한 텍스트 정보를 가지고 검색을 하는 방법이 있다. 하지만 이는 이미지에 대한 정보 형식 자체가 이미 정해져 있다는 한계가 있다. 하지만 이미지에 따라 검색에 사용할 수 있는 정보 자체가 다를 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 원하는 이미지 필드자체를 추가하여 정보를 삽입하고 검색에 활용하는 방안은 제안하고자 한다. 또한 이미지의 영역에 대한 정보를 추가하여 이미지의 영역별 특징을 나타낼 수 있게 하여 검색 시에 원하는 영역의 이미지만을 표시하게 함으로써 검색의 속도도 높이고자 한다.