• 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.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.463-465
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• 2018

공유저작물을 이용하는데 있어서 권리관리정보(RMI, Rights Management information)를 제대로 파악하지 못하거나 제대로 된 정보를 제공 받지 못하는 경우 이용자들은 저작권분쟁에 휘말릴 수 있다. 이러한 이유로 공유저작물을 제공하는 사이트에서는 공유저작물에 대한 정확하고 최신의 RMI 정보를 제공하기 위하여 통합하여 관리하고 최신의 정보로 갱신해야 한다. 하지만 동일한 권리를 가진 이미지는 다양한 이미지 포맷과 사이즈 변경에 따라 다른 형태로 유통되기 때문에 이에 대한 갱신처리가 중요하다. 본 논문에서는 이미지 특징점 기술을 활용하여 권리관리정보에 대한 중복데이터 문제를 해결할 수 있는 기법을 제시한다.

• 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.

• 공기청정기술
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• 제23권2호
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• pp.28-34
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• 2010

원문이미지 참조

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.853-867
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• 2005

지금까지 많은 내용 기반 이미지 검색 방법들이 제안되고 있다. 이 시스템들은 각 시스템마다 다른 이미지 데이타를 이용하고, 다른 특징 추출방법에 따라 다른 특징 추출 데이타를 생성하므로, 각 시스템의 검색 성능을 비교 평가할 수가 없다 특히 웹상에서, 동일한 이미지 데이타를 서로 다른 사이트에 있는 내용 기반 이미지 검색 시스템에 적용하여 검색 성능을 비교 평가할 수 없는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서, 각각의 특정한 검색시스템에서 생성된 특징 추출 데이타를 웹상의 다른 검색 시스템에서 인식할 수 있도록, XML 기반의 FEMAL을 제안한다. FEMAL을 이용한 실험에서, 특징 추출 데이타를 서로 통신하고 통합이 가능함을 보이고, 검색 성능의 비교 평가가 가능함을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.253-257
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• 2023

최근 다양한 대화 시스템이 스마트폰 어시스턴트, 자동 차 내비게이션, 음성 제어 스피커, 인간 중심 로봇 등의 실세계 인간-기계 인터페이스에 적용되고 있다. 하지만 대부분의 대화 시스템은 텍스트 기반으로 작동해 다중 모달리티 입력을 처리할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해서는 비디오와 같은 다중 모달리티 장면 인식을 통합한 대화 시스템이 필요하다. 기존의 비디오 기반 대화 시스템은 주로 시각, 이미지, 오디오 등의 다양한 자질을 합성하거나 사전 학습을 통해 이미지와 텍스트를 잘 정렬하는 데에만 집중하여 중요한 행동 단서와 소리 단서를 놓치고 있다는 한계가 존재한다. 본 논문은 이미지-텍스트 정렬의 사전학습 임베딩과 행동 단서, 소리 단서를 활용해 비디오 기반 대화 시스템을 개선한다. 제안한 모델은 텍스트와 이미지, 그리고 오디오 임베딩을 인코딩하고, 이를 바탕으로 관련 프레임과 행동 단서를 추출하여 발화를 생성하는 과정을 거친다. AVSD 데이터셋에서의 실험 결과, 제안한 모델이 기존의 모델보다 높은 성능을 보였으며, 대표적인 이미지-텍스트 자질들을 비디오 기반 대화시스템에서 비교 분석하였다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 1999년도 추계 학술발표대회 논문집
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• pp.70-71
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• 1999

지방자치제가 본격적으로 자리잡기 시작한 최근, 대부분의 지방자치단체들이 지역경제 활성화를 위한 나름대로의 프로그램을 실시하고 있다. 특히 디자인분야에 대한 시대요구적 인식을 바탕으로 지역이미지통합계획(Regional Identification Program) 에서부터 캐릭터 개발에 이르기까지 지역이 가진 유,무형의 이미지자원을 이용한 디자인개발은 가히 $\ulcorner$붐$\lrcorner$이라고 부를만 하다.(중략)

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.774-784
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• 2021

객체 검출 및 인식 과정은 컴퓨터비전 분야에서 매우 중요한 과업으로써, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 실제 객체 인식 과정에서는 학습된 이미지 데이터와 테스트 이미지 데이터간 해상도 차이로 인하여 인식기의 정확도 성능이 저하되는 문제가 종종 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 인식 정확도 향상을 위한 이미지 초해상도 기법을 제안하여 객체 인식 및 초해상도 통합 프레임워크를 설계하고 개발하였다. 세부적으로는 11,231장의 차량 번호판 훈련용 이미지를 웹 크롤링, 인조데이터 생성 등을 통해 자체적으로 구축하고, 이를 활용하여 이미지 좌우 반전에 강인하도록 목적함수를 정의하여 이미지 초해상도 인공 신경망을 훈련시켰다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 훈련된 이미지 초해상도 및 번호 인식기 1,999장의 테스트 이미지에 실험하였고, 이를 통해 제안한 초해상도 기법이 문자 인식 정확도 개선 효과가 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.133-140
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• 2011

최근 들어, 웹 응용의 하나로 이미지를 통합 관리하는 이미지 거래소(Image Stock), 이미지 도서관(Image Library)과 같은 응용들이 많이 만들어 지고 있다. 이미지의 등록, 관리, 검색에는 주로 이미지 해쉬라는 기술이 구분자(Identifier)로서 쓰이며 해쉬의 분별력을 높이기 위한 연구들이 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 계층적 히스토그램을 이용한 GLOCAL(Global to Local) 이미지 해쉬 생성 방법을 제안하였다. 많은 연구들이 이미지 처리 및 기하학적 공격에 강한 히스토그램 기반의 이미지 해쉬 기법들을 제안하였으며 제안된 논문에서는 GLOCAL 해쉬 생성과 가중치(Weighting Factor)를 적용하여 해쉬의 안정성을 높이는데 기여하였다. GLOCAL 해쉬 생성 방법에 의해 기존의 알고리즘들은 좀더 풍부한 길이의 이미지 해쉬를 생성하였다. 즉, 이미지 해쉬의 근본 목적인 Identification과 Discrimination 이라는 두 가지 목적을 잘 달성하였으며 그 결과는 통계학적 가설 검정 (Statistical Hypothesis Testing)을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였으며 대부분의 공격종류에 대해 제안된 알고리즘이 향상된 성능을 보여줌을 확인하였다.