• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1359-1362
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• 2003

최근 인터넷과 웹 기술의 발전 그리고 이를 기반으로 하는 다양한 멀티미디어 컨텐츠가 홍수를 이루고 있지만 멀티미디어 데이터에서 체계적으로 연관 규칙을 마이닝 하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문에서는 이미지 프로세싱 분야 및 내용 기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 이미지 데이터 저장소에 저장된 재생성 항목과 희소하게 발생하지만 상대적으로 특정 항목과 높은 비율로 동시에 나타나는 희소 항목을 포함한 내용기반의 이미지 연관 규칙을 찾아내기 위한 탐사 기법을 제안한다 실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 재생성 항목만을 고려한 알고리즘보다 희소 항목을 포함하여 연관 규칙을 탐사하므로 같은 종류의 이미지가 모여 있는 저장소에서 이미지 오브젝트간의 연관 관계를 발견하는 이미지 데이터 마이닝에 효과적이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.271-273
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• 1998

본 논문에서는 최근 발달된 컴퓨터 버전의 이미지 처리 기법들을 활용하여 이미지의 기본 속성(primary features)을 정의하고 이미지 검색에서의 효용성을 실험을 통하여 분석한 결과를 제시한다. 기본 속성으로는 색상, 질감, 모자익, 위치정보등을 선정하여 샘플 이미지들에 대한 속성값들을 데이터베이스로 저장하고 시각 질의들을 처리하는 검색 시스템 원형을 구현하여 실험하였다. 정의된 4가지 기본적 속성 중 색상, 질감, 모자익을 이용하는 내용 기반 검색이 기존 시스템과 비교하여 검색 적중률이 향상됨을 보였다. 제안된 이미지의 기본 속성들을 이용하면 실제 이미지 데이터베이스에 대한 질의 처리에 활용할 수 있는 인덱스를 구성할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권1호
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• pp.14-28
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• 1999

최근 멀티미디어 데이터로부터 내용에 대한 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하고 내용에 기반한 질의를 수행하도록 하는 내용 기반 검색 시스템이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 멀티미디어 검색 시스템인 COSMIC(Content Based Multimedia Information Processor)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. COSMIC은 대용량 이미지 데이터로부터 자동으로 추출된 시각적 특징 데이터들을 다차원 점접근 방법(Point Access Method)인 HG-트리를 이용하여 색인하고 예제 이미지와 사용자가 그린 스케치에 의한 시각적 질의를 제공한다. 또한 COSMIC은 비디오 데이터로부터 추출된 다양한 의미 정보를 이용하여 의미 질의를 제공한다. COSMIC의 유효성을 입증하기 위해서 다양한 시각적 질의와 이미 질의를 이용한 실험을 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.127-129
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• 2000

일반적인 색 정보추출방법으로 색 히스토그램(Color Histogram)은 색의 분포나 응집성, 질감에 대한 구분능력이 없다는 단점을 가지고 있어 정환한 이미지 유사성 비교를 위해 추가적인 정보를 요구한다. Androutsos등은 Haar Wavelet 변환을 통해 이미지의 방향성 질감정보를 구하였다[1]. 하지만 이 방법은 Haar Wavelet 변환의 특성으로 인해 정확한 방향성 정보를 얻을 수 없었다. 본 논문에서는 인접 픽셀(pixel)값의 편차(deviaiton)를 이용하여 방향성 정보를 추출 성능을 향상시키는 방법을 제안하였고, Brodatz 112 질감 이미지와 실재 자연사진을 통해 방향성 질감의 성능을 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.61-63
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• 2001

최근들어, 인터넷상의 E-business나 쇼핑몰사이트와 같은 웹 사이트에서 멀티미디어 정보를 많이 사용하고 있다. 멀티미디어 정보 중에서도 이미지 정보가 가장 많이 사용되고 있으며, 이는 사용자들이 가장 많이 접하는 정보이다. 기존의 이미지 검색 기법은 내용 기반 검색이나 키워드를 이용한 검색 방법을 지원하지만, 사용자의 의도를 적용하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 웹에서 사용자가 이미지를 검색하고 접근하는 패턴을 이미지의 칼라와 질감을 특징으로 한 벡터를 기반으로 시스템에 학습 시키고 사용자의 검색 성향을 분석하여 시스템에 적용한다. 이미지 검색의 효율을 높이기 위하여 질감을 기반으로 비트 벡터 인덱스(bit vector index) 기법을 적용하며, 인덱스에 의한 이미지 자동 분류 기법을 제안한다. 또한 이미지 칼라의 정보를 영역별로 추출하여 칼라 부분매칭 검색을 가능하게 한다. 이러한 이미지 검색 시스템을 사용하는 사용자의 정보를 시스템에 학습시키고 학습된 결과를 이용해서 사용자가 검색 하고자 하는 이미지 정보에 편리성을 제공하고 검색의 효율성을 증대시킨다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.90-92
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• 1999

내용기반 이미지 검색을 하기 위해서는 이미지에 대한 메타데이타(metadata)가 필요하며, 이러한 메타데이타 간에는 상호연관성이 존재한다. XML(eXtensible Markup Language)은 메타데이타의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 이미지 메타데이타를 구조화하기 위한 방법으로 XML을 사용하였다. 또한 이미지는 객체의 시간적인 특징과 함께 이미지 전체가 내포하는 서술적인 의미도 갖는다. 이러한 이미지의 특성에 따라 메타데이타도 객체의 시각적 특징을 중심으로 한 구조 설계와 의미 중심의 구조 설계로 구분하여 XML 구조를 모델링 하였다. 마지막으로 구조화된 모델들 간의 객체 지향 특성을 이용하여 XML DBMS에 통합하고, 이를 XQL(XML Query Language)에 의하여 질의 해 냄으로서 검색 구간에 제약을 가하고 이를 통하여 더욱 효과적인 검색을 지원하도록 한다.

• 정보관리학회지
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• 제24권3호
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• pp.321-341
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• 2007

산업재산권중 하나인 상표에 대한 효율적인 이미지 검색은 상표도용 및 이로 인한 분쟁을 방지할 수 있다. 이를 위해서 효율적인 내용기반 유사이미지 검색이 하나의 방안이 될 수 있다. 본 논문은 상표이미지로부터 회색조 히스토그램(gray histogram) 분석을 통하여 가시적인 자질을 추출하여 Self Organizing Map(SOM) 알고리즘을 적용한 내용기반 유사이미지 검색시스템을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한 내용기반 유사이미지 검색시스템의 정량적인 성능평가 방안을 제시하여 본 연구에서 개발한 이미지 검색 시스템의 객관적인 성능평가를 수행하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.157-166
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• 2001

본 논문은 내용 기반 이미지 검색 시스템에서 이미지의 위치 및 모양 정보에 의한 회귀선을 추정하여 효율적으로 특징 벡터 추출함과 동시에 같은 도메인상의 특징 벡터가 일정 수준보다 많아질 경우 효율적으로 특징 벡터의 차원을 줄이는 기법을 제안한다. 특히, 특징 벡터의 차원을 줄이는 제안된 기법은 특징 벡터의 수에 관계없이 특정한 n개의 특징 벡터로의 변환이 가능하다. 본 논문에서 제안된 기법들은 실제 내용 기반 이미지 검색 시스템의 구현을 통해 기존의 방법보다 효율적인 검색은 물론 다차원 특징 벡터를 특정 n차원의 특징 벡터로 변환함으로써 다차원 색인 기법이 가지고 있는 가장 큰 단점인 '차원의 저주' 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 방법임을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.253-255
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• 1998

멀티미디어 정보 검색 응용에 있어서 관련성 있는 멀티미디어 문서를 검색하기 위해 이미지에 대한 내용-본위 검색이 필수적이다. 이를 위하여 이미지를 몇 개의 인식 가능한 심볼 즉, 아이콘으로 표현하고, 주어진 문서를 대표하는 값으로 받아들여 색인을 한다. 사용자가 이미지에 대한 내용-본위 검색을 요구하면, 질의에 있는 이미지를 아이콘으로 변환한 후, 접근 기법을 통하여 원하는 이미지를 검색한다. 이를 위해 많은 아이코닉 표현 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 SRR과 기존의 9DLT방법 및 SMR 방법과 검색효율 면에서 성능 비교를 수행한다. 마지막으로 성능 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 9DLT 및 SMR 방법에 비해 정확률 측면에서 약 0.1 재현율 측면에서 약 0.2 만큼 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1244-1246
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• 2023

비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 비정형 데이터는 데이터 구조가 없어 데이터 자체만으로는 내용에 대한 질의 처리가 힘들어 정형 데이터로 변환하는 과정이 필요하다. 관계 추출 작업은 문장 내 단어 간 속성 또는 관계를 예측하여, 문장을 구조적으로 표현한다. 자연어처리 기법인 Dual Supervision 모델은 인간이 레이블한 데이터와 기계가 레이블한 데이터를 기반으로 기존 모델보다 적은 리소스로 관계를 예측한다. 해당 자연어 처리 모델을 이미지 처리에도 적용하여 기존 방법보다 적은 리소스를 이용하여 이미지에 대한 내용을 구조적으로 나타내는 모델을 제안하였으며, 실험을 통해 효율적인 이미지 객체 관계 추출이 가능함을 확인하였다.