• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.105-110
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• 2001

웹 상에서의 이미지 정보검색은 주로 표준화되지 않은 이미지의 서지정보로부터의 검색이 이루어지고 있어 그 정확성과 효율성이 그리 높지 않은 실정이다. 따라서 이미지 검색을 위한 효과적인 메타데이터 표준의 선정은 일반인들이 신속하고 효과적으로 웹 상의 이미지를 검색할 수 있게 해주는 기초적인 단계일 것이다. 이 연구에서는 기존의 이미지 메타데이터에 대해 살펴보고 이를 토대로 하여 웹 상에서의 빠르고 효과적인 이미지 정보의 교환을 위한 핵심 메타데이터를 선정하고 XML DTD 및 스키마를 완성하였다. 그리고 선정된 메타데이터를 대상으로 이미지 검색이 이루어질 수 있도록 메타데이터 데이터베이스를 구축하고 이를 검색할 수 있는 웹기반 이미지 검색시스템을 설계하여 구현해보았다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.54 no.2
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• pp.419-434
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• 2020

The purpose of the study is to design and propose metadata standard for building AI training dataset of landmark images. In order to achieve the purpose, we first examined and analyzed the state of art of the types of image retrieval systems and their indexing methods, comprehensively. We then investigated open training dataset and machine learning tools for image object recognition. Sequentially, we selected metadata elements optimized for the AI training dataset of landmark images and defined the input data for each element. We then concluded the study with implications and suggestions for the development of application services using the results of the study.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.246-249
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• 2021

기존의 이미지 분리 및 합성 과정은 전문 프로그램의 도움을 받아 이미지로부터 사물이나 환경을 분리하거나 합성하여 이루어져 왔으며 생산되는 이미지의 양에서 일반 사용자가 생성하는 이미지의 비중이 높음에도 상대적으로 적은 수의 인원만이 기존 이미지를 분리하고 합성할 수 있었다. 본 논문에서는 다량의 기존 이미지 내 요소를 손쉽게 분리, 합성하여 새로운 컨텐츠를 제작할 수 있도록 하는 메타데이터 구조와 이를 활용하여 이미지 합성에 대한 사용자 편의성을 높이는 플랫폼을 제안한다. 이는 object segmentation 을 기반으로 이미지의 각 요소를 분리하고 계층화 하여 이루어지며 이미지 합성에 대한 접근성을 높이고 분리된 이미지의 속성을 메타데이터로 함께 표기하여 다량의 기존 이미지에서 필요로 하는 이미지 요소를 빠르게 찾을 수 있도록 한다. 또한 분리된 이미지 요소의 속성을 구체화하기 위해 사용할 수 있는 방법들에 대해 논의한다. 결과적으로 위 제안은 기존 이미지 요소를 분리, 합성하기 위해 필요한 장벽을 낮추는 역할을 수행하여 더 많은 사용자들이 이미지 합성에 참여할 수 있게 할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.212-215
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝의 CNN(Convolution Neural Network) 학습을 통하여 악성코드를 실행시키지 않고서 악성코드 변종을 패밀리 그룹으로 분류하는 방법을 연구한다. 먼저 데이터 전처리를 통해 3가지의 서로 다른 방법으로 악성코드 이미지와 메타데이터를 생성하고 이를 CNN으로 학습시킨다. 첫째, 악성코드의 byte 파일을 8비트 gray-scale 이미지로 시각화하는 방법이다. 둘째, 악성코드 asm 파일의 opcode sequence 정보를 추출하고 이를 이미지로 변환하는 방법이다. 셋째, 악성코드 이미지와 메타데이터를 결합하여 분류에 적용하는 방법이다. 이미지 특징 추출을 위해서는 본고에서 제안한 CNN을 통한 학습 방식과 더불어 3개의 Pre-trained된 CNN 모델을 (InceptionV3, Densnet, Resnet-50) 사용하여 전이학습을 진행한다. 전이학습 시에는 마지막 분류 레이어층에서 본 논문에서 선택한 데이터셋에 대해서만 학습하도록 파인튜닝하였다. 결과적으로 가공된 악성코드 데이터를 적용하여 9개의 악성코드 패밀리로 분류하고 예측 정확도를 측정해 비교 분석한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.9 no.4
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• pp.635-644
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• 2008

As the amount of information increases explosively with the development of society, the need for a digital archive has emerged in order to maintain information efficiently. There is a current standard of digital archive is OAIS(Open Archival Information System) reference model. OAIS reference model is mainly interested in long-term preservation and concerned about comprehensive content. This paper propose digital archive workflow that is used not only for long-term preservation but also for the efficient utilization with the image data. The OAIS reference model and the metadata standard should be added surge information to build a digital archive. Therefore we propose metadata model should be managed based on multi-level classes not only for effective digital image archive but also for utilization.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.509-512
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• 2005

인터넷과 웹과 같은 정보사회의 교육환경 변화에 따른 교육정보의 교류 수요의 급속한 증가에 따라 교육정보 자료에 대한 메타데이터의 표준이 필요하게 되었다. 이에 따라 국내에서는 개별적으로 개발되고 있는 교육정보 자료를 통합적으로 공유, 재사용하기 위하여 KEM(Korea Education Metadata) Ver 2.0을 한국교육학술정보원에서 개발하였다. 또한 해외에서는 최근 급증하고 있는 멀티미디어 데이터의 적절한 표현을 위하여 MPEG-7 표준이 제정되었다. 본 논문에서는 다양한 형태의 교육정보 자료 중에서 교육정보 이미지에 대한 검색시스템을 설계하였다. 본 검색시스템의 설계는 한국교육학술정보원에서 개발된 KEM Ver 2.0을 수용하기 위하여 교육정보 이미지의 메타데이터 표현을 KEM Ver 2.0에서 제안된 메타 데이터 표현을 MEPG-7으로 확장한 XML 스키마를 사용하였다. KEM Ver 2.0 기반의 high-level 메타데이터와 MEPG-7 기반의 low-level 메타데이터를 이용함에 따라 국내에서 사용되는 교육정보 이미지의 상호교환 뿐 아니라 체계적이고 빠른 검색과 추출이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.104-107
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• 2008

디지털 시대에 들어서면서 폭발적으로 증가하는 정보를 효율적으로 유지, 보관, 이용하기 위해 디지털 아카이빙의 필요성이 제기되었다. 현재 아카이브의 표준으로는 OAIS(Open Archival Information System)이 있지만 주로 포괄적인 컨텐츠를 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 이미지 자료를 대상으로 한 디지털 아카이빙과 메타데이터를 설계하고자 한다. 이미지 자료의 효율적인 디지털 아카이빙 구축을 위해서 참조 모형을 통해 서지정보와 멀티미디어 자료에 대한 메타데이터 표준이 추가되어야 한다. 구체적인 방안으로 클래스 기반 다단계 메타데이터 모델 관리를 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.5
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• pp.573-580
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• 2004

As the modern techniques have improved, people intend to store and manage the information on the web. Especially, it is the image data that is given a great deal of weight of the information because of the development of the scan and popularization of the digital camera and the cell-phone's camera. However, most image retrieval systems are still based on the text annotations while many images are creating everyday on the web. In this paper, we suggest the new approach for the semantic image retrieval using the RDF metadata based on the representation of the spatial relationships. For the semantic image retrieval, firstly we define the new vocabularies to represent the spatial relationships between the objects in the image. Secondly, we write the metadata about the image using RDF and new vocabularies. Finally. we could expect more correct result in our image retrieval system.

• Journal of Information Management
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• v.40 no.4
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• pp.49-71
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• 2009

As the importance and proportion of electronic records increases in the public sector, the necessity for variable types of records management has strengthened. Elements of records management metadata standards, which were provided in 2007 by the National Archives of Korea, focused mainly on text-centered records management standards. Therefore an extension of elements which can represent diverse types of electronic records is needed. In this study, metadata elements focusing on image records are suggested. For this, the characteristics of image records are investigated and the Australian government recordkeeping metadata standard and the PREMIS data dictionary, which have been recently modified, are analyzed. Through this, four elements, format, significant properties, environment, and coverage are suggested to fortify the current records management standard.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1082-1084
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• 2019

인공지능 학습에 대한 관심이 증가하면서 학습에 필요한 데이터셋 구축에 필요한 많은 양의 데이터가 필요하다. 데이터셋 구축에 필요한 데이터들을 효과적으로 수집하기 위한 키워드 기반 웹크롤러를 제안한다. 구글 검색 API 를 기반으로 웹 크롤러를 설계하였으며 사용자가 입력한 키워드를 바탕으로 이미지의 URI 와 메타데이터를 지속적으로 수집하는 크롤러이다. 수집한 URI 와 메타데이터는 데이터베이스를 통해 관리한다. 향후 다른 검색 API 에서도 동작하고 다중 쓰레드를 활용하여 크롤링하는 속도를 높일 예정이다.