• 제목/요약/키워드: 이미지 메타데이터

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이미지 검색시스템을 위한 메타데이터 구축에 관한 연구 (A Study on Metadata for an Image Retrieval System)

  • 남승희;문성빈
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
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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.

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랜드마크 이미지 AI 학습용 데이터 구축을 위한 메타데이터 표준 설계 방안 연구 (A Study on Designing Metadata Standard for Building AI Training Dataset of Landmark Images)

  • 김진묵
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제54권2호
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    • pp.419-434
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 랜드마크 이미지의 AI 학습용 데이터 구축을 위한 메타데이터 표준 설계 방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해, 이미지 검색시스템의 종류와 각각의 색인 방식에 관한 최신 기술 현황을 포괄적으로 조사하여 분석하고, AI 머신러닝을 적용한 랜드마크 인식에 필수적인 학습용 공개 데이터셋과 이미지 객체 인식에 관한 기계학습 도구를 조사하였다. 이를 통해, 랜드마크 이미지 AI 학습용 데이터에 최적화된 메타데이터 요소를 선정하고 각각의 요소에 대한 입력 데이터를 정의하였다. 결론 및 제언에서는 랜드마크 인식을 활용한 추천시스템을 포함한 응용서비스 개발 방안을 논의하였다.

이미지 합성 편의성을 높이는 메타데이터 구조 및 플랫폼 설계 (Design of Metadata Structure and Platform to Increase Image Compositeness Convenience)

  • 박정석;김동호
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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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.

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이미지와 메타데이터를 활용한 CNN 기반의 악성코드 패밀리 분류 기법 (Malware Classification Schemes Based on CNN Using Images and Metadata)

  • 이송이;문봉교;김준태
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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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.

이미지 자료의 관리를 위한 효율적인 디지털 아카이브 워크플로우와 메타데이터 표현에 관한 연구 (Study on Efficient Digital Archive Workflow and Metadata Representation for Image Data Management)

  • 김효원;윤용익
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.635-644
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    • 2008
  • 사회의 발달에 따라 정보의 양이 폭발적으로 증가하게 되어 이를 효율적으로 유지, 보관하기 위해 디지털 아카이브의 필요성이 대두되었다. 현재 아카이브의 표준으로는 OAIS(Open Archival Information System) 참조 모형이 있다. 이 모형은 장기보존에만 관심이 있고, 주로 포괄적인 콘텐츠에만 신경을 쓰고 있다. 본 논문에서는 이미지 자료를 대상으로 장기보존만이 아닌 효율적인 활용을 위한 디지털 아카이브 워크플로우와 메타데이터에 대한 모델을 제시하고자 한다. 이미지 자료 디지털 아카이브 구축을 위해서는 OAIS 참조 모형을 통해 서지 정보와 미디어 형태의 메타데이터 표준이 추가되어야 한다는 필요성이 제기된다. 이미지 정보의 효율적인 디지털 아카이빙 및 활용을 위한 클래스 기반 다단계 메타데이터 모델 관리를 제안한다.

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KEM Ver 2.0을 이용한 MPEG-7 기반의 교육정보 이미지 검색시스템 설계 (A Design of A Education Information Image Retrieval System using KEM Ver 2.0 based on MPEG-7)

  • 곽길신;주경수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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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.

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이미지 자료의 디지털 아카이빙과 메타데이터 설계 (Digital Archiving and Design of Metadata for Image)

  • 김효원;윤용익
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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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.

공간관계 표현 기반 RDF 메타데이터를 이용한 의미적 이미지 검색 (Semantic Image Retrieval Using RDF Metadata Based on the Representation of Spatial Relationships)

  • 황명권;공현장;김판구
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권5호
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    • pp.573-580
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    • 2004
  • 현대 과학 기술의 발달로 인해, 사람들은 필요한 정보들을 웹에 보관하고 관리한다. 특히, 이미지 데이터는 복잡한 데이터를 한눈에 알아보기 쉽게 표현할 수 있기 때문에 가장 많이 사용하고 있다. 또한 스캔(scan) 기술의 발달, 핸드폰 카메라와 디지털 카메라가 보편화 되면서 누구나 손쉽게 이미지를 제작하여 웹상에 게시할 수 있게 되었다. 하지만 이렇게 많은 이미지 데이터의 생성 및 제공에 반해, 웹상에 있는 이미지를 검색하는 시스템에는 극히 원시적인 방법(text-based)을 이용하고 있는 것이 추세이다. 이에 본 논문에서 우리는 ‘공간 관계 표현 기반 RBF 메타데이터를 이용한 의미적 이미지 검색’을 제안한다. 이는 이미지에 표현되어 있는 개체들 사이의 공간적인 관계의 표현을 위하여 새로운 공간관계 어휘들을 정의하고, RDF 메타데이터에 이를 의미적으로 표현함으로써, 이미지 검색에서 더욱 정확한 응답을 제공하고, 궁극적으로 의미적 이미지 검색 시스템(Semantical Image Retrieval System)을 구축하고자 한다.

디지털이미지 기록관리를 위한 메타데이터 요소 연구 (A Study of Metadata Elements for Digital Image Records Management)

  • 이지영;김희정
    • 정보관리연구
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    • 제40권4호
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    • pp.49-71
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    • 2009
  • 공공기관 내에서의 전자기록물의 중요성과 비중이 높아져감에 따라 다양한 형태의 기록물 관리의 필요성이 대두되고 있다. 2007년 제안된 국가기록원의 기록관리 메타데이터 표준안의 요소들은 주로 텍스트 형태의 기록물에 중점을 두고 있으므로 다양한 유형의 전자기록물을 표현할 수 있는 요소의 확장이 필요하다. 이에 본 연구에서는 이미지 기록물에 초점을 맞추어 메타데이터 요소들을 제안하였다. 이를 위하여 이미지 기록의 특성을 파악하였고, 최근에 그 개정판이 제공 된 호주 국가기록원의 Australian government recordkeeping metadata standard와 PREMIS 데이터사전과 요소들을 비교분석하였다. 이를 통하여 포맷(format), 중요속성(significant properties), 환경(environment), 범위(coverage)등의 네 요소의 수정 및 추가를 제안하였다.

데이터셋 생성을 위한 이미지 URI 및 메타데이터 수집 크롤러 (For creating a Dataset Image URI and Metadata Collection Web Crawler)

  • 박준홍;김석진;정연욱;이동욱;정영주;서동만
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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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.