• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.1
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• pp.102-107
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• 2004

In this paper, we proposed a content-based image retrieval system using the multi-Index key. The multi-index ky combines the color distribution considering the spatial characteristic and the shape features of an image using the edge detection. Consequently, the evaluation shows that the performance of the proposed technique is better than other techniques.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.149-152
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• 2001

이용자 중심의 인터페이스 개발은 현재 검색시스템에서 가장 중요한 이슈가 되고 있다. 인터페이스에서 메타포의 사용은 바로 이용자 편의성을 높이는 방안이라 할 수 있다. 본 연구는 대학도서관과 공공도서관의 검색인터페이스에서 사용하고 있는 메타포의 유용성을 평가하였다. 그 결과 현재 사용되고 있는 메타포의 문제점은 비슷비슷하다는 점이며 한 이미지가 유일한 의미를 갖고 있지 못하여 혼동을 야기 시킨다는 점이며, 이미지와 텍스트간의 의미적 관계 또한 명료하지 않게 나타났다. 따라서 메타포 개발시 이미지에 담겨진 의미가 모든 이용자와 같을 수 있도록 논리적 유사점을 찾아내어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.233-236
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• 2001

멀티미디어 데이터의 증가와 마이닝 기술의 발전으로 인해 멀티미디어 마이닝에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 특성국지화를 이용한 내용기반의 정보검색 기술과 다차원 데이터큐브 구축기술을 통해 멀티미디어 데이터에서 연관규칙을 찾아내는 멀티미디어 데이터마이닝 시스템 프로토타입을 제안한다. 특히 멀티미디어 데이터의 칼라, 질감 등 거시적인 이미지 성분 대신 이미지의 영역성과 유사성을 이용한 특성국지화방법을 이용하여 이미지를 분할함으로써 방대한 데이타에서 효과적인 내용기반의 정의 검색을 시행하고 검색한 벡터를 메타데이타로 한 데이스베이스를 구축한다. 그리고 데이터베이스에서 데이터간 연관규칙을 찾아내어 지식을 마이닝하는데 효과적인 다차원 데이터큐브를 구축하고 여기에 연관규칙 검색 알고리즘을 적용한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.7 s.110
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• pp.857-866
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• 2006

Performance of an image retrieval system is usually very low because of the semantic gap between the low level feature and the high level concept in a query image. Semantically relevant images may exhibit very different visual characteristics, and may be scattered in several clusters. In this paper, we propose a content based image rertrieval approach which combines region based image retrieval and a new relevance feedback method using adaptive clustering together. Our main goal is finding semantically related clusters to narrow down the semantic gap. Our method consists of region based clustering processes and cluster-merging process. All segmented regions of relevant images are organized into semantically related hierarchical clusters, and clusters are merged by finding the number of the latent clusters. This method, in the cluster-merging process, applies r: using v principal components instead of classical Hotelling's $T_v^2$ [1] to find the unknown number of clusters and resolve the singularity problem in high dimensions and demonstrate that there is little difference between the performance of $T^2$ and that of $T_v^2$. Experiments have demonstrated that the proposed approach is effective in improving the performance of an image retrieval system.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.7C
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• pp.719-725
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• 2003

The content-based image retrieval system extracts features of color, shape and texture from raw images, and builds the database with those features in the indexing process. The search in the whole retrieval system is defined as a process which finds images that have large similarity to query image using the feature database. This paper proposes a new two-stage search method in the content-based image retrieval system. The method is that the features are condensed and stored by the property of Cauchy-Schwartz inequality in order to reduce the similarity computation time which takes a mostly response time from entering a query to getting retrieval results. By the extensive computer simulations, we have observed that the proposed two-stage search method successfully reduces the similarity computation time while maintaining the same retrieval relevance as the conventional exhaustive search method. We also have observed that the method is more effective as the number of images and dimensions of the feature space increase.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.265-267
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• 1998

본 논문은 내용기반 이미지 검색시스템에서 사용하는 특징벡터들 중에서 하나인 형태 특징벡터를 추출하는데 초점을 맞쳤다. 특히 다양한 방향으로 회전된 영상의 형태를 수용할 수 있는 모멘트 정보를 영상의 형태 특징벡터로 사용하였다. 그 결과 영상과 회전되지 않은 영상간의 차이값이 0에 가까워 유사성이 아주 좋음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.110-112
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• 2000

이미지와는 달리, 비디오 데이터는 객체에 대한 움직임 정보(motion trajectory)를 가지고 있으며, 이러한 움직임 정보는 비디오 데이터만이 가지는 매우 중요한 특징으로 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터베이스에서 효율적인 내용기반 검색을 위해 하나의 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 single motion trajectory와 두 객체에 대한 움직임 정보를 나타내는 multiple motion trajectory를 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 아울러, 움직임 정보에 대한 사용자 질의에 대해 유사성을 측정하여 순위부여와 Time Interval을 지원하는 새로운 유사성 측정 알고리즘인 SIST와 SIMT를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.81-84
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• 2011

최근 디지털 비디오는 다양한 멀티미디어 어플리케이션을 이용하여 인터넷을 통해 스트림 동영상으로 전송 되고 있다. 이러한 영향으로 비디오 영상을 검색하는 동영상 검색엔진의 필요성이 크게 증가하였다. 기존의 비디오 이미지 처리에는 전체적 특징을 이용한 비디오 검색을 사용하여 완전히 동일한 동영상을 찾는 것은 가능하였지만, 유사한 동영상을 찾는 것은 불가능하였다. 본 논문에서는 유사한 동영상들은 서로 비슷한 부문이 많이 존재한다는 점에 착안하여 동영상 클립을 키 프레임 단위로 나누어 각 키 프레임의 지역 특징을 사용해, 각 특징들 간의 가중치 있는 최대 이분 매치를 이용한 유사도 측정을 통해 비슷한 동영상 검색할 수 있게 하였다. 실험 결과 만족할 만한 성능으로 유사한 동영상 영상을 검색해 내는 것을 확인 할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.3
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• pp.193-205
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• 2007

Increasing amount of digital images requires more accurate and faster way of image retrieval. So far, image retrieval method includes content-based retrieval and keyword based retrieval, the former utilizing visual features such as color and brightness and the latter utilizing keywords which describe the image. However, the effectiveness of these methods as to providing the exact images the user wanted has been under question. Hence, many researchers have been working on relevance feedback, a process in which responses from the user are given as a feedback during the retrieval session in order to define user’s need and provide improved result. Yet, the methods which have employed relevance feedback also have drawbacks since several feedbacks are necessary to have appropriate result and the feedback information can not be reused. In this paper, a novel retrieval model has been proposed which annotates an image with a keyword and modifies the confidence level of the keyword in response to the user’s feedback. In the proposed model, not only the images which have received positive feedback but also the other images with the visual features similar to the features used to distinguish the positive image are subjected to confidence modification. This enables modifying large amount of images with only a few feedbacks ultimately leading to faster and more accurate retrieval result. An experiment has been performed to verify the effectiveness of the proposed model and the result has demonstrated rapid increase in recall and precision while receiving the same number of feedbacks.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.357-358
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• 2009

다양한 내용 기반의 이미지 검색 기법 중에서 특히 색상 기반의 검색은 다른 기법들에 비해 효율성 면에서 우수하기 때문에 PMP 와 같은 소형 기기에서부터 디지털 TV 등의 대형 기기에까지 적용 가능하다는 장점이 있으며, 실제 이를 적용한 제품들이 발표되고 있다. 한편, 디더렁(Dithering) 기법은 이미지가 주는 느낌을 유지하면서도 정보의 양을 줄일 수 있게 해준다. 따라서 디더링 처리된 영상으로부터 색상 정보를 추출하고, 색상 정보간의 EMD 값을 영상간 유사도로 사용한다면 효과적인 이미지 검색이 가능하다. 본 논문에서는 디더링된 색상 정보 기반의 새로운 검색 기법을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가하였다.