• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.589-591
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• 2005

디지털 기술이 나날이 발전함에 따라 정지영상 압축 기술의 대표적이라 찰 수 있는 JPEG이 탄생하면서 디지털 임상은 급격한 발전을 거듭해 왔다. 이에 동영상 압축 기술 MPEG이 탄생하였고, MPEG은 1, 2, 4 를 비롯하여 7, 21로 발전을 거듭하고 있다. PVR은 방송을 디지털로 저장하는 기기로써 시청자가 원하는 시간에 원하는 방송을 시청할 수 있게 해 준다. PVR이 많은 컨텐츠를 저장할 수 있게 되자, 사용자는 컨텐츠에 대한 효과적인 검색 및 브라우징을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 컨텐츠를 기술하는 메타데이터를 이용한 의미기반 브라우징 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 메타데이터에 있는 키워드와 인물정보, 장르, MPEG-7의 color descriptor를 이용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.121-125
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• 2002

디지털 TV 서비스의 시작으로 시청자의 효율적인 방송 컨텐츠 이용의 필요성이 제시되었고, 이를 위한 사용자 맞춤형 서비스와 방송 컨텐츠의 특징 추출 및 표현 방법 등, 지능형 TV에 대한 연구가 수행되고 있다. 지능형 TV의 방송 컨텐츠의 비디오 요약과 비디오 하이라이트 등의 제작을 위해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 비주얼 특성을 추출할 수 있다. 특히 비디오의 컬러 특징을 추출하는 MPEG-7 컬러 기술자를 이용한 특징 추출 위해서는 압축된 비디오를 복호하고 비디오의 프레임을 획득하여 특징을 추출하게 되지만, 이 과정은 비주얼 특징 추출 시간을 증가시켜 압축된 방송용 컨텐츠에 MPEG-7 컬러 기술자의 적용을 어렵게 한다. 본 논문은 압축된 비디오의 컬러 특성 추출 속도의 향상을 위해 비디오 압축 영역에서 MPEG-7 컬러 기술자를 적용할 수 있는 방법을 제안하였다. 압축된 비디오에서 DC 프레임을 추출하여 컬러 특징 추출 시간이 감소하였고 검색 율의 변화는 크지 않았다. 본 논문에서 제안한 방식은 방송용으로 압축된 비디오의 비주얼 특징을 고속으로 추출할 수 있는 방법으로의 활용이 가능할 것이다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.7 no.4
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• pp.13-18
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• 2008

This paper explores a content-based image retrieval framework with relevance feedback based on genetic algorithm (GA). This framework adopts GA to learn the user preferences using the similarity functions defined for all available descriptors. The objective of the GA-based learning methods is to learn the user preferences using the similarity functions and to find a descriptor combination function that best represents the user perception. Experiments were performed to validate the proposed frameworks. The experiments employed the natural image databases and color and texture descriptors to represent the content of database images. The proposed frameworks were compared with the other two relevance feedback methods regarding effectiveness in image retrieval tasks. Experiment results demonstrate the superiority of the proposed method.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.6
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• pp.1214-1218
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• 2006

This paper presents method to speed up processing time in construction of panoramic images. The method based on invariant feature uses image down-scaling and image edge information. Reducing image size and applying feature descriptor to image portions superimposed with edge causes to reduce the number of features and to improve processing speed. In the experiments, it was shown that the proposed method was 3.26$\sim$13.87% shorter in processing time than the exiting method fer 24-bit color images of 640$\times$480 size.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.6
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• pp.117-128
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• 2011

In this paper, we present a novel approach for contents-based medication image retrieval from a medication image database using the shape classification and color information of the medication. One major problem in developing a contents-based drug image retrieval system is there are too many similar images in shape and color and it makes difficult to identify any specific medication by a single feature of the drug image. To resolve such difficulty in identifying images, we propose a hybrid approach to retrieve a medication image based on shape and color features of the medication. In the first phase of the proposed method we classify the medications by shape of the images. In the second phase, we identify them by color matching between a query image and preclassified images in the first phase. For the shape classification, the shape signature, which is unique shape descriptor of the medication, is extracted from the boundary of the medication. Once images are classified by the shape signature, Hue and Saturation(HS) color model is used to retrieve a most similarly matched medication image from the classified database images with the query image. The proposed system is designed and developed especially for specific population- seniors to browse medication images by using visual information of the medication in a feasible fashion. The experiment shows the proposed automatic image retrieval system is reliable and convenient to identify the medication images.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.16 no.2
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• pp.157-175
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• 2005

The main purpose of this paper is to explain and analyze visual descriptors of MPEG-7 for representing multimedia content. This study describes MPEG-7 visual descriptors that are made of color, shape, texture, and motion using some examples and application areas in detail. As a result, those visual descriptors can represent the rich and deep features in multimedia contents domain. Also, the use of those descriptors will increase the retrieval effectiveness as well as the interoperability among systems through the consistency of the content representation.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.201-204
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• 2010

물체 인식 및 추적 기술은 기계가 영상 정보를 기반으로 주변을 인지하고 정황을 파악하는 컴퓨터 비전 분야의 매우 중요한 연구 영역 중 하나이다. 현재까지 이러한 물체 인식/추적에 대한 다양한 연구들이 있어 왔고, 최근 증강현실에 대한 높은 관심을 바탕으로 증강현실을 위한 영상 정보 기반의 정확하고 정교한 추적 기술에 대한 관심 또한 매우 높아졌다. 본 논문에서는 텍스쳐가 없는 단색의 블록에 대해 증강현실을 실현하기 위한 물체 추적 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 다수의 블록들을 조합하여 구성하고, 이 조합으로부터 추출한 특징점에 색상 정보 기반의 지역 서술자를 정의함으로써 사전에 정의된 서술자와 의 비교를 통해 물체를 추적하는 방식이다. 제안된 추적 방식은 사전에 기준이 되는 지역 서술자를 정의함에 있어서 기준 영상에 다양한 어파인 변환을 적용함으로써 카메라와 대상물과의 각도가 큰 입력 영상에 대해서도 추적에 실패하지 않는다. 실험을 통해 제안된 방식을 집 모양으로 구성한 블록 조합에 적용하여 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 제안된 방식의 유용성을 확인하였다. 제안된 방식은 텍스쳐가 없는 환경에서 사용자의 상호작용으로 텍스쳐를 구성하고 이를 추적하는 방식으로 향후 아이들을 위한 교육 프로그램, 모바일 기기에서의 응용 프로그램 등으로 적용 가능하다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.61-67
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• 2000

Generally, relevance, feedback reflecting user's intention has been used to refine the refine the query conditions in image retrieval. However, in this paper, the usage of the relevance feedback is extended to the image database categorization so as to be accommodated to the user independent image retrieval. In our approach, to guarantee a desirable user-satisfactory performance descriptors and the elements of the descriptors corresponding unique features associatiated with of each image are weighted using the relevance feedback where experts can more lead rather than beginners do. In this paper, we propose a proper image description scheme consisting of global information, local information, descriptor weights and element weights based on color and texture descriptors. In addition, we also introduce an appropriate learning method based on the reliability scheme preventing wrong learning from abusive feedback.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.341-343
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• 2012

본 논문에서는 기존의 특징점 기반 객체 인식 방법의 확장으로 보완적 특징점 기반의 컬러 정보를 포함하는 기술자를 활용하는 객체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 무늬가 적은 객체에서도 에지의 위치를 샘플링함으로써 보완적 특징점을 생성해 낸다. 그리고 검출된 보완적 특징점으로부터 얻어지는 그레이 값 변화도방향 정보와 컬러 정보를 가지고 있는 기술자를 생성한다. 그리고 생성된 기술자를 객체 단위로 묶어 낼 수 있도록 하는 코드북(Codebook)을 학습함으로써 각 객체를 구분해 낼 수 있는 강건한 히스토그램를 생성한다. 생성된 코드북을 활용함으로써 제안하는 방법은 객체의 크기 및 환경 변화, 3차원 회전의 경우에도 기존의 방법보다 강건하게 인식한다. 실험 결과 제안하는 방법은 75.8% 인식률을 보이는 것을 확인하였다. 이 방법은 증강현실 응용에 정보 제시를 위해 가장 먼저 이루어지는 핵심 기술로써 활용될 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.11
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• pp.2271-2283
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• 2015

In this paper, we propose a method which infers an accurate disparity map for radiometrically varying stereo images. For this end, firstly, we transform the input color images to the log-chromaticity color space from which a linear relationship can be established during constructing a joint pdf between input stereo images. Based on this linear property, we present a new stereo matching cost by combining weighted mutual information and the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) descriptor with segment-based plane-fitting constraints to robustly find correspondences for stereo image pairs which undergo radiometric variations. Experimental results show that our method outperforms previous methods and produces accurate disparity maps even for stereo images with severe radiometric differences.