• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-9
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• 2007

의미 포토 검색은 포토의 간단한 시각화 특성과 적합한 의미를 분류하는데 있어서의 갭을 간소화시키는 데 중요한 역할을 한다. 의미 검색을 이용한 효과적인 포토 검색은 포토 검색에 있어서 매우 중요한 과제중의 하나이다. 따라서 우리는 사용자 인터페이스의 포토 주석을 이용한 새로운 이벤트 의미 포토 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서는 순수 XML 데이터베이스와 MPEG-7표준을 기반으로 포토 관리 및 의미 검색이 쉬운 포토 앨범 관리 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권2호
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• pp.45-52
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• 2014

This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제7권4호
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• pp.57-62
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• 2008

Image retrieval is one of the most exciting and rapidly growing research issues in the field of multimedia technology. This paper proposes a new method that performs search the relevant images by using query-by-example. The proposed method for search and retrieval of images utilizes the location information where the image had been taken. The system associates the photo images with their corresponding GPS coordinates that are used as metadata for searching. Experimental results show that the proposed method demonstrates better performance improving up to 59% of average recall and 49% of average precision. Moreover, we learned from the experimental results geo-location information embedded within the image header is more effective and positive on the search and storage.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3A호
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• pp.258-267
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• 2002

본 논문에서는 저자 등이 질감특징으로 제안한 바 있는 BDIP(block difference of inverse probabilities) 모멘트 특징과 새로이 질감특징으로 제안하는 BVLC(block variation of local correlation coefficient) 모멘트 특징을 기존의 웨이브렛 모멘트 질감특징과 융합하여 칼라영상을 대상으로 검색하는 내용기반 검색법을 제시하였다. 효율적인 융합을 위해 각 특징벡터들에 대한 가중치는 전체 DB에서 각 특징벡터의 성분이 가지는 표준편차와 각 특징벡터가 가지는 차원과의 곱의 역수로 하였다. 시험영상으로는 Corel Draw Photo DB와 Vistex 질감영상 DB를 사용하였다. 실험결과, 제안한 검색기법은 일반영상뿐만 아니라 질감영상에서도 웨이브렛 모멘트 특징보다 7%정도 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.135-138
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• 2020

This paper suggests a method of automatic clustering to search of relevant digital photos using geo-coded information. The provided scheme labels photo images with their corresponding global positioning system coordinates and date/time at the moment of capture, and the labels are used as clustering metadata of the images when they are in the use of retrieval. Experimental results show that geo-location information can improve the accuracy of image retrieval, and the information embedded within the images are effective and precise on the image clustering.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.434-441
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• 2001

본 논문에서는 공간 히스토그램과 웨이브렛 모멘트를 융합하여 검색 효율을 크게 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 질의영상과 DB영상간의 유사도를 구할 때 히스토그램의 유사도와 웨이브렛 모멘트의 유사도를 효과적으로 융합한다. 즉, 공간적 이동, 회전 등에 강한 히스토그램 특징과 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트 특징을 잘 융합함으로써 검색성능의 향상을 추구한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Brodatz 질간 영상 DB와 Corel Draw Photo 영상 DB를 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 Brodatz DB에서 히스토그램이나 웨이브렛 모멘트만으로 구한 검색율보다 각각 5.3%와 13.8% 향상되었고, Corel Draw Photo DB에서는 각각 15.5%와 3.2% 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.11-14
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• 2000

We present an image retrieval method that improves retrieval rate by using the fusion of histogram and wavelet moment features. The key idea is that images similar to a query image are selected in DB by using the wavelet moment features. Then the result images are retrieved from the selected images by using histogram method. In order to evaluate the performance of the proposed method, we use Brodatz texture database, MPEG-7 T1 database and Corel Draw photo. Experimental result shows that the proposed method is better than each of histogram method and wavelet moment method.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.255-261
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• 2014

디지털 카메라, 스마트폰, 타블렛과 같은 스마트 기기의 대중화와 소셜 네트워크 서비스를 통해서 사진과 같은 멀티미디어 데이터의 양이 빠르고, 급격하게 확산되고 있다. 사진 검색 방법은 키워드 기반의 검색 방법, 예제 기반의 검색 방법, 시각화 질의 기반의 검색 방법의 세 가지 분류될 수 있다. 이전에 연구된 사진 검색 기법은 일반 PC 환경에 최적화되었기 때문에 최근에 등장한 스마트 TV 환경에서 사진 검색하기 위한 방법으로 사용하는 것은 적합하지 않은 상황이다. 본 논문에서는 스마트 TV 환경에서 키넥트를 이용한 소셜 네트워크에 존재하는 사진 검색 시스템을 제안하였다. 이를 위해서 키넥트 센서를 사용하여 마우스의 컨트롤을 제어할 수 있도록 구현하였으며, 제안하는 시스템의 검색 결과는 임계값이 0.7일 때, 평균 재현율과 평균 정확도는 각각 81%, 80%의 성능을 보였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제7권3호
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• pp.59-63
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• 2008

Geo-coding refers to the process of associating data with location information, and the system deals with geographic identifiers expressed as latitude and longitude or street addresses. Although many services have been launched, there still remains a problem for users to create geo-coded photo with manually labeling GPS(Global Positioning System) coordinate or synchronizing with separate devices. In this paper, we design and implement a geo-coding system which utilizes the time and location information embedded in digital photographs in order to automatically categorize a personal photo collection. An included GPS receiver labels a photograph with its corresponding GPS coordinates, and the position of the camera is automatically recorded into the photo image header at the moment of capture. The place and time where the photo was taken allows us to provide context metadata on the management and retrieval of information.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.383-392
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• 2006

본 논문에서는 영역기반 영상검색의 성능 향상을 위한 피드백 알고리즘으로 다중 클래스를 갖는 확률적 신경망(Probabilistic Neural Networks)을 이용한 방법론을 제안하고 이를 영역기반 영상 검색 시스템인 FRIP(Finding Regions In the Pictures) 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 피드백 알고리즘은 특정 벡터가 독립적이라는 가정을 할 필요가 없으며 보다 상세한 분류를 위해 추가적인 클래스들을 추가할 수 있도록 허용하고 있다. 또한 단지 4개 층(layer)만을 가지고 있음으로 학습을 위한 계산시간이 적게 든다는 장점이 있다. 추가적으로 다음단계에서의 성능 향상을 위해 분류 단계에서 사용자의 이전 피드백 행동을 모두 히스토리(history)로 모두 기억시켜 놓고 다음 단계를 위한 가중치 학습을 위해 사용하도록 한다. 히스토리를 사용함으로써 제안하는 알고리즘은 사용자의 주관적 의도를 보다 정확하게 파악 할 수 있을 뿐만 아니라 학습을 위해 이전 단계만을 사용 했을 때 발생할 수 있는 성능 감소를 막을 수 있다. 본 논문에서는 Corel-photo CD에서 3000장의 자연 영상을 무작위로 추출하여 기존의 방법론들과 제안하는 방법론의 성능을 측정하여 본 논문에서 제안하는 방법론이 성능이 우수함을 증명하였다.