• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
• /
• 제4권2호
• /
• pp.34-44
• /
• 1986

A data base system for a minicomputer, designed on the basis of the concept of Relational model, is proposed in this thesis. It is a module of reentrant programs, which can serve multi-users concurrently and interactivelv. Relational calculus is chosen as a data sublanguage. The inverted-list file structure is used for the physical storage structuse with the technique of seperating data and their relationships, while data model records, which contain the information of the logical data organization and linkage to a physical structure, con struct the data model. The retrieval is performed mainly with these.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.591-593
• /
• 2006

With a rapid developing speed of science technology field, related technical terminology is growing continuously. So it's increasingly difficult to search proper meaning of terminology. This paper tries to develop and implement a application that user can retrieve the technical terminology meaningly and visually.

• The Journal of Information Technology and Database
• /
• 제6권2호
• /
• pp.19-28
• /
• 1999

Digital image and video libraries require new algorithms for the automated extraction and indexing of salient image features. Eigen values of an image provide one important cue for the discrimination of image content. In this paper we propose a new approach for automated content extraction that allows efficient database searching using eigen values. The algorithm automatically extracts eigen values from the image matrix represented by the covariance matrix for the image. We demonstrate that the eigen values representing shape information and the skewness of its distribution representing complexity provide good performance in image query response time while providing effective discriminability. We present the eigen value extraction and indexing techniques. We test the proposed algorithm of searching by eigen value and its skewness on a database of 100 images.

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
• /
• pp.709-712
• /
• 2005

Ground processing for geostationary weather satellite such as GOES, MTSAT includes the process called image navigation. Image navigation means the retrieval of satellite navigational parameters from images and requires landmark detection by matching satellite images against landmark chips. For an automated preprocessing, a matching must be performed automatically. However, if match results contain errors, the accuracy of image navigation deteriorates. To overcome this problem, we propose the use of a robust estimation technique, called Random Sample Consensus (RANSAC), to automatically detect mismatches. We tested GOES-9 satellite images with 30 landmark chips. Landmark chips were extracted from the world shoreline database. To them, matching was applied and mismatch results were detected automatically by RANSAC. Results showed that all mismatches were detected correctly by RANSAC with a threshold value of 2.5 pixels.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.357-360
• /
• 2000

최근에는 텍스트기반 검색 기법의 단점들을 극복하기 위하여 멀티미디어 데이터에서 내용으로 표현되는 특징데이터(Feature data)를 자동으로 추출하여 이를 기반으로 검색을 하는 내용기반 검색기법(Content- Based Retrieval Technique)에 대한 연구가 활발하다. 그러나 내용기반 검색 시스템에서 데이터 수가 무한히 많아질 경우, 찾고자 하는 이미지를 검색하는데 정확성과 시간면에서 효율성이 떨어진다. 따라서 방대한 이미지 데이터를 보다효과적으로 검색하고 저장하기 위해서는 유사성이 높은 이미지들을 서로 묶어 그룹화하고 그룹별 특징을 분석하여 인덱스화 함이 필요하다. 이에 본 논문에서는 그룹화를 위해 각각의 이미지 객체에 대하여 웨이브릿변환 (Wavelet Transform) 기법과 질감 특징( Texture Feature) 값 추출을 통해 그룹간에 가지는 특징값을 분석 비교하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• 제26권3호
• /
• pp.282-290
• /
• 1999

본 논문에서는 영상 데이터베이스에서의 색인화를 위해 화소간의 엔트로피(inter-pixel entropy)측면에서 영상을 해석하여 특징을 추출하는 색인기법을 제안하였다. 엔트로피를 정량적으로 나타내기 위하여 PIM(picture information measure)에 기반한 특징을 각각의 영상들로부터 추출하여 색인으로 사용하였다. 엔트로피에 기반 하는 특징은 한 영상에 대하여 3가지를 추출하였다. 첫 번째 특징은 원 영상으로부터 직접 값들을 추출하였고 영상의 해상도와 그레이 레벨을 낮추어 가면서 얻어지는 영상들로부터 두 번째, 세번째 의 엔트로피 특징을 각각 추출하였다. 일반적으로 영상의 경우에 엔트로피가 높은 영역에 정보가 집중되는 경향이 있고 엔트로피가 낮은 영역에서는 배경 영역 등의 정보를 추출하게된다. 이러한 이유로 색채 특쟁은 엔트로피에 따라서 분리된 영역에서 추출하였다. 전역검색(global search)은 엔트로피 특징을 이용하였고 색채 특징을 이용하여 지역 검색(local search)을 시도하였다. 실험은 색채와 엔트로피로 식별이 유용한 꽃 영상을 사용하였는데 원치 않는 영상이 상위 단계에서 나타나는 빈도가 기존의 타 기법에 비해 줄어들었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.75-78
• /
• 2001

본 논문은 통계청에서 실시하는 인구주택 총조사로부터 획득된 각 개인의 직업 및 직종을 기술하고 있는 자연어를 입력받아 입력된 자연어가 의미하는 한국 표준 산업/구업 분류 코드의 후보들을 생성하는 산업/직업 코드 분류 도구를 제안한다. 코드 분류는 분류할 코드를 문서 범주로 간주하면 문서 분류와 동일한 문제로 생각할 수 있다. 하지만 본 산업/직업 코드 분류 문제는 입력되는 자연어의 길이가 한 두 문장 정도로 매우 짧아 문서 분류에 사용될 자질들이 개수가 주어 기존의 문서 분류 기법을 적용하기 어렵다. 이에 본 논문은 표준 코드를 기술하고 있는 내용을 미리 색인하고 입력된 자연어로부터 질의어를 생성하여 벡터공간모델로 질의어를 검색후 질의어와 일치율이 가장 높은 코드들을 분류될 후보 코드로 계시하는 정보검색 기법을 이용한 산업/직업 코드 분류 도구를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
• /
• pp.1677-1683
• /
• 2006

Color image segmentation is useful for fast retrieval in large image database. For that purpose, new image segmentation technique based on the probability of pixel distribution in the image is proposed. Color image is first divided into R, G, and B channel images. Then, pixel distribution from each of channel image is extracted to select to which it is similar among the well known probabilistic distribution function-Weibull, Exponential, Beta, Gamma, Normal, and Uniform. We use sum of least square error to measure of the quality how well an image is fitted to distribution. That P.d.f has minimum score in relation to sum of square error is chosen. Next, each image is quantized into 4 gray levels by applying thresholds to the c.d.f of the selected distribution of each channel. Finally, three quantized images are combined into one color image to obtain final segmentation result. To show the validity of the proposed method, experiments on some images are performed.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.377-381
• /
• 2005

본 연구에서는 내용기반 이미지 검색을 위한 에지 히스토그램 분석기법을 제안하여 20종류의 다양한 에지에 대한 에지 히스토그램을 분석한다. 전체영역에 대한 수평방향 에지 히스토그램을 분석하고, 전체 영역을 몇 개의 부분영역으로 분할하고 각 부분영역에 대한 에지 히스토그램을 수행하여 영역별 특징을 추출한다. 그리고 각각의 수평방향 에지 히스토그램에서 20종류의 에지 성분의 발생 패턴을 추출한다. 본 연구에서 제안한 에지 히스토그램 분석기법은 일반적으로 사용되는 5종류의 에지 성분을 사용한 방법보다 다양한 형태의 에지를 분석을 가능하게 함으로서 내용 기반 이미지 검색을 수행하는데 있어서 다양한 에지 특징을 추출함으로서 내용 기반 이미지 검색을 효과적으로 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
• /
• pp.139-141
• /
• 2000

인터넷 분야가 급성장 하면서 수많은 정보들 가운데에서도 멀티미디어 정보의 양이 급격히 증가하고 있으며, 특히 멀티미디어 정보 가운데에서도 이미지 데이터의 양이 급격히 증가하고 있다. 이러한 이미지의 양은 대규모이므로 사용자가 원하는 이미지를 찾기 위해, 이미지 데이터를 검색하기 위한 여러 가지 방법들이 많이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 이미지 검색에서의 색상 질의를 비율로써 정확하게 검색하기 위하여 사람이 색상을 보고 느끼는 색상, 명도, 채도 방식을 이용해 이미지의 색상을 분류하였으며, 웹 브라우저 상에서 가 안정적인 색상을 나타내는 웹 칼라를 이용해 색상을 60도씩 분리하여 분류하였다. 이러한 분류 결과를 이미지 검색에 적용하여 색의 비율단위로 다양하고 정확한 검색을 할 수 있었다.