• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.93-98
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• 2023

Instagram is one of the fastest-growing online photo social web services where users share their life images and videos with other users. Image tagging is an essential step for developing Automatic Image Annotation (AIA) methods that are based on the learning by example paradigm. Hashtags can be used on just about any social media platform, but they're most popular on Twitter and Instagram. Using hashtags is essentially a way to group together conversations or content around a certain topic, making it easy for people to find content that interests them. Practically on average, 20% of the Instagram hashtags are related to the actual visual content of the image they accompany, i.e., they are descriptive hashtags, while there are many irrelevant hashtags, i.e., stophashtags, that are used across totally different images just for gathering clicks and for search ability enhancement. Hence in this work, Sorting instagram hashtags all the way through mass tagging using HITS (Hyperlink-Induced Topic Search) algorithm is presented. The hashtags can sorted to several groups according to Jensen-Shannon divergence between any two hashtags. This approach provides an effective and consistent way for finding pairs of Instagram images and hashtags, which lead to representative and noise-free training sets for content-based image retrieval. The HITS algorithm is first used to rank the annotators in terms of their effectiveness in the crowd tagging task and then to identify the right hashtags per image.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-157
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• 2010

컴퓨터와 인터넷의 발달로 정보의 형태가 다양화 되어 문서 위주의 자료들로부터 이미지, 오디오, 비디오, 음성 등의 모습으로 혼합되어 가고 있다. 하지만 대부분의 검색은 문서 위주로 하기 때문에 이미지, 오디오, 비디오 등은 파일의 이름이 명확하게 설정되어 있지 않을 경우에는 검색을 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 문서가 아닌 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 검색이라고 한다. 그리고 이미지의 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 이미지 검색이라고 한다. 본 논문에서는 HSI 컬러 공간, ART2 알고리즘, SOM 알고리즘을 이용한 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습 대상을 선정하기 위해 원 영상의 특징을 분할한다. 그리고 사용자가 학습 대상을 선정하도록 하기 위해 분할된 특징을 SOM 알고리즘에 적용하여 비슷한 특징을 가지는 영상들로 군집화 한다. 군집화된 영상들에 대해 사용자가 학습 대상을 선정하여 ART2 알고리즘에 적용하여 학습한다. 제안한 방법을 적용하여 이미지 검색을 실험한 결과 제안된 방법은 하나의 이미지가 여러 개의 키워드를 가질 수 있기 때문에 이미지에 포함된 정보를 효과적으로 검색하는 것을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.69-81
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• 2006

In this paper, an adaptive algorithm is proposed in streaming MPEG-4 contents with fluctuating resource amount such as throughput of network conditions. In the area of adaptive streaming issue, a lot of researches have been made on how to represent encoded media(such as video) bitstream in scalable way. By contrast, MPEG-4 supports object-based multimedia content which is composed of various types of media streams such as audio, video, image and other graphical elements. Thus, it can be more effective to provide individual media streams in scalable way for streaming object-based content to heterogeneous environment. The proposed method provides the multiple media streams corresponding to an object with different qualities and bit rate in order to support object based scalability to the MPEG-4 content. In addition, an optimal selection of the multiple streams for each object to meet a given constraint is proposed. The selection process is adopted a multiple choice knapsack problem with multi-step selection for the MPEG-4 objects with different scalability levels. The proposed algorithm enforces the optimal selection process to maintain the perceptual qualities of more important objects at the best effort. The experimental results show that the set of selected media stream for presenting objects meets a current transmission condition with more high perceptual quality.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.199-208
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• 2000

내용 기반 멀티미디어 정보 검색에서 유사성에 기반한 k-최근접 데이타 탐색 질의는 매우 중요한 질의이다 일반적으로 멀티미디어 데이타는 고차원 특정 벡터로 표현되기 때문에 기존의 k-최근접 탐색 알고리즘은 멀티미디어 정보 검색에 효율적이지 못하다. 따라서 이러한 응용을 위해서는 다소 근사적 검색 결과를 가져오더라도 빠른 검색 성능을 제공하는 근사 k-최근접 탐색 알고리즘이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 고차원 데이타를 위한 새로운 근사 k-최근접 탐색 알고리즘을 제안한다. 아울러, 제안하는 근사 k-최근접 탐색 알고리즘을 기존의 알고리즘과 검색 성능변에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 기존 알고리즘의 검색 성능을 크게 개선할 수 있었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.292-298
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• 2022

Coding education and algorithm education are essential in the era of the fourth industrial revolution. Text-oriented algorithm textbooks are perceived as difficult by students who are new to coding and algorithms. There is a need to develop educational content so that students can easily understand the principles of complex algorithms. This paper has implemented basic sorting algorithms as augmented reality contents for students who are new to algorithm education. To make it easier to understand the concept and principles of sorting algorithms, sorting data was expressed as a 3D box and the comparison of values according to the algorithms and the movement of values were produced as augmented reality contents in the form of 3D animations. In order to help with the understanding of sorting algorithms in C language, the change of variable values and the exchange of data were shown as animations according to the execution order of the code and the flow of the loop. Students can conveniently use contents through a smart phone without special equipment by being produced in a marker-based manner. Interest and immersion, as well as understanding of classes of sorting algorithms can be increased through educational augmented reality-based educational contents.

• ETRI Journal
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• 제35권5호
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• pp.900-910
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• 2013

Small-screen mobile terminals have difficulty accessing existing Web resources designed for large-screen devices. This paper presents an adaptive transformation method based on webpage semantic features to solve this problem. According to the text density and link density features of the webpages, the webpages are divided into two types: index and content. Our method uses an index-based webpage transformation algorithm and a content-based webpage transformation algorithm. Experiment results demonstrate that our adaptive transformation method is not dependent on specific software and webpage templates, and it is capable of enhancing Web content adaptation on small-screen terminals.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1090-1100
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• 2021

Recently, as indoor activities increase due to the spread of infectious diseases, the metaverse is attracting attention. Metaverse refers to content in which the virtual world and the real world are closely related, and its representative platform technology is VR(Virtual Reality). However, since VR hardware is difficult to access in terms of cost, the concept of streaming-based cloud VR has emerged. This study proposes a server configuration and deployment method in an edge network when metaverse content involving multiple users operates based on cloud VR. The proposed algorithm deploys the edge server in consideration of the network and computing resources and client location for cloud VR, which requires a high level of computing resources while at the same time is very sensitive to latency. Based on simulation, it is confirmed that the proposed algorithm can effectively reduce the total network traffic load regardless of the number of applications or the number of users through comparison with the existing deployment method.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권1호
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• pp.57-64
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• 2002

컴퓨터 처리기술과 저장기술 그리고 인터넷 등의 영향으로 멀티미디어 데이터의 양은 급속하게 증가하지만 체계적인 멀티미디어 데이터간의 연관규칙을 마이닝하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문은 이미지 프로세싱 분야 및 내용기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 대형 영상 데이터 저장소에 저장된 이미지 데이터에서 재생성되는 항목간의 연관규칙을 찾으며 공간적 관계로 내용기반의 연관규칙을 마이닝하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 연관규칙 탐색 알고리즘은 이미지의 색상, 질감, 모양 등 내용기반의 영상속성을 오브젝트 항목으로 하고 오브젝트가 이미지에서 재생성될 때를 이용하여 이미지간의 연관규칙을 찾고 오브젝트들이 이미지에서 차지하고 있는 공간적 위치관계를 통해 드러나지 않는 이미지간의 연관규칙을 마이닝한다. 본 논문의 재생성 항목을 고려한 연관규칙 알고리즘은 Apriori 알고리즘보다 빈번한 항목 집합을 찾아내는데 더 높은 성능을 갖는다는 것을 실험을 통하여 보여준다. 제안된 알고리즘은 동일한 정보원으로부터 받은 멀티미디어 데이터간의 연관성을 탐색하는데 특히 효과적이며 다양한 관련 응용분야에 적용할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.427-435
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• 2009

사용자들은 웹 콘텐츠의 세부 내용단위인 메뉴, 로그인, 뉴스, 동영상 등 다양한 아이템에서 자신이 홍미있는 아이템을 찾아 읽고 아이템에 연결된 하이퍼렁크를 클릭한다. 모바일 디바이스처럼 작은 스크린에서는 데스크탑 기반의 웹 콘텐츠를 동시에 보여주기 힘들어 사용자는 좌우 또는 상하 스크롤링을 통해 아이템을 찾아 헤매는 검색의 불편함이 발생한다. 사용자가 자주 사용하거나 또는 원하는 아이템을 찾아 먼저 표현하여 모바일 인터페이스 조작의 불편함을 감소시킬 수 있다. 그러기 위해 웹 콘텐츠는 세부 내용단위인 아이템 별로 세그먼트되어야 한다. 기존 대부분의 세그먼트 알고리즘들은 웹 콘텐츠의 HTML 코드와 모바일 사이즈에 기반하여 세그먼트하고 있어 다양한 아이템들이 구조적으로 더욱 복잡하게 형성되고 있는 현대의 웹 콘텐츠에서 내용 단위인 아이템 블록으로 세그먼트하는데 여러 어려움이 있다. 본 논문에서는 데스크탑 웹 콘텐츠에서 내용 단위에 기반한 아이템 블록 추출을 위한 세그먼트 알고리즘을 제안한다.

• ETRI Journal
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• 제27권2호
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• pp.235-238
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• 2005

A new mesh reconstruction scheme for approximating a surface from a set of unorganized 3D points is proposed. The proposed method, called a shrink-wrapped boundary face (SWBF) algorithm, produces the final surface by iteratively shrinking the initial mesh generated from the definition of the boundary faces. SWBF surmounts the genus-0 spherical topology restriction of previous shrink-wrapping-based mesh generation techniques and can be applied to any type of surface topology. Furthermore, SWBF is significantly faster than a related algorithm of Jeong and others, as SWBF requires only a local nearest-point-search in the shrinking process. Our experiments show that SWBF is very robust and efficient for surface reconstruction from an unorganized point cloud.