• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.57-61
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• 2000

본 논문에서는 영상의 다양한 특징 정보 중에서 모양 특징을 이용한 영상 검색 시스템 을 제안한다. 모양 특징을 추출하기 위한 과정은 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 깊이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출 과정 그리고 영역의 넓이를 구하는 과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 가지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 등을 특징 정보로 이용한다. 각 질의 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였으며, 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.65/0.81을 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.220-222
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• 2001

최근 데이터베이스의 응용 분야에서는 3차원 그래픽 등과 같은 멀티미디어 데이터를 이용하는 응용분야가 점점 늘어나고 있다. 그러나 아직은 3차원 그래픽에 대한 연구는 시각화 부분에만 집중되어 있고 검색에 대한 연구는 시작 단계에 있다. 본 논문에서 검색의 대상이 되는 assembled 객체는 기본 객체와 사용자 정의 객체로 구성된다. 이와같은 모델링 기법을 이용하여 구축된 3차원 그래픽 데이타베이스 환경에서 공간 분할 이진 트리를 이용한 객체의 모양에 대한 유사성 검색과 3D 스트링을 이용한 공간관계 검색 기법을 제안한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.391-395
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• 2000

본 논문에서는 영상을 구성하는 객체들이 가지고있는 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 형태 특징을 추출하기 위한 과정은 입력 영상에 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 길이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 그리고 히스토그램 등을 특징 정보로 이용한다. 영상을 이루는 객체의 회전이나, 이동 등으로 인한 변화에 둔감하게 하고 형태 특징 중심으로 영상을 검색하도록 설계하였다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.323-329
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• 2002

멀티미디어 정보검색 중 내용 기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징을 이용한 검색 시스템이 일반적으로 널리 소개되고 있다. 그러나 형태가 서로 다른 영상에서는 색상과 질감 특징에 의한 검색 방법은 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선 에 의한 전역 형태 특징으로 허용 가능한 범주 이내로 유사도 영상을 필터링한 후 형태정보의 히스토그램을 이용하여 유사도 검색을 함으로써 정확도를 놀일 수 있는 시스템을 개발한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.880-882
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• 2005

내용기반 영상 검색 시스템은 데이터베이스에 저장된 정지영상의 색이나, 질감, 형태 등의 특징을 이용한다. 본 연구는 실험 영상 집합에서 주요 객체를 추출하여, 객체들의 외형으로부터 분리된 토큰들을 군집화 한 후, 그 군집단위를 색인어로 사용하여 검색하는 방법이다. 기존의 내용기반 영상 검색 시스템에서 모양 정보는 그 표현과 색인 정합 등의 문제로 처리 방법이 명확하지 않았고, 회전, 크기 변화, 폐색 등에 민감했다. 따라서 기존 방법의 문제점을 해결하기 위해서 토큰을 이용한 색인을 이용하여 지역 정보와, 이들 지역 정보들의 관계에 의한 전역 정보를 복합적으로 이용한 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.340-342
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• 1999

시퀀스 데이터(sequence data)에서는 각 데이터 값보다는 전후 그들 사이의 변화추세 등이 더 큰 정보로 작용하는 것이 일반적이다. 본문에서는 시퀀스 데이터베이스를 대상으로 하여 주어진 시퀀스 패턴과 모양이 유사한 모든 부분시퀀스를 검색해 내는 새로운 방식을 제안한다. 본 방식에서는 시퀀스 데이터의 모양 추출을 위한 데이터 변환, 유사 모양 패턴 클러스터링, 새로운 유사도 계산 방식 등을 도입함으로써, 기존의 방식이 매우 제한적인 패턴만을 유사패턴으로 간주하던 것에 비하여, 패턴이 데이터축 혹은 타임축으로 각각 확대, 축소, 이동된 경우에도 유사패턴으로 검색이 가능하다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.136-144
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• 2002

본 논문에서는 다양하게 변화되는 캐릭터 영상을 색상과 형태의 정보를 포함한 국부 색상 분포(local color histogram)를 이용하여 유사도 검색을 하는 강인한 방법을 제안한다. 국부 색상 분포의 값을 양자화 하여 특징 값을 최적화하고, 대규모 데이터베이스에 저장되어 있는 영상정보와 Bipartite matching을 이용하여 검색한다. 제안되는 방법은 다양하게 변화되는 영상의 유사도 검색, 동영상 및 정지 영상에서 유사 영상 검색에 매우 효과적인 방법이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권1호
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• pp.5-12
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• 2007

본 논문에서는 이진 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 영역 집중 형태 기술자(Region-centralized shape descriptor : RCSD)를 제안한다. 제안된 형태 기술자는 영역의 크기를 하나의 중심점에 집중되어 있는 원(circle)으로 표현하는 방법이다. 따라서 주어진 이진 영상은 제안된 RCSD 파라미터로 나타난 여러 개의 원으로 표현되며, 각각의 원은 기준이 되는 원과의 거리, 반지름, 각도의 세 개 파라미터로 주어진다. RCSD로 표현된 파라미터들은 영역에 대한 정보뿐만 아니라 형태에 대한 정보도 가지고 있으며, 주어진 RCSD 파라미터로부터 복구 성능을 평가하여 제안된 기술자의 타당성을 조사하였다. 복구 성능은 원래의 영상에 대한 정보를 얻을 수 있어서 원래의 형태를 가지고 있음을 보여준다. 주어진 파라미터를 이용하여 윤곽선 위의 점을 찾고, 이 점들을 보간법을 사용하여 연결하였다. 성능을 평가한 결과, 여러 가지의 디지털에러에도 불구하고 실제 영상에서도 최대 88%의 성능으로 복구되었다. 이로 보아 제안된 방법은 영상의 형태정보 뿐만 아니라 영역의 크기 정보를 모두 가지고 있어서 영상을 표현하는 데에 효과적으로 이용될 수 있으며, 또한 정규화된 RCSD 패턴으로 표현이 가능하여 다양한 응용으로의 확장도 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.49-56
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• 2014

본 논문은 일상적으로 많이 복용되는 알약의 오남용을 막기 위해 알약 대한 정보를 내용기반 인식을 통해 검색하고자 하는데, 이때 알약의 색 특징 정보와 모양 특징 정보를 이용하여 내용기반 검색을 하는 CBIRS/TB를 제안한다. 기존 FE-CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 영상을 구분하는 특징정보로 적용하는 문제점이 있다. 즉 검색시 적용하는 물체의 색상 특징 정보는 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 적용하는 문제점이 있다. 또한 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변모멘트가 주로 사용한다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 이를 개선하기 위한 방법으로 추출된 영상의 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱하여 검색속도와 정확도를 향상시켰다.