• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.554-556
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• 1999

모양 정보를 이용하는 내용기반 영상 검색 시스템에서 검색 정확도는 시스템에서 사용되는 모양 기술자에 매우 의존한다. 정확한 검색을 위해서 기술자는 이동, 회전, 스케일에 불변해야 한다. 본 논문에서는 모멘트 불변량과 푸리에 기술자를 복합적으로 사용하는 유사도 기법을 제시한다. 이 방법은 하나의 불변량 기술자를 사용하는 것보다 더 우수한 결과를 나타내었다. 푸리에 기술자와 네 개의 모멘트 불변량(Hu의 모멘트 불변량, Taubin의 모멘트 불변량, Flusser의 모멘트 불변량, Zernike 모멘트 불변량)을 구현하여 성능을 측정하였다. 영상분할된 이진 영상 데이터베이스로부터 각 기술자의 검색 정확도를 계산하였다. 실험 결과 경계선에 기초하는 푸리에 기술자와 영역에 기초하는 모멘트 불변량을 동시에 사용하는 방법이 영상 검색에 있어서 우수한 성능을 보였다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제6권2호
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• pp.19-28
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• 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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.380-383
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• 2008

본 논문은 단순한 키워드 검색에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 이미지의 코너정보와 그레이스케일 히스토그램 정제를 이용한 영상 검색 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 원하는 이미지의 특정을 추출하는 단계와 추출된 특징을 분석하는 단계, 확보된 정보를 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 그 결과 안에서의 그레이스케일 히스토그램 정제 방법으로 다시 재검색하는 단계, 마지막으로 정확한 정보 추출단계를 거치게 된다. 구현 알고리즘은 검색 단계에 있어서 크게 2단계로 나눠진다. 먼저 이미지를 에지로 변환 코너정보를 추출하는 단계, 코너 점의 픽셀을 3*3으로 나누어 RGB중의 픽셀의 합을 하는 단계, 그 코너 값을 데이터베이스와 비교하는 단계, 최대 500개까지의 추출된 이미지를 데이터베이스에 저장되는 단계로 이루어지며 다음 단계는 원 이미지를 그레이스케일로 변환 등질화하는 단계, 히스토그램 정보 획득하는 단계, 8*8 개의 빈으로 나누어 최대 색상정보 값을 추출하는 단계, 그리고 최대 색상정보 영역을 1단계 결과 값과 비교하여 정확한 검색을 얻는 단계로 구성되며 시뮬레이션 결과는 우수한 정확도를 보여 주고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.742-744
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• 2000

본 논문에서는 영상의 형태 정보를 이용하여 내용 기반 영상 검색을 수행할 수 있는 방법으로, 질의(query) 영상의 의사 저나이크 모멘트에서 영상내의 물체 형태에 대한 기여도가 가장 큰 모멘트를 추출하여 영상 전체의 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법과, 영상의 인터레스트 포인트에서 미분 불변치 벡터와 위치 특성 벡터를 계산하여 영상의 지역 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법, 그리고 두가지 방법을 모두 고려하여 영상 검색을 수행하는 방법을 제시한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스에 대해 영상 검색을 수행하여 기존의 영상 검색 방법과의 비교를 통하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.375-378
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• 2003

본 논문에서는 공간적 정보로 이미지검색을 하는 모양 특징정보 기반 이미지 검색 시스템에서 검색효율을 향상 시킬 수 있는 이진 영상 변환 및 유사도 검색에 대한 기법을 제안하였다. 모양특징정보의 좀더 정확한 값의 추출을 위해 이미지의 잡음이 윤곽선으로 인식되는 값이 최소화 될 수 있도록 하는 이진 영상 변환방법을 제안하였으며, 유사도 검색에서는 영역별 특징정보 간의 비교와 병행하여 영역을 다시 소그룹화한 다음 소그룹간의 평균 유사도 값의 비교방법을 적용하였다. 성능 평가를 통하여 제안된 이진 영상 변환 겐 유사도 검색 방법을 사용한 경우 기존의 방법보다 향상된 검색 효율성을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.48-53
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• 2001

인터넷 환경의 급속한 성장과 더불어 기존의 텍스트 정보들이 다양한 형태의 멀티미디어 정보(소리, 이미지, 동영상 등)로 대체되었다. 이로 인해 멀티미디어 정보검색의 필요성이 대두되기 시작했다. 멀티미디어 정보검색 중 이미지검색은 크게 주석기반과 특징기반 (color, shape, texture 등) 검색으로 나눌 수 있다. 본 고는 이미지 검색 중 전처리에 해당하는 색상어 질의처리의 한 방법을 제안한다. 즉, 사용자에게 익숙한 자연어 질의로부터 이미지의 특징에 해당하는 색상 정보와 주석에 해당하는 키워드 정보를 중심어 후위원칙기반으로 파싱트리를 구성한 후, 후위순회방식에 의해 불리언 검색을 수행하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.503-505
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• 1998

효율적인 영상 검색 시스템을 구축하기 위하여 칼라, 형태, 질감등과 같은 특징을 추출하여 검색하는 방법들이 연구되어 지고 있다. 이 중 기존의 형태 정보를 이용한 방법은 적용 대상을 국한하여 연구되거나 특징 추출을 위한 계산의 복잡성에 비해 좋은 효과를 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 다양한 영상에 적용할 수 있는 특징을 추출하고자 통계적인 방법중의 하나인 히스토그램을 이용하고자 한다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산이 용이할 뿐 아니라 검색 결과면에서도 높은 효율을 보이고 있다. 영상으로부터 추출한 선분을 각도에 따라 18개의 빈으로 양자화 하여 각 빈에 속한 선분들의 길이의 합을 이용하여 비교하는 각도 히스토그램(angular histogram), 그리고 선분들이 공간 분포에 대한 정보를 얻기 위하여 각도 히스토그램에서 각 빈에 속한 선분들의 대표 좌표들의 1차, 2차, 3차 모멘트를 구하여 사용하는 방법과 특정 각도를 가진 선분들 사이의 거리를 이용한 각도 Correlogram을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.613-615
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• 2002

최근 디지털 이미지 사용이 급속도로 증가함에 있어 자동적인 이미지 데이터 색인과 검색에 관한 연구가 증가하고 있는 추세이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 내용기반 이미지 검색은 대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 시스템이며 이에 본 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 새로운 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하는 새로운 기법을 사용하였고 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분되어 데이터베이스에 저장하였으며 유사도 검색 시에는 사용자가 검색 목적에 알맞은 가중치를 적용하여 이미지를 검색하도록 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3154-3156
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• 2000

본 논문에서는 HSV 공간에서의 색상 히스토그램을 이용하여 분할을 수행하여 얻어진 색상 정보와 영상의 에지를 추출한 후 각각의 에지 포인트에 대한 기울기를 히스토그램으로 만들어서 얻어지는 형태 정보를 이용하여 색상 영상 데이터베이스 상에서 영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제시한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스에 대해 영상 검색을 수행하여 기존의 영상 검색 방법과의 비교를 통하여 제안한 방법의 우수함을 보이고 일반 영상 데이터베이스의 검색에도 우수하게 적용 가능함을 제시하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵
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• pp.97-102
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• 1999

멀티미디어 데이터의 증가로 사용자가 원하는 데이터의 신속하고 정확한 검색이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 모양 정보를 기반으로 영상 데이터를 효과적이며 효율적으로 검색하기 위하여, 새로운 모양 정보 특징 및 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서는 화소의 공간적분포로 나타나는 모양 정보를 covariance matrix의 eigenvector를 이용하여, 계층적으로 영역을 분할하고, 각 분할된 영역에서 크기 변화, 위치 이동, 회전에 불변하는 특징들을 추출한다. 영상 정보의 검색은 특징벡터 공간에서 질의 영상에서 추출된 특징과, 데이터베이스에 기록된 영상들의 특징 사이의 거리를 계산하여, 거리에 반비례하는 유사도가 높은 영상들을 출력한다. 제안된 모양 특징은 또한 계층수의 조정에 의해서 모양 정보를 표현할 수 있는 정도를 조절 할 수 있다는 장점이 있다.