차량 검색을 위한 측면 에지 특징 추출 내용기반 검색

구건서(Gun-Seo Koo) 한국컴퓨터정보학회 2010 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.15 No.11

본 논문은 불확실한 객체의 영상 정보를 객체의 에지 특징정보를 이용하여 내용기반검색기법으로 CBIRS/EFI을 제안했다. 특히 객체의 부분 영상 정보의 경우 효율적으로 검색하기 위해 객체의 특징 정보 중 윤곽선 정보와 색체정보 추출하여 검색기법이다. 이를 실험하기 위해 지하 주차장의 차량 이미지를 캡처한후 객체의 특징 정보를 위한 차량의 측면 에지 특징 정보를 추출하였다. 검색하고자하는 원 영상과 특징 추출한 영상을 분석 결과와 최종 유사도 측정 결과에 의해 내용기반 검색을 적용하는 시스템으로, 기존 특징 추출 내용 기반 영상 검색 시스템인 FE-CBIRS 시스템에 비해 검색율의 정확성과 효율성을 향상 시키는 기능이 보완되었다. CBIRS/EF시스템의 성능평가는 차량의 색상 정보와 차량의 에지 추출 특징 정보를 적용하여 영역 특징정보를 검색하는 과정에서 색상 특징 검색 시간, 모양 특징 검색 시간과 검색 율을 비교 했다. 차량 에지 특징 추출률의 경우 91.84% 추출하였고, 차량 색상 검색 시간, 모양 특징 검색시간, 유사도 검색시간에서 CBIRS/EFI가 FE-CBIRS 보다 평균 검색시간이 평균 0.4~0.9초의 차이를 보고 있어 우수한 것으로 증명되었다. The paper proposed CBIRS/EFI with contents based search technique using edge feature information of the object from image information of the object which is uncertain. In order to search specially efficiently case of partial image information of the object, we used the search technique which extracts outline information and color information in feature information of object. In order to experiment this, we extracted side edge feature information of the vehicle for feature information of the object after capture the car image of the underground garage. This is the system which applies a contents base search by the result which analyzes the image which extracts a feature, an original image to search and a last similar measurement result. This system compared in FE-CBIRS systems which are an existing feature extraction contents base image retrieval system and the function which improves the accuracy and an effectiveness of search rate was complemented. The performance appraisal of CBIRS/EFI systems applied edge extraction feature information and color information of the cars. And we compared a color feature search time, a shape characteristic search time and a search rate from the process which searches area feature information. We extracted the case 91.84% of car edge feature extraction rate. And a average search time of CBIRS/EFI is showing a difference of average 0.4-0.9 seconds than FE-CBIRS from vehicle. color search time, shape characteristic search time and similar search time. So, it was proven with the fact that is excellent.

알약 인식을 위해 색 특징정보를 이용한 CBIRS/TB

구건서(Gun-Seo Koo) 한국컴퓨터정보학회 2014 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.19 No.2

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. This thesis proposes CBIRS/TB method that uses a tablet's color distribution information and form distinctive in content-based search. CBIRS/TB can avoid misuses and improper tablet uses by conducting content-based search in commonly prescribed tablets. The existing FE-CBIRS system is limited to recognizing only the image of color and shape of the tablet, that leads to applying insufficient form-specific information. While CBIRS/TB utilizes average, standard deviation, hue and saturation of each tablets in color, brightness, and contrast, FE-CBIRS has partial-sphere application problem; only applying the typical color of the tablet. Also, in case of the shape-specific-information, Invariant Moment is mainly used for the extracted partial-spheres. This causes delayed processing time and accuracy problems. Therefore, to improve this setback, this thesis indexed color-specific-information of the extracted images into categorized classification for improved search speed and accuracy.

IPTV에서 컷 검색을 위한 색 분포정보를 이용한 FE-CBIRS

구건서(Gun-Seo Koo) 한국컴퓨터정보학회 2009 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.14 No.1

본 논문은 IPTV에서 방영되는 디지털 콘텐츠에서 검색하고자 하는 컷의 위치 정보를 검색하는데, 이때 색 분포에 관한 특징 정보를 이용한 FE-CBIRS을 제안한다. 기존 CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 이미지를 구분하는 특징정보로써 활용하며, 이미지를 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분영역 특징정보를 전체 이미지의 특징정보와 함께 사용하여 검색하는 방법을 제시하였다. 또한 적용되는 색상 특징 정보의 경우 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 사용한다. 아울러 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변 모멘트가 주요하게 사용된다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제가 제기되어 왔다. 그러나 본 논문에서 제시하는 방법에서는 추출된 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱 하고 검색 시 비교대상 이미지를 해당 컷에 한정하여 적용하므로서 검색속도를 향상시키도록 하였다. This paper proposes novel FE-CBIRS that finds best position of a cut to be retrieved based on color feature distribution in digital contents of IPTV. Conventional CBIRS have used a method that utilizes both color and shape information together to classify images, as well as a method that utilizes both feature information of the entire region and feature information of a partial region that is extracted by segmentation for searching. Also, in the algorithm, average, standard deviation and skewness values are used in case of color features for each hue, saturation and intensity values respectively. Furthermore, in case of using partial regions, only a few major colors are used and in case of shape features, the invariant moment is mainly used on the extracted partial regions. Due to these reasons, some problems have been issued in CBIRS in processing time and accuracy so far. Therefore, in order to tackle these problems, this paper proposes the FE-CBIRS that makes searching speed faster by classifying and indexing the extracted color information by each class and by using several cuts that are restricted in range as comparative images.

英國의 1997년 UNCITRAL 모델법의 受容과 國際倒産實務

林治龍(Rim, Chi-Yong) 한국국제사법학회 2021 國際私法硏究 Vol.27 No.2

영국의 도산법 체계는 회사와 자연인이 도산한 경우 관할권, 부인권과 관련하여서는 병행적으로 도산법이 적용되고 개인의 재건과 면책 등과 관련하여서는 배타적으로 도산법 중 특정 부분만이 적용되므로 한국법률가가 이해하기 어렵다. 개인과 회사의 재건절차와 청산절차가 통합된 것은 1986년 도산법이 제정된 때이다. 그 이전에는 회사청산과 개인파산은 별개의 법률에 의하여 발전되었다. 재건절차는 크게 구분하면 도산법의 관리절차와 회사법의 회사정리계획절차(Scheme of Arrangement)가 있다. 전자는 반드시 제3자인 도산실무가가 관리인으로 임명되고, 후자는 기존 경영진이 회사법에 의하여 회사의 채무조정과 인수합병 등을 하는 데에 사용된다. 재건절차를 제대로 이해하려면 도산법 외에 회사법도 이해하여야 한다. 영국의 국제도산법제는 유럽연합회원국 간에는 유럽연합도산규정(EU Insolvency Regulation)이 적용되고 비회원국간에는 국제연합상거래위원회가 제안한 모델법을 받아들인 국제도산규정(Cross-Border Insolvency Regulation, CBIR)이 적용된다. 2021년 브렉시트가 발효됨으로써 EU회원국에 대하여도 더 이상 유럽연합도산규정은 적용되지 아니하고, 국제법상의 예양과 CBIR이 적용되게 되었다. 영국과 미국은 모두 국제연합상거래법위원회가 채택한 국제도산에 관한 모델법을 채택하여 국내화 하였지만 주절차의 승인효과 등에 있어서 차이가 있다. 미국은 외국주절차의 승인의 효력으로서 담보권의 실행을 포함하여 자동중지의 효력이 발생하지만, 영국은 주절차가 청산절차의 경우에는 담보권의 실행을 금지 대상에서 제외하고 있다. 확립된 실무에 의하면 영국 법원은 한국의 회생절차를 국제도산규정에 의하여 주절차로 승인하고, 이미 채무자와 관련하여 영국에서 진행 중인 소송이나 중재절차에 대하여도 중지명령을 발하고 있다. English insolvency rules are complex due to the existence of multiple cross-border insolvency regimes that are applicable sometimes in parallel, and sometimes exclusively to only certain types of entities. Therefore, it can be difficult for Korean lawyers to understand these rules correctly. Insolvency proceedings in England for individuals and for companies were not unified prior to 1986, when the Insolvency Act of 1986 was established. Two separate rescue systems developed in England prior to 1986, which are (1) administration under the Insolvency Act, a process led by a third-party insolvency practitioner that is appointed as the administrator and (2) a scheme of arrangement for composition of debts and/or M&A transaction under the Companies Act, managed and carried out by the incumbent board of directors of the company. With respect to cross-border insolvencies, the UK applied the EU insolvency regulations to member states of the EU, and applied the Cross-Border Insolvency Regulation of 2006 (CBIR) to non-EU member states for recognition and enforcement foreign insolvency proceedings. However, since 2021, following the UK’s exit from the EU, the UK no longer applies the EU insolvency regulation to members of the EU and applies principles of comity and the CBIR to members of EU as well too. Both the UK and US adopted the UNCITRAL MODEL Law on Cross-Border Insolvency, but the effects of recognition of foreign main insolvency proceedings are different in each country. It is firmly settled under UK law that pending litigation or arbitration proceedings in the UK involving a Korean debtor are stayed when an English court recognizes the debtor’s Korean rehabilitation proceeding as the foreign main proceeding.

Brain Medical Image Retrieval Using Non-Negative Matrix Factorization and Canny Edge Detection

Ali Akbar Lubis,Suharjito 보안공학연구지원센터 2015 International Journal of Multimedia and Ubiquitous Vol.10 No.4

Disease conditions in the human brain can be detected by using medical image analysis. Content Based Image Retrieval of medical images can be used as an alternative to recognize the medical images of the human brain. In CBIR, feature extraction and recognition methods was an important feature because of medical image was different from the general image. In this study medical images that contain clinical information will be used as feature extraction using a canny edge detection and recognition features using non-negative matrix Factorization (NNMF). The purpose of this paper was to describe the use of canny edge detection and NNMF in CBIR. So CBIR could provide information on brain diseases and abnormalities. The results showed that the detection of disease in the human brain can be done by using both methods with good results if done preprocessing using histogram equalization.

질의영상 분석을 통한 적응적 가중치 CBIR 기법

오상언(Sang-Eon Oh),이용은(Yong-Eun Lee),박종안(Jong-An Park) 한국정보기술학회 2017 한국정보기술학회논문지 Vol.15 No.7

Defining a new feature set for content-based image analysis using histogram refinement

Park, Jongan,An, Youngan,Kang, Gwangwon,Rasheed, Waqas,Park, Seungjin,Kwon, Goorak Wiley Subscription Services, Inc., A Wiley Company 2008 INTERNATIONAL JOURNAL OF IMAGING SYSTEMS AND TECHN Vol.18 No.2

<P>The proposed method is based on color histogram. A new set of features are proposed for content-based image retrieval (CBIR) in this article. The selection of the features is based on histogram analysis. Standard histograms, because of their efficiency and insensitivity to small changes, are widely used for CBIR. But the main disadvantage of histograms is that many images of different appearances can have similar histograms because histograms provide coarse characterization of an image. We define an algorithm that utilizes the concept of Histogram Refinement (Pass and Zabih, IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (1996), 96–102) and we call it color refinement method. Color refinement method splits the pixels in a given bucket into several classes just like histogram refinement method. The classes are all related to colors and are based on color coherence vectors. After the calculation of clusters using color refinement method, inherent features of each of the cluster is calculated. These inherent features include size, mean, variance, major axis length, minor axis length, and angle between x-axis and major axis of ellipse for various clusters. These inherent features are finally used for image retrieval using Euclidean distance. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 18, 86–93, 2008</P>

내용기반 이미지검색(CBIR) 시스템의 이용자 인터페이스와 이용행태에 대한 연구

이성숙,문성빈 문헌정보처리연구회 2001 知識處理硏究 Vol.2 No.1

내용기반이미지검색(CBIR)시스템은 키워드뿐만 아니라, 색상, 질감, 모양, 공간 관계 등과 같은 이미지 내용에 의한 검색이 가능하다는 점에서 정보 서비스의 중요한 부분으로 간주되고 있다. 이 연구에서는 평가 기준에 의해 몇 개의 CBIR 시스템의 이용자 인터페이스를 살펴보고, CBIR 시스템을 사용하는 이용자들의 이용형태를 조사하였다. 이러한 조사 분석을 토대로 CBIR 시스템의 이용자 인터페이스 설계를 위한 효율적인 방안을 제시하였다. Content-Based Image Retrieval system is regarded as important in information service because it searches images by keywords as well as its contents like color, texture, shape, spatial relationship. The purpose of this study is to evaluate the user interfaces of several Content-Based Image Retrieval systems based on evaluation criteria and to investigate user's searching behaviors on them. The results of this study suggest effective methods for designing user interface of a Content-Based Image Retrieval system.

A Review: Relating Low Level Features to High Level Semantics in CBIR

Nikita Upadhyaya,Manish Dixit 보안공학연구지원센터 2016 International Journal of Signal Processing, Image Vol.9 No.3

Content based image retrieval is the technique of effective retrieval of digital pictures from an oversized store of variety of pictures. In CBIR, the focus is mostly on extracting features from the queried image and from the images stored in the database for finding the similarity between these features to retrieve images which are similar visually. CBIR becomes tougher once focus goes to reducing the semantic gap or the linguistics gap between low level features and high level semantics. This survey provides a short summary regarding low level features and high level linguistics that are thought of in CBIR for economical and correct retrieval.

Content-Based Image Retrieval Improved by Incorporating Semantic Annotation via Query Expansion

Guoqing Xu,Jian Li,Chunyu Xu,Qi Wang 보안공학연구지원센터 2015 International Journal of Signal Processing, Image Vol.8 No.12

Automatic image annotation (AIA) is expected to be a promising way to improve the performance of content-based image retrieval (CBIR). However, current image annotation results are always incomplete and noisy, and far from practical usage. In this paper, we incorporate semantic annotations into CBIR via query expansion scheme to improve retrieval accuracy. In the proposed method, semantic annotations of test images are obtained using a visual nearest-neighbor-based annotation model. And both visual features and annotation keywords are used to represent images. The similarity between two images is determined by their visual similarity and semantic similarity. The method is evaluated on the well-known Pascal VOC 2007 dataset using standard performance evaluation metric. The experimental results indicate that the performance of CBIR can be improved by incorporating semantic annotation via query expansion.