[논문]부분 영역 이미지 검색 방법의 제안

김성곤

doi:10.17703/jcct.2018.4.4.355

[국내논문] 부분 영역 이미지 검색 방법의 제안
The Suggestion of Particular Area Image Search Method 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.4 no.4, 2018년, pp.355 - 360

김성곤 (울산대학교 디지털 콘텐츠디자인학과)

초록
AI-Helper

전체이미지 속의 부분이미지를 다른 인터넷사이트의 전체이미지 속의 부분이미지와 연결하는 방법을 제안한다. 본 연구를 위해서 네 단계의 부분이미지 생성 방법과 검색 방법을 개발하였다. 전체이미지에서 정보를 제공하기를 원하는 부분이미지만을 오려내는 '이미지 분할' 방법, 오려낸 부분이미지의 가장 바깥 점을 찾는 '이미지 블록생성' 방법, 외곽 점들을 연결하여 가장 유사한 형태의 이미지스탬프로 등록하는 '외곽 점들의 스탬프 변형' 방법 그리고 이미지스탬프와 이미지스탬프를 연결해주는 검색 방법을 개발하였다. 그리고 이미지스탬프를 다양한 방법으로 사용할 수 있는 이미지 검색 UI를 제안하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

We propose a method to connect partial image in whole image to partial image in whole image of other internet site. For this study, we have developed four partial image generation methods and retrieval methods. A method of 'image segmentation' that cuts out only partial images that want to provide information from the whole image, a method of 'creating an image block' that finds outermost points of a cut-out partial image, a method of 'Stamp transformation of outer points', which connects outer points and registers them as the most similar image stamp, and a retrieval method that connects image stamps with other image stamps are developed. We suggested a image search UI that can use image stamps in various ways.

주제어

표/그림 (12)

그림 그림 1. 이미지 스탬프 시스템 모듈 Figure 1. Image Stamp System Module
그림 그림 2. 매직이미지블록 생성방법 Figure 2. Magic Blocks image generation method
그림 그림 3. 부분이미지 외곽 점들 설정과정 Figure 3. The process of setting the partial image edge points
그림 그림 4. 외곽 점들을 사용하여 이미지스탬프를 찾는 과정 Figure 4. The process of finding image stamps using outer points
그림 그림 5. 유사 이미지 스탬프 검색 결과 Figure 5. Similar Image Stamp Search Results
그림 그림 6. 이미지 스탬프 콘셉추얼 프로토타입 Figure 6. Image Stamp Conceptual Prototype
그림 그림 7. 문양과 관련된 이미지 스탬프 Figure 7. Image stamps related to patterns
그림 그림 8. 꽃과 관련된 이미지 스탬프 Figure 8. Image stamps related to flower
그림 그림 9. 매직렌즈 이미지 검색창 결과 보기 Figure 9. Magic lens image search results window
그림 그림 10. 시멘틱 심도 이미지 검색창 결과 보기 Figure 10. Semantic depth image search results window
그림 그림 11. 퍼스펙티브 월 이미지 검색창 결과 보기 Figure 11. Perspective wall image search results window
그림 그림 12. 스피트 쇼 이미지 검색창 결과 보기 Figure 12. Speed show depth image search results window

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그리고 사용자 UI 개발과 테스트를 위한 ⑤번 ‘이미지 스탬프 DB’ 생성과 ⑫번 ‘검색 질의 및 결과 출력 UI’ 방법에 관하여 논한다.
본 논문에서는 ①번 ‘이미지 분할’과, ②번 ‘매직이미지 블록생성’, ③번 ‘부분이미지[01] 외곽 점들 설정’, ④번 ‘외곽 점들을 이미지스탬프로 변형’ 등의 부분이미지 생성 방법과 ⑪번 ‘이미지 스탬프 검색’ 방법에 관하여 논한다.
사용자가 전체 이미지 속의 부분이미지만을 사용하여 다른 전체 이미지 속의 부분이지를 검색을 희망하지 않을까? 과거 드라마 ‘별에서 온 그대’에서 ‘천송이’ 가방이 유행하였다. 드라마 속의 ‘천송이’ 가방만을 클릭하여 관련 정보를 얻을 수 없을까? 어린 학생이 쥐라기 공원의 여러 공룡들 속에서 ‘스테고사우루스’의 부분이미지만을 선택하여 공룡을 검색 할 수 없을까? 발해의 벽돌과 와당 속의 문양을 선택하여, 유사한 모습이 다른 지역 혹은 시대에 존재 여부 알 수 없을까? 본 연구는 이러한 전체 이미지 속의 부분이미지를 사용하여, 다른 전제 이미지 속의 부분 이미지를 검색하는 방법 및 검색 결과를 보여주는 방법을 제안한다. 부분 이미지와 부분 이미지를 연결하는 매개체로 하이퍼링크와 유사한 개념의 이미지 스탬프를 제안한다.
본 연구의 콘셉추얼 프로토타입은 부분이미지 영역 설정, 이미지 스탬프 설정, 유사 이미지 매직스 탬프 검색, 그리고 관련 사이트로의 이동 등의 4단계 과정을 걸친다. 이미지 스탬프를 사용하는 목적은, 전체이미지에서 사용자가 검색하고자하는 부분이미지를 선택할 때 외곽선이 그려져서, 사용자에게 이미지 선택이 올바르게 이루어졌다는 인식여부와 사용자가 선택한 외곽 선과 관련된 정보를 전달하기 위해서이다. 외곽선 모양과 가장 유사한 이미지 스탬프에는 몇 가지 정보가 심어져있다.
본 연구를 테스트하기 위하여 1차적으로 1152개의 이미지 스탬프가 제작되었다. 이미지 스탬프를 제작하기 이전에, 이미지 스탬프 카테고리의 아키텍처를 연구하였다. 카테고리의 아키텍처를 5단계 계층구조로 설정하고, 첫 층을 12개로 분류하였다.

제안 방법

에서는 검은색 열대어는 검색을 희망하는 이미지 스탬프이고, 회색 열대어는 검색된 유사 이미지 스탬프이다. 각 구간별 표적 스탬프와 유사 스탬프에 순차적으로 대응하는 점들의 거리 값을 구하고, 또한 그 합을 구한다. 이후 각 구간별 합을 더하여 전체 차이 값을 구한다.
본 연구에서는 이미지 검색 결과보기로 매직 렌즈, 시멘틱 심도, 퍼스펙티브 월, 그리고 스피드 쇼 등의 네 가지 방법을 제안한다. 각각의 결과보기 방식은 사용자에게 다양한 검색 결과를 보여주기 위한 사용자 UI로 제안했다.
매직이미지블록 생성과정은 이미지 영역 선택하기, 부분이미지 모자이크 만들기, 시드 블록 생성하기, 시드 블록의 유사색상 찾기, 패밀리블록영역 설정하기, 그리고 통합패밀리블록영역 생성하기의 과정을 걸쳐 개발하였다. 외곽 점들 설정과 외곽 점의 이미지 스탬프로의 변형은 비교적 정확하다.
사용자가 인터넷에서 신문 기사를 읽다가 그림 속의 조그마한 문양에 관심을 가질 때, 그 호기심에 답을 해주는 방법으로 이미지 스탬프를 제안하였다. 본 연구에서 개발된 주요 방법은 크게 매직이미지블록 생성, 외곽 점들 설정, 외곽 점들의 이미지스탬프 변형 등의 이미지 스탬프 생성방법과 이미지 검색 방법이다.
정확한 검색을 위해서는, 보다 많은 검색 결과를 제시하여, 다양한 탐색 및 정확한 정보 판단의 기회를 제공해야 한다. 본 연구에서는 매직 렌즈(Magic Lens), 시멘틱 심도, 퍼스펙티브 월(Perspective Wall), 그리고 스피드 쇼(Speend Show)의 네 가지 검색 결과 보기 방법을 제안한다. 그리고 예로 사용된 결과창의 이미지는 검색의 결과로 나열된 열대어 구피의 모습이다.
본 연구에서는 이미지 검색 결과보기로 매직 렌즈, 시멘틱 심도, 퍼스펙티브 월, 그리고 스피드 쇼 등의 네 가지 방법을 제안한다. 각각의 결과보기 방식은 사용자에게 다양한 검색 결과를 보여주기 위한 사용자 UI로 제안했다.
본 연구의 콘셉추얼 프로토타입은 부분이미지 영역 설정, 이미지 스탬프 설정, 유사 이미지 매직스 탬프 검색, 그리고 관련 사이트로의 이동 등의 4단계 과정을 걸친다. 이미지 스탬프를 사용하는 목적은, 전체이미지에서 사용자가 검색하고자하는 부분이미지를 선택할 때 외곽선이 그려져서, 사용자에게 이미지 선택이 올바르게 이루어졌다는 인식여부와 사용자가 선택한 외곽 선과 관련된 정보를 전달하기 위해서이다.
드라마 속의 ‘천송이’ 가방만을 클릭하여 관련 정보를 얻을 수 없을까? 어린 학생이 쥐라기 공원의 여러 공룡들 속에서 ‘스테고사우루스’의 부분이미지만을 선택하여 공룡을 검색 할 수 없을까? 발해의 벽돌과 와당 속의 문양을 선택하여, 유사한 모습이 다른 지역 혹은 시대에 존재 여부 알 수 없을까? 본 연구는 이러한 전체 이미지 속의 부분이미지를 사용하여, 다른 전제 이미지 속의 부분 이미지를 검색하는 방법 및 검색 결과를 보여주는 방법을 제안한다. 부분 이미지와 부분 이미지를 연결하는 매개체로 하이퍼링크와 유사한 개념의 이미지 스탬프를 제안한다.
사용자가 인터넷에서 신문 기사를 읽다가 그림 속의 조그마한 문양에 관심을 가질 때, 그 호기심에 답을 해주는 방법으로 이미지 스탬프를 제안하였다. 본 연구에서 개발된 주요 방법은 크게 매직이미지블록 생성, 외곽 점들 설정, 외곽 점들의 이미지스탬프 변형 등의 이미지 스탬프 생성방법과 이미지 검색 방법이다.
이미지 스탬프를 사용하는 UI는 개발과정이 단순하고, 샘플 데이터 구축이 용이한 팝업 형식으로 프로토 타입을 개발하였다.
이미지 스탬프를 제작하기 이전에, 이미지 스탬프 카테고리의 아키텍처를 연구하였다. 카테고리의 아키텍처를 5단계 계층구조로 설정하고, 첫 층을 12개로 분류하였다. 그림 7.

대상 데이터

본 연구를 테스트하기 위하여 1차적으로 1152개의 이미지 스탬프가 제작되었다. 이미지 스탬프를 제작하기 이전에, 이미지 스탬프 카테고리의 아키텍처를 연구하였다.
본 연구에서 개발된 이미지 스탬프는 1152개였다. 향후, 어피리언스(Appreance) 프로토타입을 위해서는 오천여개의 특정 영역 카테고리 데이터가 필요할 것이다.
그리고 예로 사용된 결과창의 이미지는 검색의 결과로 나열된 열대어 구피의 모습이다. 열대어 구피의 스탬프 이미지 384개를 제작하였고, 이를 바탕으로 테스트 한 결과의 모습이다. 열대어 구피는 꼬리 모양, 지느러미 모양, 머리 및 몸통의 형태에 따라서 다양하게 이름이 정해져 있다.
은 문양으로 분류된 이미지 스탬프이다. 총 72개로 구성된다. 문양 탐색을 위해서는 부족한 숫자이며, 향후 개발이 필요하다.

이론/모형

본 연구에서 이미지 분할을 위하여 오픈소스인 이미지매직(Image Magick)을 참조 활용하였다[2]. 이미지매직은 대부분의 이미지 형식을 읽고, 변환하거나 쓸 수 있다.
외곽점들을 연결하여 스탬프를 만드는 과정은 가장 유사한 이미지 스탬프 검색 과정인 ‘외곽점들을 이미지스탬프 변형’ 방법을 사용한다.
정보를 표현함에 있어서 가장 관련성이 높은 부분만을 강조하여 보여주기 위하여 피사체의 초점 흐리기 기법을 사용한다. 피사체를 묘사하는 필드의 깊이(DOF)을 조절하여 피사체의 선명도를 높이는 방식이다.

성능/효과

첫째는 부분이미지에 관련된 정보를 본문의 글에서 자동적으로 찾아주는 방법의 연구이다. 둘째는, 본 연구에서 사용된 이미지들이 2차원의 평면 형태의 문양 혹은 그려진 그림 속의 사물일 경우는 인식이 쉬웠다. 그러나 3차원의 입체 형태의 경우는 인식이 어려웠다.

후속연구

그러나 3차원의 입체 형태의 경우는 인식이 어려웠다. 3차원 형태 부분 이미지를 효과적으로 인식하는 연구를 제언한다.
총 72개로 구성된다. 문양 탐색을 위해서는 부족한 숫자이며, 향후 개발이 필요하다. 그림 8.
이미지 스탬프의 분류 카테고리에 따른 정보와 이미지 스탬프 생성하고자하는 사용자의 기본 태그 (tag) 정보가 있다. 일차적으로 본 연구에서는 태그 정보와 웹 사이트 링크 정보를 주요 정보로 사용하고 있으나, 향후 연구에서는 사용자가 클릭한 사이트의 정보, 본문 글, 이미지의 유추 정보 등을 생산하여 저장 할 것이다.
본 연구에서 개발된 이미지 스탬프는 1152개였다. 향후, 어피리언스(Appreance) 프로토타입을 위해서는 오천여개의 특정 영역 카테고리 데이터가 필요할 것이다. 그리고 최종 테스트어블(Testable) 프로토타입을 위해서는 4만개의 데이터가 필요할 것으로 예상된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	벡터라인의 생성 과정은 무엇으로 나뉘는가?	이미지 스탬프는 원하는 부분이미지의 외곽 점들을 연결한 벡터라인(Vector Line)이다. 이 벡터라인의 생성 과정은 그림에서 필요한 부분이미지의 외곽 점들을 찾는 과정과 외곽 점들을 연결하여 스탬프를 만드는 과정으로 나뉜다. 외곽 점들을 찾는 과정은 ‘매직 이미지 블록 생성’과 ‘부분이미지 외곽 점들 설정’ 방법을 사용한다.
	시스템 모듈은 무엇으로 나뉘는가?	시스템 모듈은 크게 특정영역 부분이미지 생성시스템, 유사 부분이미지 검색시스템 그리고 사용자 검색질의 및 결과출력 인터페이스로 나눈다. 그림 1.
	위턴버그가 개발한 배달 서비스 브라우저는 무엇을 보여주는가?	위턴버그(1998)는 배달 서비스 브라우저를 개발하였다[6]. 사용자가 원하는 배달 항목을 선택하면 관련 회사의 로고를 보여준다. 100여개의 회사 로고 이미지를 순차적으로 좌에서 우로 화면에 지나가게 해서 사용자가 회사를 짧은 시간에 검색 할 수 있게 한다. 이러한 방법을 활용하여 그림 13.

참고문헌 (6)

KyungBae Yoon, HeeChoul Kwon, HyunHee Moon, "Storage and a variety of perspectives for the most out of knowledge study relations law", The Journal of the Convergence Culture Technology (JCCT) Vol. 2, No. 4, pp.23-29, 2016.
www.imagemagick.org
www.interaction-design.org
Robert Kosara, Silvia Miksch,Helwig Hauser, "Semantic Depth of Field", Conference: IEEE Symposium on Information Visualization 2001 (INFOVIS'01), p6, 2001.
Jock D. MAckunaly, George G. Robertson, Stuart K. Card, "The perspective wall: detail and context smoothly integrated", CHI '91 Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp.173-176, 1991.
Spence, Robert, "Information Visualization", ACM press Books, p172, 2001.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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