기계학습 기반의 웹 이미지 분류

조수선,이동우,한동원,황치정,Cho, Soo-Sun,Lee, Dong-Woo,Han, Dong-Won,Hwang, Chi-Jung 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.6

Although image occupies a large part of importance on the Web documents, there have not been many researches for analyzing and understanding it. Many Web images are used for carrying important information but others are not used for it. In this paper classify the Web images from presently served Web sites to erasable or non-erasable classes. based on machine learning methods. For this research, we have detected 16 special and rich features for Web images and experimented by using the Baysian and decision tree methods. As the results, F-measures of 87.09%, 82.72% were achived for each method and particularly, from the experiments to compare the effects of feature groups, it has proved that the added features on this study are very useful for Web image classification. HTML 페이지로 대표되는 웹 문서에서 이미지는 매우 큰 비중을 차지하고 있지만 이에 대한 분석 및 이해에 관한 연구는 활발하게 진행되지 못하고 있다. 여러 가지 웹 이미지들은 중요한 정보를 전달하기도 하지만 그렇지 않은 것들도 있다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 인터넷 사이트의 웹 이미지들을 수집하여 기계학습(machine learning)에 기반한 분류(classification)론 통해 제거 가능한 이미지와 제거 불가능한 이미지의 두가지 클래스로 분석해 본다. 이를 위해 16개의 독특하고 풍부한 웹 이미지 특징들을 발굴하고 베이지안 기법과 결정 트리 기법을 사용하여 실험하였다. 그 결과 각각의 기법에서 87.09%, 82.72%의 F-measure 값을 얻었으며 특히, 특징 그룹의 비교 실험을 통해 본 연구에서 추가한 특징들이 매우 유용한 것임을 입증하였다.

프락시 서버 기반의 인터넷 TV용 웹 브라우저 시스템

조수선,김경일,마평수,Cho, Soo-Sun,Kim, Kyoung-Ill,Mah, Pyeong-Soo 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.8

최근 몇 년 사이 보다 쉽고 간편한 인터넷 사용을 위하여 TV를 인터넷 단말로 이용하고자 하는 시도가 있어 왔다. TV용 웹 브라우저 시스템은 셋탑 박스와 TV 디스플레이를 실행 환경으로 하므로 여러 가지 제약이 따르고 고유한 요구사항이 발생된다. 이러한 TV용 웹 브라우저를 효과적으로 구현하기 위해서는 일반적인 캐쉬 기능 뿐만 아니라 TV 환경에 적합한 HTML 변환 기능까지 포함하는 프락시 서버가 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 사용의 가장 보편적인 방법인 웹 환경을 일반 TV와 셋탑에 구현하기 위해 프락시 서버를 이용한 분산 구조를 소개하고, 이 프락시 서버의 주요 기능으로 TV-HTML 변환을 제안한다. Recently, there have been some trials to use a TV system as an Internet terminal for easier and more convenient use of Internet. Because a TV Web browser system has a TV display with a set-top box as an execution environment, it has some limits and there are specific requirements. The efficient implementation of the Web browser for TV needs the proxy server that includes HTML conversions for TV environments as well as general cash functions. In order to implement a Web environment on general TV and set-tops, we introduce a distributed structure using a proxy server and propose TV - HTML conversions as an important feature of the proxy server.

SOM 기반 웹 이미지 분류에서 고수준 텍스트 특징들의 효과

조수선,Cho Soo-Sun 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.2

본 논문에서는 웹 이미지의 분류 효과를 높이기 위해 이미지 자체에서 추출된 저수준의 비주얼 특징뿐만 아니라 이미지와 관련된 텍스트 정보로부터 나온 고수준 시맨틱 특징들을 이용하는 분류 방법을 제안한다. 이 고수준의 텍스트 특징들은 이미지 URL, 파일명, 페이지 타이틀, 하이퍼링크 및 이미지 주변 텍스트로부터 얻어진다. 분류 엔진으로는 Kohonen의 SOM(Self Organizing Map)을 사용한다. 고수준의 텍스트 특징들과 저수준의 비주얼 특징들을 동시에 사용하는 SOM 기반의 이미지 분류에서는 10개의 카테고리로부터 수집된 200개의 테스트 이미지들이 사용되었다. 분류 성능을 평가하기 위해 간단하면서도 새로운 두 가지 척도, 즉 동일 카테고리 이미지들의 산포 정도와 집적 정도를 나타내는 각각의 척도를 정의하고 사용하였다. 실험결과, SOM기반의 웹 이미지 분류에서는 고수준의 텍스트 특징들이 보다 유용한 것임이 밝혀졌다. In this paper, we propose an approach to increase the power of clustering Web images by using high-level semantic features from text information relevant to Web images as well as low-level visual features of image itself. These high-level text features can be obtained from image URLs and file names, page titles, hyperlinks, and surrounding text. As a clustering engine, self-organizing map (SOM) proposed by Kohonen is used. In the SOM-based clustering using high-level text features and low-level visual features, the 200 images from 10 categories are divided in some suitable clusters effectively. For the evaluation of clustering powers, we propose simple but novel measures indicating the degrees of scattering images from the same category, and degrees of accumulation of the same category images. From the experiment results, we find that the high-level text features are more useful in SOM-based Web image clustering.

LOTOS 정형명세의 시각적 분석 지원 도구

조수선(Cho Soo Sun),이광용(Lee Kwang Yong),오영배(Oh Young Bae) 한국정보처리학회 1998 정보처리학회논문지 Vol.5 No.12

In this paper, we introduce a development of a visual analysis tool for LOTOS specifications. The tool has two major functions, which are visual simulation and visual expansion of LOTOS specifications. Providing visual anayzing function is very important to extend the formal methods in industry where the practically applied cases are rarely found. Nevertheless, there are few tools that concern the visual analyzing functions. The developed tool supports that a LOTOS specifier is able to use visual transition trees in order to analysis the LOTOS specification more intuitively and comfortably.

모바일 웹 서비스를 위한 컨텐츠 재작성 기술

조수선 ( Soo-sun Cho ),이동우 ( Dong-woo Lee ),신희숙 ( Hee-sook Shin ),황치정 ( Chi-jung Hwang ) 한국인터넷정보학회 2002 인터넷정보학회논문지 Vol.3 No.5

최근 모바일 인터넷을 위한 각종 단말 기기와 함께 관련 인프라의 구축이 매우 빠른 속도로 진행되고 있다. 이에 따라 모바일 인터넷 상의 여러 가지 서비스 모델이 등장하고 있으며 기존의 방대한 유선 웹 컨텐츠 자원을 무선 웹에서 재사용할 수 있는 방법들이 다양한 각도로 연구되고 있다. 본 논문에서는 현재까지 발표된 각종 관련 기술들을 정리하여 각각의 장단점을 비교해 본다. 이를 위해 컨텐츠 저작 시점, 저작 장소 및 컨텐츠 가공 정도에 따라서 기술을 분류해 보고 그 중에서도 컨텐츠 자동 재작성 기술에 초점을 두어 자세히 살펴본다. 또한 본 논문에서는 기존의 컨텐츠 자동 재작성 기술을 보완하여 선택정보 압축 기능을 추가한 새로운 컨텐츠 재작성 방법을 제안한다. Recently, construction of infrastructure for mobile internet has been progressed very rapidly including various mobile terminals. Therefore, many service models on mobile internet have been appeared and the methods to reuse the existing huge wired web contents have been studied with many-sided ways. In this paper we classify the related technologies published up to now and make a comparison among their strengths and weaknesses. For this purpose, technologies are classified according to authoring time, authoring place, and processing level of contents. The automatic contents re-authoring technology is examined in particular and we propose a new contents re-authoring method in which the function of compressing selected information is added in order to complement the existing contents re-authoring methods.

북 마크 자동 분류를 위한 학습 에이전트

김인철,조수선,Kim, In-Cheol,Cho, Soo-Sun 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지B Vol.8 No.5

웹은 이제 인터넷의 중요한 서비스중의 하나가 되었다. 웹 공간을 탐색할 때 사용자들은 항해하는 동한 만나는 흥미 있는 사이트들을 기록하기 위해 북 마크 기능을 이용한다. 북 마크 기능을 이용할때 겪는 문제중의 하나가 거듭된 새로운 북 마크의 추가로 인해 북 마크 리스트의 길이가 길어지면 북 마크 리스트가 일관성 있는 구성을 잃어버리게 되어 실제적인 도움을 주기 어렵다는 것이다. 사용자가 북 마크 파일을 효율적이고 체계적으로 유지하기 위해서는 북 마크 파일에 추가되는 새로운 북 마크들을 카테고리별로 분류하여 신규 폴더를 찾아 삽입해주어야 한다. 본 논문에서는 대응되는 웹 문서들을 다운 받아 내용을 분서함으로써 자동으로 북 마크를 분류하는 BClassifier라 불리는 학습에이전트를 소개한다. BClassifier 에이전트를 위한 훈련 예의 주된 공급원은 바로 사용자가 명시적으로 이미 주제에 따라 몇 개의 북 마크 폴더들로 분류해놓은 북 마크들이다. 여기에 주제 카테고리들을 확대하고 이들에 대한 훈련 문서들을 확보하기 위해 추가적으로 Yahoo 사이트의 최상휘 카테고리들로부터 웹 문서들을 수집하여 훈련 예에 포함시킨다. BClassifier 에이전트는 잘 알여진 확률기반의 분류 기술이나 나이브 베이지안 학습 방법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 BClassifier 에이전트에 관한 몇 가지 실험 결과를 소개하고 평가한다. 나이브 베이지안 방법과 k-최근접 이웃 방법, TFIDF 등과 같은 서로 다른 학습 방법들과 비교 실험 결과도 제시한다. The World Wide Web has become one of the major services provided through Internet. When searching the vast web space, users use bookmarking facilities to record the sites of interests encountered during the course of navigation. One of the typical problems arising from bookmarking is that the list of bookmarks lose coherent organization when the the becomes too lengthy, thus ceasing to function as a practical finding aid. In order to maintain the bookmark file in an efficient, organized manner, the user has to classify all the bookmarks newly added to the file, and update the folders. This paper introduces our learning agent called BClassifier that automatically classifies bookmarks by analyzing the contents of the corresponding web documents. The chief source for the training examples are the bookmarks already classified into several bookmark folders according to their subject by the user. Additionally, the web pages found under top categories of Yahoo site are collected and included in the training examples for diversifying the subject categories to be represented, and the training examples for these categories as well. Our agent employs naive Bayesian learning method that is a well-tested, probability-based categorizing technique. In this paper, the outcome of some experimentation is also outlined and evaluated. A comparison of naive Bayesian learning method alongside other learning methods such as k-Nearest Neighbor and TFIDF is also presented.

소형 화면 단말기를 위한 웹 문서 변환 기법

신희숙,마평수,조수선,이동우,Shin, Hee-Sook,Mah, Pyeong-Soo,Cho, Soo-Sun,Lee, Dong-Woo 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지D Vol.9 No.6

본 논문에서는 기존의 일반 PC 화면에 적합하도록 작성된 웹 문서를 무선 환경의 핸드헬드 계열의 소형 단말기 화면에서도 효율적으로 표현되어지도록 변환하는 기법을 제시한다. 이는 선행 연구에서 나타나는 단순한 텍스트 위주의 추출 및 요약 형식의 변환과는 달리, 시각적인 분리에 근거한 내용 블록 단위를 설정하고 이를 기본으로 변환을 수행함으로써 보다 정확한 변환 결과를 얻으며, 내용 블록 단위들의 재배치와 새로운 인덱스 형식의 재표현을 통하여 편리한 인터페이스로 좌우스크롤 없는 웹 문서를 제공한다 이를 위하여 본 논문에서는 Layout-Forming Tag Analysis Algorithm과 Component Grouping Algorithm을 사용하여 시각적 표현을 주도하는 태그 정보에 대한 구조적인 분석 및 내용 블록 단위의 추출을 시도하고, 분리된 블록들의 분류와 재구성 및 인덱스 생성 과정을 통하여 소형 단말에 적합한 웹 문서를 생성한다. 웹문서 변환 시스템은 프락시 서버에서 동작하도록 설계되었고, 프로토타입의 구현을 통하여 제시하는 변환 기법을 평가하였다. 실제 웹 문서에 대한 검증 과정을 거쳤고, 복잡한 구조의 웹 문서에 대해 적합한 변환 결과를 보였다. We propose a web document transcoding technique that translates existing web pages designed for desktop computers into an appropriate form for hand-held devices connected to the wireless internet. By defining a content block based on a visual separation and using it as a minimum unit for analyzing and converting processes, we can get web pages converted more exactly. We also apply the reallocation of the content block and the generation of new index in order to provide convenient interface without left-right scrolling in small screen devices. These methods, compared with existing ways such as text level summary or partial extraction method, can provide efficient navigation and a full recognition of web documents. To gain those transcoding benefits, we propose the Layout-Forming Tag Analysis Algorithm that analyzes structural tags, which motivate visual separation and the Component Grouping Algorithm that extracts the content block. We also classify and rearrange the content block and generate the new index to produce an appropriate form of web pages for small display devices. We have designed and implemented our transcoding system in a proxy server and evaluated the methods and the algorithms through an analysis of transcoded results. Our transcoding system showed a good result on most of popular web pages that have complicated structures.

동적 웹 페이지 분할 방법

최은정(Eunjeong Choi),조수선(Soo Sun Cho),이동우(Dong Woo Lee),신희숙(Hee-Sook Shin),한동원(Dong Won Han) 한국통신학회 2003 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2003 No.11

SIFT 알고리즘을 이용한 플리커 이미지 자동분류

장현웅 ( Hyun-woong Jang ),조수선 ( Soo-sun Cho ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2

플리커와 같은 대용량 영상저장 및 공유 사이트가 인기를 끌면서 이미지 정보의 양은 점점 늘어나고 있고 사용자들은 정확한 이미지 정보 검색을 요구하고 있다. 태그기반의 이미지 검색에서 정확도를 높이기 위하여 태그들의 의미적 연관성을 이용하는 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 특징점 추출에 기반하여 이미지를 분류하는데 뛰어난 성능을 가진 SIFT알고리즘을 사용하여 플리커이미지를 분류하는 방법을 제안한다. 위키피디아 의미 연관성을 이용해 태그 정보로 1차 분류된 데이터베이스에 SIFT알고리즘을 사용해본 결과 기존의 SURF를 사용한 연구보다 높은 정확성을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이 방법을 통하여 다양한 이미지를 더욱 정확하게 분류할 수 있을 것으로 기대한다.

멀티미디어 처리 : 이미지 단어집과 관심영역 자동추출을 사용한 이미지 분류

장현웅 ( Hyun Woong Jang ),조수선 ( Soo Sun Cho ) 한국정보처리학회 2014 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.3 No.12

As social multimedia sites are getting popular such as Flickr and Facebook, the amount of image information has been increasing very fast. So there have been many studies for accurate social image retrieval. Some of them were web image classification using semantic relations of image tags and BoVW(Bag of Visual Words). In this paper, we propose a method to detect salient region in images using GBVS(Graph Based Visual Saliency) model which can eliminate less important region like a background. First, We construct BoVW based on SIFT algorithm from the database of the preliminary retrieved images with semantically related tags. Second, detect salient region in test images using GBVS model. The result of image classification showed higher accuracy than the previous research. Therefore we expect that our method can classify a variety of images more accurately.