KR101067797B1 - 동적 가족화 진단을 위한 객체 기반 이미지 검색장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

동적 가족화 진단을 위한 객체 기반 이미지 검색장치 및 방법이 개시된다. 이미지 입력부는 외부로부터 사전에 설정된 복수의 영역에 의해 표현되는 복수의 객체가 포함된 진단대상 이미지 및 각각의 객체의 특성을 나타내는 식별정보를 입력받는다. 인덱스 생성부는 복수의 객체 각각의 식별정보에 대하여 각각의 객체에 대응하는 영역 내에서 선택된 대표점을 기초로 각각의 객체의 위치, 크기 및 다른 객체와의 거리를 포함하는 수치정보를 산출하여 인덱스 형태로 저장한다. 이미지 검색부는 복수의 견본 이미지가 각각의 견본 이미지의 식별정보 및 수치정보에 대응하여 저장되어 있는 이미지 데이터베이스에 접속하여 복수의 견본 이미지 중에서 진단대상 이미지와 유사한 식별정보 및 수치정보를 가지는 견본 이미지를 참고대상 이미지로 결정한다. 본 발명에 따르면, 이미지에 포함된 복수의 객체의 특성을 나타내는 식별정보 및 이미지 상에서 객체의 위치 및 크기 등에 관한 정보를 포함하는 수치정보를 기초로 데이터베이스에 저장된 복수의 견본 이미지로부터 유사한 이미지를 검색할 수 있도록 함으로써, 기존의 키워드 기반 또는 내용 기반 이미지 검색방법에 비해 시각적으로 유사한 이미지를 보다 정확하게 검색할 수 있다.

동적 가족화 진단, 이미지 검색, 데이터베이스

Description

동적 가족화 진단을 위한 객체 기반 이미지 검색장치 및 방법{Apparatus and method for object-based image retrieval for kinetic family drawing diagnosis}

본 발명은 동적 가족화 진단을 위한 객체 기반 이미지 검색장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 동적 가족화 진단에서 사용되는 이미지에 포함된 객체의 특성을 기초로 하여 유사한 이미지를 검색함으로써 진단에 활용할 수 있도록 하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

동적 가족화(Kinetic Family Drawing : KFD)라 함은 번즈와 카우프만(Burns and Kaufman, 1970)에 의해 개발된 기법으로, 가족화에 움직임을 첨가한 투사화이다. 동적 가족화는 가족 내에서 자기 자신과 다른 가족 구성원에 대한 지각을 파악하고, 가족 간의 상호작용과 역동성을 파악하기 위해 사용된다.

동적 가족화를 이용한 심리진단에서는 내담자에게 운동성이 부여된 가족 구성원의 그림을 그리도록 하고, 얻어진 그림을 인물상의 행위, 양식, 상징, 역동성 및 인물상의 특성 등의 5개 진단영역으로 나누어 해석함으로써 가족 구성원에 대한 개인의 행동이나 반응, 태도 및 감정 등이 어떻게 투사되고 있는지 파악할 수 있다. 동적 가족화는 이러한 과정에 의해 가족 간의 상호작용, 관계 및 역동성 등을 쉽게 파악할 수 있어 가족관계를 사정할 수 있는 미술평가도구 중 가장 많이 사용된다.

그러나 동적 가족화 진단은 오프라인 상에서 내담자의 스케치 과정이나 시간을 가족미술치료사가 직접 관찰해야 하기 때문에 시간적, 공간적 제약이 따르게 된다. 이러한 시간적, 공간적 제약을 해소하고 치료사와 내담자가 멀리 떨어져 있는 경우에도 동적 가족화 진단을 수행할 수 있는 수단이 필요하다. 기존에 컴퓨터를 활용한 미술치료에 관한 연구가 이루어진 바 있으나, 동적 가족화 진단과 관련된 연구는 전무하며, 컴퓨터를 활용한 미술치료의 경우에도 진단 과정이 컴퓨터에 의해 수행되어 사람이 진단 과정에 개입하지 않아 객관성을 확보하기 위한 방향으로 이루어졌다. 하르트비히(Hartwich)와 브란데커(Brandecker)는 1997년 최초로 포토샵(adobe photoshop) 기능에 대한 내담자의 선호도를 파악하는 초보적인 연구를 실시한 이후, 다양한 사이버 상담 기법의 한 방안으로 청소년 미술치료기법을 사이버 상담에 적용한 연구를 수행하였다. 최근에는 그림을 해석하기 위해 전문가의 지식들로부터 전문가 시스템을 구축하여 그림 진단 지식을 체계화하였으며, 그림 진단 요인 중 그림의 주제색과 불균형을 컴퓨터로 하여금 판단하도록 하는 자동화 진단 방법이 제안되었다.

그런데 컴퓨터에 의해 동적 가족화 진단이 수행되는 경우에는 진단 과정이 빠르게 진행된다는 장점은 있으나, 사전에 프로그래밍 되어있는 진단 기준에 의해 획일적으로 진단이 이루어지게 되며, 다양한 내담자의 스케치에 대하여 최적의 진단 결과를 얻기 어렵다. 따라서 컴퓨터를 부분적으로 활용하면서도 가장 효율적으 로 진단 결과를 도출할 수 있는 방법이 필요하다.

진단 과정에 컴퓨터 등의 장치를 이용할 수 있는 한 가지 방법은 진단 내역의 데이터베이스를 구축하여 이를 진단 과정에서 활용하는 것이다. 동적 가족화 진단에서는 그 성격상 가족미술치료사들의 개인적 주관 및 경험에 따라 상이한 진단결과가 얻어질 수 있어 같은 그림에 대하여도 가족미술치료사마다 서로 다른 의미를 부여하게 되는 등 일관성이 유지되기 어렵다. 따라서 동적 가족화 진단 내역을 데이터베이스로 구축하고, 필요에 따라 검색하여 진단에 활용할 수 있도록 하는 방법이 개발되었다.

이미지를 검색하는 방법으로는 키워드 기반(keyword-based), 내용 기반(content-based) 및 객체 기반(object-based) 방법이 있다. 현재 동적 가족화 진단에 사용된 이미지 및 진단 결과를 검색할 때에는 키워드 기반의 검색 방법이 사용된다. 그런데 키워드 기반 검색 방법은 데이터베이스에 저장되는 모든 이미지에 대해 각 이미지를 대표하는 키워드를 설정해 주어야 하며, 키워드를 설정할 때 개인의 주관이 개입된다는 문제가 있다. 또한 사용자가 이미지를 검색할 때에도 이미지에 대응되는 고유의 키워드를 기억하기 어려워 정확한 검색 결과를 얻을 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이미지 내의 특징을 추출하여 이를 기반으로 이미지를 검색하는 내용 기반 검색 방법이 연구되어 왔다.

내용 기반 검색 방법은 이미지로부터 형태, 색상 및 질감 등의 특징을 추출하여 검색을 수행하는 방법이다. 그러나 내용 기반 검색 방법에서 사용되는 낮은 수준의 특징 정보는 사람이 인식하는 특성과는 매우 다르기 때문에 사람의 인지 수 준에 가까운 높은 수준의 특성 정보를 생성하기 위한 객체 기반의 검색 방법에 관한 연구가 최근 활발하게 이루어지고 있다. 객체 기반 검색 방법에서는 높은 수준의 특성 정보, 그 중에서도 이미지 내의 객체들 간의 위치 관계를 수치적으로 나타내어 사용하는 방법이 시도되고 있다. 객체들의 위치 관계를 효과적으로 표현하면 그 특징 정보는 인간의 인지와 매우 유사한 특성을 갖게 된다. 이와 같은 이미지 검색을 동적 가족화 진단에 적용하여 진단 방법의 객관성 및 일관성을 향상시킬 수 있는 방법을 개발할 필요성이 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 객체의 특성을 나타내는 식별정보 및 이미지 상에서 객체의 위치 및 크기 등의 정보를 포함하는 수치정보를 기초로 유사한 이미지를 검색할 수 있는 객체 기반 이미지 검색장치 및 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 객체의 특성을 나타내는 식별정보 및 이미지 상에서 객체의 위치 및 크기 등의 정보를 포함하는 수치정보를 기초로 유사한 이미지를 검색할 수 있는 객체 기반 이미지 검색방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다.

상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 동적 가족화 진단을 위한 객체 기반 이미지 검색장치는, 외부로부터 사전에 설정된 복수의 영역에 의해 표현되는 복수의 객체가 포함된 진단대상 이미지 및 각각의 객체의 특성을 나타내는 식별정보를 입력받는 이미지 입력부; 상기 복수의 객체 각각의 식별정보에 대하여 상기 각각의 객체에 대응하는 영역 내에서 선택된 대표점을 기초로 상기 각각의 객체의 위치, 크기 및 다른 객체와의 거리를 포함하는 수치정보를 산출하여 인덱스 형태로 저장하는 인덱스 생성부; 및 복수의 견본 이미지가 상기 각각의 견본 이미지에 대한 식별정보 및 수치정보에 대응하여 저장되어 있는 이미지 데이터베이스에 접속하여 상기 복수의 견본 이미지 중에서 상기 진단대상 이미지와 유사한 식별정보 및 수치정보를 가지는 견본 이미지를 참고대상 이미지로 결정하는 이미지 검색부;를 구비한다.

상기의 다른 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 동적 가족화 진단을 위한 객체 기반 이미지 검색방법은, 외부로부터 사전에 설정된 복수의 영역에 의해 표현되는 복수의 객체가 포함된 진단대상 이미지 및 각각의 객체의 특성을 나타내는 식별정보를 입력받는 이미지 입력단계; 상기 복수의 객체 각각의 식별정보에 대하여 상기 각각의 객체에 대응하는 영역 내에서 선택된 대표점을 기초로 상기 각각의 객체의 위치, 크기 및 다른 객체와의 거리를 포함하는 수치정보를 산출하여 인덱스 형태로 저장하는 인덱스 생성단계; 및 복수의 견본 이미지가 상기 각각의 견본 이미지에 대한 식별정보 및 수치정보에 대응하여 저장되어 있는 이미지 데이터베이스에 접속하여 상기 복수의 견본 이미지 중에서 상기 진단대상 이미지와 유사한 식별정보 및 수치정보를 가지는 견본 이미지를 참고대상 이미지로 결정하는 이미지 검색단계;를 갖는다.

본 발명에 따른 동적 가족화 진단을 위한 객체 기반 이미지 검색장치 및 방법에 의하면, 이미지에 포함된 복수의 객체의 특성을 나타내는 식별정보 및 이미지 상에서 객체의 위치 및 크기 등에 관한 정보를 포함하는 수치정보를 기초로 데이터베이스에 저장된 복수의 견본 이미지로부터 유사한 이미지를 검색할 수 있도록 함으로써, 기존의 키워드 기반 또는 내용 기반 이미지 검색방법에 비해 시각적으로 유사한 이미지를 보다 정확하게 검색할 수 있다. 또한 검색된 이미지와 함께 KFD 진단 결과가 저장되어 이를 KFD 진단에 참고할 수 있도록 함으로써, 유사한 이미지를 기초로 KFD 진단을 수행할 때 일관성 및 객관성을 확보할 수 있다. 나아가 스케치 모듈에 의해 작성된 진단대상 이미지의 작성 과정을 직접 확인할 수 있도록 함으로써, 내담자와 직접 대면하여 KFD 진단을 수행하는 경우와 동일한 결과를 얻을 수 있으므로 KFD 진단의 시간적, 공간적 제약을 해소할 수 있다.

이하에서 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 동적 가족화 진단을 위한 객체 기반 이미지 검색장치 및 방법의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 객체 기반 이미지 검색장치에 대한 바람직한 실시예의 구성을 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 객체 기반 이미지 검색장치(100)는 이미지 입력부(110), 이미지 재생부(120), 인덱스 생성부(130), 이미지 검색부(140) 및 이미지 전송부(150)를 구비한다.

한편, 이하에서는 본 발명에 따른 객체 기반 이미지 검색장치(100)가 동적 가족화(Kinetic Family Drawing, 이하 KFD) 진단에 필요한 이미지를 검색할 때 사용되는 것을 대표적인 실시예로 하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명에 따른 객체 기반 이미지 검색 장치(100)는 그에 한정되지 않고 복수의 이미지 중에서 유사한 이미지를 검색하는 과정을 필요로 하는 수단으로서 다양한 분야에서 사용될 수 있다.

이미지 입력부(110)는 외부로부터 사전에 설정된 복수의 영역에 의해 표현되는 복수의 객체가 포함된 진단대상 이미지 및 각각의 객체의 특성을 나타내는 식별정보를 입력받는다.

본 발명에 따른 이미지 검색장치(100)는 이미지에 포함된 객체의 특성, 크기 및 위치 등의 정보를 기초로 유사한 이미지를 검색하는 것을 기술적 특징으로 한다. 따라서 진단대상 이미지에 포함된 객체를 개별적으로 인식하는 것이 중요하다. 그런데 기계적 장치에서는 진단대상 이미지 상의 객체가 그려진 좌표 또는 에지 등을 검출할 수 있을 뿐 각각의 객체를 분리하여 인식하는 것이 어렵다. 따라서 사용자는 이미지 검색장치(100)의 각 구성요소에서 진단대상 이미지에 포함된 복수의 객체를 각각 별개로 인식할 수 있도록 각각의 객체가 위치하는 지점을 지정하고, 각각의 객체에 대해 고유의 코드 등을 부여할 필요성이 있다.

도 2는 각각의 객체가 사전에 설정된 영역에 의해 표현되는 진단대상 이미지의 일 예를 도시한 도면이다. 도 2를 참조하면, 진단대상 이미지는 가족 구성원을 그린 이미지이며, 세 명의 가족 구성원이 객체로서 포함되어 있다. 사용자는 본 발명에 따른 이미지 검색장치(100)에서 각각의 객체를 서로 분리하여 인식할 수 있도록 각각의 객체가 포함되는 복수의 영역을 지정하게 된다. 따라서 진단대상 이미지 상에서 설정된 영역의 개수는 진단대상 이미지에 포함된 객체의 개수와 일치한다. 즉, 도 2에 도시된 진단대상 이미지에는 세 개의 객체가 포함되어 있으므로 세 개의 영역이 설정된다. 그에 의해서 이미지 검색장치(100)의 각 구성요소는 진단대상 이미지에 세 개의 객체가 포함되어 있음을 인식하고, 각각의 객체의 크기 및 위치 등의 정보도 알 수 있다.

한편, 사용자는 진단대상 이미지에 포함된 각각의 객체에 대하여 영역을 지정함과 동시에 각각의 객체의 특성을 나타내는 식별정보를 입력할 수 있다. 유사한 이미지를 검색하는 데 있어서 객체의 식별정보가 중요한 기준이 되기 때문이다. 이때 각각의 객체에 대한 식별정보를 기계적 장치에 의해 임의로 부여하는 것이 아닌 사용자가 직접 입력하게 되는 이유는, 식별정보는 객체 고유의 특성을 나타내는 것이고 객체의 특성은 시각적인 판단에 의해 알 수 있는 것이기 때문이다. 예를 들면, 가족 구성원을 객체로 포함하는 도 2의 진단대상 이미지에서 각각의 객체에는 '아빠', '엄마', 그리고 '나'와 같이 가족 내에서의 지위를 나타내는 식별정보가 부여된다. 이와 같이 본 발명에 따른 이미지 검색장치(100)에서는 이미지 입력부(110)를 통해 입력된 진단대상 이미지로부터 이미지에 포함된 객체의 개수, 각각의 객체의 위치, 크기 등의 정보, 그리고 각각의 객체에 부여된 식별정보를 알 수 있다.

본 발명에 따른 이미지 검색장치(100)가 KFD 진단을 위해 사용되는 경우에는 진단대상 이미지에 관한 부가적인 정보를 필요로 한다. KFD 진단에서는 내담자가 그림을 그리는 패턴 및 시간이 가족 문제의 사정 평가를 위한 중요한 관찰 요소가 된다. 오프라인 상으로 진행되는 기존의 KFD 진단에서는 내담자가 필기도구를 이용하여 직접 종이에 스케치하는 과정을 치료사가 관찰하면서 진단 과정을 수행할 수 있었으나, KFD 진단이 온라인 상에서 진행되는 경우에는 내담자가 스케치를 완료한 진단대상 이미지만이 이미지 입력부(110)로 입력되므로 스케치 과정을 파악하기 어렵다. 따라서 본 발명에서 KFD 진단을 위해 사용되는 진단대상 이미지는 복수의 객체를 구성하는 각 화소의 색상 정보 및 생성 순서를 포함하는 작성 과정이 저장되는 스케치 모듈(200)에 의해 작성되어 이미지 입력부(110)를 통해 입력되도록 할 수 있다.

스케치 모듈(200)은 내담자를 위해 구비되는 컴퓨터 프로그램 형식의 모듈로서 컴퓨터 또는 휴대용 단말장치 상에서 실행될 수 있다. 스케치 모듈(200)을 이용하는 경우에 내담자는 KFD 진단을 위해 상담센터 등을 방문할 필요 없이 가정 내에 설치된 컴퓨터의 스케치 모듈(200)을 이용하여 진단대상 이미지를 작성한 후 통신망을 통해 가족미술치료사에게 KFD 진단을 받기 위해 진단요청 데이터베이스(300)로 전송할 수 있다. 따라서 치료사는 진단대상 이미지의 작성 과정을 참고하여 온라인 상의 KFD 진단을 종래와 동일한 방법으로 수행할 수 있어 내담자와 치료자 양자의 편의를 도모할 수 있다. 나아가 내담자가 직접 상담센터를 방문할 경우에는 치료사와 일대일로 KFD 진단을 수행하게 되므로 방문시간을 예약하거나 자신의 차례가 돌아올 때까지 대기하여야 하는 경우가 생길 수 있으나, 본 발명에서와 같이 스케치 모듈(200)을 이용하여 작성한 진단대상 이미지를 전송하여 진단을 요청하는 경우에는 일대일 상담을 위해 대기할 필요 없이 치료사로부터 전송될 진단 결과를 받아보기만 하면 되므로 시간의 낭비를 줄일 수 있다.

도 3은 진단대상 이미지를 작성하기 위한 스케치 모듈(200)의 예를 도시한 도면이다. 내담자가 편리하게 진단대상 이미지를 작성할 수 있도록 스케치 모 듈(200)은 도 3에 도시된 것과 같이 간단한 메뉴를 구비한 형태로 제공된다. 내담자는 마우스 또는 타블렛펜 등을 이용하여 자유롭게 그림을 그릴 수 있으며, 선의 굵기 및 색상 등도 선택할 수 있다. 또한 내담자가 스케치를 시작함과 동시에 타이머의 동작이 개시되어 시간의 경과에 따라 내담자의 스케치 과정을 모두 저장한다. 스케치 과정은 단위시간 또는 하나의 선이 그려질 때마다 이미지로 저장되거나 전 과정이 동영상의 형식으로 저장될 수 있다. 그런데 내담자는 진단대상 이미지의 작성을 완료한 후 통신망을 통해 진단요청 데이터베이스(300)로 전송하며, 전송된 진단대상 이미지는 진단요청 데이터베이스(300)에 저장되었다가 KFD 진단이 수행될 때 이미지 입력부(110)로 입력된다. 이때 스케치 과정이 이미지 또는 동영상으로 저장될 경우에는 용량이 커져 진단요청 데이터베이스(300)로 전송하는 시간 및 진단요청 데이터베이스(300)에서 차지하는 공간이 증가한다.

따라서 스케치 모듈(200)은 진단대상 이미지를 구성하는 복수의 직선 및 곡선의 시작점 및 끝점의 좌표, 직선 및 곡선의 색상 및 두께, 진단대상 이미지에 포함된 복수의 객체 각각의 위치, 크기 및 다른 객체와의 거리, 그리고 복수의 객체의 식별번호를 포함하는 스트림 형태로 작성 과정을 저장하여 진단요청 데이터베이스(300)로 전송한다. 진단대상 이미지의 작성 과정이 저장되는 형태로 스트림 형태를 이용함으로써 전송 시간 및 진단요청 데이터베이스(300)의 공간을 절약할 수 있다.

이미지 재생부(120)는 진단대상 이미지의 작성 과정을 시간의 경과에 따라 출력한다. 이미지의 작성 과정을 출력하여 사용자, 즉 치료사에게 제공하는 것은 앞에서 설명한 바와 같이 KFD 진단에 있어서 스케치의 과정 및 패턴 등이 중요한 요소로 작용하기 때문이다. 도 4에는 시간의 경과에 따라 진단대상 이미지의 작성 과정이 출력되어 화면에 표시되는 일 예가 도시되어 있다. 스케치 모듈(200)의 사용으로 인해 이미지의 작성 과정을 이와 같이 컴퓨터 등의 디스플레이 장치를 통하여 관찰할 수 있으므로, 치료사는 작성 과정을 반복하여 볼 수도 있고 원하는 시간대에 이루어진 작성 과정을 다시 재생시킬 수도 있다. 따라서 오프라인에서 내담자가 스케치하는 과정을 실시간으로 관찰하는 경우에 비하여 정확한 KFD 진단이 가능하게 된다.

다만, 본 발명에 따른 객체 기반 이미지 검색장치(100)가 KFD 진단이 아닌 다른 분야에서 유사한 이미지 검색을 위해 사용될 때 이미지의 작성 과정을 필요로 하지 않는 경우에는 진단대상 이미지가 반드시 스케치 모듈(200)에 의해 작성된 것이 아니어도 되고, 작성 과정이 진단대상 이미지와 함께 이미지 입력부(110)로 입력되지 않고 스케치의 결과물인 진단대상 이미지만 입력될 수도 있다.

인덱스 생성부(130)는 복수의 객체 각각의 식별정보에 대하여 각각의 객체에 대응하는 영역 내에서 선택된 대표점을 기초로 각각의 객체의 위치, 크기 및 다른 객체와의 거리를 포함하는 수치정보를 산출하여 인덱스 형태로 저장한다.

먼저 복수의 객체 각각에 대해 부여된 식별정보는 앞에서 설명한 것과 같이 객체의 특성을 나타내며, 본 발명에 따른 객체 기반 이미지 검색장치(100)가 KFD 진단에 사용되는 경우에는 진단대상 이미지가 가족관계를 파악하기 위한 것이므로 가족 구성원들이 객체로 포함된다. 따라서 객체의 특성을 나타내는 식별정보로는 아버지, 어머니 등으로 표시되는 객체의 이름이 될 수 있다. 또한 각 객체의 상태, 예를 들면, 청소, 놀이 등의 행동양식 역시 부가적으로 식별정보에 포함될 수 있다. 진단대상 이미지에 어떠한 객체가 포함되었는지는 KFD 진단시 판단요소로 사용되고, 유사한 이미지를 검색할 때 일차적인 판단기준이 되므로 인덱스에 포함된다. 또한 객체의 수치정보는 수치화되어 나타낼 수 있는 객체에 관한 정보, 즉 객체의 위치, 크기 등의 정보를 나타낸다. 이러한 수치정보 역시 KFD 진단 및 유사한 이미지의 검색시 필요한 정보이다.

도 5는 각각의 객체에 대해 설정된 영역으로부터 객체의 수치정보를 산출하는 예를 도시한 도면이다. 인덱스 생성부(130)는 도 5에 도시된 바와 같이 각각의 객체에 대해 설정된 영역만을 인식하여 수치정보를 산출하게 된다. 도 5를 참조하면, 진단대상 이미지에는 각각 '어머니' 및 '아버지'의 식별정보가 부여된 두 개의 객체가 포함되어 있고, '어머니'가 '아버지'보다 크기가 크고 왼쪽에 위치한다. 인덱스 생성부(130)는 각각의 영역에 해당하는 객체의 수치정보를 산출하기 위해 각각의 영역 내에서 대표점을 선택한다. 객체를 나타내는 영역은 어느 한 지점으로 표현되지 않기 때문에 특히 객체의 위치정보 및 객체 간의 거리정보를 산출할 때 문제가 된다. 따라서 영역 내의 어느 한 점, 예를 들면, 영역의 중심을 대표점으로 선택하여 선택된 대표점을 기초로 수치정보를 산출하게 된다. 그러나 영역 내에서 하나의 대표점만을 선택하는 경우에는 객체의 크기정보를 산출하기 어렵다. 따라서 이러한 경우에는 대표점을 선택하지 않고 영역의 상하 길이를 산출하거나, 영역 내에서 상하로 가장 멀리 떨어진 두 개의 대표점을 선택하여 해당 대표점들을 잇는 직선의 길이에 의해 객체의 크기정보를 산출할 수 있다.

한편, 객체의 수치정보를 산출할 때 인덱스 생성부(130)가 대표점을 선택하지 않고 사용자가 직접 선택할 수도 있다. 사용자로부터 입력받은 좌표에 의해 대표점이 결정되는 경우에는 인덱스 생성부(130)에 의해 대표점이 선택되는 경우에 비해 처리 속도는 느려질 수 있지만 수치정보의 정확도는 높아지게 된다.

도 6은 객체의 수치정보 중에서 크기정보 및 다른 객체와의 거리정보를 측정하는 일 예를 도시한 도면이다. 도 6을 참조하면, 먼저 객체의 크기정보를 산출하고자 하는 경우에 사용자, 즉 치료사가 객체의 양단, 예를 들면 사람의 머리와 발끝을 각각 해당 객체의 대표점으로 지정하면 인덱스 생성부(130)는 자동으로 양 대표점 사이의 거리를 산출하여 인덱스에 포함시킨다. 다른 객체와의 거리를 산출하는 경우에도 마찬가지로 각각의 객체가 위치하는 영역 상의 한 지점을 각각 대표점으로 지정하면 인덱스 생성부(130)에 의해 두 대표점 사이의 거리가 산출되어 인덱스에 포함된다. 객체의 위치정보를 산출하는 경우에도 마찬가지로 각각의 객체가 위치하는 영역 상의 한 점이 해당 객체의 대표점으로 결정되어 위치정보 산출에 사용될 수 있다.

위와 같은 방법으로 인덱스 생성부(130)에 의해 생성된 인덱스는 이미지 검색부(140)가 이미지 데이터베이스(400)에 대한 이미지 검색을 수행할 때 사용되거나, 치료사가 KFD 진단을 수행할 때 사용될 수 있다.

이미지 검색부(140)는 복수의 견본 이미지가 각각의 이미지의 식별정보 및 수치정보에 대응하여 저장되어 있는 이미지 데이터베이스(400)에 접속하여 복수의 견본 이미지 중에서 진단대상 이미지와 유사한 식별정보 및 수치정보를 가지는 견본 이미지를 참고대상 이미지로 결정한다. 이를 위해 이미지 검색부(140)는 객체 비교부(142) 및 벡터 비교부(144)를 구비한다.

이미지 데이터베이스(400)에는 KFD 진단에 사용된 다양한 견본 이미지들이 저장되어 있다. 또한 이러한 견본 이미지들은 각각의 견본 이미지에 대해 수행된 KFD 진단의 진단 결과와 함께 저장되어 있어, 치료사는 진단대상 이미지와 유사한 견본 이미지를 검색하여 해당 견본 이미지에 대해 내려진 진단 결과를 참고하여 KFD 진단을 수행할 수 있다. 이와 같이 다양한 치료사에 의해 얻어진 진단 결과를 이미지 데이터베이스(400)를 통해 공유할 수 있도록 함으로써 KFD 진단의 일관성 및 객관성 등을 향상시킬 수 있다.

도 7a 및 도 7b는 이미지 데이터베이스(400)에 복수의 견본 이미지에 관한 정보가 저장되어 있는 방식의 예를 도시한 도면이다. 먼저 도 7a를 참조하면, '진단지 정보'는 각각의 견본 이미지에 대응하여 수행된 KFD 진단의 진단 결과를 나타내고, '메타데이터'는 각각의 견본 이미지에 대응하여 생성된 인덱스, 즉 견본 이미지에 포함된 객체의 식별정보 및 수치정보를 나타낸다. 이러한 정보들은 견본 이미지, 견본 이미지에 포함된 객체 및 메타데이터의 순으로 구성된 트리 구조로 저장될 수 있다. 도 7b는 인덱스 형태의 메타데이터를 나타낸 도면이다. 도 7b를 참조하면, 인덱스는 각각의 객체의 식별정보에 대응하는 수치정보를 포함하도록 구성된다. 도 7b에 도시된 것과 같은 인덱스는 인덱스 생성부(130)에 의해 생성된 진단대상 이미지의 인덱스와 동일한 구성을 가진다.

치료사는 진단대상 이미지에 포함된 객체의 식별정보 및 수치정보를 이용하여 이미지 데이터베이스(400)로부터 진단대상 이미지와 유사하여 KFD 진단에 참고할 수 있는 참고대상 이미지를 검색한다. 그런데 객체의 식별정보 및 수치정보를 동시에 사용하여 이미지 검색을 수행하게 되면 이미지 데이터베이스(400)에 저장되어 있는 모든 견본 이미지에 대하여 진단대상 이미지와 비교하는 과정을 거쳐야 하므로 검색의 효율성이 저하되며 검색 수행 시간이 길어지게 된다. 따라서 이미지 검색부(140)는 객체 비교부(142)와 벡터 비교부(144)에 의한 두 단계의 이미지 검색을 수행함으로써 이미지 검색의 신속성 및 효율성을 도모할 수 있다.

객체 비교부(142)는 견본 이미지들 중에서 진단 대상 이미지에 포함된 복수의 객체의 식별정보를 모두 포함하는 견본 이미지를 후보 이미지로 선택한다.

앞에서도 설명한 바와 같이 KFD 진단에서는 진단대상 이미지에 어떠한 객체가 포함되었는지 여부를 기초로 하여 진단을 수행한다. 따라서 견본 이미지 중에서 진단대상 이미지와 동일한 객체를 포함하고 있는 이미지만 KFD 진단에 참고자료로서 활용할 수 있다. 즉, 이미지 데이터베이스(400)에 저장된 복수의 견본 이미지 중에서 진단대상 이미지에 포함된 객체와 동일한 식별정보를 가지는 객체를 모두 포함하는 견본 이미지만 이후의 검색과정에서 후보 이미지로서 사용된다.

도 8은 객체의 식별정보를 기초로 견본 이미지 중에서 후보 이미지를 선택하는 예를 도시한 도면이다. 도 8을 참조하면, 진단대상 이미지에는 식별정보가 각각 '아버지', '어머니', 그리고 '나'인 세 개의 객체가 포함되어 있다. 객체 비교부(142)는 이미지 데이터베이스(400)에 저장된 복수의 견본 이미지 중에서 '아버지 ', '어머니' 및 '나'의 식별정보를 가지는 객체를 모두 포함하는 이미지를 후보 이미지로 선택한다. 도 8에서는 5개의 견본 이미지 중에서 3개의 후보 이미지가 선택되었음을 확인할 수 있다.

다음으로 벡터 비교부(144)는 각각의 후보 이미지에 포함된 복수의 객체의 위치정보를 나타내는 벡터 및 진단대상 이미지에 포함된 복수의 객체의 위치정보를 나타내는 벡터를 생성하고, 후보 이미지들 중에서 진단대상 이미지에 포함된 객체와의 벡터의 유사도 값을 최소로 하는 후보 이미지를 참고대상 이미지로 결정한다.

객체의 위치정보를 나타내는 벡터라 함은, 이미지 상의 한 지점을 원점으로 하였을 때, 원점으로부터 각 객체가 위치하는 지점을 향하는 벡터를 말하는 것이다. 이미지 상에서 객체가 위치하는 지점은 앞에서 설명한 바와 같이 인덱스 생성부(130) 또는 사용자에 의해 선택된 대표점에 의해 나타낼 수 있다. 따라서 이미지의 왼쪽 하단 지점을 원점으로 하고, 원점으로부터 객체에 대해 선택된 대표점까지를 연결하는 벡터를 해당 객체의 위치정보를 나타내는 벡터로 할 수 있다. 객체의 위치정보 역시 KFD 진단에 있어서 중요한 판단기준의 하나로 작용하기 때문에 후보 이미지들 중에서 진단대상 이미지와 객체의 위치정보가 가장 유사한 이미지가 최종적으로 참고대상 이미지로 결정된다.

벡터의 유사도 값은 다음의 수학식 1에 의해 산출된다.

여기서, d()는 벡터의 유사도 값을 산출하기 위한 함수,

는 진단대상 이미지,

는 후보 이미지, n은 진단대상 이미지에 포함된 객체의 개수, q_i는 진단대상 이미지에 포함된 i번째 객체의 위치정보를 나타내는 벡터, 그리고 d_i는 후보대상 이미지에서 i번째 객체와 동일한 식별정보를 가지는 객체의 위치정보를 나타내는 벡터이다.

벡터 비교부(144)는 위 수학식 1을 이용하여 진단대상 이미지에 포함된 모든 객체에 대하여 후보 이미지 상에서 동일한 식별정보를 가지는 객체와의 벡터값을 비교한 후, 그 값을 모두 더하여 최종적으로 벡터의 유사도 값을 산출한다. 이때 후보 이미지에는 포함되어 있으나 동일한 식별정보를 가진 객체가 진단대상 이미지에는 포함되어 있지 않은 객체에 대한 벡터는 유사도 값을 산출할 때 고려대상이 되지 않는다.

도 9는 진단대상 이미지에 포함된 객체의 식별정보 및 위치정보를 이용하여 견본 이미지 중에서 참고대상 이미지를 선택하는 일 예를 도시한 도면이다. 도 9의 (a)를 참조하면, 진단대상 이미지에 식별정보가 '아버지'인 객체만 포함되어 있고, 해당 객체는 진단대상 이미지 상에서 왼쪽으로 치우쳐 위치하고 있는 것을 알 수 있다. 객체 비교부(142)는 먼저 객체의 식별정보인 '아버지'를 포함하고 있는 이미지들을 견본 이미지 중에서 선별하여 후보 이미지로 결정한다. 다음으로 벡터 비교부(144)는 선택된 후보 이미지들을 벡터의 유사도 값이 증가하는 순서로 정렬한다. 도 9의 (b)를 참조하면, 식별정보가 '아버지'인 객체를 포함하는 후보 이미지들이 벡터의 유사도 값이 증가하는 순서로 화면에 표시되는 것을 확인할 수 있다. 진단대상 이미지와의 벡터의 유사도 값이 최소인 참고대상 이미지는 식별정보가 '아버지'인 객체가 이미지의 왼쪽에 위치하는 후보 이미지가 된다. 도 9의 (c)는 참고대상 이미지로 결정된 후보 이미지와 함께 저장되어 있는 기본 정보를 나타낸 도면이다. 도 9의 (c)를 참조하면, 각각의 이미지에 대응하여 각 객체의 식별정보 및 행동양식이 저장되어 있고, 후보 이미지를 작성한 내담자에 관한 정보도 부가적인 정보로서 저장되어 있을 수 있다.

한편, 앞에서도 설명한 바와 같이 이미지 데이터베이스(400)에는 견본 이미지와 함께 각각의 견본 이미지에 대해 수행된 KFD 진단의 진단 결과가 저장되어 사용자, 즉 치료사의 선택에 의하거나 참고대상 이미지와 함께 이미지 검색부(140)로 제공될 수 있다. 본 발명에 따른 이미지 검색장치(100)가 KFD 진단을 위해 사용되는 경우에 치료사는 이미지 검색부(140)에 의해 결정된 참고대상 이미지 및 참고대상 이미지와 함께 이미지 데이터베이스(400)에 저장되어 있는 진단 결과를 참고하여 KFD 진단을 수행할 수 있다.

도 10은 참고대상 이미지 및 그에 대응하여 저장된 KFD 진단의 진단 결과를 나타낸 도면이다. 도 10을 참조하면, 참고대상 이미지에는 식별정보가 각각 '아버지', '어머니', '여동생' 및 '나'인 복수의 객체가 포함되어 있고, 진단 결과에는 참고대상 이미지에 대해 KFD 진단을 수행한 진단자(치료사) 정보, 요청자(내담자) 정보가 함께 포함된다. 이와 같이 진단대상 이미지와 유사한 이미지에 대해 다른 치료사에 의해 얻어진 진단 결과를 참고하게 되면, 치료사의 주관에 따라 각기 상 이한 진단 결과를 도출하여 내담자가 혼란을 겪게 되는 문제를 방지할 수 있다.

가족미술치료사는 이미지 재생부(120)에 의해 진단대상 이미지의 작성 과정을 관찰하고, 진단대상 이미지에 포함된 객체의 식별정보 및 수치정보를 기초로 하고, 이미지 검색부(140)에 의해 얻어진 참고대상 이미지의 진단 결과를 참고하여 KFD 진단을 수행한다. 치료사는 KFD 진단을 용이하게 수행하기 위해 KFD 진단 프로그램을 활용할 수 있다. KFD 진단 프로그램은 번즈와 카우프만이 제안한 진단 양식에 따라 만들어진 것으로, KFD 진단이 컴퓨터에 의해 자동적으로 수행되도록 하는 것이 아니고 치료사가 KFD 진단의 보조적인 수단으로 사용할 수 있도록 하는 것이다. 도 11a 내지 도 11c에는 KFD 진단 프로그램의 일 예가 도시되어 있다. 도 11a 내지 도 11c를 참조하면, KFD 진단 프로그램은 먼저 진단대상 이미지의 전체적인 작성 스타일을 파악한 후 각각의 객체에 대한 세부적인 관찰을 수행하도록 구성되어 있다. 치료사가 이와 같은 보조적인 프로그램을 활용함으로써 보다 체계적이고 세부적인 진단이 가능하게 된다.

또한 치료사는 별도로 구비된 지식관리 모듈(미도시)을 활용하여 객관적으로 KFD 진단을 수행할 수 있다. 도 12는 지식관리 모듈(미도시)의 일 예를 나타낸 도면이다. 도 12를 참조하면, 지식관리 모듈(미도시)에는 객체의 식별정보 및 행동양식 등에 따라 참고할 만한 정보가 저장되어 있어 진단대상 이미지에 포함된 각각의 객체로부터 보다 객관적인 진단 결과를 도출해내는 데 도움을 줄 수 있다. 이러한 지식관리 모듈(미도시)에 포함되는 정보들은 각종 연구 결과 또는 실제로 수행된 KFD 진단의 진단 결과를 비롯한 다양한 문헌으로부터 얻어진 것일 수 있다.

치료사는 위에 설명한 과정을 통하여 진단대상 이미지에 대응하는 KFD 진단의 결과를 얻을 수 있다. 다음으로 얻어진 결과를 내담자가 확인할 수 있도록 각종 전송 수단을 사용하여 진단 결과를 내담자에게 전송하거나, 내담자가 진단대상 이미지를 저장한 진단요청 데이터베이스(300)에 접속하여 저장되어 있는 진단대상 이미지에 대응시켜 진단 결과를 저장할 수 있다. 한편, 치료사는 이미지 데이터베이스(400)에 저장된 견본 이미지 및 그에 대응하는 진단 결과를 참고하여 KFD 진단을 수행하였으므로 자신이 얻어낸 진단 결과도 다른 사람에게 제공하여야 할 필요성이 있다.

이미지 전송부(150)는 진단대상 이미지의 작성 과정, 참고대상 이미지에 대응하는 진단 결과, 그리고 진단대상 이미지에 포함된 각각의 객체의 식별정보 및 수치정보를 기초로 수행된 KFD 진단의 진단 결과가 입력되면 이미지 데이터베이스(400)로 진단대상 이미지 및 진단대상 이미지에 대응하는 진단 결과를 전송한다.

치료사는 인덱스 생성부(130)에 의해 생성된 인덱스 및 도 10에 도시된 것과 같은 참고대상 이미지의 진단 결과를 기초로 도 11a 내지 도 11c에 나타난 것과 같은 KFD 진단 프로그램을 이용하여 진단대상 이미지에 대한 KFD 진단 결과를 도출한다. 이미지 전송부(150)는 진단대상 이미지 및 치료사가 진단대상 이미지에 대응하여 입력한 진단 결과를 이미지 데이터베이스(400)로 전송함으로써 다른 KFD 진단의 참고자료로 활용될 수 있도록 한다. 또한 진단대상 이미지에 대응하여 인덱스 생성부(130)에 의해 생성된 인덱스도 함께 전송하여 유사한 이미지의 검색시에 사용되도록 한다.

도 13은 본 발명에 따른 객체 기반 이미지 검색방법에 대한 바람직한 실시예의 수행과정을 도시한 흐름도이다.

도 13을 참조하면, 이미지 입력부(110)는 외부로부터 사전에 설정된 복수의 영역에 의해 표현되는 복수의 객체가 포함된 진단대상 이미지 및 각각의 객체의 특성을 나타내는 식별정보를 입력받는다(S1110). 진단대상 이미지는 내담자가 작성 과정이 저장되는 스케치 모듈(200)에 의해 작성하여 진단요청 데이터베이스(300)에 저장한 것일 수 있다. 또한 스케치 모듈(200)에 의해 작성된 진단대상 이미지의 작성 과정은 KFD 진단에 사용되기 위해 이미지 재생부(120)에 의해 시간의 경과에 따라 출력될 수 있다.

다음으로 인덱스 생성부(130)는 복수의 객체 각각의 식별정보에 대하여 각각의 객체에 대응하는 영역 내에서 선택된 대표점을 기초로 각각의 객체의 위치, 크기 및 다른 객체와의 거리를 포함하는 수치정보를 산출하여 인덱스 형태로 저장한다(S1120). 인덱스에 포함된 식별정보 및 수치정보는 진단대상 이미지와 유사한 이미지를 검색하거나 KFD 진단을 수행할 때 사용된다.

이미지 검색부(140)의 객체 비교부(142)는 복수의 견본 이미지가 각각의 견본 이미지의 식별정보 및 수치정보에 대응하여 저장되어 있는 이미지 데이터베이스(400)에 접속하여 복수의 견본 이미지 중에서 진단대상 이미지에 포함된 복수의 객체의 식별정보를 모두 포함하는 견본 이미지를 후보 이미지로 선택한다(S1130). 다음으로 벡터 비교부(144)는 각각의 후보 이미지에 포함된 복수의 객체의 위치정보를 나타내는 벡터 및 진단대상 이미지에 포함된 복수의 객체의 위치정보를 나타 내는 벡터를 생성하고, 후보 이미지들 중에서 진단대상 이미지에 포함된 객체와의 벡터의 유사도 값을 최소로 하는 후보 이미지를 참고대상 이미지로 결정한다(S1140). 이와 같이 이미지 검색부(140)에서 진단대상 이미지에 포함된 복수의 객체의 식별정보를 일차적인 기준으로 하여 후보 이미지를 선택하고, 선택된 후보 이미지에 대하여 객체의 위치정보를 이차적인 기준으로 하여 참고대상 이미지를 결정하도록 함으로써, 이미지 데이터베이스(400)에 저장된 모든 이미지를 진단대상 이미지와 비교할 필요가 없게 되어 효율성 및 신속성이 증대된다.

가족미술치료사는 진단대상 이미지의 작성 과정, 이미지 데이터베이스(400)에 저장된 참고대상 이미지에 대한 KFD 진단의 진단 결과 및 진단대상 이미지에 대응하여 생성된 인덱스를 기초로 KFD 진단을 수행하고, 이미지 전송부(150)는 KFD 진단 결과가 입력되면 진단대상 이미지와 그에 대응하여 생성된 인덱스 및 진단대상 이미지에 대응하는 진단 결과를 이미지 데이터베이스(400)로 전송한다(S1150).

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.

도 1은 본 발명에 따른 객체 기반 이미지 검색장치에 대한 바람직한 실시예의 구성을 도시한 블록도,

도 2는 각각의 객체가 사전에 설정된 영역에 의해 표현되는 진단대상 이미지의 일 예를 도시한 도면,

도 3은 진단대상 이미지를 작성하기 위한 스케치 모듈의 예를 도시한 도면,

도 4는 시간의 경과에 따라 진단대상 이미지의 작성 과정이 출력되어 화면에 표시되는 일 예를 도시한 도면,

도 5는 각각의 객체에 대해 설정된 영역으로부터 객체의 수치정보를 산출하는 일 예를 도시한 도면,

도 6은 객체의 수치정보 중에서 크기정보 및 다른 객체와의 거리정보를 측정하는 일 예를 도시한 도면,

도 7a 및 도 7b는 이미지 데이터베이스에 복수의 견본 이미지에 관한 정보가 저장되어 있는 방식의 예를 도시한 도면,

도 8은 객체의 식별정보를 기초로 견본 이미지 중에서 후보 이미지를 선택하는 예를 도시한 도면,

도 9는 진단대상 이미지에 포함된 객체의 식별정보 및 위치정보를 이용하여 견본 이미지 중에서 참고대상 이미지를 결정하는 일 예를 도시한 도면,

도 10은 참고대상 이미지 및 그에 대응하여 저장된 KFD 진단의 진단 결과를 나타낸 도면,

도 11a 내지 도 11c는 KFD 진단 프로그램의 일 예를 도시한 도면,

도 12는 지식관리 모듈의 일 예를 나타낸 도면, 그리고,

도 13은 본 발명에 따른 객체 기반 이미지 검색방법에 대한 바람직한 실시예의 수행과정을 도시한 흐름도이다.

Claims (15)

1. 외부로부터 사전에 설정된 복수의 영역에 의해 표현되는 복수의 객체가 포함된 진단대상 이미지 및 각각의 객체의 특성을 나타내는 식별정보를 입력받는 이미지 입력부;

   상기 복수의 객체 각각의 식별정보에 대하여 상기 각각의 객체에 대응하는 영역 내에서 선택된 대표점을 기초로 상기 각각의 객체의 위치, 크기 및 다른 객체와의 거리를 포함하는 수치정보를 산출하여 인덱스 형태로 저장하는 인덱스 생성부; 및

   복수의 견본 이미지가 상기 각각의 견본 이미지에 대한 식별정보 및 수치정보에 대응하여 저장되어 있는 이미지 데이터베이스에 접속하여 상기 복수의 견본 이미지 중에서 상기 진단대상 이미지와 유사한 식별정보 및 수치정보를 가지는 견본 이미지를 참고대상 이미지로 결정하는 이미지 검색부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 기반 이미지 검색장치.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 이미지 검색부는,

   상기 견본 이미지들 중에서 상기 진단대상 이미지에 포함된 복수의 객체의 식별정보를 모두 포함하는 견본 이미지를 후보 이미지로 선택하는 객체 비교부; 및

   상기 각각의 후보 이미지에 포함된 복수의 객체의 위치정보를 나타내는 벡터 및 상기 진단대상 이미지에 포함된 복수의 객체의 위치정보를 나타내는 벡터를 생성하고, 상기 후보 이미지들 중에서 상기 진단대상 이미지에 포함된 객체와의 벡터의 유사도 값을 최소로 하는 후보 이미지를 상기 참고대상 이미지로 결정하는 벡터 비교부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 기반 이미지 검색장치.
3. 삭제
4. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,

   상기 진단대상 이미지는 상기 복수의 객체를 구성하는 각 화소의 색상 정보 및 생성 순서를 포함하는 작성 과정이 저장되는 스케치 모듈에 의해 작성된 것이며,

   상기 진단대상 이미지의 작성 과정을 시간의 경과에 따라 출력하는 이미지 재생부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 기반 이미지 검색장치.
5. 제 4항에 있어서,

   상기 진단대상 이미지의 작성 과정은 상기 진단대상 이미지를 구성하는 복수의 직선 및 곡선의 시작점 및 끝점의 좌표, 상기 직선 및 곡선의 색상 및 두께, 상기 진단대상 이미지에 포함된 복수의 객체 각각의 위치, 크기 및 다른 객체와의 거리, 그리고 상기 복수의 객체의 식별정보를 포함하는 스트림 형태로 생성되어 상기 이미지 입력부로 입력되는 것을 특징으로 하는 객체 기반 이미지 검색장치.
6. 제 4항에 있어서,

   상기 이미지 데이터베이스에는 상기 견본 이미지 각각에 대하여 수행된 동적 가족화 진단의 진단 결과가 각각의 견본 이미지에 대응하여 저장되며, 상기 진단 결과는 사용자의 요청에 의하거나 상기 참고대상 이미지와 함께 상기 이미지 검색부로 제공되는 것을 특징으로 하는 객체 기반 이미지 검색장치.
7. 제 6항에 있어서,

   상기 진단대상 이미지의 작성 과정, 상기 참고대상 이미지에 대응하는 진단 결과, 그리고 상기 진단대상 이미지에 포함된 각각의 객체의 식별정보 및 수치정보를 기초로 수행된 동적 가족화 진단의 진단 결과가 사용자로부터 입력되면 상기 이미지 데이터베이스로 상기 진단대상 이미지와 그에 대응하여 생성된 인덱스 및 상기 진단대상 이미지에 대응하는 진단 결과를 전송하는 이미지 전송부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 기반 이미지 검색장치.
8. 외부로부터 사전에 설정된 복수의 영역에 의해 표현되는 복수의 객체가 포함된 진단대상 이미지 및 각각의 객체의 특성을 나타내는 식별정보를 입력받는 이미지 입력단계;

   상기 복수의 객체 각각의 식별정보에 대하여 상기 각각의 객체에 대응하는 영역 내에서 선택된 대표점을 기초로 상기 각각의 객체의 위치, 크기 및 다른 객체와의 거리를 포함하는 수치정보를 산출하여 인덱스 형태로 저장하는 인덱스 생성단계; 및

   복수의 견본 이미지가 상기 각각의 견본 이미지에 대한 식별정보 및 수치정보에 대응하여 저장되어 있는 이미지 데이터베이스에 접속하여 상기 복수의 견본 이미지 중에서 상기 진단대상 이미지와 유사한 식별정보 및 수치정보를 가지는 견본 이미지를 참고대상 이미지로 결정하는 이미지 검색단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 기반 이미지 검색방법.
9. 제 8항에 있어서,

   상기 이미지 검색단계는,

   상기 견본 이미지들 중에서 상기 진단대상 이미지에 포함된 복수의 객체의 식별정보를 모두 포함하는 견본 이미지를 후보 이미지로 선택하는 객체 비교단계; 및

   상기 각각의 후보 이미지에 포함된 복수의 객체의 위치정보를 나타내는 벡터 및 상기 진단대상 이미지에 포함된 복수의 객체의 위치정보를 나타내는 벡터를 생성하고, 상기 후보 이미지들 중에서 상기 진단대상 이미지에 포함된 객체와의 벡터의 유사도 값을 최소로 하는 후보 이미지를 상기 참고대상 이미지로 결정하는 벡터 비교단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 기반 이미지 검색방법.
10. 삭제
11. 삭제
12. 삭제
13. 삭제
14. 삭제
15. 제 8항 또는 제 9항에 기재된 객체 기반 이미지 검색방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

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