KR20160111233A - A video searching apparatus and method - Google Patents

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KR20160111233A
KR20160111233A KR1020150036119A KR20150036119A KR20160111233A KR 20160111233 A KR20160111233 A KR 20160111233A KR 1020150036119 A KR1020150036119 A KR 1020150036119A KR 20150036119 A KR20150036119 A KR 20150036119A KR 20160111233 A KR20160111233 A KR 20160111233A
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이영현
임정은
고한석
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구본화
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한화테크윈 주식회사
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    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G06F17/30864—

Abstract

The present invention relates to an image searching method and apparatus. The image searching method comprises the following steps of: searching for a web document corresponding to a keyword input by a user, and collecting the web document; extracting link information of an image included in the collected web document, and normalizing the extracted link information of the image; determining whether the image acquired through remaining link information of the image except for overlapped link information of the image from the extracted link information of the image includes an object corresponding to the keyword, based on normalization link information of the normalized image; and storing the image including the object corresponding to the keyword in a database unit when the acquired image includes the object corresponding to the keyword.

Description

영상 검색 방법 및 장치{A video searching apparatus and method}Technical Field [0001] The present invention relates to a video searching apparatus and method,

본 발명은 영상 검색 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 웹 문서에서 효율적으로 사용자가 원하는 영상을 검색하여 저장하는 영상 검색 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an image retrieval method and apparatus, and more particularly, to an image retrieval method and apparatus for efficiently retrieving and storing an image desired by a user in a web document.

오늘날은 정보의 시대로 불려질 만큼 정보에 대한 요구가 급증하고 있다. 정보의 바다로 비유되는 인터넷 등에 접속하여 필요한 정보를 획득하고 있다. 인터넷에는 상당히 많은 정보가 있는 곳이기 때문에, 사용자는 검색 엔진을 통해 원하는 영상 정보를 획득하고 있다. Today, the demand for information is soaring as to be called the age of information. And acquires necessary information by accessing the Internet or the like compared to the sea of information. Since there is a lot of information on the Internet, the user acquires desired image information through a search engine.

이러한 경우, 검색 엔진은 사용자로부터 영상 검색을 위한 텍스트로 된 키워드를 입력받고, 입력받은 텍스트로 된 키워드와 대응되는 정보(예를 들어, 주석, 태그 등)를 포함하는 웹 문서를 검색하여 수집하게 된다. 검색 엔진은 검색하여 수집된 웹 문서에 링크된 영상 정보를 사용자에게 출력한다. In this case, the search engine receives a keyword as a text for image search from a user and searches for and collects a web document including information (e.g., annotation, tag, etc.) corresponding to the keyword as the input text do. The search engine retrieves and outputs the image information linked to the collected web document to the user.

하지만, 검색 엔진은 수집한 웹 문서의 링크 정보가 중복되어 동일한 웹 문서를 반복적으로 검색하거나, 웹 문서의 링크 정보가 상이하더라도 웹 문서에 링크된 영상 정보가 중복될 때, 중복된 영상을 수집할 수 있어, 검색에 대한 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있었다. However, the search engine repeatedly searches for the same web document by overlapping the link information of the collected web document, or when the linked information of the web document is overlapped even though the link information of the web document is different, There is a problem that the reliability of retrieval is poor.

또한, 종래의 검색 엔진은 웹 문서에 링크된 영상 파일명에 사용자가 입력한 키워드가 포함되는지 여부로 영상을 수집하였다. 예를 들면, 사용자가 "자동차 번호판" 이라는 키워드를 입력할 경우, 검색 엔진은 웹 문서에 링크된 영상 파일명에 "자동차" 및/또는 "번호판"을 포함하여야 영상을 수집할 수 있었다.In addition, the conventional search engine collects images based on whether the keyword inputted by the user is contained in the image file name linked to the web document. For example, if a user enters a keyword "license plate ", the search engine would have to include an" automobile "and / or" license plate "

하지만, 최근에 웹 문서에 링크된 영상 파일명은, 날짜 등을 나타내는 숫자 등으로 구성되는 경우가 많고, 이러한 경우에 검색 엔진은 키워드에 대응되는 영상이라도 파일명이 숫자 등으로 구성될 되면, 영상의 수집이 제한될 수 있어, 검색에 대한 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. However, in many cases, the image file name linked to the web document in recent years is composed of a number indicating the date or the like. In this case, if the file name is composed of numerals or the like even if the image corresponds to the keyword, There is a problem that the accuracy of the search is lowered.

한국 공개특허공보 제10-2011-0094563호Korean Patent Laid-Open No. 10-2011-0094563 한국 공개특허공보 제10-2008-0031928호Korean Patent Publication No. 10-2008-0031928

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 웹 문서에서 효율적으로 사용자가 원하는 영상을 검색하여 저장하는 영상 검색 방법 및 장치를 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide an image retrieval method and apparatus for efficiently retrieving and storing an image desired by a user in a web document.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상 검색 방법은, 사용자가 입력한 키워드에 대응되는 웹 문서를 검색하여 수집하는 단계; 수집된 상기 웹 문서에 포함된 영상의 링크 정보를 추출하고, 추출된 상기 영상의 링크 정보를 정규화하는 단계; 정규화된 영상의 정규화 링크 정보를 기초로 하여, 추출된 상기 영상의 링크 정보들 중 중복된 상기 영상의 링크 정보를 제외한 나머지 상기 영상의 링크 정보를 통해 획득된 상기 영상이 상기 키워드와 대응된 객체를 포함하는지를 판단하는 단계; 및 획득된 상기 영상이 상기 키워드와 대응된 객체를 포함할 때, 상기 키워드와 대응된 객체를 포함하는 상기 영상을 데이터 베이스부에 저장하는 단계를 포함한다. According to an aspect of the present invention, there is provided an image retrieval method including retrieving and collecting a web document corresponding to a keyword input by a user; Extracting link information of an image included in the collected web document, and normalizing link information of the extracted image; The image obtained through the link information of the image other than the link information of the overlapped image among the link information of the extracted image, based on the normalized link information of the normalized image, Judging whether or not it includes the data; And storing the image including the object corresponding to the keyword in the database unit when the acquired image includes the object corresponding to the keyword.

몇몇의 실시예에서, 상기 판단하는 단계는, 각각의 상기 영상의 정규화 링크 정보를 비교하여 중복되는 상기 영상의 정규화 링크 정보를 파악하고, 중복된 상기 영상 정규화 링크 정보에 대응되는 상기 영상의 링크 정보를 제외하는 할 수 있다.In some embodiments, the determining may include comparing normalized link information of each of the images to determine normalized link information of the overlapped image, and determining link information of the image corresponding to the overlapped image normalized link information Can be excluded.

몇몇의 실시예에서, 상기 판단하는 단계는, 기 저장된 정규화 링크 정보에 대응되는 상기 영상의 정규화 링크 정보를 파악하고, 파악된 상기 영상의 정규화 링크 정보에 대응되는 상기 영상의 링크 정보를 제외할 수 있다..In some embodiments, the determining may include determining normalization link information of the image corresponding to the previously stored normalization link information, and excluding link information of the image corresponding to the normalized link information of the image have..

몇몇의 실시예에서, 상기 저장하는 단계는, 획득된 상기 영상의 전체 화면에서 상기 키워드와 대응되는 객체가 포함된 화면 영역만을 상기 데이터 베이스부에 저장할 수 있다. In some embodiments, the storing step may store only a screen area including an object corresponding to the keyword on the entire screen of the obtained image in the database unit.

몇몇의 실시예에서, 상기 웹 문서는 소스 코드를 포함하고, 상기 검색하여 수집하는 단계는, 상기 키워드와 대응되는 소스 코드가 포함된 웹 문서를 검색하여 수집할 수 있다.In some embodiments, the web document includes source code, and the searching and collecting step may retrieve and collect a web document including the source code corresponding to the keyword.

상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상 검색 장치는, 사용자가 입력한 키워드에 대응되는 웹 문서를 검색하여 수집하는 웹 문서 수집부; 수집된 상기 웹 문서에 포함된 영상의 링크 정보를 추출하는 링크 추출부; 추출된 상기 영상의 링크 정보를 정규화하는 링크 정규화부; 정규화된 영상의 정규화 링크 정보를 기초로 하여, 추출된 상기 영상의 링크 정보들 중 중복된 상기 영상의 링크 정보를 제외하는 중복 링크 제외부; 및 중복된 상기 영상의 링크 정보를 제외한 나머지 상기 영상의 링크 정보를 통해 획득된 상기 영상을 데이터 베이스부에 저장하는 영상 분석부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image retrieving apparatus including: a web document collecting unit for retrieving and collecting a web document corresponding to a keyword input by a user; A link extracting unit for extracting link information of an image included in the collected web document; A link normalization unit for normalizing link information of the extracted image; A redundant link externally excluded link information of the overlapped image among link information of the extracted image based on the normalized link information of the normalized image; And an image analyzer for storing the image obtained through the link information of the image other than the overlapped link information of the image in the database unit.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.The details of other embodiments are included in the detailed description and drawings.

본 발명의 영상 검색 방법에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.According to the image retrieval method of the present invention, one or more of the following effects can be obtained.

웹 문서에 링크된 영상들 중 중복된 영상의 분석을 방지하여, 사용자가 웹 문서에서 사용자가 원하는 영상을 효율적으로 검색하여 저장하는 영상 검색 방법을 제공하는 효과가 있다. There is an effect of providing an image retrieval method in which a user can efficiently retrieve and store an image desired by a user in a web document by preventing the analysis of duplicated images among images linked to the web document.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the description of the claims.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치를 개략적으로 도시한 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치가 검색하는 웹 문서의 소스 코드를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치에서 추출된 영상 링크 정보를 정규화하는 모습을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치가 링크된 영상에서 객체를 포함한 영역을 추출하는 모습을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치의 영상 검색 방법을 도시한 순서도이다.1 is a block diagram schematically illustrating an image searching apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram schematically showing a source code of a web document retrieved by an image retrieving apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a schematic view illustrating normalization of image link information extracted by an image search apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 4 is a view schematically showing an image retrieval apparatus according to an embodiment of the present invention extracting an area including an object from a linked image.
5 is a flowchart illustrating an image search method of an image search apparatus according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention, and the manner of achieving them, will be apparent from and elucidated with reference to the embodiments described hereinafter in conjunction with the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. To fully disclose the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자에 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.The terminology used herein is for the purpose of illustrating embodiments and is not intended to be limiting of the present invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. &Quot; comprises " and / or "comprising" when used in this specification is taken to specify the presence or absence of one or more other components, steps, operations and / Or additions.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. Unless defined otherwise, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used in a sense commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Also, commonly used predefined terms are not ideally or excessively interpreted unless explicitly defined otherwise.

이하, 본 발명의 실시예들에 의하여 영상 검색 방법을 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, the present invention will be described with reference to the drawings for explaining an image search method according to embodiments of the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치를 개략적으로 도시한 블럭도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치가 검색하는 웹 문서의 소스 코드를 개략적으로 도시한 도면이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치에서 추출된 영상 링크 정보를 정규화하는 모습을 개략적으로 도시한 도면이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치가 링크된 영상에서 객체를 포함한 영역을 추출하는 모습을 개략적으로 도시한 도면이다. 1 is a block diagram schematically illustrating an image searching apparatus according to an embodiment of the present invention. 2 is a diagram schematically showing a source code of a web document retrieved by an image retrieving apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a schematic view illustrating normalization of image link information extracted by an image search apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. FIG. 4 is a view schematically showing an image retrieval apparatus according to an embodiment of the present invention extracting an area including an object from a linked image.

도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치(미부호)는 웹 문서 수집부(100), 링크 추출부(200), 링크 정규화부(300), 중복 링크 제외부(400), 영상 분석부(500) 및 데이터 베이스부(600)를 포함한다. 또한, 도 1에는 도시되지 않았지만, 영상 검색 장치는 사용자가 원하는 키워드를 입력하는 입력부(미도시)를 포함할 수 있다. 1 to 4, an image searching apparatus (not shown) according to an embodiment of the present invention includes a web document collecting unit 100, a link extracting unit 200, a link normalizing unit 300, An external unit 400, an image analysis unit 500, and a database unit 600. Also, although not shown in FIG. 1, the image search apparatus may include an input unit (not shown) for inputting a keyword desired by a user.

웹 문서 수집부(100)는 네트워크를 통해 연결된 인터넷 등으로부터 적어도 하나의 웹 문서를 검색하여 수집할 수 있다. 예를 들면, 웹 문서 수집부(100)는 인터넷 등으로부터 사용자가 입력한 키워드에 대응되는 웹 문서를 검색하여 수집할 수 있다. 여기서 웹 문서는 텍스트 정보, 영상의 링크 정보, 웹 문서의 링크 정보 등을 포함하는 소스 코드를 포함한다.The web document collecting unit 100 can search for and collect at least one web document from the Internet or the like connected through a network. For example, the web document collecting unit 100 may search for and collect web documents corresponding to the keywords input by the user from the Internet or the like. Here, the web document includes source code including text information, image link information, link information of a web document, and the like.

웹 문서 수집부(100)는, 사용자가 입력한 키워드에 대응되는 소스 코드가 포함된 웹 문서를 검색하여 수집한다. 예를 들면, 사용자가 입력한 키워드가 "자동차 번호판"인 경우, 웹 문서 수집부(100)는 "자동차 번호판"에 대응되는 소스코드가 포함된 웹 문서를 검색하여 수집한다. The web document collection unit 100 searches for and collects a web document including a source code corresponding to a keyword input by a user. For example, when the keyword inputted by the user is the "car license plate ", the web document collection unit 100 searches and collects the web document including the source code corresponding to the" license plate ".

웹 문서 수집부(100)는, 웹 문서에 포함된 소스 코드 중 코드의 헤드 정보가 키워드에 대응되는 웹 문서를 검색하여 수집할 수 있다. 이에 따라, 웹 문서 수집부(100)는 입력된 키워드에 대응된 웹 문서를 검색하여 수집하는 시간을 단축시킬 수 있다. 코드의 헤드 정보에는 링크된 영상의 파일명 등을 포함할 수 있다. The web document collecting unit 100 can search for and collect web documents corresponding to the keywords of the head information of the code among the source codes included in the web document. Accordingly, the web document collection unit 100 can shorten the time for searching and collecting web documents corresponding to input keywords. The head information of the code may include the file name of the linked image and the like.

링크 추출부(200)는, 웹 문서 수집부(100)에서 수집된 적어도 하나의 웹 문서로부터 영상의 링크 정보를 추출한다. 또한, 링크 추출부(200)는, 수집된 웹 문서로부터 웹 문서의 링크 정보를 추출할 수 있다. The link extracting unit 200 extracts link information of an image from at least one web document collected by the web document collecting unit 100. Also, the link extracting unit 200 can extract link information of the web document from the collected web document.

여기서, 링크 정보는 통신 프로토콜 정보, 서버 정보, 도메인 네임 정보, 파일이 저장된 디렉터리 정보, 파일 정보 등을 포함한다. 도 2에 도시된 영상의 링크 정보(R)를 예를 들어 설명하면, 영상의 링크 정보(R)는 "http"의 통신 프로토콜 정보, "www"의 서버 정보, "djenew.co.kr"의 도메인 네임 정보, "new/photo/201306/"의 디렉터리 정보, "5399_3773_2513.jpg"의 파일 정보 등을 포함한다.Here, the link information includes communication protocol information, server information, domain name information, directory information in which files are stored, file information, and the like. The link information R of the image shown in FIG. 2 will be described as an example. The link information R of the image includes communication protocol information of "http", server information of "www", information of "djenew.co.kr" Domain name information, directory information of "new / photo / 201306 /", and file information of "5399_3773_2513.jpg".

링크 추출부(200)는, 추출된 영상의 링크 정보 및/또는 웹 문서의 링크 정보를 데이터 베이스부(600)에 저장할 수 있다.The link extracting unit 200 can store the extracted link information of the image and / or the link information of the web document in the database unit 600.

영상의 링크 정보에 포함된 파일 정보가 사용자가 입력한 키워드와의 상관 관계가 현저히 낮을 경우, 링크 추출부(200)는 영상의 링크 정보를 추출하지 않을 수 있다. 예를 들면, 사용자가 키워드로 "자동차 번호판"을 입력 할 때, 영상의 링크 정보에 포함된 파일명이 "자동차 번호판"과의 상관관계가 현저히 낮은 "미술관"일 경우, 링크 추출부(200)는 웹 문서에 포함된 영상의 링크 정보를 추출하지 않을 수 있다.If the file information included in the link information of the image is significantly correlated with the keyword inputted by the user, the link extracting unit 200 may not extract the link information of the image. For example, when a user inputs a "license plate" as a keyword, when the file name included in the link information of the image is a "museum" The link information of the image included in the web document may not be extracted.

링크 정규화부(300)는 추출된 영상의 링크 정보를 정규화한다. 또한, 링크 정규화부(300)는 추출된 웹 문서의 링크 정보를 정규화할 수 있다. 도 3을 참조하여 링크 정규화부(300)의 정규화 과정을 예를 들어 설명한다.The link normalization unit 300 normalizes the link information of the extracted image. In addition, the link normalization unit 300 can normalize the link information of the extracted web document. The normalization process of the link normalization unit 300 will be described with reference to FIG.

링크 정규화부(300)는 "http://samsungtecwin.co.kr:80"의 링크 정보에서 포트 번호를 생략하여 "http://samsungtecwin.co.kr"의 링크 정보로 정규화할 수 있다. The link normalization unit 300 can normalize the link information of "http://samsungtecwin.co.kr:80" by omitting the port number and link information of "http://samsungtecwin.co.kr".

링크 정규화부(300)는 "HTTP://SAMSUNGTECWIN.co.kr"의 링크 정보를 구성하는 문자를 소문자로 변환하여 "http://samsungtecwin.co.kr"의 링크 정보로 정규화할 수 있다. The link normalization unit 300 can convert the characters constituting the link information of "HTTP://SAMSUNGTECWIN.co.kr " into lower case letters and normalize them to link information of" http://samsungtecwin.co.kr&quot ;.

또한, 링크 정규화부(300)는 "http://samsungtecwin.co.kr/index.jsp"의 링크 정보에서 웹 문서의 파일 정보를 생략하여 "http://samsungtecwin.co.kr"의 링크 정보로 정규화할 수 있다. In addition, the link normalization unit 300 omits the file information of the web document from the link information of "http://samsungtecwin.co.kr/index.jsp " and stores the link information of" http://samsungtecwin.co.kr " . ≪ / RTI >

링크 정규화부(300)는 영상의 링크 정보가 정규화된 영상의 정규화 링크 정보 및/또는 웹 문서의 링크 정보가 정규화된 웹 문서의 정규화 링크 정보를 데이터 베이스부(600)에 저장할 수 있다.The link normalization unit 300 may store the normalization link information of the image in which the link information of the image is normalized and / or the normalization link information of the web document in which the link information of the web document is normalized, in the database unit 600.

중복 링크 제외부(400)는 영상의 정규화 링크 정보를 기초로 추출된 영상의 링크 정보 중 중복되는 영상의 링크 정보를 제외한다. The redundant link exclusion 400 excludes link information of overlapping images among the link information of the extracted image based on the normalization link information of the image.

중복 링크 제외부(400)는 각각의 영상의 정규화 링크 정보를 비교하여 중복되는 영상의 정규화 링크 정보를 파악한다. 또한, 중복 링크 제외부(400)는 중복된 영상의 정규화 링크 정보에 대응되는 영상의 링크 정보를 제외하고 삭제할 수 있다. 중복 링크 제외부(400)는 제외되지 않은 나머지 영상의 링크 정보는 영상 분석부(500)로 전달할 수 있다.The redundant link generator 400 compares the normalized link information of each image to grasp the normalized link information of the overlapped image. In addition, the redundant link externals 400 may exclude link information of the image corresponding to the normalized link information of the redundant image. The link information of the remaining images that are not excluded from the redundant link 400 may be transmitted to the image analysis unit 500.

다만, 소정의 실시예에서 중복 링크 제외부(400)는 중복된 영상의 정규화 링크 정보에 대응되는 영상의 링크 정보를 삭제 없이 제외하고, 제외 되지 않은 나머지 영상의 링크 정보를 영상 분석부(500)로 영상의 링크 정보를 전달할 수 있다. However, in some embodiments, the redundant link exclusion 400 may exclude the link information of the image corresponding to the normalized link information of the redundant image without deleting the link information of the remaining image, The link information of the image can be transmitted.

도 3을 참조하여 예를 들면, 제1 영상의 링크 정보는 "http://samsungtecwin.co.kr:80"의 제2 영상 링크 정보는 "http://samsungtecwin.co.kr/index.jsp"이다. 각각의 영상의 링크 정보를 정규화할 경우, 제1 영상의 정규화 링크 정보 및 제2 영상의 정규화 링크 정보는 "http://samsungtecwin.co.kr"로 된다. Referring to FIG. 3, for example, the link information of the first video is "http://samsungtecwin.co.kr:80" and the second video link information is "http://samsungtecwin.co.kr/index.jsp "to be. When the link information of each image is normalized, the normalization link information of the first image and the normalization link information of the second image are "http://samsungtecwin.co.kr ".

이에 따라, 제1 영상의 정규화 링크 정보 및 제2 영상의 정규화 링크 정보는 동일하기 때문에 제1 영상의 링크 정보를 통해 획득된 제1 영상과 제2 영상의 링크 정보를 통해 획득된 제2 영상은 동일한 영상이거나 동일한 영상일 확률이 매우 높다.Accordingly, since the normalization link information of the first image and the normalization link information of the second image are the same, the first image obtained through the link information of the first image and the second image obtained through the link information of the second image There is a very high probability that they are the same image or the same image.

그러므로, 중복 링크 제외부(400)는, 중복되는 제1 영상의 정규화 링크 정보 및 제2 영상의 정규화 링크 정보 중 어느 하나를 제외하고 삭제할 수 있다. 또한, 중복 링크 제외부(400)가 제2 영상의 정규화 링크 정보를 제외한 경우, 제외되지 않은 제1 영상의 정규화 링크 정보에 대응되는 영상의 링크 정보를 영상 분석부(500)로 전달할 수 있다. Therefore, the redundant link externals 400 may delete any of the redundant first image normalized link information and the second image normalized link information. When the redundant link exclusion 400 excludes the normalization link information of the second image, the link information of the image corresponding to the normalization link information of the first image that is not excluded can be transmitted to the image analysis unit 500.

또한, 중복 링크 제외부(400)는, 정규화된 영상의 정규화 링크 정보 중 기 저장된 정규화 링크 정보에 대응되는 영상의 정규화 링크 정보를 파악할 수 있다. 또한, 중복 링크 제외부(400)는 기 저장된 정규화 링크 정보에 대응된다고 파악된 영상의 정규화 링크 정보에 대응되는 영상의 링크 정보를 제외하고 삭제할 수 있다. 여기서, 기 저장된 정규화 링크 정보는, 먼저 중복 링크 제외부(400)에서 영상 분석부(500)로 전달된 영상의 링크 정보와 대응되는 영상의 정규화 링크 정보일 수 있다. Also, the redundant link externals 400 can grasp the normalized link information of the image corresponding to the previously stored normalized link information among the normalized link information of the normalized image. In addition, the redundant link exclusion unit 400 may delete the link information of the image corresponding to the normalized link information of the image, which is determined to correspond to the previously stored normalized link information. Here, the pre-stored normalization link information may be the normalization link information of the image corresponding to the link information of the image transferred from the redundant link externals 400 to the image analysis unit 500 first.

이 과정에서 중복 링크 제외부(400)는, 정규화된 영상의 정규화 링크 정보를 기초로 중복되는 영상의 링크 정보를 신속하게 파악하여 중복 영상을 분석하는 것을 방지할 수 있다. In this process, the redundant link exclusion 400 can prevent the overlapping image from being analyzed by quickly grasping the link information of the redundant image based on the normalized link information of the normalized image.

또한, 중복 링크 제외부(400)는 웹 문서의 정규화 링크 정보를 기초로 추출된 웹 문서의 링크 정보 중 중복되는 웹 문서의 링크 정보를 제외한다. 예를 들면, 중복 링크 제외부(400)는 웹 문서의 정규화 링크 정보들 중 중복되는 웹 문서의 정규화 링크 정보가 있는지를 판단한다. 중복 링크 제외부(400)는 중복되는 웹 문서의 링크 정보가 있는 경우, 중복되는 웹 문서의 정규화 링크 정보에 대응된 웹 문서의 링크 정보를 제외한다. Also, the redundant link exclusion 400 excludes link information of a duplicated web document among link information of the extracted web document based on the normalized link information of the web document. For example, the redundant link exclusion 400 determines whether there is normalized link information of a redundant web document among the normalized link information of the web document. The redundant link exclusion 400 excludes the link information of the web document corresponding to the normalized link information of the overlapping web document when there is link information of the overlapping web document.

이에 따라, 중복 링크 제외부(400)는 중복된 웹 문서를 제외한 나머지 웹 문서에서 추출한 영상의 링크 정보를 가지고, 중복된 영상의 링크 정보를 제외할 수 있다. 그러므로, 사용자가 입력한 키워드에 대응되는 영상의 중복 수집을 줄일 수 있다.Accordingly, the redundant link externals 400 may include link information of an image extracted from the web documents other than the overlapped web documents, and may exclude link information of the overlapped images. Therefore, redundant collection of images corresponding to the keyword inputted by the user can be reduced.

영상 분석부(500)는, 중복된 영상의 링크 정보가 제외된 나머지 영상의 링크 정보에 대응된 영상에서 키워드와 대응된 객체를 포함하는지 판단한다. 영상 분석부(500)는 링크된 영상이 키워드와 대응된 객체를 포함할 때, 키워드와 대응되는 객체를 포함하는 영상을 데이터 베이스부(600)에 저장한다. The image analysis unit 500 determines whether the image corresponding to the keyword is included in the image corresponding to the link information of the remaining image in which the link information of the overlapped image is excluded. When the linked image includes the object corresponding to the keyword, the image analysis unit 500 stores the image including the object corresponding to the keyword in the database unit 600.

또한, 도 4에 도시된 바와 같이, 영상 분석부(500)는 영상의 전체 화면(P)에서 키워드와 대응되는 객체의 위치를 검출하고, 영상의 전체 화면(P)에서 객체를 포함하는 화면 영역(P1)만 분리하여 데이터 베이스부(600)에 저장할 수 있다. 이에 따라, 데이터 베이스부(600)에 저장되는 영상의 용량을 줄일 수 있다.4, the image analyzing unit 500 detects the position of an object corresponding to a keyword on the entire screen P of the image, and detects the position of the object corresponding to the keyword on the entire screen P of the image, (P1) can be separated and stored in the database unit (600). Accordingly, the capacity of the image stored in the database unit 600 can be reduced.

도 4에 도시된 바와 같이, 사용자가 입력한 키워드가 "자동차 번호판"일 경우, 영상 분석부(500)는 영상의 전체 화면(P)에서 "자동차 번호판"의 위치를 검출하고, 자동차 번호판을 포함하는 화면 영역(P1)만 분리하여 데이터 베이스부(600)에 저장한다. 4, when the keyword inputted by the user is a "license plate ", the image analysis unit 500 detects the position of the" license plate "on the full screen P of the image, And stores the screen area P1 in the data base 600.

또한, 소정의 실시예에서 영상 분석부(500)는 중복된 영상의 링크 정보가 제외된 나머지 영상의 링크 정보에 대응된 영상에서 사용자가 새롭게 입력한 검출 키워드와 대응된 객체를 포함하는지 판단한다. In addition, in some embodiments, the image analysis unit 500 determines whether the image corresponding to the link information of the remaining images excluding the link information of the overlapped image includes the object corresponding to the newly detected keyword.

예를 들면, 영상 분석부(500)를 통해 상기 나머지 영상의 링크 정보에 대응된 영상에서 자동차 번호판이 포함된 것을 수집할 경우, 사용자는 영상 분석부에 번호판 검출 키워드를 입력할 수 있다. 또한, 영상 분석부(500)를 통해 상기 나머지 영상의 링크 정보에 대응된 영상에서 사람 얼굴이 포함된 영상을 수집할 경우, 사용자는 영상 분석부(500)에 사람 얼굴 검출 키워드를 입력할 수 있다. For example, in a case where a vehicle license plate is included in an image corresponding to link information of the remaining image through the image analysis unit 500, the user can input a license plate detection keyword in the image analysis unit. In addition, when the image including the human face is collected from the image corresponding to the link information of the remaining image through the image analysis unit 500, the user can input the human face detection keyword into the image analysis unit 500 .

다시 말하면, 웹 문서 수집부(100)에 입력되는 키워드에 의해 검색 범위를 효율적으로 초기화하는 과정이고, 영상 분석부(500)는 데이터 베이스 구축을 위해 영상을 검사하는 과정으로, 웹문서 수집부(100), 링크 정규화부(200) 및 중복 링크 제외부(300)를 통해 효율적으로 검색된 영상의 링크 정보에 대응된 영상에서 사용자가 선택적으로 객체의 검출을 설정할 수 있다.In other words, the search range is efficiently initialized by a keyword input to the web document collection unit 100. The image analysis unit 500 is a process of inspecting an image for building a database, 100, the link normalization unit 200, and the redundant link externally 300, the user can selectively set the detection of the object in the image corresponding to the link information of the image.

데이터 베이스부(600)는 영상의 링크 정보, 영상의 정규화 링크 정보, 웹 문서의 링크 정보, 웹 문서의 정규화 링크 정보, 객체를 포함하는 영상 등이 저장되는 저장매체이다. 데이터 베이스부(600)는 링크 추출부(200), 링크 정규화부(300) 및 영상 분석부(500)와 연결되어 정보를 저장하고, 저장된 정보를 전달할 수 있다.The database unit 600 is a storage medium for storing link information of images, normalization link information of images, link information of a web document, normalization link information of a web document, images including objects, and the like. The database unit 600 may be connected to the link extracting unit 200, the link normalizing unit 300, and the image analyzing unit 500 to store information and transmit the stored information.

상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 영상 검색 장치의 작용을 설명하면 다음과 같다.The operation of the image search apparatus according to the present invention will now be described.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치의 영상 검색 방법을 도시한 순서도이다.5 is a flowchart illustrating an image search method of an image search apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 장치의 영상 검색 방법을 설명한다.Referring to FIG. 5, an image retrieval method of an image retrieval apparatus according to an embodiment of the present invention will be described.

먼저, 사용자가 입력부(미도시)를 통해 사용자가 검색하여 수집하기 원하는 키워드를 웹 문서 수집부(100, 도 1 참조)에 입력한다.First, a user inputs a keyword, which the user wants to search for and collect through the input unit (not shown), into the web document collection unit 100 (see FIG. 1).

웹 문서 수집부(100)는 사용자가 입력한 키워드에 대응되는 웹 문서를 검색하여 수집한다. 예를 들면, 웹 문서에는 소스 코드를 포함하고, 웹 문서 수집부(100)는 키워드에 대응되는 소스 코드가 포함된 웹 문서를 검색하여 수집한다(S10). The web document collecting unit 100 searches and collects web documents corresponding to the keywords input by the user. For example, the web document includes the source code, and the web document collection unit 100 searches and collects the web document including the source code corresponding to the keyword (S10).

또한, 키워드에 대응되는 웹 문서의 수집 시간을 단축하기 위해, 웹 문서 수집부(100)는 소스 코드에 포함된 헤드 코드가 키워드에 대응되는 웹 문서를 검색하여 수집할 수 있다.Also, in order to shorten the collection time of the web document corresponding to the keyword, the web document collection unit 100 can search for and collect the web document corresponding to the keyword, the head code included in the source code.

링크 추출부(200, 도 1 참조)는 수집된 웹 문서에 포함된 영상의 링크 정보를 추출한다(S20). 또한, 링크 추출부(200)는 수집된 웹 문서의 링크 정보를 추출할 수 있다(S20). 또한, 링크 추출부(200)는 영상의 링크 정보에 포함된 파일명이 키워드와 현저히 연관관계가 없을 경우, 웹 문서에서 영상의 링크 정보를 추출하지 않을 수 있다. The link extracting unit 200 (see FIG. 1) extracts link information of an image included in the collected web document (S20). In addition, the link extracting unit 200 may extract link information of the collected web document (S20). Also, the link extracting unit 200 may not extract the link information of the image from the web document if the file name included in the link information of the image is not significantly related to the keyword.

링크 추출부(200)는 추출된 영상의 링크 정보 및/또는 웹 문서의 링크 정보를 데이터 베이스부(600, 도 1 참조)에 저장할 수 있다.The link extracting unit 200 may store the link information of the extracted image and / or the link information of the web document in the database unit 600 (see FIG. 1).

링크 정규화부(300, 도 1 참조)는, 추출된 영상의 링크 정보를 정규화한다(S30). 또한, 링크 정규화부(300)는 추출된 웹 문서의 링크 정보를 정규화할 수 있다(S30). 또한, 링크 정규화부(300)는 정규화된 영상의 정규화 링크 정보 및/또는 정규화된 웹 문서의 정규화 링크 정보를 데이터 베이스부(600)에 저장할 수 있다. The link normalization unit 300 (see FIG. 1) normalizes the link information of the extracted image (S30). In addition, the link normalization unit 300 may normalize the link information of the extracted web document (S30). In addition, the link normalization unit 300 may store the normalized link information of the normalized image and / or the normalized link information of the normalized web document in the database unit 600.

중복 링크 제외부(400, 도 1 참조)는, 정규화된 영상의 정규화 링크 정보를 기초로 중복된 영상의 링크 정보를 제외한다(S40). 전술한 바와 같이, 중복 링크 제외부(400)는, 영상의 정규화 링크 정보들 중 중복되는 영상의 정규화 링크 정보에 대응되는 영상의 링크 정보를 제외한다. 또한, 중복 링크 제외부(400)는 기 저장된 정규화 링크 정보와 정규화된 영상의 정규화 링크 정보를 비교하여, 기 저장된 정규화 링크 정보에 대응된 영상의 정규화 링크 정보에 대응되는 영상의 링크 정보를 제외한다. The redundant link exclusion 400 (see FIG. 1) excludes the link information of the redundant image based on the normalized link information of the normalized image (S40). As described above, the redundant link exclusion 400 excludes the link information of the image corresponding to the normalized link information of the overlapped image among the normalized link information of the image. The redundant link exclusion 400 compares the previously stored normalized link information with the normalized link information of the normalized image and excludes the link information of the image corresponding to the normalized link information of the image corresponding to the previously stored normalized link information .

영상 분석부(500, 도 1참조)는 중복된 상기 영상의 링크 정보를 제외한 나머지 상기 영상의 링크 정보를 통해 획득된 영상에 키워드와 대응되는 객체가 포함되는지를 판단한다(S50).The image analysis unit 500 (FIG. 1) determines whether an object corresponding to the keyword is included in the image obtained through the link information of the image other than the overlapped link information of the image (S50).

영상 분석부(500)는 획득된 영상에 키워드와 대응되는 객체가 포함될 때, 키워드와 대응되는 객체를 포함하는 영상을 데이터 베이스부(600)에 저장한다(S60). 영상 분석부(500)는 획득된 영상의 전체 화면에서 키워드와 대응되는 객체가 포함된 화면 영역만을 데이터 베이스부(600)에 저장할 수 있다.When the object corresponding to the keyword is included in the acquired image, the image analysis unit 500 stores the image including the object corresponding to the keyword in the database unit 600 (S60). The image analyzing unit 500 can store only the screen region including the object corresponding to the keyword in the entire screen of the acquired image in the database unit 600. [

다만, 소정의 실시예에서 영상 분석부(500)는 중복된 상기 영상의 링크 정보를 제외한 나머지 영상의 링크 정보를 통해 획득된 영상에서 사용자가 새롭게 입력한 검출 키워드와 대응된 객체를 포함하는지 판단할 수 있다. However, in some embodiments, the image analysis unit 500 determines whether the image obtained through the link information of the remaining images excluding the link information of the overlapped image includes an object corresponding to the newly detected keyword .

다시 말하면, 웹 문서 수집부(100)에 입력되는 키워드에 의해 검색 범위를 효율적으로 초기화하는 과정이고, 영상 분석부(500)는 데이터 베이스 구축을 위해 영상을 검사하는 과정으로, 웹문서 수집부(100), 링크 정규화부(200) 및 중복 링크 제외부(300)를 통해 효율적으로 검색된 영상의 링크 정보에 대응된 영상에서 사용자가 선택적으로 객체의 검출을 설정할 수 있다.In other words, the search range is efficiently initialized by a keyword input to the web document collection unit 100. The image analysis unit 500 is a process of inspecting an image for building a database, 100, the link normalization unit 200, and the redundant link externally 300, the user can selectively set the detection of the object in the image corresponding to the link information of the image.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It should be understood that various modifications may be made by those skilled in the art without departing from the spirit and scope of the present invention.

100: 웹 문서 수집부 200: 링크 추출부
300: 링크 정규화부 400: 중복 링크 제외부
500: 영상 분석부 600: 데이터 베이스부100: Web document collecting unit 200: Link extracting unit
300: link normalization unit 400: redundant link external
500: Image analysis unit 600: Data base unit

Claims (6)

사용자가 입력한 키워드에 대응되는 웹 문서를 검색하여 수집하는 단계;
수집된 상기 웹 문서에 포함된 영상의 링크 정보를 추출하고, 추출된 상기 영상의 링크 정보를 정규화하는 단계;
정규화된 영상의 정규화 링크 정보를 기초로 하여, 추출된 상기 영상의 링크 정보들 중 중복된 상기 영상의 링크 정보를 제외한 나머지 상기 영상의 링크 정보를 통해 획득된 상기 영상이 상기 키워드와 대응된 객체를 포함하는지를 판단하는 단계; 및
획득된 상기 영상에서 상기 키워드와 대응된 객체를 포함할 때, 상기 키워드와 대응된 객체를 포함하는 상기 영상을 데이터 베이스부에 저장하는 단계를 포함하는, 영상 검색 방법.Retrieving and collecting a web document corresponding to a keyword input by a user;
Extracting link information of an image included in the collected web document, and normalizing link information of the extracted image;
The image obtained through the link information of the image other than the link information of the overlapped image among the link information of the extracted image, based on the normalized link information of the normalized image, Judging whether or not it includes the data; And
And storing the image including the object corresponding to the keyword in the database when the object corresponding to the keyword is included in the acquired image. 제1항에 있어서,
상기 판단하는 단계는, 각각의 상기 영상의 정규화 링크 정보를 비교하여 중복되는 상기 영상의 정규화 링크 정보를 파악하고, 중복된 상기 영상 정규화 링크 정보에 대응되는 상기 영상의 링크 정보를 제외하는, 영상 검색 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of determining includes determining normalized link information of the image by comparing the normalized link information of each of the images and excluding link information of the image corresponding to the overlapped image normalized link information, Way. 제1항에 있어서,
상기 판단하는 단계는, 기 저장된 정규화 링크 정보에 대응되는 상기 영상의 정규화 링크 정보를 파악하고, 파악된 상기 영상의 정규화 링크 정보에 대응되는 상기 영상의 링크 정보를 제외하는, 영상 검색 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of determining determines the normalization link information of the image corresponding to the previously stored normalization link information and excludes the link information of the image corresponding to the normalized link information of the image. 제1항에 있어서,
상기 저장하는 단계는, 획득된 상기 영상의 전체 화면에서 상기 키워드와 대응되는 객체가 포함된 화면 영역만을 상기 데이터 베이스부에 저장하는, 영상 검색 방법.The method according to claim 1,
Wherein the storing step stores only a screen area including an object corresponding to the keyword on the entire screen of the obtained image in the database unit. 제1항에 있어서,
상기 웹 문서는 소스 코드를 포함하고,
상기 검색하여 수집하는 단계는, 상기 키워드와 대응되는 소스 코드가 포함된 웹 문서를 검색하여 수집하는, 영상 검색 방법.The method according to claim 1,
The web document including source code,
The searching and collecting step searches and collects a web document including a source code corresponding to the keyword. 사용자가 입력한 키워드에 대응되는 웹 문서를 검색하여 수집하는 웹 문서 수집부;
수집된 상기 웹 문서에 포함된 영상의 링크 정보를 추출하는 링크 추출부;
추출된 상기 영상의 링크 정보를 정규화하는 링크 정규화부;
정규화된 영상의 정규화 링크 정보를 기초로 하여, 추출된 상기 영상의 링크 정보들 중 중복된 상기 영상의 링크 정보를 제외하는 중복 링크 제외부; 및
중복된 상기 영상의 링크 정보를 제외한 나머지 상기 영상의 링크 정보를 통해 획득된 상기 영상을 데이터 베이스부에 저장하는 영상 분석부를 포함하는, 영상 검색 장치.
A web document collection unit for searching and collecting a web document corresponding to a keyword inputted by a user;
A link extracting unit for extracting link information of an image included in the collected web document;
A link normalization unit for normalizing link information of the extracted image;
A redundant link externally excluded link information of the overlapped image among link information of the extracted image based on the normalized link information of the normalized image; And
And an image analyzing unit for storing the image obtained through link information of the image other than the link information of the overlapped image in a database unit.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080031928A (en) 2005-08-03 2008-04-11 윙크 테크놀로지스 인코포레이티드 Systems for and methods of finding relevant documents by analyzing tags
KR20110094563A (en) 2010-02-17 2011-08-24 주식회사 티앤엘아이앤티 The apparatus and method for searching related keyword of user-defined search keyword based using relationship of link-keywords in web documents
JP2012022419A (en) * 2010-07-13 2012-02-02 Yahoo Japan Corp Learning data creation device, learning data creation method, and program
KR20130031529A (en) * 2011-09-21 2013-03-29 한국과학기술원 Search service providing apparatus and method for reconstructing search result based on user's response for search result
KR101362090B1 (en) * 2012-08-24 2014-02-13 한국과학기술정보연구원 Method for providing retrieval service using integrated data base and server thereof

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080031928A (en) 2005-08-03 2008-04-11 윙크 테크놀로지스 인코포레이티드 Systems for and methods of finding relevant documents by analyzing tags
KR20110094563A (en) 2010-02-17 2011-08-24 주식회사 티앤엘아이앤티 The apparatus and method for searching related keyword of user-defined search keyword based using relationship of link-keywords in web documents
JP2012022419A (en) * 2010-07-13 2012-02-02 Yahoo Japan Corp Learning data creation device, learning data creation method, and program
KR20130031529A (en) * 2011-09-21 2013-03-29 한국과학기술원 Search service providing apparatus and method for reconstructing search result based on user's response for search result
KR101362090B1 (en) * 2012-08-24 2014-02-13 한국과학기술정보연구원 Method for providing retrieval service using integrated data base and server thereof

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