With the development of technology, large amounts of picture contents are being produced and users can attach various tags to the picture. Among picture tags, most users consider location-specific tags to be the most important. Since GPS devices are increasing, it has become easy to attach GPS information to pictures. But GPS coordinates are not intuitive to users and they are difficult to use in keyword searches. It is necessary to transform to more informative and user-friendly landmark name. Reverse geocoding can provide a location tag that users can easily understand. However when a subject is far from where the picture is taken, the difference is so big that it may raise the problem of matching the subject and the actual location information from GPS.
In this paper, we propose a method that suggests tags of a picture from GPS coordinates included in the picture. First, the number of pictures, which will be extracted from the picture database, is reduced by using k-nearest neighbor algorithm. And tags extracted from searched pictures are become candidate tags. The recommended rank of each tag is calculated from the frequency of candidate tags and the similarity between the photographer’s picture and the searched pictures. Finally, arbitrary numbers of tags are recommended which have the highest ranking order.
The performance evaluation was done by getting the F-measure which was based on the collected tags from surveys. The F-measure evaluation mostly indicated a level of 0.6 or above, suggesting that suitable tag recommendation had been achieved.
기술이 발달함에 따라 많은 양의 사진 콘텐츠를 생산할 수 있게 되었으며, 사용자들이 사진에 여러 가지 태그를 첨부할 수 있게 되었다. 여러 가지 사진 태그들 중, 사용자들은 위치 관련 태그를 가장 중요하게 생각하고 있다. 최근, 휴대용 GPS기기의 사용이 증가됨에 따라 GPS좌표 정보를 사진에 쉽게 태깅 할 수 있다. 하지만 GPS 좌표 값은 사용자에게 직관적이지 않고, 키워드 검색 등에 활용하기 어렵다. 따라서, 이를 사용자에게 보다 직관적이고 친숙한 지역 명 또는 랜드마크 정보로 변경할 필요가 있다. 역 지오코딩은 사용자들이 이해하기 쉬운 위치 태그를 제공하는 기법이다. 하지만, 멀리 있는 피사체를 촬영했을 경우, 촬영 대상의 위치와 촬영자 위치의 차이가 생겨 GPS 정보로부터 피사체의 위치와 실제 위치 정보를 일치시키는 문제가 대두될 수 있다.
본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 저장하고자 하는 사진에 포함되어 있는 GPS 좌표를 이용하여 사진의 태그를 추천하는 기법을 제안한다. 먼저 k-최근접 이웃 알고리즘을 이용하여 사진 데이터베이스에서 추출될 사진들의 수를 줄인다. 그리고 검색된 사진들로부터 후보 태그를 추출한다. 추출된 후보 태그의 사용빈도와 검색된 사진과 촬영자 사진의 유사도를 이용하여 해당 태그의 추천 순위를 계산한다. 마지막으로, 추천 순위가 높은 순서로 정한 개수만큼 사용자에게 추천한다.
본 논문의 성능평가는 설문조사에 의해 수집된 태그들을 기준으로 F-measure 값을 구한다. 결과에 따르면 대부분의 F-measure는 0.6이상의 값을 나타내어 적절한 태그 추천이 이루어짐을 나타낸다.
