• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.378-383
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• 2001

Intranet 환경에 다수의 유휴 호스트를 이용하여 많은 계산량을 지닌 응용 문제를 분산시켜 병렬 수행함으로써 효율성의 향상이 기대된다. 하지만 유휴 호스트를 이용하는데 있어서 이질성과 가변성 및 자율성으로 인해 요청에 대한 신뢰성을 예측하기가 어렵다. 본 논문에서는 태스크 할당 및 호스트 관리에 있어서 부하 균등을 위한 동적 분산 병렬 스킴인 적응적 태스크 재할당 기법을 제시한다. 또한, 이미지 랜더링 생성과 프랙탈 이미지 처리와 같은 많은 연산량을 지닌 응용 문제를 PDSWeb 시스템에 적용하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하고 평가한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.111-112
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• 2016

본 연구는 한국과 일본의 즉석밥 패키지 디자인을 비교분석하는 연구로써 한국, 일본의 즉석밥 상위브랜드 4개를 선정하여 패키지 디자인의 구조적 요소와 시각적 요소로 나누어 분석하였다. 그 결과 한국의 경우 현대적인 즉석밥의 이미지를 보여주는 것과 달리 일본의 경우 전통적인 즉석밥의 이미지를 보여주며 관용색상을 많이 사용하는 것으로 나타났다. 이러한 연구의 결과가 일본 즉석밥 시장의 진출을 위한 자료로 활용 될 수 있음을 기대해 본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.634-636
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• 2018

최근 들어 Big Data를 활용한 기술들이 많이 개발되고 있다. 본 연구에서는 Machine Learning과 Deep Learning을 이용하여 음성 Big Data를 활용한 이미지 시각화를 통해 보이스 피싱 등 여러 범죄에 도움이 되게 하고 그 외의 음성과 얼굴 매칭을 통한 새로운 보안시스템 및 다양한 시너지 효과들을 기대하는 서비스를 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1071-1074
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• 2011

최근 스마트기기의 보급 증가로 모바일 PACS 시장 활성화가 기대되고 있으며, 의료영상에 대한 확인 및 확대/축소 기능에 진단 및 처방 기능까지 포함하는 다양한 형태의 서비스 확대가 예상된다. 본 논문에서는 고용량의 DICOM 이미지를 스마트기기에 효율적인 전송하기 위한 PACS 게이트웨이 시스템 개발의 중간 단계로서 설계 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.801-802
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• 2024

본 연구에서는 MNIST 데이터셋을 활용하여 널리 사용되는 이미지 분류 알고리즘인ANN(Artificial Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), DNN(Deep Neural Network)의 성능을 분석한다. 주로 모델의 정확도에 초점을 맞추는 기존 연구와 달리, 본 연구에서는 각 모델이 잘못 분류한 오답을 중심으로 모델의 특징을 비교한다. 이를 통해 각 모델의 장단점을 파악하고 성능을 개선할 수 있을 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.279-279
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• 2022

최근 이미지분석 기술은 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 급격한 발전으로 인해 의학, 생물학, 지리학, 재료공학 등에서 수많은 연구 분야에서 광범위하게 활용되고 있으며, 이미지분석은 다량의 토사에 대하여 입경을 포함한 형상학적 특성을 간편하게 정량화 할 수 있기 때문에 매우 효과적인 분석 방법으로 판단된다. 현재 모래의 입도분석 방법으로는 신뢰성 있는 체가름 시험법(KSF2302) 등이 있으나, 번거로운 처리과정과 많은 시간이 소요된다. 또한 입자형상은 입경이 세립 할수록 직접 측정이 어렵기 때문에, 최근에는 이미지 분석을 이용하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구에서는 75㎛ 이상의 조립질 하상 토사 이미지를 취득하여, 입자들의 장·축단 길이, 면적, 둘레, 공칭직경 및 종횡비 등의 형상학적 특성인자를 자동으로 측정하는 프로그램 개발을 수행하였다. 프로그램은 이미지 분석에 특화된 라이브러리인 OpenCV(Open Source Computer Vision)를 적용하였다. 이미지 분석 절차는 크게 이미지 취득, 기하보정, 노이즈제거, 객체추출 및 형상인자 측정 단계로 구성되며, 이미지 취득시 패널의 하단에 Back light를 부착해 시료에 의해 발생되는 음영을 제거하였다. 기하보정은 원근변환(perspective transform)을 적용했으며, 노이즈 제거는 모폴로지 연산과 입자간의 중첩으로 인한 뭉침을 제거하기 위해 watershed 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로 객체의 외곽선 추출하여 입자들의 다양한 정보(장축, 단축, 둘레, 면적, 공칭직경, 종횡비)를 산출하고, 분포형으로 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 이미지분석을 적용한 토사의 형상학적 특성 측정 방법은 시간과 비용의 측면에서 보다 효율적으로 하상 토사에 대한 다양한 정보를 획득 할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.13 no.3
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• pp.38-53
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• 2008

This study focuses on identifying motivation factors affecting knowledge sharing behavior in virtual communities. To achieve this research objective, a research model has been developed through two major coordinated theories such as social cognitive theory(self-efficacy and community-related outcome expectation) and social exchange theory (codification effort, image, reciprocity, and enjoyment in helping others). 246 samples have been collected and simple regression and multiple regression methods have been used for empirical analysis. The research result is that self-efficacy has a positive influence on image, reciprocity, enjoyment in helping others, and community-related outcome expectation and thus this result reveals that self-efficacy indirectly affects knowledge sharing behavior. Among the antecedents of knowledge sharing behavior, codification effort, enjoyment in helping others and community-related outcome expectation are significant, but image and reciprocity are not. The research results help to derive practical strategic implications related to knowledge sharing to activate a virtual community.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.171-175
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• 2007

기대효과란 행동이 시작하기 전에 반대반향으로 일어나는 행동을 위한 준비단계로 주로 이차원 애니메이션에서 행동을 강조하기 위해 사용되어 왔다. 본 논문은 영상을 매개로 하여 인식기반의 기대효과를 자동 생성함으로써 시청자의 주의를 임의의 정보에 집중시키는 방법을 제안한다. 이미지 기반의 집중점을 찾는 문제와 영상 속의 움직임을 찾는 방법을 바탕으로 집중성 강화 알고리즘을 역으로 풀어 기대효과를 생성하는 방법을 제시한다. 주요점에 정보를 반대로 약화시키는 기대효과를 통해 주요점을 더욱 역동적으로 강조 할 수 있다. 본 논문의 알고리즘을 통해 광고 등의 전보전달을 위한 영상 또는 역동적 표현이 필요한 영상의 보정이 가능해진다.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2010.04a
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• pp.431-431
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• 2010

본 연구는 서비스 교육성과에 미치는 영향으로 성격의 요안을 살펴봄으로써 서비스 지향적인 직원들의 채용 및 서비스 교육의 방향에 대해 연구하자 하였다. 최근 기업 간의 경쟁이 치열해 지면서 고객들에게 제품이외의 것을 제공하여 고객만족을 통한 차별화에 관심을 주기 시작 하였다. 이라한 기업들은 '고객만족' 을 위해 물리적 자원과 서비스 제공자의 인적자원을 포함하여 광범위하게 노력을 기울였다. 그러나 변화무쌍한 고객의 기대에는 더 광범위한 노력이 필요하였다. 따라서 인적자원의 노력이 필요하였다. 특히 서비스를 제공하는 기업에는 고객의 접점에서 일하는 직원들의 수행능력이 고객의 기대에 만족을 줄 뿐만 아니라 기업의 이미지에도 영향을 마찰 수 있기 때문에 직원들의 고객 지향적 사고 및 행동은 고객만족에 영향을 주는 하나의 요소로 볼 수 있다. 특히 접점에서 대면하는 직원들의 지속적인 서비스 교육을 통해서 기본적인 고객응대와 고객 지향적인 사고를 전달하여 기업의 경쟁력을 향상시치고 변화하는 고객의 기대에 부응하고자 노력하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 이론적 근거를 토대로 연구모형을 설계하고 가설 검증을 하기 위해 유통서비스에서 1회 이상의 서비스교육을 받은 접점의 직원들을 대상으로 설문지를 배포하여 성격과 서비스 교유의 전과 후 성과 빚 서비스 교유 횟수에 대해 조사하였다. 본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 성격과 서비스 교육성과에 미치는 영향을 볼 때 성취지향성 (ambition), 배려성(likeability), 신중성 (prudence)은 서비스교육성과에 영향을 미친다고 나타났다. 이는 직윈 채용에 있어 성격요인 분석을 할 필요성이 있을 것으로 생각된다. 서비스 지향적인 사고를 지니고 있고, 서비스 교육을 지속적으로 진행하는 기업의 특성에 맞는 직원을 채용함으로써 교육성과의 극대화와 기업의 이익창출 빚 이미지제고의 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다. 둘째, 서비스 교유 횟수가 성격과 서비스 교육성과 간의 조절 작용 여부를 검증할 결과 성취지향성 (ambition), 사회성 (sociability), 지적호기심(intellectance) 이 조절 작용을 하는 것으로 나타났다. 즉 직원의 특성에 맞는 적절한 교유 횟수에 대한 방안을 모색할 수 있을 것으로 기대된다. 또는 집단 안에서 비슷한 성격의 직원들로 구성하여 그 구성원들의 서비스 교육진행에 있어 교육 횟수를 조절한다면 서비스 교육의 성과를 극대화 할 수 있을 것으로 예상할 수 있다. 마지막으로 교육생의 학력수준이 성격과 서비스 교육성과 간의 조절 작용여부를 검증한 결과 학력과는 무관한 것으로 나타났으며, 이는 교육생의 학력수준으로 서비스 교육의 성과를 결정하는 요소가 아님을 알 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.9
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• pp.63-69
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• 2020

Image-image translation is a technology that creates a target image through input images, and has recently shown high performance in creating a more realistic image by utilizing GAN, which is a non-map learning structure. Therefore, there are various studies on image-to-image translation using GAN. At this point, most image-to-image translations basically target one attribute translation. But the data used and obtainable in real life consist of a variety of features that are hard to explain with one feature. Therefore, if you aim to change multiple attributes that can divide the image creation process by attributes to take advantage of the various attributes, you will be able to play a better role in image-to-image translation. In this paper, we propose Multi CycleGAN, a dual attribute transformation structure, by utilizing CycleGAN, which showed high performance among image-image translation structures using GAN. This structure implements a dual transformation structure in which three domains conduct two-way learning to learn about the two properties of an input domain. Experiments have shown that images through the new structure maintain the properties of the input area and show high performance with the target properties applied. Using this structure, it is possible to create more diverse images in the future, so we can expect to utilize image generation in more diverse areas.