• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
• /
• pp.449-450
• /
• 2011

본 논문에서는 영상에서의 물체 인식에 주로 사용되었던 공간 피라미드를 변형시킨 각도 피라미드를 이용한 bag-of-features 방법으로 회전 변화에도 강한 물체 인식에도 적용할 수 있도록 한다. 기존의 공간 피라미드에서 수직의 격자 모양으로 영상을 나누었던 것에 비해 각도 피라미드는 영상의 중심을 기준으로 동일한 각도로 영상을 분할하여 피라미드로 만든다. 각 영역 안에서 특징들의 히스토그램으로 영상을 표현하고 영상간의 유사도는 각도 피라미드를 단계별로 순환적 자리옮김을 통해 회전시켜가며 히스토그램 교집합을 구하여 측정한다. 이 방법을 Caltech-101 데이터베이스에 적용해본 결과 회전 변환을 준 테스트 영상에 대해 기존의 공간 피라미드를 사용한 방법에 비해 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이 방법을 통하여 다양한 상황의 일반적인 물체 분류할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.529-534
• /
• 2004

고해상도 위성영상을 이용하여 수치지도를 제작함에 있어 가장 큰 문제점은 레스터 자료인 위성영상에서 경계검출을 통해 벡터자료의 형태로 제작하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 경계검출을 통하여 위성영상에서 지형의 경계를 검출해내고, 이를 스크린 디지 타이징 기법을 적용하여 벡터라이징 한 후 나타난 결과를 국토지리정보원의 수치지도와 비교하여 정확도를 비교ㆍ평가하였다. 대상 범위는 대전광역시 유성구 가정동 일부지역을 IKONOS로 촬영된 공간해상도 1m의 위성영상을 사용하였다. 위성영상의 전처리는 기하보정과 정사보정을 거친 후 영상강조를 하였고, 여러 가지의 필터링을 적용하여 경계검출을 수행하였다. 경계검출 방법 중에 하나인 Sobel 연산자를 적용한 후 축척 1:5,000 수치지도와의 중첩을 통하여 표준편차(Root Mean Square Error : RMSE)를 산출하여 비교ㆍ분석하였다. 그리고 스크린 디지타이징 기법을 적용하여 추출한 벡터자료를 건물, 도로 및 임야로 분류하여 수치지도와 중첩하여 정확도를 분석하였다. 그 결과 건물과 도로의 경우에는 공공측량 작업규정에서 정하고 있는 축척 1:5,000의 평면위치 허용오차 기준을 만족하고 있지만, 임야의 경우는 축척 1:10,000 이상의 허용오차기준에 만족되고 있음을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.559-568
• /
• 2007

앵커 장면 검출은 내용기반 뉴스 비디오 색인과 검색 시스템에서 비디오 장면의 의미적 파싱과 색인을 추출하는데 중요한 역할을 한다. 이 논문은 스포츠 뉴스의 단위 구조화를 위해서 뉴스 동영상에 존재하는 앵커 구간을 구분해내는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 앵커 장면을 검출하기 위해서, 우선 MPEG4 압축 비디오에서 DCT 계수치와 모션 방향성 정보를 이용하여 앵커 후보 장면을 결정한다. 그리고 검출된 후보앵커 장면으로부터 영상처리 방법을 활용하여 뉴스 비디오를 앵커 장면과 비앵커(스포츠) 장면으로 분류한다. 제안된 방법은 앵커 장면 검출 실험에서 평균적으로 98%의 정확도와 재현율을 얻었다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.455-461
• /
• 2021

심장비대증은 흉부 X선 영상에서 흔히 보이는 질병 중 하나이지만 조기에 발견을 하지 못하면 심각한 합병증을 유발할 수도 있다. 이러한 점을 고려하여 최근에는 여러 과학기술 분야의 발전으로 인공지능을 이용한 딥러닝 알고리즘을 의료에 접목시키는 영상 분석 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Inception V3 딥러닝 모델을 흉부 X선 영상을 이용하여 심장비대증의 분류에 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 사용된 영상의 경우 총 1026장의 경북대학교병원 내 정상 심장 진단을 받은 환자와 심장비대증 진단을 받은 환자의 흉부 X선 영상을 사용하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 심장비대증 유무에 따른 분류 정확도와 손실도 결과값은 각각 96.0%, 0.22%의 결과값을 나타내었다. 연구결과를 통해 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부 영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 우수한 딥러닝 모델인 것을 알 수 있었다. Inception V3 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것으로 판단되며 조금 더 다양한 의료 영상 데이터를 이용한 연구를 진행하여 이와 같은 우수한 연구결과를 얻게 된다면 향후 임상의의 진단 시 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 천문학회보
• /
• 제40권1호
• /
• pp.87.4-88
• /
• 2015

고등학교 1학년 공통과학(융합과학) 중 천문 분야의 교수 학습 지원을 위한 스마트교육 콘텐츠 자료실을 개발하였다. 공통과학과 관련한 현장 연구의 결과들은 개념 전달의 어려움과 함께 과학적 사고를 위한 탐구활동이 절대적으로 부족함을 제시하고 있다. 이에 교사들이 현장에서 활용할 수 있는 스마트교육 콘텐츠를 정리하고 이를 소개하여 학생들이 과학적인 탐구 활동을 통해 천문학 개념 이해에 도달 할 수 있도록 돕고자 하였다. 자료실 개발을 위해 공통과학 각 단원별 내용요소를 정리하고, 내용요소별로 관련된 스마트교육 콘텐츠를 수집한 후, 가장 적합하고 유용하다고 여겨지는 자료들만을 골라 이미지, 동영상, 시뮬레이터, 활동으로 분류하였다. 수집 및 분류한 스마트교육 콘텐츠들을 효율적이며 지속적으로 제공하기 위해서 온라인 자료실 형태의 사이트(astroedu.knue.ac.kr)로 개발하였다. 의견을 수렴하기 위해 현직 및 예비 교사들로부터 두 번의 공개 시연을 거쳐 수요자 중심으로 보완 작업을 실시하였다. 개발된 사이트는 교사와 학생들에게 필요한 스마트교육 콘텐츠를 찾아 제공하는 중간 공급자가 되어 교수 학습 지원의 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.751-754
• /
• 2011

최근 개인이 작성한 글과 사진, 동영상 등의 자료를 시간과 장소에 따라 저장 할 수 있는 라이프 로그 서비스들이 증가하고 있다. 이러한 정보들은 개인의 일상생활을 기록하는 것으로 민감한 프라이버시임에도 불구하고 관리에 취약하다. 스마트폰 환경에서 데이터를 저장하기 위해 SQLite를 이용하고, 이를 암호화하기 위한 방안으로 SEE와 SQLCipher가 있지만 전체 데이터를 암호화하는 방식으로 중요하지 않은 데이터까지 암호화하여 저장한다. 본 논문은 개인 정보 보호를 위한 방안으로 SQLite에서 SEED 암호를 이용하여 주요한 개인 정보를 컬럼 단위로 암호화한다. 즉 라이프로그 데이터를 개인 프라이버시 중요도에 따라 분류하고, 분류된 데이터 중에서 중요한 데이터만 선택적으로 암복호화 함으로써 기존 데이터 암호화 방식에 비해 암복호화에 소모되는 연산 시간을 감소시키고 라이프로그 데이터의 개인 정보 보안을 강화시키고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.450-452
• /
• 2020

기술의 발전과 함께 사용자에게 가까이 자리 잡은 소셜 네트워크 서비스는 이미지, 동영상, 텍스트 등 활용 가능한 데이터의 수를 폭발적으로 증가시켰다. 작성자의 감정을 포함하고 있는 텍스트 데이터는 시장 조사, 주가 예측 등 다양한 분야에서 이용할 수 있으며, 이로 인해 긍부정의 이진 분류가 아닌 다중 감정 분석의 필요성 또한 높아지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 감정 분류에 심리학 이론의 기반 감정 모델을 활용한 결합 모델과 단일 모델을 비교한다. 학습을 위해 AI Hub에서 제공하는 데이터와 노래 가사 데이터를 복합적으로 사용하였으며, 결과에서는 대부분의 경우에 결합 모델이 높은 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.145-147
• /
• 2008

현재까지 유해한 컨텐츠(Contents)를 차단하기 위한 활발한 연구가 있었으나, 사람의 음성(speech)정보를 이용한 필터링(filtering) 기법에 대한 연구는 활발히 이루어지지 않은 측면이 있다. 본 논문은 동영상 데이터를 가지고 있는 여러 데이터 중에서 음성 정보의 분석을 통하여 일반 컨텐츠와 성인 컨텐츠를 분류하기 위함이다. 본 논문은 음성 정보 중에서 음성 정보의 특징을 가장 잘 다루는 피치 검출을 통한 정보의 분석을 통한 성인 컨텐츠의 필터링에 그 목적이 있다. 현재까지 진행되고 있는 필터링(filtering)방법에 대한 수행 결과보다 개선된 성능을 보이고자 한다. 즉, 음성 정보의 특징 정보를 이용한 성인 컨텐츠(Adult Contents)분류 기법을 활용하는 것으로 성인 컨텐츠(Adult Contents)에서 두드러지는 특징을 보이는 사운드 패턴을 분석하는 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.29-35
• /
• 2012

본 논문에서는 MPEG(Moving Picture Experts Group) 영상 디코더에서 영상을 압축, 비교, 복원, 저장한후 디코딩 처리하는 방법을 종래의 픽셀 단위로 처리하는 방법과는 다르게 영상의 단위 화소 주변을 군집화소로 분류한 후 이를 클러스터링하여 오버랩정도를 결정 한다. 오버랩 정도의 임계치값을 결정하는데는 패턴식별을 취한후 샘플 패턴에 대한 기하구조의 파악과 결정함수의 도출로 활용된다. 특징공간이 4차원 이상이면 주어진 패턴 구조를 시각적으로 관찰할 수 없다. 이 때, 분포구조를 고찰해 볼수 있는 방법은 군집중심간의 거리, 군집별 패턴의 수 및 표준편차 등을 이용하는 방법이다. 임계치 값을 넘는 중복화면은 소거되고 넘지않는 군집화면은 패턴인식으로 복원된후 동영상으로 구현된다. 이방법이 기존의 픽셀 단위 처리하는 방법 과는 20%정도의 메모리 감축과 15%정도의 화면 복원에 성능이 향상된 것으로 판정된다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.57-76
• /
• 2023

본 연구는 목적은 디지털 플랫폼인 YouTube에서 최근 채널을 만든 크리에이터와 유튜버의 성공 여부를 분류 분석을 통해 알아보고자 함이다. 이를 위하여 과학기술 카테고리의 유튜버 채널 실제 정보들을 바탕으로 평균 동영상 업로드 횟수, 평균 영상 길이, 선택 가능한 다국어 자막 개수, 운영 중인 다른 소셜 네트워크 채널의 정보를 식별하였다. 식별한 정보와 머신러닝 기법을 활용하여 초기 유튜버들의 성공 여부인 수익창출 여부를 분류 분석하였으며, 분석결과, 인공 신경망 알고리즘이 초기 유튜버의 성공 또는 실패를 예측하는 데 가장 정확한 결과를 제공하고 있음을 발견했다. 또한, 제시된 다섯 가지 요인은 분석결과 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 유튜브를 시작하고자 하는 신규 개인 창업가, 현재 유튜브를 운영하고 있는 인플루언서, 이러한 디지털 플랫폼을 활용하고자 하는 기업들에게 디지털 플랫폼의 다양한 접근 방식과 활용 방향에 대해 제언한다.