• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.187-190
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• 2008

디지털 영상기기의 발달과 함께 디지털 영상은 우리의 생활의 일부가 되었다. 이러한 디지털 영상이 생활의 일부가 되면서 범죄자들은 범죄현장의 흔적을 디지털 영상으로 저장하기도 하며, 디지털 영상으로 저장된 CCTV를 통하여 범죄의 현장을 재현하기도 한다[5][6]. 이러한 디지털 영상은 사건을 해결하는데 중요한 역할을 하기에 사건을 수사하는데 있어 수집하여야 할 중요한 대상중의 하나이다. 이러한 디지털 영상은 하나의 분석대상에 다수의 파일로 존재할 수 있으며, 이러한 다수의 디지털 영상 속에서 사건 해결에 도움을 줄 수 있는 중요한 영상을 구분하기 위해서는 많은 시간과 인력이 필요하다. 따라서 다수의 영상 증거물을 디지털 영상 포렌식의 한 분야인 디지털 영상 분류기법을 통하여 수사의 편리함과 정확성을 향상시켜야 할 필요가 있다. 하지만 디지털 영상의 수사를 돕기 위한 디지털 영상의 분류기법은 디지털 영상 포렌식의 영역 중에서 연구가 이루어져 있지 않은 영역중의 하나이며, 연구가 진행되고 있는 방식도 국내가 아닌 국외의 법과 수사 환경을 중심으로 연구되어지고 있다. 따라서 국내의 법과 수사 환경에 적용할 수 있는 디지털 영상 분류기법에 대하여 연구할 필요성이 있다. 이에 대해 본 논문에서는 디지털 영상 포렌식 중 하나의 분야인 디지털 영상 분류기법의 연구현황을 확인하며, 디지털 영상 분류기법의 필요성에 대하여 설명하도록 하겠다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.508-510
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• 2010

디지털 기술의 발전은 디지털 미디어의 발달을 가져왔고 이는 곧 디지털 미디어의 다양한 영역 확장으로 이어졌다. 기존 미디어의 한계를 벗어난 다양한 시도들은 새로운 패러다임을 만들어 내며 하나의 미디어 영역을 구축해 나아가고 있다. 그런 영역 중에 하나인 Facade projection은 현실 공간이나 인위적 공간에 프로젝터로 이미지나 영상을 투영하여 공간의 디지털화, 가상현실, 착시와 같은 효과들을 만들어 내며 미디어 작품이나 상업적인 미디어로서의 가능성을 보여주고 있다. 본 연구는 Facade projection에 사용되어지는 디지털 이미지나 영상들이 어떤 방식으로 만들어지고 있는지 사례분석과 그 과정을 연구 분석하고자 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.323-325
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• 2007

본 논문은 디지털 영상 제작 시스템 기술 발전에 따른 영상 제작의 비선형화가 갖고 있는 구조와 특성에 관한 현상을 살펴보고자 한다. 기존의 아날로그 제작 방식에 비해 디지털 영상 제작의 가장 큰 특정은 영상제작의 1인 다역화에 따른 영상 콘텐츠를 제작의 경제성과 전문 영역의 창출을 통한 영상 제작 분야의 발전을 도모한다는 점이다. 디지털 기술 발전에 따른 영상 제작의 비선형화는 새로운 디지털 영상 콘텐츠의 전문성 강화 및 전문 영역의 확대 방안을 모색할 수 있는 계기를 마련하는 것으로 분석된다.

• Korean Journal of Digital Imaging in Medicine
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• v.4 no.1
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• pp.132-147
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• 1998

• Korean Journal of Digital Imaging in Medicine
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• v.4 no.1
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• pp.148-155
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• 1998

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.707-710
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• 2003

본 논문은 2차원 전기영동에 의해 나타나는 TOGS 영상을 분석하기 위한 시스템으로 실험적인 특성상 젤 위에 나타나는 반점들의 불규칙한 요소들이 많고 영상의 상태가 좋지 않은 경우 명암도가 떨어지는 반점들의 구분이 힘들게 된다. 기존의 전문가의 육안에 의한 TDGS 영상 분석은 그러한 불안적 요소들에 대해 유연하게 대처할 수 있는 능력이 있었다. 하지만, 그러한 예외적인 경우를 컴퓨터가 처리하기 위해서는 영상의 지역적 상태에 맞는 융통성 있는 영상처리 과정이 필요하고, 실제 분석에 사용되지 않는 반정들을 제외한 유효한 디지털 패턴의 판별이 요구된다. 이에 본 논문에서는 영상의 지역적 특성을 효과적으로 반영한 동적 이진화 방법을 통해 후보 패턴들을 추출하고, 모든 샘플들의 기준이 되는 Reference 패턴과 후보 패턴의 point matching 과정을 통해 디지털 패턴을 추출한다.

• Digital Contents
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• no.10 s.89
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• pp.79-85
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• 2000

한국데이터베이스진흥센터가 주관한 디지털콘텐츠 수요조사 분석에 의하면 디지털영상분야의 교육수요가 가장 높은 것으로 조사되었다. 이번조사는 정보통신부가 추진하고 있는 2000년도 디지털콘텐츠산업활성화 계획에 따라 수요자의 요구에 부합하는 양질의 디지털콘텐츠 교육과정 및 교재개발과 전문인력 양성에 필요한 기초 자료를 확보하는데 목적을 두고 있다. 더불어 디지털콘텐츠 에 대한 수요가 급증하고 있는 상황에서 질적 수준이 낮은 콘텐츠 유통을 사전에 방지하고 디지털콘텐츠 분야의 기초를 확고히 한다는데 그 의의가 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.63-67
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• 2000

디지털 영상 저장 과정에서 일어나는 문제점은 영상 저장부 센서계의 한계로 나타낼 수 있다. 센서계의 충분하지 못한 집적도는 물리적으로 피할 수 없는 현상이다. 이러한 현상을 디지털 신호처리 기술을 적용하여 극복할 수 있다. 센서계의 한계로 인한 문제는 디지털 영상의 가장 큰 문제중의 하나이며, 이러한 한계를 극복하는 고해상도 영상 복원 방법들은 많은 학자들에 의해 제안되어 왔다. 본 논문에서는, 기존의 고해상도 영상 복원 방법들과는 달리 원영상의 공간적 고주파 성분의 특성을 분석과, 주어진 저해상도 영상들의 부화소 단위 움직임 추정 오류에 대한 분석을 통해 영상 복원과정에 이러한 분석들의 결과를 반영한다. 위에서 언급한 추정 오류는 우리에게 하나의 잡음 형태로 나타날 수 있다. 이 잡음은 추정이 이루어지는 축에 따라 그 양이 다르게 나타나게 되고, 이러한 현상은 목적이 되는 영상의 공간적 고주파 성분의 분포와 밀접한 관련이 있다. 우리는 복원 과정에 기존의 영상복원 방법중의 하나인 정규화 방법을 도입한다. 위에서 분석된 현상을 이 복원 과정에 반영하여 기존의 고해상도 영상 복원 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 부화소 단위 움직임 추정 오류의 분석 결과를 반영하므로 이러한 추정 오류에 강한 알고리즘이다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.3
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• pp.275-280
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• 2004

In this paper, we propose automatic subtraction radiography algorithms to overcome conventional subtraction radiography's defects by applying image processing technique. In order to reach these goals, this paper suggests the image alignment method that is necessary for getting subtraction image and ROI(Region Of Interest) focused on a selection method using the structure characteristics in target images. Therefore, we use these methods because they give accurary, consistency and objective information or data to results. According to the results, easily and visually we can identify fine difference int the affected parts wether they have problems or not.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.442-447
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• 2006

디지털 카메라의 대중화와 고용량 저장매체의 보편화로 인해 대중들은 손쉽게 디지털 사진 촬영이 가능하게 되었다. 디지털 사진은 필름 사진과 달리 촬영을 하는데 있어 비용이 들지 않을 뿐만 아니라 플래쉬 메모리의 증가로 인해 다수의 사진들을 촬영할 수 있게 되었으나 그만큼 많은 사진들을 관리하고 분류하는 것은 쉽지 않은 일이 되었다. 따라서 디지털 사진을 자동으로 분류하고 관리하는 기능은 중요한 과제가 되었지만, 현재까지 나온 방법들은 사진 내의 객체가 확대, 축소 및 이동하거나 배경이 바뀌는 영상에 있어서 정확한 유사도를 측정하여 분류하는데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 보완한 디지털 사진의 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 입력영상을 그리드 형태로 나누어 각 블록별로 측정한 유사도 값을 바탕으로 클러스터링하며, 이때 디지털 사진 내에 포함되어 있는 촬영정보인 EXIF를 이용하여 입력 영상에 따라 적응적(adaptive)으로 그리드를 나누어 비교한다. 또한, 영상에 따라 각기 다른 색상의 분포 정도를 고려해 색상 가중치를 고려하여 사진을 비교함으로써, 영상의 고수준(high-level) 분석에서처럼 객체와 배경을 추출하여 따로 분리하지 않고도 객체의 배경이 다른 사진들을 저수준(low-level) 에서 분석이 가능토록 하였다. 제안한 방법으로 실험한 결과 객체의 크기 및 이동이나 배경에 큰 영향을 받지 않으면서 입력영상들을 클러스터링 할 수 있었다.