• Korean Journal of Digital Imaging in Medicine
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• v.3 no.1
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• pp.72-73
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• 1997

Medical imaging device에서 이미지 정보의 교환은 PACS의 성공을 결정짓는 중요한 요소이다. 즉 이미지 정보를 획득한다는 것은 네트워크상에서 정보를 신속 정확히 얻을 수 있다는 장점을 말한다. 더욱 중요한 것은 이미지파일의 호환성이다. 의료영상저장전달시스템 즉 PACS는 병원의 모든 정보와 서로 연동될 수 있어야 한다. 데이타 통합과 시스템의 안정성은 PACS에 있어서 가장 중요한 필수요건이다. 위에 언급한 요구조건들을 모두 만족시키기 위해서는 시스템 상호간을 네트워크할 수 있는 공통의 통합 프로토콜이 필요하다. 이와같은 문제를 해결하기 위해서 The American College of Radiology(ACR)과 National Electrical Manufacturers Association(NEMA)는 1983년초에 업체간의 장비공유와 방사선 실무자들의 통합되는 프로토클을 제정하기 위해 위원회를 설립하였다. 여기서 제정된 프로토콜을 DICOM이라 정하였다. DICOM의 역사적 배경, 의미, 필요성과 시스템상에서 어떻게 역활해왔는가와 DICOM을 통한 PACS시스템의 실제 활용예에 대하여 알아보겠다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.12
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• pp.301-307
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• 2018

The most of the IR focus on the method for searching the document, so the keyword-based IR system is not able to reflect the feature information of the image. In order to overcome these limitations, we have developed a system that can search similar images based on the vector information of images, and it can search for similar images based on sketches. The proposed system uses the GAN to up sample the sketch to the image level, convert the image to the vector through the CNN, and then retrieve the similar image using the vector space model. The model was learned using fashion image and the image retrieval system was developed. As a result, the result is showed meaningful performance.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.10
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• pp.1486-1498
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• 2009

Modem efforts on digitizing electronic books focus on preserving authentic image representation of the original sources. Unlike the text-based format, it is difficult to recognize the information in the image, so the new format requires new tools to help users to access, process, and make sense of digital information. This paper presents an approach which assists users of these image sources by giving them a combination of annotation and social navigation support. Especially in the education domain, the proposed technique improves the usability of online education system. This approach is currently fully implemented and under evaluation in a classroom study.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.613-615
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• 2002

최근 디지털 이미지 사용이 급속도로 증가함에 있어 자동적인 이미지 데이터 색인과 검색에 관한 연구가 증가하고 있는 추세이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 내용기반 이미지 검색은 대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 시스템이며 이에 본 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 새로운 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하는 새로운 기법을 사용하였고 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분되어 데이터베이스에 저장하였으며 유사도 검색 시에는 사용자가 검색 목적에 알맞은 가중치를 적용하여 이미지를 검색하도록 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.233-236
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• 2004

일반적으로 디지털 카메라나 캠코더, PC와 같은 제품에서 만들어진 이미지나 오디오 파일들은 다른 멀티 미디어 제품에서 재생하기 위하여 각종 휴대용 메모리카드에 저장된다. 본 논문에서는 이런 메모리 카드에 저장되어 있는 이미지나 오디오를 다양한 기능과 고 화질,고 음질을 제공하는 디지털 TV에 적용할 수 있는 시스템을 제안하고 있다. 제안한 시스템은 크게 JPEG 모드와 MP3 모드로 나누어지는데, JPEG 모드에서는 이미지 회전, 확대 및 화면 이동 등의 기능과 다양한 슬라이드 쇼를 제공하고 MP3 모드에서는 선택 재생, 전체 재생, 반복 재생 등의 기능을 제공함으로써 사용자들이 일반 가정에서 디지털 TV의 다양한 멀티미디어 기능을 즐길 수 있도록 하였다. 또한 사용자들에게 편리한 User Interface(UI)를 제공함으로써 PC 에 익숙하지 않은 사용자들도 쉽게 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.237-243
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• 2014

In this paper, we propose a mobile image retrieval system which utilizes the mobile device's sensor information and enables running in a variety of the environments, and implement the system on Android platform. The proposed system deals with a new image descriptor using combination of the visual feature with EXIF attributes in the target of JPEG image, and image matching algorithm which is optimized to the mobile environments. Experiments are performed on the Android platform, and the experimental results revealed that the proposed algorithm exhibits a significant improved results with large image database.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.2 no.2
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• pp.157-166
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• 2001

In this paper we propose a feature vector extraction technique using regression of shape features for the content-based image retrieval system. The proposed technique can reduce the number of dimensions of a feature vector by converting the extracted high-dimensional feature vector into a specific n-dimensional feature vector. This paper shows how to resolve the 'dimensionality curse' problem by reducing the number of dimensions of a feature vector, and shows that the technique is more efficient than the conventional techniques for the practical image retrievals.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.11 no.3
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• pp.367-374
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• 2010

The technology of wireless internet has been recently developing very fast and affecting everyday life using mobile media. In this paper, we propose an algorithm that can get necessary information such as image pixels from photos taken by mobile phones and search approximate values from reference database in the internet. This algorithm is expected to enable us to use a mobile phone to take a picture of something we see in every day life and go online to search for some information on that entity in the internet. An example system employing this proposed algorithm is illustrated in this paper.

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2011.11a
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• pp.44-44
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• 2011

본 연구에서는 직물조직의 분석과정을 자동화할 수 있는 전용 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하였다. 직물조직의 분석은 직물 설계 및 품질관리 단계에서 매우 중요한 공정이나 현재까지도 확대경과 분해침에 의존하여 수작업으로 이루어지고 있는 것이 실정이라 자동화가 절실히 요구되는 분야라고 할 수 있다. 최근 컴퓨터 기술의 발달로 섬유산업 분야에서도 자동화 관련 연구가 많이 이루어지고 있으며 직물 분석 과정에 대한 연구도 여러 차례 시도된 바 있다. 여기에는 주로 디지털 영상으로부터 특징을 찾아내고 분석하는 이미지 프로세싱 기법이 쓰였는데 이는 재현성, 정확성, 속도 등에서 육안에 의한 방법과는 비교할 수 없는 장점을 가지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 카메라의 한계로 인해 주로 저해상도의 이미지를 가지고 작업을 하거나, 이미지 프로세싱 또는 인공 신경망을 단독으로 적용하는 등의 한계를 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 초고해상도 직물 이미지를 획득한 뒤 이로부터 직물의 교차점을 인식하는데 필요한 파라미터를 추출하고 이를 인공 신경망에 학습시켜 직물 설계에 필요한 조직도를 생성하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 컴퓨터로 컨트롤이 가능한 직물 분석 전용 초정밀 XY 스테이지의 하드웨어를 설계 제작 하였으며 각종 이미지 분석 및 하드웨어 컨트롤에 필요한 전용 소프트웨어를 개발하였으며 그 결과 각종 직물의 조직을 매우 정확히 인식할 수 있게 되었다. 향후 이미지 획득 과정의 보완, 새로운 파라미터의 정의 및 신경망의 반복 학습을 통해 본 시스템이 보다 보완된다면 직물 분석 작업의 자동화를 통한 제품 개발과 생산에 소요되는 시간을 단축 및 품질 관리 공정의 자동화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.69-72
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• 2000

본 논문에서는 디지털 이미지 안에서의 얼굴 영상 분할을 위해서 데이터로부터 얼굴 영상과 배경 영상의 소속도(membership degree)를 학습시켜 구한다. 그리고 입력 이미지의 각 픽셀 값에 해당하는 소속도를 이용하여 얼굴 영상의 분할을 수행한다. 실험에서는 8-bit 그레이 스케일 영상의 ORL Database를 이용하였다.