• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2024.01a
• /
• pp.313-315
• /
• 2024

본 논문에서는 이미지 검색기를 통한 랜드마크 인식 방법을 제안한다. 특정 랜드마크 데이터세트에서 라벨링을 하지 않은 비지도 학습을 통해서 이미지에서 랜드마크의 클래스 분류를 위한 특징을 추출한다. 학습된 모델을 랜드마크 데이터세트인 Paris6k 데이터세트와 Oxford5k 데이터세트에 적용하여 랜드마크 인식 정확도를 확인하였다. 성능과 속도를 강화하기 위해 이미지 특징 추출 모델로 ResNet 대신에 YOLO에서 사용된 CSPDarknet-53을 사용하여 모델의 크기를 줄이고 랜드마크 인식 정확도를 높였다. 그리고 모델로부터 추출된 특징의 수를 줄여 이미지 검색 시 소요되는 시간을 감소시켰다. 학습된 모델로 rOxford5k 데이터 세트에 적용 시 mAP 80.37, rParis6k에서 mAP 89.07을 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.774-777
• /
• 2017

사진에는 의도하지 않은 노이즈나 찍는 과정 중에 발생한 실수나 문제로 원치 않게 가려진 부분이 있을 수 있는데, 이미지 완성 어플리케이션은 사용자가 전문적인 프로그램이나 전문가의 도움 없이 노이즈나 가려진 부분을 제거할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 GAN(Generative Adversial Network) 모델에 노이즈가 있는 사진을 입력으로 넣어 노이즈가 제거 된 사진을 생성하도록 하였고, 생성 된 사진과 기존 이미지가 자연스럽게 합성 될 수 있도록 보정을 하여 완성 된 이미지를 출력하는 어플리케이션을 제안한다. GAN 분류 모델의 시그모이드 교차-엔트로피와 생성이미지와 원본이미지간의 평균 제곱 오차를 함께 최소화 하도록 생성 모델을 학습시켰고, 낮은 평균 제곱 오차를 가지는 완성 이미지를 생성 할 수 있었다. 이미지 보정을 통해 생성 된 이미지와 입력 이미지와의 밝기 차이를 해소시켜 좀 더 자연스러운 완성 이미지 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.645-647
• /
• 2022

최근 딥러닝 기반의 이미지 분류는 다양한 산업과 서비스에서 활용되고 있으며, 이미지 인식을 통한 다양한 테스트가 SNS를 통해 인기를 끌고 있다. CNN은 대표적인 이미지 분류를 위한 신경망 모델로 본 연구에서는 사진속의 얼굴에 대해 동물상 인식을 위하여 동물 얼굴 이미지 및 각 동물상을 대표하는 연예인의 이미지를 수집하고, CNN 기반의 동물상 인식 모델을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.43-45
• /
• 2022

본 논문은 황반변성 진단 모델 개발을 위해 안저 사진을 이용한 MobileNet2 전이학습 모델 개발과 안정적인 모델 성능을 위한 이미지 증강 방법 및 모델 성능 향상을 위한 파라미터 조정 방법을 제안한다. 보유하고 있는 이미지의 수가 매우 적다고 하더라도 적절한 전이학습 모델을 사용하고 이미지 증강 시 증강 방법과 증강한 이미지와 정상 이미지와의 비율을 적절히 고려할 경우 충분히 안정적인 결과를 얻어낼 수 있다. 또한 파라미터 조정을 통해서 성능 향상을 도모할 수 있다

• Journal of Advanced Technology Convergence
• /
• v.2 no.3
• /
• pp.49-58
• /
• 2023

This study tried to verify the context effect in cosmetics advertisements by examining the cosmetics advertisement effect according to whether the brand image and the model image matched, and whether the brand image and the advertisement copy were harmoniously perceived. To this end, data were collected using the brand value type (3) × advertisement copy type (3) factorial design. The results are as follows. First, as a result of confirming the advertising effect according to the matching of the cosmetic brand image and the model image, it was found that both the advertising attitude and purchase intention were significantly high when the model image and the brand image matched. Second, it was confirmed whether there was a difference in the advertisement effect according to whether the cosmetic brand image and copy type matched. As a result, consumers who perceived that the cosmetic brand image and copy type matched had significantly higher advertising attitudes and purchase intentions than consumers who perceived that the copy type did not match. It is expected that it will provide validity as to whether the copy strategy should be established by incorporating the context effect when setting up a copy strategy for cosmetics advertisements in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.617-620
• /
• 2016

본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하고, 컨볼루션 신경망 층의 출력을 임베딩 층뿐만 아니라 멀티 모달 층에도 연결함으로써, 캡션 문장 생성을 위한 매 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있는 연결 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.185-185
• /
• 2021

기후변화로 인한 돌발 강우 등 이상 기후 현상이 증가함에 따라 정확한 강우예측의 중요성은 더 증가하는 추세이다. 전통적인 강우예측의 경우 기상수치모델 또는 외삽법을 이용한 레이더 기반 강우예측 기법을 이용하며, 최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측 모델의 경우 주로 시계열 이미지 예측에 적합한 2차원 순환 신경망 기반 기법(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM) 또는 합성곱 신경망 기반 기법(Convolutional Neural Network(CNN) Encoder-Decoder) 등을 이용한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용해 미래 강우예측을 수행하도록 하였다. GAN 방법론은 이미지를 생성하는 생성자와 이를 실제 이미지와 구분하는 구별자가 경쟁하며 학습되어 현재 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발한 GAN 기반 모델은 기상청에서 제공된 2016년~2019년까지의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시키고, 2020년 레이더 이미지 자료를 이용해 단기강우예측을 모의하였다. 또한, 기존 머신러닝 기법을 기반으로 한 모델들의 강우예측결과와 GAN 기반 모델의 강우예측결과를 비교분석한 결과, 본 연구를 통해 개발한 강우예측모델이 단기강우예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.10 no.6
• /
• pp.275-285
• /
• 2010

As we enter an era of emotional and endlessly competitive society, there has been a lot of changes happening to the styles and images of men, traditionally associated with strength and power. Today, the media is giving information on today's trendy men's styles and images to meet the growing demand by consumers, and giving appropriate gains in the process to all - both information providers and consumers. Generally speaking, the cover of a magazine represents the concept and image of the magazine. The cover model is closely tied with the symbolic image of the magazine, the current times, and what the general public wants. Therefore, research on the cover models of a lifestyle magazine has significance in that the current style trends will be able to be understood directly. The present research investigated the sexual images of men's magazine cover models. In carrying out the research, the sexual images were classified into the following: homosexual, cross sexual, metro sexual, and uber sexual. The research findings showed that uber sexual is the dominant sexual image in men's magazines in Korea, followed by metro sexual. In conclusion, the findings suggest an expansion of the traditional image of men, happening with the changes in traditional sex roles.

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

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.06a
• /
• pp.21-24
• /
• 2019

본 논문에서 기존의 이미지 캡셔닝의 문제점인 행동 인식 관련한 문제를 해결한다. 이미지 캡셔닝 모델의 학습 데이터의 행동 부분 즉, 동사 부분으로 행동 인식 데이터 셋을 만들었을 경우 많은 클래스, 각 클래스에는 적은 데이터로 구성됨을 보였다. 따라서, 본 논문에서 행동 인식 모델을 추가하고, 임계값을 두어 이미지 캡셔닝의 동사 부분의 정확도가 낮을 경우, 그리고 행동 인식 모델의 정확도가 높을 경우 두 결과물을 교체하는 방식으로 이미지 캡셔닝의 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 모델에 대한 설명과 구현 과정 및 행동 인식에 강인한 이미지 캡셔닝 실험 결과를 보인다.