• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.313-315
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• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.774-777
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• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.645-647
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• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.43-45
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• 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

• 미래기술융합논문지
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• 제2권3호
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• pp.49-58
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• 2023

본 연구는 브랜드 이미지와 모델 이미지 일치여부에 따른 화장품 광고효과와 브랜드 이미지와 광고 카피 간을 조화롭게 지각하느냐 여부에 따른 화장품 광고효과를 알아봄으로써, 화장품 광고에서 맥락효과를 검증하고자 하였다. 이를 위해 브랜드 가치유형(3)×광고카피유형(3) 요인설계를 이용하여 자료를 수집하였다. 연구결과 첫째, 화장품 브랜드 이미지와 모델 이미지의 일치여부에 따른 광고효과를 확인한 결과, 모델의 이미지와 브랜드의 이미지가 일치할 때 광고태도와 구매의도가 모두 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 둘째, 화장품 브랜드 이미지와 카피유형의 일치도 지각여부에 따라 광고효과에서 차이가 있는 가를 확인하였다. 그 결과 화장품 브랜드 이미지와 카피유형이 일치한다고 지각하는 소비자들이 불일치한다고 지각하는 소비자에 비해 광고태도와 구매의도가 모두 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 향후 화장품 광고 카피 전략을 세울 때맥락효과를 접목하여 카피전략을 세워야 하는가에 대한 타당성을 제공해 줄 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.617-620
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• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.185-185
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• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.275-285
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• 2010

감성사회, 무한경쟁사회로 진입하면서 남성의 스타일이나 이미지는 힘과 권위로 상징되던 과거 스타일에서 많은 변화를 보이고 있다. 오늘날 남성 스타일과 이미지에 관한 정보는 소비대중의 요구와 매체들의 보도에 의해 필요와 학습의 과정을 거치면서, 정보의 제공자나 수용자 모두에게 적절한 이익을 주고 있다. 일반적으로 잡지의 표지는 잡지의 컨셉과 이미지를 대표하며, 표지 모델은 잡지의 상징적인 이미지, 시대성, 대중의 호감도와 밀접한 연관성을 지닌다. 따라서 라이프스타일 잡지의 표지 모델에 관한 연구는 현재 스타일의 흐름을 단적으로 파악할 수 있다는 점에서 의미가 있다. 본 연구는 남성 잡지 표지 모델의 섹슈얼 이미지에 관한 연구로 현대 남성의 이미지를 호모 섹슈얼, 크로스 섹슈얼, 메트로 섹슈얼, 위버 섹슈얼의 이미지로 구분하여 연구하였다. 연구의 결과 국내 남성 잡지에서 나타나고 있는 섹슈얼 이미지는 위버 섹슈얼이 압도적이었으며, 메트로 섹슈얼이 그 다음을 차지하였다. 결과적으로 현대 남성들의 이 같은 섹슈얼 이미지는 남성 성역할의 변화와 함께 남성 이미지의 범위 확대를 뜻하는 것으로 파악할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.301-307
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• 2018

검색에서 이미지는 시각적 속성이 중요지만, 기존의 검색방법은 문서 검색을 위한 방법에 초점이 맞춰져 있어 이미지의 속성 정보가 미반영된 키워드 중심의 검색 시스템이 대부분이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 이미지의 벡터정보를 기반으로 유사 이미지를 검색할 수 있는 모델과 스케치로 검색 쿼리를 제공하여 유사 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 GAN을 이용하여 스케치를 이미지 수준으로 업 샘플링하고, 이미지를 CNN을 통해 벡터로 변환한 후, 벡터 공간 모델을 이용하여 유사 이미지를 검색한다. 제안된 모델을 구현하기 위하여 패션 이미지를 이용하여 모델을 학습시켰고 패션 이미지 검색 시스템을 개발하였다. 성능 측정은 Precision at k를 이용하였으며, 0.774와 0.445의 성능 결과를 보였다. 제안된 방법을 이용하면 이미지 검색 의도를 키워드로 표현하는데 어려움을 느끼는 사용자들의 검색 결과에 긍정적 효과가 나타날 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.21-24
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• 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.