• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.667-670
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• 2004

지금까지 발표된 포토 모자이크 제작 방법은 입력영상을 일정한 크기의 사각형 격자로 나눈 후, 데이터베이스로 구축해 놓았던 이미지들을 입력영상의 색상이 비슷한 격자에 매핑시키는 방법이었다. 본 논문에서는 사각형 타일을 이용하여 입력영상을 표현하는 방법은 같지만, 타일들 사이에 틈을 주어 이미지 에지 주변의 타일들을 회전하거나 이동시킬 수 있게 하여 에지의 방향성을 최대한 표현해낼 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.200-203
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• 2001

정보 보안의 기수로 떠오른 지문인식 분야는 크게 분류와 인증 단계로 나뉜다. 본 논문은 지문의 분류에 대한 연구결과로, 효율적인 지문 분류를 위해 방향성 이미지로부터 일정 영역내 방향각의 분포도에 대한 분산을 이용한 새로운 지문 분류 알고리즘을 제안한다. 또한 구해진 분산을 토대로 특이점(코아. 델타) 가능 영역을 선정하고 선정된 영역에 대해 의사 특이점을 제거후 지문을 분류하고 마지막으로 실험을 통해 제안된 알고리즘을 검증하고 문제점을 검토해 본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.575-576
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• 2023

본 논문에서는 텍스처 합성할 때 방향을 고려하여 합성의 품질의 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 고정된 회전 각도가 아닌, 다양한 각도를 자동으로 샘플링하여 효율적으로 예제 이미지를 생성할 수 있도록 하였고, 이를 통해 합성 경계간의 차이를 자연스럽게 완화시킬 수 있는 결과를 실험을 통해 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.37-38
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• 2017

이미지 합성은 전경과 배경이 조화롭게 나타나도록 표현하는 것이 필수적이다. 이미지 합성의 품질을 나타내는 현실성이 결여될 경우 객체와 배경이 조화롭게 합성되지 못해 뒤틀리거나 돌출되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 현실성 높은 합성을 위해 이미지 합성 기법들 중에서 현실성을 향상시키는 연구 동향을 조사한다. 이미지 합성 기법 분류에 따라 대표적인 기법을 선택하여 현실성 향상에 대한 연구를 중심으로 소개하고 발전방향을 제시한다.

• Journal of Industrial Technology
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• v.20 no.B
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• pp.207-211
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• 2000

For efficient massive image retrieval, an image retrieval requires that several important objectives are satisfied, namely: automated extraction of features, efficient indexing and effective retrieval. In this work, we present a technique for extracting the 4-dimension directional feature. By directional detail, we imply strong directional activity in the horizontal, vertical and diagonal direction present in region of the image texture. This directional information also present smoothness of region. The 4-dimension feature is only indexed in the 4-D space so that complex high-dimensional indexing can be avoided.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2005.11a
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• pp.33-38
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• 2005

지문분류는 대규모 인증시스템에 사용되는 지문 데이터 베이스를 종류별로 인덱싱 하거나 인식 시스템에 다양하게 쓰이는 매우 중요한 방법이다. 지문은 일반적으로 융선의 전체모양 등 전역적인 특징을 기반으로 분류하며, 분류방법에는 규칙기반 접근, 구문론적 접근, 구조적 접근, 통계적 접근, 신경망 기반 접근 등이 있다. 본 논문에서는 지문의 구조적인 특징을 바탕으로 관찰되는 특징의 상태가 매순간 변화하는 확률론적 정보추출 방식인 마코프 모델을 적용한 지문분류 방법을 제안한다. 지문 이미지의 전처리 과정을 거친 후 각 클래스 분류를 위해 대표 융선을 찾아 방향정보를 추출하고 이를 이용하여 5가지 클래스로 분류될 수 있도록 설계하였다. 좋은품질(Good)과 나쁜품질(Poor)의 데이터를 포함한 훈련집합을 사용하여 각 클래스별로 학습된 마코프 모델은 임의의 지문이미지 분류시 높은 분류율을 보였다. 또한 기존의 구조적 접근방법에 비하여 다양한 품질의 지문이미지의 방향성 정보를 이용한 확률론적 방법이기 때문에 예외적인 지문이미지 분류시 잘 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.73-76
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• 2000

본 논문은 의료 영상 검색 시스템에서 뇌 MRI 이미지 데이터베이스에서 사용자의 질의를 만족하는 질의 결과 집합에 대한 시각화 방안을 제안한다. 한 환자의 뇌 MRI 이미지를 검색 결과로 제시할 경우 종류별, 방향별로 다양하고 여러 환자의 경우에는 그 양이 더욱 방대해진다. 이러한 뇌 MRI 이미지를 공간 제약적인 화면에 표현하는데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 질의 결과를 제시할 대 유사도가 높은 순서로 나열하고, 사용자 요구에 따른 관련 이미지를 종류와 방향별로 제시하여 이미지 조작을 가능하게 한다. 도한, 제시된 뇌 MRI 이미지를 효율적으로 브라우징할 수 있도록 3차원 블록 메타포어를 이용한 시각화 인터페이스를 통하여 공간 활용도의 향상과 사용자 인터페이스의 편의성 및 인지도를 증진한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.7
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• pp.1581-1588
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• 2010

Most digital cameras use a single image sensor with Color Filter Array(CFA) for the advantage of costs and speed. The various color interpolation(demosaicing) algorithms are researched to reconstruct a full representation of the image. In this paper, we proposed a method of demosaicing about using weighted directional filter for vertical, horizontal, and diagonal direction edge. The method considered the efficiency of hardware resources for hardware implementation. The performance of proposed method was confirmed by comparing the conventional method in experiments using 24 Kodak test images. The proposed method was designed by Verilog HDL and was verified by using Virtex4 FPGA boards and CMOS Image Sensor.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.7
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• pp.86-96
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• 2020

Based on the use cases of image recognition technology, this study looked at how artificial intelligence plays a role in image recognition technology. Through image recognition technology, satellite images can be analyzed with artificial intelligence to reveal the calculation of oil storage tanks in certain countries. And image recognition technology makes it possible for searching images or products similar to images taken or downloaded by users, as well as arranging fruit yields, or detecting plant diseases. Based on deep learning and neural network algorithms, we can recognize people's age, gender, and mood, confirming that image recognition technology is being applied in various industries. In this study, we can look at the use cases of domestic and overseas image recognition technology, as well as see which methods are being applied to the industry. In addition, through this study, the direction of future research was presented, focusing on various successful cases in which image recognition technology was implemented and applied in various industries. At the conclusion, it can be considered that the direction in which domestic image recognition technology should move forward in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.631-634
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• 2022

컴퓨터 비전에서 딥러닝을 활용한 이미지 분할 기법은 핵심 분야 중 하나이다. 이미지 분할 기법이 다양한 도메인에 사용되면서 딥러닝 네트워크의 오작동을 일으키는 적대적 공격에 대한 방어와 강건함이 요구되고 있으며 자율주행 자동차, 질병 분석과 같이 모델의 보안 취약성이 심각한 사고를 불러 올 수 있는 영역에서 적대적 공격은 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이미지 분할 기법에 따른 구별방법과 최근 연구되고 있는 적대적 공격의 방향성을 설명하며 향후 컴퓨터 비전 분야 연구의 효율성을 위해 중점적으로 검토되고 있는 연구주제를 설명한다