• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.3
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• pp.345-350
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• 2018

CNN (convolution neural network) has become the most popular artificial intelligence technique and shows remarkable performance in image classification task. In this paper, we propose a CNN-based classification method for various street images as well as a method of evaluating the safety score for the street. The proposed method consists of learning four types of street images using CNN and classifying input street images using the learned CNN model followed by evaluating the safety score. During the learning process, four types of street images are collected and augmented, and then CNN learning is performed. It is shown that learned CNN model classifies input images correctly and the safety scores are evaluated quantitatively by combining the probabilities of different street types.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.5
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• pp.616-620
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• 2010

Generally, most people use the photo management method which clusters lots of photos into each folders according to photo shooting time and date. However, since the number of photos to manage is getting more increasing, it takes much time and burdensome work. This paper describes PHOTOLAND, a system that visualizes hundreds of photos on a 2D grid space to help users manage their photos. It closely places similar photos in the grid based on temporal and spatial information. Most photograph management systems use a scrollable view based on a sequential grid layout that arranges the thumbnails of photos in some default order on the screen. Our system decreases drag and drop mouse interaction when they classify their photos into small groups comparing to the sequential grid layout. We conducted experiments to evaluate temporal coherence and space efficiency.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.791-794
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• 2015

최근 정보화 시대에 들어 개인 사진을 SNS 및 클라우드 서비스에 업로드 한다. 하지만 각각의 사진 데이터만 클라우드 및 SNS에 업로드 되며 사진 검색에 있어 불편한 부분이 많다. 따라서 사진에 태그 분류 서비스 및 카테고리를 자동으로 부여해 업로드를 완료한 후 자동 사진 정리 및 사진 검색의 편리함을 도모하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.403-408
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• 2006

디지털 카메라의 사용이 일반화되면서, 사용자가 사진을 찍고 보관하고 감상하는 행태가 과거의 일반 카메라와 다른 모습을 보이고 있다. 특히 디지털 카메라는 유지비가 거의 들지 않기 때문에 한번에 촬영하는 사진의 양이 많은 반면에 인쇄하여 보관하는 사진의 양은 매우 적은 경향을 보인다. 디지털 사진의 양이 방대하게 늘어나고, 인쇄하기 보다는 저장 장치에 보관하게 됨에 따라서 과거의 앨범에 인쇄된 사진을 보관하고 감상하던 방식과 감상하는 행태도 변화되었다. 디지털 카메라로 찍어서 하드디스크에 저장한 사진들은 각 폴더에 어떤 사진들이 들어 있는지를 기억하기 어렵기 때문에 앨범을 보는 것처럼 자주 감상하지 않게 되는 경향이 관찰되었고, 또 인쇄된 사진을 보고, 그 사진과 연관된 다른 사진들을 보고자 디지털로 저장되어 있는 하드디스크에 접속하는 경향이 관찰되었다. 본 연구에서는 촬영된 디지털 카메라의 사진을 분류하여 보관하고 감상하는 사용자의 행태를 분석하고, 이에 적합한 새로운 디지털 사진 관리 시스템을 제안하고자 한다. 특히, 자연스럽게 앨범을 넘겨보다가 인쇄된 디지털 사진과 관련된 컨텍스트를 갖는 다른 디지털 사진들을 저장 매체에서 바로 찾아서 디스플레이를 통해 감상할 수 있는 새로운 방식의 UI를 제안하였다. 이를 위해 인쇄된 사진에 사진의 컨텍스트 코드를 함께 인쇄하고, 추후에 출력된 사진의 컨텍스트 코드를 해독하여 원본 디지털 사진 및, 동일한 컨텍스트를 가지는 디지털 사진들을 자동으로 찾아서 디스플레이 하는 검색 및 감상 방식을 사용하였다. 이를 통해 디지털 사진을 감상하기 위해 거쳐야 했던 기존의 번거로운 과정을 단축하고 디지털 사진을 분류하여 보관하고 원하는 사진을 방대한 데이터 속에서 찾아야 하는 문제를 줄일 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.50 no.6
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• pp.42-57
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• 2022

This study aims to create a basic model for classifying the activity photos that urban park users shared on social media using Deep Learning through Artificial Intelligence. Regarding the social media data, photos related to urban parks were collected through a Naver search, were collected, and used for the classification model. Based on the indicators of Naturalness, Potential Attraction, and Activity, which can be used to evaluate the characteristics of urban parks, 21 classification categories were created. Urban park photos shared on Naver were collected by category, and annotated datasets were created. A custom CNN model and a transfer learning model utilizing a CNN pre-trained on the collected photo datasets were designed and subsequently analyzed. As a result of the study, the Xception transfer learning model, which demonstrated the best performance, was selected as the urban park user activity image classification model and evaluated through several evaluation indicators. This study is meaningful in that it has built AI as an index that can evaluate the characteristics of urban parks by using user-shared photos on social media. The classification model using Deep Learning mitigates the limitations of manual classification, and it can efficiently classify large amounts of urban park photos. So, it can be said to be a useful method that can be used for the monitoring and management of city parks in the future.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.16 no.4
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• pp.35-40
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• 2010

Due to the distribution of digital camera, many work for photo management has been studied. However, most work use a sequential grid layout which arranges photos considering one criterion of digital photo. This interface makes users have lots of scrolling and concentrate ability when they manage their photos. In this paper, we propose a clustering method based on a temporal sequence considering their color similarity in detail. First we cluster photos using Cooper's event clustering method. Second, we makes more detailed clusters from each clustered photo set, which are clustered temporal clustering before, using maximal clique finding algorithm of interval graph. Finally, we arrange each detailed dusters on a user screen with their overlap keeping their temporal sequence. In order to evaluate our proposed system, we conducted on user studies based on a simple questionnaire.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.5
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• pp.605-610
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• 2002

In this paper, we propose a Internet filtering tool which allows parents to manage their children's Internet access, block access to Internet sites they deem inappropriate. The other filtering tools which like Cyber Patrol, NCA Patrol, Argus, Netfilter are oriented only URL filtering or keyword detection methods. Thease methods are used on limited fields application. But our approach is focus on image color space model. First we convert RGB color space to HLS(Hue Luminance Saturation). Next, this HLS histogram learned by our classification method tools which include cohesion factor, naive baysian, N-nearest neighbor. Then we use voting for result from various classification methods. Using 2,000 picture, we prove that 2-layer voting result have better accuracy than other methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.498-501
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• 2011

최근 모바일 기기의 저장장치 용량이 늘어나면서 사용자는 대량의 사진을 휴대하고 다닌다. 하지만 현재 대량의 사진을 한정적 크기의 화면에 효과적으로 보여줄 수 있는 인터페이스가 부족하다. 모바일 기기에서 사용자 입장에서 편의성을 제공하는 사진 브라우징을 위해서는 직관적인 탐색 방법과 탐색시간을 단축시키는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 모바일 기기에 저장된 사진들에 대해 이벤트 별사진을 자동 분류하며 이벤트 내의 객체 인식을 통해 이벤트에 자주 나오는 객체 정보들을 제공하여 직관적인 브라우징이 가능하도록 하는 방법들을 제안한다. 제안한 방법으로는 이벤트 기반의 브라우징과 객체 기반의 브라우징 방법이 있다. 이벤트 기반의 브라우징을 위해서 시간과 위치정보를 이용하여 이벤트를 군집화하고 통계적 자료에 근거한 이벤트 자동 경계 검출 방법을 사용했다. 또한 객체 기반의 브라우징을 위해서 객체 인식을 통해 사진들을 객체별로 분류하는 방법을 사용하였다. 사진내에서 객체의 인식을 위해 BoW(Bag of Word)를 사용하였으며 인식율을 높이기 위해 TF-IDF를 적용한 방법을 제안하였다. 본 방법은 기존의 방식에 비해 객체 인식률이 더 높음을 확인했다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.5
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• pp.669-681
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• 2018

CNN (Convolution Neural Network) is one of the most important techniques to identify the kind of objects in the captured pictures. Whereas the conventional models have been used for low resolution images, the technique to recognize the high resolution images becomes crucial in the field of artificial intelligence. In this paper, we proposed an efficient CNN model based on dilated convolution and thresholding techniques to increase the recognition ratio and to decrease the computational complexity. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms the conventional method and the thresholding technique enhances the performance of the proposed model.

• Korean journal of communication and information
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• v.68
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• pp.65-86
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• 2014

Photography is frequently associated with the death because it seems to remind us of our own mortality by representing the dead people. The indexical character of photography reinforces this association. Photography is used in many ceremonial activities and medias to represent death. Five types of death photography can be differentiated: funeral portrait, post-mortem photography, conflict and disaster photography, death penalty photography, anatomic and forensic photography. These death photographies serve for four individual and social purposes: mourning and remembrance, resistance and struggle, rule and domination, disclosure and accusation.