• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.2
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• pp.115-121
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• 1999

특정 환경이 제시하는 이미지는 색으로 나타내어진다. 그러면, 특징 사회적 환경에 대해 사람들은 특정한 색채 반응을 만들어내는가\ulcorner 특정 사회적 상황에 대해 사람들이 어떤 색채이미지를 만들어 내며, 이런 색채이미지가 사회적 상황을 일관적으로 나타낼 수 있는지를 파악하고자 하였다. 각 사회적 상황에 맞는 색채 코디네이션과 이미지를 찾고자 할 때, 대표적인 경우가 화장이다. 여성의 화장에서 나타나는 색채 이미지는 사용자의 취향과 같은 성격특성에 따라 달라지지만, 이것은 또한 사회적 상황에 따라 다르게 표현되기도 한다. 본 연구에서는 사회적 상황을 캐주얼, 비즈니스, 지적분위기, 이브닝(섹스어필)의 4가지 조건을 제시하고 이것에 따른 색채 감성이미지가 어떻게 나타나는지를 살펴보았다. 연구결과는 각각의 상황은 일관적인 색채 이미지를 가지고 있을 뿐 아니라, 사람들에게 공통적으로 적용될 수 있는 색채이미지로 표현된다는 것을 밝힐 수 있었다. 특정 환경에 관한 개대는 특징적인 색채 이미지로 반영되며, 이런 결과들은 환경색채의 디자인과 구체적인 상황과 맞는 제품의 색조 디자인 등에 직접 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.231-232
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• 2013

본 논문에서는 타 지역 상황이미지 공유를 위한 안드로이드 기반의 '거긴어때요?' 애플리케이션의 개발 내용에 대해서 기술한다. 이는 소켓통신을 이용한 서버/클라이언트 구조로 되어 있으며, 타 지역에 있는 사용자 간에 실시간으로 상황이미지을 공유하고 확인할 수 있는 시스템이다. 이 애플리케이션을 사용하는 A지역에 있는 사용자는 보고 싶은 B지역에 관한 요청 글을 올릴 수 있고, 알림을 받은 B지역에 있는 다른 사용자는 자기가 있는 B지역에 관한 이미지를 첨부하여 답변 글을 올릴 수 있다. 이는 네이버 지식인을 통해 사용자들이 각자 알고 있는 지식을 공유하듯이 본 애플리케이션을 이용해 타 지역을 직접 가지 않고서도 그곳의 상황이미지를 실시간으로 공유할 수 있도록 해 준다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.302-309
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• 1999

특정 환경이 제시하는 이미지는 색으로 나타내어진다. 그러면, 특정 사회적 환경을 생각할 때 사람들은 특정한 색채 반응으로 그것에 맞추려고 하는가\ulcorner 본 연구에서는 특정 상황에 따라 사람들이 다르게 표현하는 색채이미지를 파악하여, 각각의 사회적 상황에 맞는 색채 코디네이션과 이미지에 맞는 색채 감성 제품을 디자인하는 가능성을 제안하고자 한다. 색채와 관련된 대표적인 제품이 화장품이다. 화장품에서 사용되는 색감은 사용자의 취향과 같은 성격특성에 따라 달라지지만, 이것은 또한 사회적 상황에 따라 다르게 표현되기도 한다. 본 연구에서는 사회적 상황을 캐주얼, 비즈니스, 지적분위기, 이브닝(섹스어필)의 4가지 조건을 제시하고 이것에 따른 색채 감성 이미지가 어떻게 나타나는지를 살펴보았다. 연구결과는 각각의 상황은 일관적인 색채 이미지를 가지고 있을 뿐 아니라, 사람들에게 공통적으로 적용될 수 있는 색채이미지로 표현된다는 것을 밝힐 수 있었다. 특정 환경에 관한 기대는 특징적인 색채이미지로 반영되며, 이런 결과들은 환경색채의 디자인과 구체적인 상황과 맞는 제품의 색조 디자인 등에 직접 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.2
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• pp.101-125
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• 2022

Recently, with the development of computing technology and the improvement of the cloud environment, deep learning technology has developed, and attempts to apply deep learning to various fields are increasing. A typical example is anomaly detection, which is a technique for identifying values or patterns that deviate from normal data. Among the representative types of anomaly detection, it is very difficult to detect a contextual anomaly that requires understanding of the overall situation. In general, detection of anomalies in image data is performed using a pre-trained model trained on large data. However, since this pre-trained model was created by focusing on object classification of images, there is a limit to be applied to anomaly detection that needs to understand complex situations created by various objects. Therefore, in this study, we newly propose a two-step pre-trained model for detecting abnormal situation. Our methodology performs additional learning from image captioning to understand not only mere objects but also the complicated situation created by them. Specifically, the proposed methodology transfers knowledge of the pre-trained model that has learned object classification with ImageNet data to the image captioning model, and uses the caption that describes the situation represented by the image. Afterwards, the weight obtained by learning the situational characteristics through images and captions is extracted and fine-tuning is performed to generate an anomaly detection model. To evaluate the performance of the proposed methodology, an anomaly detection experiment was performed on 400 situational images and the experimental results showed that the proposed methodology was superior in terms of anomaly detection accuracy and F1-score compared to the existing traditional pre-trained model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.956-961
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• 2000

지금까지의 웹에서의 학습(실습과목에 대한) 상황은 정지된 이미지를 보고 그에 대한 설명을 학습자가 읽기만 하고 진행되는 시스템이다. 이는 '웹 활용 학습(Web Based Instruction)' 측면에서 볼 때 너무나도 정적이고 학습자 주도적이지 못한 학습 진행 상황이다. 따라서, 학습자의 성취도 또한 낮았다. 이러한 배경을 토대로 인터넷상에서의 실습 과목에 대한 학습진행 상황을 실제 상황과 똑같이 진행될 수 있도록 설계하였다. 진행 상황 화면을 하나씩 캡춰하여 그 이미지에 대한 이벤트 처리를 HTML과 DHTML, JavaScript를 통하여 구현하였다. 이로써, 학습자가 자신의 시스템에 프로그램이 설치되어있지 않아도, 또한 장소를 가리지 않고 인터넷에 접속하여 자기 주도적이고 동적인 학습을 진행할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 2000.11a
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• pp.120-121
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• 2000

신상품 개발을 위한 트랜드 이미지의 수집과 분석(타운워칭, 캐털로그 분석 등)은 이미 디자인 전개과정에 깊숙히 자리잡고 있는 기법이다. 그러나 대부분의 경우 트랜드 이미지의 수집은 디자이너의 직관에 의존하는 경우가 많았기 때문에 실질적인 시장상황을 반영한다고 하기에는 다소 힘들었던 것이 사실이다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.319-321
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• 2020

스테레오 이미지는 카메라 두 대를 사용하여 찍은 미묘하게 다른 두 사진을 의미한다. 이 차이는 우리가 두 눈의 차이로 대상과의 거리를 계산하는 것처럼 이미지의 깊이를 예측할 수 있기에 요즘 주목받고 있는 자율주행 자동차나 로봇 비전에 이 기술이 사용된다. 심지어는 스마트폰 또한, 듀얼 카메라라는 이름으로 우리 일상생활에 쉽게 접할 수 있다. 이러한 상황에서 본 논문에서는 두 대의 카메라에서 찍힌 스테레오 이미지에서 손상된 한쪽의 이미지를 복원하는 기술문제에 대해 다루고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.31-33
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• 2002

인터넷의 발달로 데스크탑 컴퓨터만이 아니라 냉장고, 달리는 차안, PDA, 핸드폰 등 생활 영역 곳곳에서 인터넷을 할 수 있다. 이런 다양한 기기에서 누릴 수 있는 서비스의 질은 분명 다르다. 여러 종류의 다양한 서비스를 보장하기 위해서 서비스 제공자는 같은 상품이라도 화질별로 이미지를 가지고 있어야 한다. 전자상거래용 이미지는 같은 상품에 대한 이미지라도 상황에 따라 보이는 크기가 다르다. 카달로그 목록에 있는 이미지는 작은 것을 사용하고 상품을 제시할 때는 확대된 그림을 사용해야 한다. 현재의 서버시스템은 이미지를 크기에 따라 개별적으로 저장한다 따라서 상품을 교체할 때마다 여러 개의 이미지를 동시에 바꿔야 하기 때문에 이러만 시스템은 비효율적이다. 본 논문에서는 이런 비효율성을 줄이기 위해 수준에 맞게 이미지를 자동으로 처리하여 같은 이미지를 여러 버전으로 보여주는 웹 이미지 서버를 제안한다. 제안된 웹 서버는 사용자를 분류하고 그 분류에 따라 대용량, 고화질 이미지에서 저용량, 저화질로 이미지를 자동으로 처리하여 효과적이고 더 빠른 서비스를 제공할 수 있다. 따라서 하나의 웹 이미지로도 다양한 수준의 이미지를 가질 수 있기 때문에 서비스 종류 별로 웹 페이지를 만들지 않아도 되고, 저장공간도 효율적으로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.888-889
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• 2010

본 논문은 도시에 대한 새로운 인문학적 담론이 형성되고 도시의 이미지 개선을 위한 다양한 마케팅 전략 수립을 통한 방법론이 제시되고 실행되는 과정에 주목하고자 한다. 이와 같은 상황을 고려하여, 본 연구에서는 케빈 린치(Lynch, K)의 ‘실체적 이미지’의 도시이론을 통해 도시와 지역이 어떻게 ‘시간’과 ‘공간’의 기능으로서 작용하고, 도시 이미지 형성과 장소의 역할을 하고있는 미국 서부지역의 Santa Monica 도시의 ‘상징적 이미지’를 통해 어떻게 도시 기능이 유기적 관계가 형성되고 있는지 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.685-687
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• 2023

최근에 이르러 인공신경망의 발전은 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 활용한 이미지 분석 및 검색 시스템에 비약적인 기여를 하고 있다. 이는 이미지를 입력으로 받아 유사한 이미지를 찾아내는 기능을 향상시키는 연구를 촉진시켰다. 이와 같은 기술의 실용화는 다양한 분야를 포괄하며, 대표적으로 쇼핑몰의 상품검색, 검색 엔진 등에 응용되어 사용자의 편의를 제고하고 있다. 이에 따라 상품명에 대한 정보가 없는 상황에서도 단순한 이미지 정보를 통해 원하는 상품을 검색하는 것이 가능해졌다. 그러나, 실제 세계의 이미지에는 다양한 객체들이 복잡하게 혼재하고 있어 CNN 알고리즘 단독으로는 이미지 내부의 객체를 정확히 분석하고, 그 객체가 포함된 다른 이미지들을 효과적으로 검색하는데 한계가 있음이 인지되고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하기 위해 객체 탐지 알고리즘을 적용하는 방안을 모색하였다. 본 논문에서는 객체 탐지 알고리즘을 통해 이미지 내부의 객체를 분석하고, 그에 따른 유사 객체를 포함하는 이미지를 찾아내는 전략을 제시한다. 이를 통해 이미지 분석 및 검색의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 제안한다.