• 방송공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.15-27
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• 2006

본 논문에서는 일련의 디지털 사진들을 특정한 인물에 기반하여 브라우징 하는 것을 돕기 위한 인물 기반 사진 색인 방법을 제안한다. 기존의 인물 기반 영상 색인의 경우, 얼굴 특징값만을 인물 특정값으로 이용하였다. 이에 반하여, 제안하는 방법의 주 된 목적은 얼굴의 주변 정보인 상황 및 옷 정보를 얼굴 정보와 함께 조합하여 색인 과정에 활용함으로써 인물 기반 사진 색인 의 성능을 높이는 것이다 얼굴 특정값과 옷 특징값을 효과적으로 조합하기 위해, 인물을 상황 별로 클러스터링하는 방법이 함께 제안된다 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 검증하기 위해 1120 장의 사진 데이터베이스를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과에서, 기존의 방법에서처럼 얼굴 특정값만을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 70%의 평균 성능을 보였으며, 제안 된 방법을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 92%의 평균 성능을 보여 제안된 방법이 인물 별 사진 색인에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 기록학연구
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• 제30호
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• pp.125-174
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• 2011

한국에서 철도역은 열강의 수탈 및 대륙침략을 위한 목적으로 설치되었으나 한편으로 역이 설치된 지역에 있어서 교통수단의 중심이자 지역사적 사건의 무대로 기능해왔다, 그러나 지속되는 구조조정과 철도개량으로 기존의 철도역은 큰 변화를 겪고 있다, 철도역의 지역사적 위상과 기억을 재현하기 위한 수단으로 사진은 여러 유용성을 지니고 있으나 다른 매체에 비하여 기록 관리가 이뤄지지 못하고 있으며, 분단국가라는 특수성으로 인하여 사진으로 이를 남기는 작업도 어려운 상황이었다. 본 연구는 이러한 상황에서 철도역을 사진으로 기록하기 위한 방안을 제안하기 위하여 우선 무엇을 기록할 것인가에 대한 접근을 시도했다. 선행 기록화 연구에서 주로 활용된 업무 및 기능의 분석으로는 철도역과 직 간접적으로 연관을 가진 행위 및 시설물을 재구성하기 어려운 한계를 극복하기 위해 철도역의 가치를 분석하고, 이러한 가치를 기반으로 각각의 기록화 영역을 설정하여 각각의 기록화 영역별로 어떠한 세부대상이 기록화 될 수 있는지를 구체적인 사례로 제시했다. 또한 기록화 영역의 설정 과정에서 만들어진 계층성을 기반으로 분류체계에 적용하고, 세부대상의 변화에 따른 분류체계의 추가 및 수정에 대한 사례를 제시했다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.255-261
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• 2014

디지털 카메라, 스마트폰, 타블렛과 같은 스마트 기기의 대중화와 소셜 네트워크 서비스를 통해서 사진과 같은 멀티미디어 데이터의 양이 빠르고, 급격하게 확산되고 있다. 사진 검색 방법은 키워드 기반의 검색 방법, 예제 기반의 검색 방법, 시각화 질의 기반의 검색 방법의 세 가지 분류될 수 있다. 이전에 연구된 사진 검색 기법은 일반 PC 환경에 최적화되었기 때문에 최근에 등장한 스마트 TV 환경에서 사진 검색하기 위한 방법으로 사용하는 것은 적합하지 않은 상황이다. 본 논문에서는 스마트 TV 환경에서 키넥트를 이용한 소셜 네트워크에 존재하는 사진 검색 시스템을 제안하였다. 이를 위해서 키넥트 센서를 사용하여 마우스의 컨트롤을 제어할 수 있도록 구현하였으며, 제안하는 시스템의 검색 결과는 임계값이 0.7일 때, 평균 재현율과 평균 정확도는 각각 81%, 80%의 성능을 보였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.643-667
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• 2014

현대 우리 사회에서는 카메라의 폭넓은 발달과 함께 다양한 매체에서 사진 촬영이 대중화되고 있다. 오늘날, 디지털카메라, 휴대폰 그리고 키오스크 같은 디지털 제품을 선택하고 사용하는 사용자들에게서는 하드웨어의 기술적인 요소에 감성적인 측면에서의 재미(Fun)를 더한 퍼놀로지(Funology)를 선호하는 현상을 쉽게 관찰할 수 있다. 이러한 현상에서 인터랙션에 관한 사용자의 행동은 전통적인 기계와의 인터랙션 과정과는 다르게 나타난다. 특히, 카메라 촬영이라는 특정한 상황은 퍼놀로지 요소를 따라 사용자의 참여를 유도하고 디자인 효과를 높일 수 있다. 본 논문은 카메라 촬영을 포함한 키오스크와의 인터랙션 과정을 퍼놀로지 관점에서 분류하고 사용자 행동을 분석한다. 그 결과를 토대로 사용자 행동 모델을 정립하고 지속적으로 증가하고 있는 카메라 촬영 인터랙션 디자인에 가이드가 될 수 있도록 제안하고자 한다. 이를 위하여 첫째, 문헌조사를 통하여 사진 촬영에 따른 퍼놀로지 개념과 요소들을 연구하여 3가지 유형으로 분류한다. 둘째, 본 논문에서 초점을 맞추고 있는 '포도씨' 키오스크를 분류한 퍼놀로지 요소에 기반하여 분석한다. 셋째, 분석한 퍼놀로지 관점에서 '포도씨' 키오스크와 인터랙션하는 사용자의 행동을 비디오 에스노그라피를 통해 관찰하고 분석한다. 마지막으로 사용자의 행동을 촬영 기피형, 촬영 시도형, 촬영 참여형, 촬영 유도형인 4가지의 유형으로 분류하여 각 유형에 따른 퍼소나 모델을 제작한다. 결론적으로 사진 촬영을 이용한 퍼놀로지 디자인의 효과와 그 한계점을 논하여 앞으로의 UX(User Experience) 디자인에 대한 활용 가능성을 기대해 본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권5호
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• pp.959-966
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• 2017

현재 도서, 만화 등의 디지털 저작물의 시장의 규모는 나날이 커져가고 있지만, 불법으로 디지털 이미지 형태로 유통되는 상황이 빈번히 발생하고 있다. 저작물에 대한 저작권 보호가 시급한 상황이지만, 국내외에 저작권 보호를 위한 기술은 미비하다. 디지털 이미지 형태로 유통되고 있는 여러 종류의 저작물들을 분류하고, 저작물의 종류에 맞게 저작물 식별 알고리즘을 적용한다면 저작권 위반 행위를 적발할 수 있다. 본 논문에서는 저작물 중 디지털 이미지의 형태로 불법 유통되는 도서, 만화, 웹툰, 일반 사진 등 4가지 저작물을 분류할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 자연 영상에서 왜곡된 정도를 판단하는 기법인 NSS를 활용하여 각 디지털 저작물의 히스토그램을 추출하였다. 추출한 히스토그램을 입력으로 받는 SVM을 학습하여 디지털 저작물을 분류하였다. 본 논문에서 제안하는 저작물 식별 알고리즘을 통해 디지털 이미지 형태로 불법 유통되는 저작물들을 보다 쉽게 식별할 수 있어 저작권 보호에 도움이 될 것이다.

• 과학교육연구지
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• 제33권2호
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• pp.336-345
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• 2009

이 연구의 목적은 생명현상 관찰에서 나타나는 인과적 의문 생성 ERF components를 개발하는 것이다. 이를 위해 우선 인지심리적 방법으로 생명현상 기반의 인과적 의문생성 유발 사진 과제를 개발하였다. 이를 활용해 전기생리적 방법인 MEG(Magnetoencephalography) 두뇌 영상 기기를 이용하여 시계열적 두뇌 처리과정에 기초한 인과적 의문의 ERF(Event Related Fields) 패턴을 확인할 수 있었다. 생명현상 기반의 인과적 의문생성 유발 사진은 과학교육 전문가와 과학교육연구진으로 구성된 인원의 R&D 방식으로 개발되었다. 과제는 생물군 유형에 따라 동물(A, animal), 미생물(M, microbe), 식물(P, plant)과제로 분류 형태를 나누고, 생물 개체 수준의 유형에 따라 개체간 상호작용(i, interaction), 단일 개체(a, all), 개체 일부(p, part)로 구분하여 총 100장에 대한 인과적 의문 유발 사진을 완성하였다. 이후 서울대학병원 MEG 센터팀과의 세미나 과정을 통해 MEG 과제용 패러다임을 개발하고, 과학교육 전공 여자 대학원생 5명(M=26.4, SD=2.30)을 대상으로 인과적 의문생성간 MEG data를 수집하였다. 이를 통해 인과적 의문 유형별 고유 특성을 확인하기 위해 MEG ERF components 분석을 실시하였다. 인과적 의문 생성시 나타나는 ERF components 분석 결과 M1(100~130ms), M2(220~280ms), M3(320~390ms), M4(460~520ms) 총 4개 components 패턴이 발견되었다. M1과 M2의 경우 인과적 의문 사진 과제 제시에 따라 피험자가 관찰하는 동안 보고 되는 것으로 dipole fitting 과정을 통해 두뇌 활성 영역을 확인해 본 것처럼 시각령이 위치하는 후두엽에 걸쳐 확인되었다. M3 components의 경우 인과적 의문에 대한 불확실감을 해소하기 위해 장기기억 저장소로부터 경험 상황을 가지고 오는 귀추의 과정을 반영한다고 볼 수 있다. 이는 이전 경험상황을 분석하는 단계에 해당하며 학생들이 가설을 생성할 때 가장 큰 어려움을 경험하여 교사의 적절한 도움이 요구되는 부분이다. M4 components는 장기 기억 속의 경험 상황에서 인과적 의문에 대한 설명자를 표상하는 단계에 해당하는 것으로 인과적 의문 생성 후 가설을 만드는 전 단계에 해당 한다고 할 수 있다. 본 연구는 확인된 인과적 의문 생성시 나타나는 MEG ERF components와 latency 시간을 통해 인과적 의문 생성에 어려움을 호소하는 학생들에 대한 개별적 교수 처치와 더불어 고등인지 영역의 ERF 연구의 기초를 마련하였다는데 의의가 있다고 하겠다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.191-200
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• 2021

컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.238-246
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• 2018

최근 3D 디지털 렌더링 및 CGI 소프트웨어의 급격한 발전으로 디지털 렌더링 이미지에서 매우 사실적인 포토리얼리즘의 구현이 가능해졌다. 건축 시각화 분야는 영화, 게임, 가상현실 등 다른 디지털 렌더링이 응용되는 분야의 기반 환경을 창조하는 역할을 하므로 디지털 건축 렌더링 이미지의 포토리얼리즘에 관한 심도 갚은 논의가 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 건축 시각화 분야에서 디지털 렌더링 이미지의 포토리얼리즘을 구현하기 위한 원칙을 정립하고 세부 요소들을 분석하였다. 이를 위하여 기존의 선행 연구를 이론적으로 분석하여 서로간의 상관관계를 밝히고 이후의 신기술을 이용한 건축 렌더링 이미지로부터 포토리얼리즘의 4가지 원칙(물리적으로 정확한 빛의 계산, 정확한 오브젝트 형상의 재현, 사실적인 재질과 텍스쳐의 표현, 사진에 나타나는 카메라의 특성 재현)을 도출하였다. 이 원칙들의 세부 항목들을 포토리얼리즘을 구현하기 위한 필수적인 요소들과 아티스트의 판단에 따라 취사선택이 가능한 요소로 분류하였으며, 선택적 요소들은 무작위성과 관련이 깊으며 이것이 포토리얼리스틱 건축 렌더링의 다양한 스타일을 결정하는 원인임을 고찰하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.209-225
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• 2020

본 연구는 인삼과 산양삼에 대해 아무런 정보가 없는 초보 소비자가 인삼을 산양삼이라 여기는 사기 상황을 방지하는 차원에서 산양삼 형태에 대한 기저수준을 확립하려했다. 이를 위해 연구자들은 소비자가 스마트폰의 전용 APP으로 인삼을 촬영하면 그 사진이 원격으로 전송되어, 기계학습데이터를 기반으로 판별한 결과가 소비자에게 전송되는 서비스디자인을 고안했다. 연구과정에서의 데이터 셋과 소비자들이 스마트폰을 통해 촬영했을 때의 배경색, 산양삼의 위치, 크기, 조도, 색온도 등과의 차이를 최소화 하기 위해 소비자 용 전용 촬영 박스를 디자인 했다. 이에 따라 산양삼 샘플 수집은 디자인된 박스와 동일한 통제된 환경과 세팅 하에서 이루어졌다. 이를 통해 기계학습에서 통상 필요한 것 보다 약 1/10이 적은 샘플을 사용해 CNN(VGG16)모델에서 예측 확율 100%를 얻었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1837-1846
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• 2022

매년 증가하는 화학사고는 유해 물질의 확산과 잔류로 인명과 환경에 피해를 주고 있다. 환경피해 조사는 지리적 조사 범위와 시기를 확정하기가 더 까다로운 측면이 있다. 전문 조사 인력이 부족한 현실을 감안할 때 효율적인 정량 평가방법의 개발이 시급하다. 본 연구는 이러한 상황의 개선을 위해 각종 센서를 장착한 드론을 활용하여 화학사고 현장 조사를 수행하였다. 화학사고로 인한 환경 피해면적은 고해상도 광학 영상을 사진측량기법을 적용하여 생성된 정사영상과 다중분광센서로 취득한 5개 분광대역 정보를 활용한 정규식생지수를 적용하여 산출되었다. 그 결과, 정규식생지수를 토대로 피해지역과 비피해지역으로 분류하고, 화학사고로 인한 피해면적에 대한 일치도를 나타내는 Kappa 상관계수는 0.649 (임계값 0.7)의 수준을 보였다. 다양한 반사특성을 가진 지형지물이 존재하는 피해 현장의 여건을 고려할 때, 분광정보와 정규식생지수만으로 피해면적을 분석이 이루어진 연구의 한계가 있으며, 향후 이를 극복할 수 있는 화학물질사고 조사 현업화 방안의 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.