• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10b
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• pp.349-351
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• 2005

현재 다양한 인터넷 콘텐츠들에 의해 많은 정보가 공유되고 있으며, 유익한 정보들과 더불어 성인물과 같은 유해한 정보들이 있다. 이로 인하여 여러 문제점들이 야기되고 있으며, 이를 해결하기 위해 다양한 방법들이 제안되고 있다. 그 중에서 성인 영상 차단을 위한 연구도 많이 행해지고 있으며 주로 색상을 이용한 방법을 사용하고 있다. 그러나 살색과 유사한 영상이나 노출이 심한 영상에는 성인 영상 검출의 신뢰성이 떨어지는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 새로운 성인 영상 차단 방법을 제안한다. 기존의 제안된 살색 검출을 이용한 방법을 기반으로 성인 영상물로 판정될 수 있는 신체 부위를 검출함으로써 강인한 성인 영상 차단을 한다. 신체 부위에 대한 판별을 위해 여러 기저 영상에서 특징 벡터를 추출하고. 이 벡터를 Back Propagation(BP) 신경망의 데이터로 이용하여 학습한다. 제안한 성인 영상 차단 방법의 성능을 여러 장의 살색과 유사한 색상의 물체 영상과 노출이 심한 영상, 성인 영상을 이용한 종합적인 실험 결과인 성인 영상 검출률을 통해 증명한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06d
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• pp.25-28
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• 2001

본 논문은 잡음에 의해 열화된 지문영상을 향상시키기 위해 화소가 가지는 다중방향성을 이용하는 방법을 제안한 다. 지문영상은 융선과 골의 규칙적인 배열로 이루어지는데 이러한 융선과 골을 구성하는 화소의 방향성들은 잡음이 가지는 방향성들과는 구별된다 방향성대역 통과 필터뱅크(Directional Filter Bank : DFB)는 입력영상이 가진 일정한 방향성 대역을 통과시켜서 다수개의 부영상들을 생성한다. 본 논문은 DFB를 이용하여 지문영상을 다수개의 특정 방향성을 가진 부영상들로 분해한 다음 이러한 부영상들을 사용하여 지문영상을 개선한다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.491-493
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• 1999

본 논문에서는 부분 영상 매칭을 위한 잠재적 유사성 측정 기법을 제안한다. 영상 매칭은 영상 DB 검색이나 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 기법이지만 아직까지는 적용되는 영상의 분야가 한정되어 있는 것이 현실이다. 영상 DB 검색의 경우 찾고자 하는 영상내의 물체를 정확하게 알고 있을 경우도 있지만, 영상의 일부분이나 원하는 영상과 원하지 않는 영상이 섞여 있는 것을 기준으로 영상을 검색할 경우도 발생한다. 본 논문에서는 두 개의 영상을 매칭할 경우, 각 영상에서 유사한 부분이 존재하는지 여부를 판별할 수 있는 잠재적 유사성, 측정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 영상이 부분 정보를 사용하며, 회전, 배경에 불변적이고, 영상 분할을 필요로 하지 않고, 잡음에 강하다. 제안된 방법에서는 매칭 속도를 높이기 위하여, 유사성을 계산하기 전에 영상 농도치 변이 계수를 사용하여 사전 필터링을 시도한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.362-364
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• 2000

본 본문에서는 간단하면서 효과적인 관련성 귀환을 가진 영상 검색시스템에 대하여 연구하였다. 먼저 영상 데이터베이스 내에 있는 영상들에 대하여 Gabor Wavelet 변환을 이용하여 질감특징을 추출하고, 추출한 특징값을 다양한 형태로 영상검색에 이용하였다. 초기 검색결과에 대하여 관련성 귀환을 영상 검색시스템에 적용하고, 이를 기존의 관련성 귀환을 가진 시스템과 비교하였다. 16종류의 512개의 영상으로 구성된 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 제한된 방법은 INRIA의 방법보다 각 귀환단계에서 약 7~8%의 높은 검색 효율을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.4
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• pp.131-143
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• 2014

We propose a no-reference perceptual fog density and visibility prediction model in a single foggy scene based on natural scene statistics (NSS) and perceptual "fog aware" statistical features. Unlike previous studies, the proposed model predicts fog density without multiple foggy images, without salient objects in a scene including lane markings or traffic signs, without supplementary geographical information using an onboard camera, and without training on human-rated judgments. The proposed fog density and visibility predictor makes use of only measurable deviations from statistical regularities observed in natural foggy and fog-free images. Perceptual "fog aware" statistical features are derived from a corpus of natural foggy and fog-free images by using a spatial NSS model and observed fog characteristics including low contrast, faint color, and shifted luminance. The proposed model not only predicts perceptual fog density for the entire image but also provides local fog density for each patch size. To evaluate the performance of the proposed model against human judgments regarding fog visibility, we executed a human subjective study using a variety of 100 foggy images. Results show that the predicted fog density of the model correlates well with human judgments. The proposed model is a new fog density assessment work based on human visual perceptions. We hope that the proposed model will provide fertile ground for future research not only to enhance the visibility of foggy scenes but also to accurately evaluate the performance of defog algorithms.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.04a
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• pp.11-13
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• 2023

대기업 등을 비롯한 중소기업들은 여러 광고 매체를 이용해 자사의 상품이나 브랜드 이미지를 홍보하는 것 이외에 유튜브와 같은 온라인 동영상 서비스 플랫폼에서 제품이나 서비스를 동영상으로 제작하여 다채로운 방법으로 가공, 소개하며 마케팅 효과를 극대화하고 있다. 이는 기업의 제품 및 서비스의 동영상 마케팅이 소비자들에게 어떤 영향을 미치고 직접적인 매출과 상관관계가 있는지를 이미 파악하고 접근하고 있다는 증거이다. 상대적으로 소상공인들은 동영상의 필요성에 대한 인식이 부족한 상태이다. 이에 유튜브와 같은 온라인 동영상 서비스 플랫폼에서 효과적으로 제품 및 서비스에 대해 관심과 흥미를 불러 일으키기 위해 동영상 마케팅을 시행하고자 할 때 동영상은 어떤 요소들이 충족되어야 하는지를 연구하려고 한다. 그리고 정확하게 동영상의 어떤 요소들이 소비자들의 구매 욕구를 상승시키는지와 같은 소비자들의 구매 행동 부분에 밀접한 영향을 미치는 동영상의 요소들에 대해 연구하고자 한다. 소비자들이 느끼는 구매 의지에 영향을 미치는 동영상의 요소들을 역설적으로 소상공인들에게 영상의 필요성을 인식시키기 위함이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.701-702
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• 2023

비대면 교육이 증가함에 따라 강의, 특강과 같은 정보성 동영상의 수가 급격히 많아지고 있다. 이러한 정보성 동영상을 보아야 하는 학습자들은 자원과 시간을 효율적으로 활용할 수 있는 동영상 이해 및 학습 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 KoNLPy 사용하여 동영상 요약을 수행하고 키워드 기반 해당 영상 프레임으로 바로 갈 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이를 통해 동영상 콘텐츠를 효과적으로 활용하여 학습자들의 학습 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.373-375
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• 2011

최근 들어, Time-of-Flight (TOF) 방식의 깊이 센서가 컴퓨터 비전이나 영상처리분야 등의 연구에서 다양하게 활용되고 있다. TOF 방식의 깊이 센서는 실시간으로 정확한 깊이 정보를 획득할 수 있는 장점이 있는 반면, 해상도가 낮고 센서의 광학적 특성으로 인해 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 깊이 센서의 단점을 극복하고 고품질의 다시점 영상 합성을 위해 기존 깊이 센서에 여러 대의 Charge-coupled Device (CCD) 카메라를 결합하여 시점 간 일관성 있는 고해상도의 깊이 영상을 획득하는 기술을 제안한다. 한정되어 있는 시점의 영상을 이용하여 다시점 영상을 합성할 때, 각 시점에 해당하는 깊이 영상의 정확도에 따라 합성되는 영상의 품질이 결정된다. 따라서 보유 시점에 해당하는 깊이 영상 간의 일관성이 유지되고 객체의 경계가 정확히 보존되어야만 생성되는 임의 시점 영상의 품질이 보장될 수 있다. 이에, 본 논문에서는 Joint Bilateral Upsampling (JBU)을 기반으로 시점 간 일관성을 고려한 깊이 영상의 해상도 개선 기술을 제안하고 이를 통해 다시점 영상 합성 결과의 품질을 향상시킨다.

• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2003.10a
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• pp.94-94
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• 2003

목적： 기능적 자기공명영상과 확산텐서영상기법을 이용하여 전음성 난청과 감각신경성 난청에서의 뇌활성화 양상 그리고 청신경경로상의 차이점을 비교 연구하고자 하였다. 대상 및 방법： 전음성 난청군 (n=4)과 감각신경성 난청군(n=5) 그리고 정상군(n=5)에서의 기능적 자기 공명영상과 확산텐서영상을 획득하였다. 기능적 자기공명영상의 경우 1.5T Siemens MR scanner에서 BOLD 기법을 이용하여 500 Hz 순음 청각자극에 대한 뇌활성화 영역을 검출하였고 영상촬영시 발생하는 기계적 소음을 차폐하기 위한 청각자극기를 특별히 제작하여 사용하였다. 뇌백질신경로를 영상화하는 확산텐서영상은 3.0T GE whole body MR scanner를 사용하였으며 미세한 확산운동을 검출하기 위해 초고속 영상기법인 EPI 기법을 사용하였다. 영상의 화질을 높이기 위해 공간적으로 25개의 다른 방향으로 확산경사자장을 가하였다. 청신경로의 비등방성 영상, 신경로 방향 영상등을 구현하기 위해 획득한 확산영상들에 대한 영상 후처리과정을 시행하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.201-204
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• 2000

본 논문에서는 기존의 칼라 항상성(color constancy) 알고리즘을 기반으로 한 새로운 영상 복원 방법을 제안한다. 이 방법은 인간의 시각 특성을 선형 모델로 표현한 칼라 항상성 모델을 이용한다. 칼라 항상성 모델에서 가장 중요한 과정은 영상의 광원을 추정하는 것이다. 이론 위하여 영상에서 명도 값이 가장 큰 화소의 값을 이용하며, 이 값을 각 수광체(photoreceptor)의 응답으로 대체한다. 추정된 광원을 이용하여 만들어진 영상을 일정한 비율로 스케일링하여 영상을 복원한다. 실험을 통하여 제안한 항법으로 영상 복원이 잘 됨을 알 수 있었다.