• Title/Summary/Keyword: 시간-이미지

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Classification of Hyperspectral Image Pixel using Optimal Band Selection based on Discrete Range (이산 범위 기반 최적 밴드 추출을 이용한 초분광 이미지 픽셀 분류)

  • Chang, Duhyeuk;Jung, Byeonghyeon;Heo, Junyoung
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.21 no.5
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    • pp.149-154
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    • 2021
  • Unlike or common images, Hyperspectral images were taken by continuous electromagnetic spectral into numerous bands according to wavelengths and are high-capacity high-resolution images. It has more information than ordinary images, so it is used to explore objects and materials. To reduce the amount of information in hyper-spectral images to be processed, band selection is utilized. Existing band selection techniques are heuristic techniques based on statistics, which take a long time and often lack generality and universality. To compensate for this, this paper utilizes quantization concept to draw representative bands through Discrete Range, we use them for band selection algorithm. Experimental results showed that the proposed technique performed much faster than conventional band selection methods, and that the performance accuracy was similar to that of the original even though the number of bands was reduced by one-seventh to one-tenth.

Study on composite images through Augmented Reality over old images tagged location data (위치 정보가 기록된 과거 이미지와 현재 이미지 간 증강현실 기술 기반 합성 결과물 의미 고찰)

  • Park, Hyung-Woong
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.12 no.5
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    • pp.221-229
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    • 2014
  • The study considers the meaning of the composite images created when users capture present images over past images tagged location data in using the mobile augmented reality technology. The composite image through the location-based augmented reality technology is the result of matching the same location data between present images users are capturing and past images captured already. It is the new composite images that contain two different narratives-current and past in the same space and in real-time. We developed the mobile application implemented augmented reality technology and analysed the process that users create multi-layered narrative in the middle of capturing present image through augmented reality module. In addition, through the comparison with similar studies and applications of the augmented reality, we found that the key to give the multi-narrative in the composite images is the user's participation to put its personal intentions in real-time capturing process. In further development, we'll be able to utilize the application in order that users easily create multi-layered narrative composite image using cultural and personal records.

아크이미지와 아크전압분석을 통한 Spiral Type 진공인터럽터 접점손상이 아크거동 및 차단성능에 미치는 영향분석

  • Kim, Byeong-Cheol;Kim, Seong-Tae;Choe, Jong-Ung;An, Gil-Yeong;Lee, Jong-Ho
    • Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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    • 2011.08a
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    • pp.344-344
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    • 2011
  • 진공인터럽터는 진공차단기에서 실제 사고전류차단시 발생하는 아크소호 및 차단을 담당하는 매우 중요한 부분이다. 일반적으로 교류차단기는 일시적으로 에너지가 공급되지 않는 전류 영점에서 아크소호 및 전류차단이 이루어진다. 일반적으로 아크가 발생하는 전극분리시점에서 아크가 소호되는 전류영점까지의 시간을 아크지속시간(arcing time)이라고 한다. 일단 진공 인터럽터 내부의 접점이 분리됨과 동시에 아크가 발생하게되면 이때 진공인터럽터는 아크지속시간동안 고온의 아크에 의한 접점손상을 최소화하기 위해 아크의 거동을 적절히 제어하여 아크에너지를 접점표면상에 골고루 분산시켜야 한다. 현재 진공인터럽터에 사용되는 아크제어 방식에는 크게 횡자계 방식과 축자계 방식이 있다. 본 논문에서는 횡자계 방식 중 spiral type 접점을 사용하여 25 kA의 전류차단시험을 진행하면서 아크전압을 취득하는 동시에 아크이미지를 촬영하여 아크지속시간동안의 아크의 거동을 분석하였는데 특히 본 실험에서는 전체 아크지속시간동안의 아크상태천이과정이 가장 잘 관찰되는 비교적 긴 아크지속시간을 설정하여 실험을 진행하였으며 이때 접점손상이 아크거동 및 차단성능에 미치는 영향을 중점적으로 다루었다.

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A study on Robust Feature Image for Texture Classification and Detection (텍스쳐 분류 및 검출을 위한 강인한 특징이미지에 관한 연구)

  • Kim, Young-Sub;Ahn, Jong-Young;Kim, Sang-Bum;Hur, Kang-In
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.10 no.5
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    • pp.133-138
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    • 2010
  • In this paper, we make up a feature image including spatial properties and statistical properties on image, and format covariance matrices using region variance magnitudes. By using it to texture classification, this paper puts a proposal for tough texture classification way to illumination, noise and rotation. Also we offer a way to minimalize performance time of texture classification using integral image expressing middle image for fast calculation of region sum. To estimate performance evaluation of proposed way, this paper use a Brodatz texture image, and so conduct a noise addition and histogram specification and create rotation image. And then we conduct an experiment and get better performance over 96%.

Collecting and Analyzing Color Information for Constructing Semantic Information Model (의미정보모델 구축을 위한 색채정보의 수집과 정량적 분석)

  • Lyu, Ki-Gon;Sun, Dong-Eon;Kim, Hyeon-Cheol
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06c
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    • pp.232-235
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    • 2011
  • 지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.

A study on the analysis of Weave Pattern by Digital Image (디지털이미지를 이용한 직물패턴분석에 관한 연구)

  • Lim, Ji-Hye;Kim, Sung-Min
    • Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.44-44
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    • 2011
  • 본 연구에서는 직물조직의 분석과정을 자동화할 수 있는 전용 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하였다. 직물조직의 분석은 직물 설계 및 품질관리 단계에서 매우 중요한 공정이나 현재까지도 확대경과 분해침에 의존하여 수작업으로 이루어지고 있는 것이 실정이라 자동화가 절실히 요구되는 분야라고 할 수 있다. 최근 컴퓨터 기술의 발달로 섬유산업 분야에서도 자동화 관련 연구가 많이 이루어지고 있으며 직물 분석 과정에 대한 연구도 여러 차례 시도된 바 있다. 여기에는 주로 디지털 영상으로부터 특징을 찾아내고 분석하는 이미지 프로세싱 기법이 쓰였는데 이는 재현성, 정확성, 속도 등에서 육안에 의한 방법과는 비교할 수 없는 장점을 가지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 카메라의 한계로 인해 주로 저해상도의 이미지를 가지고 작업을 하거나, 이미지 프로세싱 또는 인공 신경망을 단독으로 적용하는 등의 한계를 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 초고해상도 직물 이미지를 획득한 뒤 이로부터 직물의 교차점을 인식하는데 필요한 파라미터를 추출하고 이를 인공 신경망에 학습시켜 직물 설계에 필요한 조직도를 생성하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 컴퓨터로 컨트롤이 가능한 직물 분석 전용 초정밀 XY 스테이지의 하드웨어를 설계 제작 하였으며 각종 이미지 분석 및 하드웨어 컨트롤에 필요한 전용 소프트웨어를 개발하였으며 그 결과 각종 직물의 조직을 매우 정확히 인식할 수 있게 되었다. 향후 이미지 획득 과정의 보완, 새로운 파라미터의 정의 및 신경망의 반복 학습을 통해 본 시스템이 보다 보완된다면 직물 분석 작업의 자동화를 통한 제품 개발과 생산에 소요되는 시간을 단축 및 품질 관리 공정의 자동화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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A Study on Brand Image Analysis of Gaming Business Corporation using KoBERT and Twitter Data

  • Kim, Hyunji
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.21 no.6
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    • pp.75-86
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    • 2021
  • Brand image refers to how customers, stakeholders and the market see and recognize the brand. A positive brand image leads to continuous purchases, but a negative brand image is directly linked to consumers' buying behavior, such as stopping purchases, so from the corporate perspective, it needs to be quickly and accurately identified. Currently, methods of investigating brand images include surveys and SNS surveys, which have limited number of samples and are time-consuming and costly. Therefore, in this study, we are going to conduct an emotional analysis of text data on social media by utilizing the machine learning based KoBERT model, and then suggest how to use it for game corporate brand image analysis and verify its performance. The result has proved some degree of usability showing the same ranking within five brands when compared with the BRI Korea's brand reputation ranking.

Study for social relationship extraction for automatically image tagging in Folksonomy (폭소노미에서 이미지 자동 태깅을 위한 사회적 관계 추출에 관한 연구)

  • Eom, Wonyong;Lee, Sihyoung;Ro, Yong Man
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.425-428
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    • 2010
  • 멀티미디어 기기의 확산과 인터넷의 발달로 Flickr, Facebook 과 같은 사회적 네트워크를 기반으로 이미지 공유가 활발해졌다. 사회적 네트워크 사이트에서 이미지의 효율적인 검색과 관리를 위해서 태그를 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 많은 양의 이미지에 수동으로 태그를 등록하는 것은 사용자에게 많은 시간과 노력을 요구한다. 태그 추천 기술은 자동으로 사용자에게 태그를 추천함으로써, 수동 태깅의 한계를 극복할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 사회적 네트워크를 기반으로 하는 폭소노미에서 사용자 사이의 사회적 관계를 사용자 들의 얼굴 정보를 이용하여 측정하고, 이를 활용하여 이미지 태그를 추천하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지의 시각 정보와 태그 분포뿐만 아니라 사용자 사이의 사회적 관계 정보를 추가로 활용한다. 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존의 이미지 태그 추천 방법에 비해서 7% 향상된 태그 추천의 정확성을 보장하는 것을 증명하였다.

A Study on Effective Optimization by Comparison with Game Loading Time for File Format of Textures - Based on Virtools Engine - (텍스처의 파일 저장형식에 따른 게임 로딩 시간 비교를 통한 효과적인 최적화 기법에 관한 연구 - Virtools 엔진을 기반으로 -)

  • Chae, Heon-Joo;Ryu, Seuc-Ho;Kyung, Byung-Pyo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.172-176
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    • 2006
  • A game starting, the process of running has some loading steps. In general, textures use corresponding images saved externally and the file format of images affects the loading time of game. We propose some ideas for the texture using method by comparison with loading time according to some file formats.

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Image Logging Technique of a Web URL Page on the Tiny Web Server (Web URL Page 의 Image Logging 기법)

  • Yoo, Seung-Hee;Cho, Dong-Sub
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.679-682
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    • 2008
  • 기존의 웹서버는 텍스트형식의 로그파일을 기록한다. 웹 서버에서 로그파일은 클라이언트의 웹서버에 대한 접속정보와 웹서버의 처리상황 등 모든 상황을 기록하고 저장한다. 이 정보를 분석하면 웹 서비스를 하는데 있어서 웹 서비스의 질을 높이는데 좋은 참고자료가 될 뿐 아니라 웹 서버에 이상이 생겼을 경우 발생한 오류를 조기에 발견하는 데에도 사용되는 중요한 자료이다. 현재 이러한 로그파일은 텍스트 파일로 저장되어있기 때문에 조작의 가능성도 있고 오랜 시간이 지나 해당 웹 페이지가 삭제되었을 경우 로그파일에 기록된 그 시각의 웹 페이지를 볼 수 없다. 본 연구에서는 로그파일에 기록된 그 시간의 웹 URL 페이지 이미지를 저장하여 이미지 로그파일을 만드는 시스템을 구현해 봄으로써 텍스트형식 로그파일의 단점을 보안하고 오랜 시간이 지난 후에도 그 웹 페이지를 볼 수 있는 기법을 연구하였다. 이 기법은 로그파일로써의 역할 뿐만 아니라 Digital Forensics 로 범죄 수사에도 많은 도움이 될 수 있고 휴대전화에서 풀 인터넷 브라우징 연구에도 적용될 수 있다.