• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.779-782
• /
• 2010

Self-calibration에서 3차원 좌표의 복원은 호모그래피 행렬 H를 계산하면 얻을 수 있다. 이 호모그래피 행렬을 얻는 방법은 dual absolute quadric, Kruppa Equation(dual conic), plane at infinity(modulus constraint)를 사용하는 방법과 같이 세 가지 방법이 일반적으로 사용된다. 제안하는 방식은 dual absolute quadric을 사용한다. 카메라 내부 속성이 모든 뷰에서 동일하고 비틀림이나 영상의 원점이 중심이라는 가정을 두고 호모그래피 행렬 H를 계산한다. 실험을 통해서 주어진 가정으로 정밀한 복원이 가능함을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 1998.06a
• /
• pp.701-704
• /
• 1998

본 논문에서는 스테레오 정합에서 불연속성과 폐색영역을 고려하고 다중 계층 구조를 사용한 relaxation 알고리듬을 이용하여 좌우 영상간의 최적의 정합점을 찾는 스테레오 정합을 구현하였다. 잡음을 제거하기 위해 베이시안 필터링 방법을 사용하였다. 좌우 영상에서 얻은 변이(disparity)를 이용하여 좌우 폐색영역(occlusion region)을 구한 후, 다시 최적의 변이를 얻기 위해 내삼과정을 통해 양쪽의 정보를 상호 보완하는 병렬적인 relaxation 방법을 구현한다. 구현한 방법은 다양한 영상에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.409-418
• /
• 2003

컴퓨터 기술과 정보통신기술의 발달로 인터넷이 보편화되고, 인터넷을 이용한 정보공유가 활성화되고 있으며, 이와 함께 위성영상정보에 대한 통합시스템 구축사업도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 공개키 기반구조(PKI)의 공개키 인증서와 권한인증기반구조(PMI)의 속성 인증서를 이용하여, 인터넷 웹서버 접근통제방안을 제시한다. 또한 웹서버에서의 권한인증을 통하여 분산된 위성영상정보 통합체계의 아카이빙시스템에 대한 효과적인 접근통제방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.109-111
• /
• 2021

360 도 영상은 기존 미디어와 다른 몰입감을 제공하지만 HMD 기반 시청은 멀미, 신체적 불편함 등을 유발할 수 있다. 또한, 시청 디바이스 보급 문제, 네트워크 대역의 문제, 단일 소스 다중 이용의 수요 등으로 일반 디스플레이 기반 서비스 수요도 존재한다. 본 논문에서는 360 도 영상의 일반 디스플레이 서비스를 위한 뷰포트 추출에 필요한 영상 내 객체의 동적 속성을 활용한 시각적 관심 지도 증강 기법과 이를 이용한 서비스 구조를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.293-296
• /
• 2004

본 논문에서는 잡음이 첨가된 선형적으로 혼합된 신호들을 대상으로 뉴우턴법과 할선법의 고정점 알고리즘 각각을 적용할 때 그 분리성능을 비교 검토하였다. 여기서 뉴우턴법은 기울기 변화에 따른 속성을 이용하며, 할선법은 접선의 변화를 이용하는 속성을 가진다. 실험에 이용된 신호는 512$\times$512 픽셀의 2개 2차원 영상이며, 가우스 분포와 라플라시안 분포의 잡음을 이용하였다. 실험 결과, 할선법의 알고리즘이 뉴우턴법보다 잡음에 강인한 특성을 가짐을 알 수 있었다. 한편, 잡음이 첨가되지 않은 경우보다 가우시안 잡음 및 라프라시안 잡음을 첨가한 경우, 절대합 오차값에서 각각 약 23% 및 약 9.7%정도 원영상과의 오차를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.583-586
• /
• 2004

본 논문에서는 자율학습의 속성을 가지는 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 이는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시켜 중복신호를 제거하는 특성을 가지는 주요성분분석의 우수한 속성을 이용한 것이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $320{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 주요성분의 개수에 따른 압축성능과 city-block, Euclidian, 그리고 negative angle(cosine)의 거리척도에 따른 인식에서의 분류성능에서 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• Broadcasting and Media Magazine
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.63-72
• /
• 2013

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2009.03a
• /
• pp.207-212
• /
• 2009

고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.532-534
• /
• 2000

복합적인 감성기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 감성속성으로 영상을 찾는 검색은 물론이고, 주어진 영상의 감성특성을 알아내는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 특성으로부터 감성을 매핑하는 신경망을 구축하고 다양한 실험으로 그 가능성을 보인다. 여기에서 영상특징으로 웨이블렛계수와 위치정보를 사용했고, 감성공간으로는 SD법으로부터 14개의 형용사쌍을 추출했다. 이 두 공간의 매핑에 사용된 신경망의 입력으로 영상에서 얻은 RGB 색상당 36개의 총 108개의 웨이블렛 개수를 사용했고, 출력은 14개의 감속속성당 7등급으로 총 98개로 구성했다. 총 6명이 영상을 보고 평가한 감성평가데이터중에서 2명이 각각 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%이상의 인식률을 보였다. 4명이 각각 90개씩 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%의 인식률을 보였다. 또한 공통된 감성을 신경망을 통해 인식할 수 있는지 판단하기 위해 600개씩 2명으로부터 얻은 1200개의 데이터에 대해서 1000개를 학습시키고 200개를 테스트하고, 100개씩 4명으로부터 데이터에 대해서 360개를 학습시키고 40개를 테스트해 본 결과, 전자의 경우 오류율 8, 후자의 경우 0.7~0.8 범위였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.337-342
• /
• 2022

본 논문은 한국어-영어 기반 영상-언어 모델인 VL-KE-T5를 소개한다. VL-KE-T5는 영상-텍스트 쌍으로 구성된 한국어와 영어 데이터 약 2천 3백만개를 이용하여 영상-언어 모델의 임베딩 벡터들을 정렬시킨 사전학습모델이며, 미세조정을 통하여 여러 영상-언어 작업에 활용할 할 수 있다. VL-KE-T5는 텍스트 기반 영상 검색 작업에서 높은 성능을 보였으나, 세세한 속성을 가진 여러 객체들의 나열이나 객체 간 관계를 포함한 텍스트 기반 영상 검색에서는 비교적 낮은 성능을 보였다.