• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.162-168
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• 2015

대부분의 영상정보들은 데이터 양이 방대하기 때문에 압축되어 저장되고 전달된다. 이 때문에 영상정보의 변환을 위해서는 사전에 압축을 해제하여 공간정보를 추출한 뒤에 소정의 변환을 하고 다시 압축해야 하는 번거로움과 불편한 점이 있다. 본 논문에서는, JPEG등의 정지영상 압축이나 MPEG-4와 H.264 등의 영상 압축 표준에서 널리 사용되는 DCT 변환에 의한 영상정보의 주파수 영역의 계수 값들의 부호나 이들 간의 상대적 위치를 적절히 바꿈으로써 공간적 영역에서의 원하는 기하학적 변환이 이루어지는 규칙을 발견하고 정리하였다. 본 저자들은 주파수 영역에서의 계수 값 변환 효과가 공간적 영역에 어떻게 나타나는지 수학적으로 유도하고 실제 JPEG 압축 파일에 본 방식을 적용하여 이미지를 변환시켜 그 성능을 검증하였다. 이 방법은 압축을 완전히 해제하지 않고도 공간적 영역에서의 변환을 달성할 수 있기 때문에 대용량의 간단한 이미지 암호화를 위한 경량암호화 시스템에 응용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.375-378
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• 2019

최근 딥러닝과 머신러닝 기법이 소프트웨어의 성능 향상에 도움이 되는 것이 입증됨에 따라, 의료 영상 진단 보조 소프트웨어를 개발하기 위한 시도가 활발해 지고 있다. 그 중 캡슐내시경은 소장 소화기관을 관찰할 수 있는 초소형 의료기기로, 기존의 내시경 검사와 다르게 이물감이 느껴지지 않고 의료보험 적용으로 최근 들어 널리 이용되고 있다. 일반적으로 캡슐 내시경은 8 시간 동안 소화기간을 촬영하며, 한 번의 검사 결과로 생성된 동영상 데이터 셋은 수 만장의 이미지를 포함하기 때문에, 방대한 양의 이미지들을 효율적으로 관리하기 위한 체계가 필요하다. 특히, 방대한 양의 캡슐내시경 이미지를 학습하는 경우, 수 만장의 이미지 속에서 유의미한 특징(촬영정보, 의사소견, 환자정보, 병변의 위치 및 크기 등)을 추출해내야 하므로 학습 데이터 레이블링을 위한 정보를 정확히 추출해야 하는 작업이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 영상을 학습할 때, 학습 데이터 레이블 정보를 체계적으로 구축할 수 있게 하는 레이블 정보 추출 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 병원에서 14년간 수집된 총 340명의 캡슐내시경 데이터(약 1,700 만장의 이미지)를 토대로 영상데이터를 구조적으로 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 노이즈 데이터를 제거한 뒤, 빅데이터 저장소에 적재할 수 있음을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.67-68
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• 2019

머신러닝을 활용한 이미지 분류는 단순 사물을 넘어서 사람의 감성과 같은 추상적이고 주관적인 개념에도 적용되고 있다. 이 중에서도 합성곱 신경망을 통한 이미지의 감정 분류 연구가 더욱 활성화되고 있다. 그럼에도 다양한 멀티미디어들을 머신러닝 알고리즘으로 분석하고 이를 의미있는 결과로 재생성하기는 매우 복잡하고 까다롭다. 본 연구에서는 기존 연구를 개선시켜 음악 데이터를 다층퍼셉트론 모델을 통해 분류된 이미지와 결합한 동영상을 파이썬의 다양한 라이브러리를 통해 자동으로 생성하였다. 이를 통해 특정 분위기로 분류된 이미지들과 이에 어울리는 음악을 매칭시켜 유의미한 새로운 멀티미디어를 자동으로 생성할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.380-383
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• 2008

본 논문은 단순한 키워드 검색에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 이미지의 코너정보와 그레이스케일 히스토그램 정제를 이용한 영상 검색 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 원하는 이미지의 특정을 추출하는 단계와 추출된 특징을 분석하는 단계, 확보된 정보를 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 그 결과 안에서의 그레이스케일 히스토그램 정제 방법으로 다시 재검색하는 단계, 마지막으로 정확한 정보 추출단계를 거치게 된다. 구현 알고리즘은 검색 단계에 있어서 크게 2단계로 나눠진다. 먼저 이미지를 에지로 변환 코너정보를 추출하는 단계, 코너 점의 픽셀을 3*3으로 나누어 RGB중의 픽셀의 합을 하는 단계, 그 코너 값을 데이터베이스와 비교하는 단계, 최대 500개까지의 추출된 이미지를 데이터베이스에 저장되는 단계로 이루어지며 다음 단계는 원 이미지를 그레이스케일로 변환 등질화하는 단계, 히스토그램 정보 획득하는 단계, 8*8 개의 빈으로 나누어 최대 색상정보 값을 추출하는 단계, 그리고 최대 색상정보 영역을 1단계 결과 값과 비교하여 정확한 검색을 얻는 단계로 구성되며 시뮬레이션 결과는 우수한 정확도를 보여 주고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.97-100
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• 2012

본 논문은 변환영역 기반의 방법 중 DCT 변환영역 워터마크를 이용한 이미지 무결성 검증 시스템을 제안하였다. DCT 변환영역에 워터마크를 삽입하는 것이 공간영역에 삽입하는 것보다 잡음과 일반적인 신호처리나 영상편집, 선형/비선형 필터링, 압축 등의 영상처리에 강하다. 추출된 워터마크가 원본 워터마크와의 유사도 평가에서 임계값보다 크면 이미지에 변형이 없었다고 판단한다. 만약 이미지에 변형이 있을 경우 워터마크가 훼손되어 정확한 정보를 추출하기 어려울 수 있다. 이때 추출기에서 이미지 왜곡을 역변환 시켜 워터마크를 온전하거나 최소화된 훼손으로 추출한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.411-415
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• 1999

이미지 모자이크 시스템이란 일련의 여러 영상, 혹은 동영상을 하나로 정합하는 것을 일컫는다. 본 논문에서는 일반적이고 직접적인 방법에 의한 이미지 모자이크 구축 방법을 피하고, 효율적으로 이용할 수 있도록 트리를 이용하여 모자이크 시스템을 구축하는 것을 제안한다. 또한, 정적 이미지 모자이크 및 동적 이미지 모자이크를 구축하는 방안에 대해서 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.175-176
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• 2022

최근의 코로나 팬데믹과 같은 사회적 요구로 주목을 받고 있는 가상공간은 가상의 환경에서 사용자에게 존재하지 않지만 존재한 것처럼 믿게 만드는 시각적 공간이라 할 수 있다. 본 연구는 언리얼 엔진의 'HDRI backdrop'과 'Paper 2D' 기능을 활용하여 2D 이미지들로 가상공간을 제작한 작품을 서술한 글이다. 작품에서 배경은 HDRI backdrop을 이용하여 4K HDR 사진 이미지를 3D 공간에 설정하여 제작하고 캐릭터는 Paper 2D를 활용하여 책 표지에 등장하는 캐릭터 이미지를 포토샵 편집 후 스프라이트로 변환하여 배치하였다. 2D 이미지를 활용하여 가상공간을 제작한 작품을 계기로 2D 콘텐츠와 3D 가상공간의 융합으로 새로운 방향의 활용가능성을 발견하고 다양한 표현방식과 아이디어로 발전할 수 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1292-1293
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• 2022

본 논문은 딱지본의 2D 이미지를 사용하여 3D 버츄얼 스페이스를 제작한 작품에 관한 글이다. 가상 공간에서 현실과 같은 활동이 활발히 이루어지고 있는 최근의 사회 현상에 관심을 두고, 딱지본의 이미지를 차용하여 과거의 낭만적인 시대를 여행하는 듯한 버츄얼 스페이스를 구현해 보았다. 이 작품은 포토샵 편집 과정을 거친 2D 이미지 파일들과 구글 3D 지도를 캡쳐하여 단계적 변환을 거친 3D 이미지 파일로 구성된다. 편집과 변환 과정을 거친 2D 와 3D 파일은 언리얼 엔진을 기반으로 화면에 배치하고 조합하여 버츄얼 스페이스를 제작한다. 2D 레트로 컨텐츠와 3D 가상 공간의 융합은 작품 제작에 있어 다양한 아이디어를 제공하고 새로운 표현 방식으로 확장 할 수 있는 가능성을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권6호
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• pp.185-192
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• 2022

다중모드 의료영상 융합(MMIF)은 각기 다른 특징들을 나타내는 여러 종류의 모드의 이미지를 풍부한 정보가 포함된 하나의 결과 이미지로 통합하는 것이다. 이러한 의료영상 융합은 의사가 환자의 병변을 정확하게 관찰하고 치료하는 것을 도와줄 수 있다. 이러한 목적에 영향을 받아 본 논문에서는 복층 분해기 및 미세구조 보존 모델에 기반한 새로운 방법을 제안한다. 첫째, 복층 분해기를 사용하여 소스 이미지를 미세정보 보존의 특성을 갖는 에너지 층과 구조적 층으로 분해하였다. 둘째, 구조 텐서 연산자와 max-abs를 결합하여 구조적 층을 융합한다. 에너지 층의 융합을 위해 미세구조 보존 모델을 제안하였으며 이미지 융합성능을 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로, 융합규칙을 통해 형성된 두 개의 융합된 하위 이미지를 합산하여 구축하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 현재까지 최첨단 융합 방법들과 비교하여 우수한 성능을 나타내는 것을 검증하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.25-31
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• 2007

재조명(relighting) 렌더링은 장면 내에 새로운 광원의 추가 또는 기존 광원 속성의 변경으로 인한 영상의 변화를 효율적으로 계산하는 과정을 말한다. 본 논문에서는 쉐이딩(shading) 계산에서 광원에 독립적인 파라메터를 미리 텍스쳐 이미지 형태로 캐시화하여 재조명 렌더링 과정에서의 계산량을 줄이는 방법을 사용하였다. 이러한 쉐이딩 파라메터들의 캐시 이미지들은 사용자가 카메라 시점을 바꾸고자 할 경우 새로 생성을 하여야 하는데, 이러한 캐시 이미지 생성에는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 새로운 시점에서의 캐시 이미지들을 영상 기반 렌더링 (image-based rendering) 기법을 이용하여 실시간에 구하는 방법을 제시한다. 이 방법은 먼저 여러 개의 지정된 카메라 시점에 대한 캐시 이미지들을 미리 생성해 둔다. 다음 원하는 시점의 캐시 이미지는 각 픽셀에 투영되는 3차원 표면점을 역시점변환(inverse viewing transform)을 통해 구하고, 이 점을 지정된 카메라 시점으로 다시 투영하여 캐시 이미지에서의 대응 픽셀을 찾는다. 대응 픽셀의 파라메터 값들을 평균하여 새 캐시 이미지에 써준다. 이 과정들은 하드웨어 그래픽 가속기의 단편 쉐이더(fragment shader)를 이용하여 실시간으로 수행된다.