• Spatial Information Research
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• 제1권1호
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• pp.17-28
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• 1993

본 논문에서는 지리정보데이타베이스 구축과정에서 자원이 많이 소요되는 벡터화 작업을 최소화하면서도 센서스지도제작 업무를 효과적으로 지원할 수 있는 데이타베이스 구조에 대해 연구하였다. 센서스지도의 기본이 되는 전국지형도를 스캐닝하여 래스터자료형태로 저장하고 센서스작업을 위해 필요한 조사고경계 등의 일부자료 항목에 대해서만 벡터형태로 변환하여 이를 문자형태의 각종 관리정보와 결합시킴으로써 지도의 제작 및 검색시 필요한 요소들을 추출.결합할 수 있는 구조로 데이타베이스를 설계하였다. 센서스용 기본지도들은 데이타베이스내부에서 논리적으로 한장의 커다란 연속지도(Continuous Map)로 구성할 수 있도록 타일(Tile) 형식의 저장 구조를 갖게 하였고, 이미지자료와 벡타자료 그리고 이와 관련된 문자 속성정보들의 연결 미 통합을 위해 다중계?(Multi-Layer)구조를 갖게 하였다. 또한 축척이 상이한 지도의 종류에 따라 서로 다른 계층구조를 가지면서 물리적으로 분리된 데이타베이스 구조를 갖도록 하였으며 이들간의 연결을 위해서는 소축적 데이타베이스가 대축척 데이타베이스의 색인(Inedex)데이타베이스 역할을 하도록 설계하였기 때문에 사용자 관점에서는 전체가 하나로 통합될 수 있게 하였다. 상기 방법에 의하여 센서스매핑시스템을 구축할 경우, 예산, 인력 및 비용 측면에서 괄목할 만한 기대효과를 예측할 수 있었으며, 활용면에서도 고품질의 실용적인 지도제작이 가능한 것으로 나타나, 향후 본 시스템이 실제 구축되면 각종 통계조사는 물론, 통계자료를 이용하는 각 기관 및 개인에게 다양한 정보를 제공할 수 있게 될 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1043-1054
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• 2009

최근 시맨틱 웹에 대한 관심과 필요성이 높아지면서 시맨틱 웹의 핵심기술인 온톨로지 역시 다양한 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 온톨로지는 웹 2.0환경에서 널리 인용되는 폭소노미의 문제들을 해결하기 위한 대안이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 2.0 환경의 폭소노미 기술이 가지는 단점을 보완하고자 폭소노미 기반의 데이터를 온톨로지로 변환해주는 위치 정보 온톨로지 자동 구축 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 폭소노미 기반 웹 서비스인 Flickr에 온톨로지 기술을 적용하여 Flickr의 이미지 데이터들과 이들의 메타데이터인 태그들로부터 위치정보 태그와 공간 관계를 추출하고 OWL형태의 온톨로지로 자동 구축한다. 위치정보 태그와 의미적 공간 관계를 분석하고 추출하기 위해 여러 웹 서비스에서 제공하는 공개질의정보 API(이하 openAPI)를 사용하였다. 따라서 본 연구에서 구현한 시스템은 폭소노미 데이터를 온톨로지의 의미적인 정보로 연결해 줌으로써 개념적인 관계를 보완하고 더욱 정확한 검색결과를 제공 할 수 있도록 한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권3호
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• pp.155-162
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• 2011

방사선치료를 위한 아날로그영상기반의 시뮬레이터와 의료용 선형가속기로 이루어진 시스템을 X-ray 필름을 Computed Radiography (CR)로 교체하여 디지털영상기반의 시스템으로 개선하였다. 장비교체를 최소화하였고 기존의 치료과정과 유사하도록 하여 사용자들이 짧은 시간에 적응할 수 있도록 하였다. 필름카세트와 필름현상기는 CR카세트와 CR리더기로 대신하였고, ViewBox는 소형PC와 모니터로 대체되었다. 디지털영상의 장점을 충분히 활용하기 위해 방사선종양학과에 적합한 Viewer 소프트웨어를 개발하여 업무의 편리성과 효율성을 도모하였다. Viewer 소프트웨어는 2개의 이미지를 동시에 볼 수 있으며, 이들 영상의 비교도 가능하다. 다양한 검색기능과 Contouring 기능, 윈도우폭/레벨 조절기능을 갖추었다. 업무의 중단이 없도록 하기 위해 1주일간 기존 필름과 CR을 공동으로 운용하며 문제점을 수정한 후 필름시스템을 제거하고 CR시스템을 운용하였다. CR시스템은 안정적으로 운용되고 있으며, 본격적으로 CR시스템이 이용되면서 사용자로부터 제기되는 여러 요구사항을 반영하여 기능을 개선하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권3호
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• pp.288-298
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• 2000

디지털 자산이란 이미지, 오디오, 비디오 등과 같이 디지털화된 형태로 존재하는 멀티미디어 정보를 의미한다. 디지털 자산은 저장에 요구되는 방대한 저장 공간 및 자산의 내용 표현에 요구되는 다차원적 정보 특성과 같은 특징들로 인하여, 효율적인 관리를 위한 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 자산을 효과적으로 관리하기 위한 디지털 자산 관리자를 구현하였다. 개발된 디지털 자산 관리자는 디지털 자산 중 가장 복잡도가 높은 비디오 자산을 주요 관리 대상으로 하며, 다양한 디지털 자산 관련 응용 환경 중 디지털 컨텐츠 저작을 주요 응용으로 가정한다. 디지털 자산 관리자는 비디오 자산에 대한 효과적인 접근을 위해 계층 구조 모델에 기반을 둔 자산 관리 기능을 제공하고, 저장 시스템과의 독립성을 최대한 보장하며, 빠른 내용 기반 유사성 검색 기능을 지원한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.560-569
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• 2011

본 논문에서는 개방형 OS인 안드로이드에서 힌디어 텍스트 처리방법을 제안한다. 텍스트 처리의 핵심은 알파벳을 문자로 조합하는 규칙을 정의하는 오토마타와 폰트 파일에서 문자에 대응하는 이미지를 검색하고 이를 화면에 표시하는 폰트 렌더링이다. 오토마타는 입력 문자의 종류와 개수에 좌우되는데 유니코드를 기반으로 자음 14자와 모음 34자를 알파벳으로 사용하는 오토마타를 제안한다. 조합된 음절은 테이블 매핑 방식을 사용하여 그립 인덱스로 변환하고 해당하는 폰트를 로드하기 위한 핸들로 사용한다. 프리 타입 폰트엔진의 다국어 지원 프레임워크에 따라 제안방법을 별도의 모듈로 추가함으로서 시스템 수준에서 힌디어를 지원할 수 있다. 메시지 어플리케이션을 통해 제안방법의 타당성을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.455-461
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• 2003

비전을 이용한 사용자의 위치 및 방향 측정 시스템은 대부분 마커를 부착하고 그 마커들의 위치를 측정한 후, 이 마커들의 3차원 위치 정보와 이미지 상에서의 2차원 위치를 기초로 카메라(또는 사용자)의 위치 및 방향을 계산한다. 여기서 사용되는 마커들은 대부분 알고리즘 상으로 컴퓨터가 찾기 쉽도록 고안하는 경우가 많다. 그러나 환경이 확장되는 경우에 있어서는 그에 상응하는 마커를 부착하는 것이 실제적으로 어려운 경우가 많다. 이와 같은 경우에, 효과적으로 검색이 가능하다면, 마커가 아닌 환경에 이미 존재하는 물체를 이용할 수 있다. 이러한 물체들을 위치 및 방향 계산에 사용하기 위해서는 이 물체들의 3차원 위치를 미리 계산해야 한다. 본 논문에서는 확장 환경에서 카메라(또는 사용자)의 위치 및 방향의 계산이나 수정에 사용되는 물체들의 3차원 위치를 계산하는 방법을 제안하고 설명한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1323-1331
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• 2017

오늘날 저작권 관련 산업이 사회, 경제적으로 큰 영향을 미치는 대규모 산업으로 성장하였음에도 불구하고 저작물에 대한 소유권 및 저작권에 대한 문제가 끊임없이 발생하고 있으며 특히 이미지 저작권과 관련된 연구는 거의 진행되지 않는 상태이다. 본 연구에서는 기존의 문서 영상처리 기술과 딥 러닝 기술을 융합하여 교육용 도서 영상에서의 객체 자동 추출 및 분류 기술 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 먼저 잡음을 제거한 후, 시각적 주의(visual attention) 기반 영역 추출 과정을 수행한다. 추출된 영역을 기반으로 블록화 작업을 수행하고, 각 블록을 그림인지 아니면 문자 영역인지를 분류한다. 마지막으로 추출된 그림 영역 주위를 검색하여 캡션 영역을 추출한다. 본 연구에서 진행한 성능 평가 결과, 그림 영역은 최대 97% 정확도를 보이며, 그림 및 캡션 영역 추출에 있어서는 평균 83%의 정확도를 보여 준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.403-408
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• 2006

디지털 카메라의 사용이 일반화되면서, 사용자가 사진을 찍고 보관하고 감상하는 행태가 과거의 일반 카메라와 다른 모습을 보이고 있다. 특히 디지털 카메라는 유지비가 거의 들지 않기 때문에 한번에 촬영하는 사진의 양이 많은 반면에 인쇄하여 보관하는 사진의 양은 매우 적은 경향을 보인다. 디지털 사진의 양이 방대하게 늘어나고, 인쇄하기 보다는 저장 장치에 보관하게 됨에 따라서 과거의 앨범에 인쇄된 사진을 보관하고 감상하던 방식과 감상하는 행태도 변화되었다. 디지털 카메라로 찍어서 하드디스크에 저장한 사진들은 각 폴더에 어떤 사진들이 들어 있는지를 기억하기 어렵기 때문에 앨범을 보는 것처럼 자주 감상하지 않게 되는 경향이 관찰되었고, 또 인쇄된 사진을 보고, 그 사진과 연관된 다른 사진들을 보고자 디지털로 저장되어 있는 하드디스크에 접속하는 경향이 관찰되었다. 본 연구에서는 촬영된 디지털 카메라의 사진을 분류하여 보관하고 감상하는 사용자의 행태를 분석하고, 이에 적합한 새로운 디지털 사진 관리 시스템을 제안하고자 한다. 특히, 자연스럽게 앨범을 넘겨보다가 인쇄된 디지털 사진과 관련된 컨텍스트를 갖는 다른 디지털 사진들을 저장 매체에서 바로 찾아서 디스플레이를 통해 감상할 수 있는 새로운 방식의 UI를 제안하였다. 이를 위해 인쇄된 사진에 사진의 컨텍스트 코드를 함께 인쇄하고, 추후에 출력된 사진의 컨텍스트 코드를 해독하여 원본 디지털 사진 및, 동일한 컨텍스트를 가지는 디지털 사진들을 자동으로 찾아서 디스플레이 하는 검색 및 감상 방식을 사용하였다. 이를 통해 디지털 사진을 감상하기 위해 거쳐야 했던 기존의 번거로운 과정을 단축하고 디지털 사진을 분류하여 보관하고 원하는 사진을 방대한 데이터 속에서 찾아야 하는 문제를 줄일 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.23-32
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• 2006

최근 들어 디지털 카메라의 대중화로 인하여 많은 사람들이 손쉽게 다량의 사진을 촬영할 수 있게 되었다. 수백 장의 사진을 수작업으로 분류, 관리하는 것은 매우 힘든 일이며, 따라서 이를 자동으로 수행해주는 시스템의 필요성이 증대되었다. 디지털 이미지를 분류하는 이전 연구들은 대부분 일반적인 사진에 중점을 두고 있기 때문에 디지털 사진을 분류하기 위해서는 사용하기 힘들다. 최근에는 특정 조건 내에서 디지털 이미지를 분류하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 알고리즘들은 대부분 시간차를 이용하여 사진을 분류하며 대부분 좋은 결과를 보이고 있지만 개선해야할 여지가 많이 남아있다. 예를 들면 초점거리와 같은 정보들은 사진을 분류할 때 전혀 사용하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 EXIF의 초점거리 정보를 이용한 사진 분류 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 매칭 벡터 분석방법을 이용하여 사진을 분류한다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 95%의 사진 분류 성공률을 보였다.