• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.945-948
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• 2001

본 논문은 내용기반 이미지 검색을 위한 새로운 특징벡터 추출 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 이미지의 모양정보에 수학적 회귀를 적용하여 추출되는 특징벡터 양을 최소화하고 이를 이용하여 보다 정확한 내용검색이 이루어지도록 한다. 또한 제안된 기법은 실제 구현을 통한 여러 이미지 집합에 대한 실험 결과에서 기존의 기법보다 우수한 검색결과를 나타냄을 보인다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.10 no.6
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• pp.617-625
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• 2017

In this paper, an effective reversible data embedding algorithm was proposed to embed secrete data into image. In the proposed algorithm, prediction image is generated by accurately predicting pixel values using local similarity existing in image, difference sequence is generated using the generated prediction image and original cover image, and then histogram shift technique is applied to create a stego-image with secrete data hidden. Applying the proposed algorithm, secrete data can be extracted from the stego-image and the original cover image can be restored without loss. Experimental results show that it is possible to embed more secrete data into cover image than APD algorithm by applying the proposed algorithm.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.10
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• pp.847-858
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• 2014

Until now, a lot of image quality assessment techniques or tools for optimal human visual system(HVS)-awareness have been researched and SSIM(Structural SIMilarity) and its improved techniques are representative examples. However, they often cannot cope with various images and different distortion types robustly, and thus this can cause a large gap between their index values and HVS-awareness. In this paper, we conduct image quality assessment on SSIM and its variants intensively and analyze the causes of each component function's observed anomalies. Then, we propose a novel image quality assessment technique to compensate and improve such anomalies. Additionally, through extensive image assessment simulations, we show that the proposed technique can indicate HVS-awareness more robustly and consistently than SSIM and its variants for various images and different distortion types.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.121-123
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• 2007

현재까지 유해한 컨텐츠(Contents)를 차단하기 위한 활발한 연구가 있었으나, 사람의 사운드(sound)와 이미지(image)를 통합한 필터링(filtering) 기법에 대한 연구는 활발히 이루어지지 않은 측면이 있다. 본 논문은 이미지(image) 데이터 중 피부색 분포 비율과 사운드(sound) 데이터 중 주파수 분석을 통한 심층적인 기법을 활용하여 현재까지 진행되고 있는 이미지 필터링(image filtering)방법에 대한 수행 결과보다 획기적으로 개선된 성능을 보이고자 한다. 즉, 사운드와 이미지의 특징 정보를 이용한 성인 컨텐츠(Adult Contents)분류 기법을 활용하는 것으로 성인 컨텐츠(Adult Contents)에서 두드러지는 특징을 보이는 사운드 패턴을 분석하여 현재까지 한정된 자원인 이미지만을 활용한 기법보다는 현저한 향상된 수행능력을 예측해 볼 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.2
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• pp.166-172
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• 2014

Image classification is an important problem in computer vision. However, it is a very challenging problem due to the variability, ambiguity and scale change that exists in images. In this paper, we propose a method of a hypergraph based modeling can consider the higher-order relationships of semantic attributes of a scene image and apply it to a scene image classification. In order to generate the hypergraph optimized for specific scene category, we propose a novel search method based on a probabilistic subspace method and also propose a method to aggregate the expression values of the member semantic attributes that belongs to the searched subsets based on a linear transformation method via likelihood based estimation. To verify the superiority of the proposed method, we showed that the discrimination power of the feature vector generated by the proposed method is better than existing methods through experiments. And also, in a scene classification experiment, the proposed method shows a competitive classification performance compared with the conventional methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.61-63
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• 2001

최근들어, 인터넷상의 E-business나 쇼핑몰사이트와 같은 웹 사이트에서 멀티미디어 정보를 많이 사용하고 있다. 멀티미디어 정보 중에서도 이미지 정보가 가장 많이 사용되고 있으며, 이는 사용자들이 가장 많이 접하는 정보이다. 기존의 이미지 검색 기법은 내용 기반 검색이나 키워드를 이용한 검색 방법을 지원하지만, 사용자의 의도를 적용하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 웹에서 사용자가 이미지를 검색하고 접근하는 패턴을 이미지의 칼라와 질감을 특징으로 한 벡터를 기반으로 시스템에 학습 시키고 사용자의 검색 성향을 분석하여 시스템에 적용한다. 이미지 검색의 효율을 높이기 위하여 질감을 기반으로 비트 벡터 인덱스(bit vector index) 기법을 적용하며, 인덱스에 의한 이미지 자동 분류 기법을 제안한다. 또한 이미지 칼라의 정보를 영역별로 추출하여 칼라 부분매칭 검색을 가능하게 한다. 이러한 이미지 검색 시스템을 사용하는 사용자의 정보를 시스템에 학습시키고 학습된 결과를 이용해서 사용자가 검색 하고자 하는 이미지 정보에 편리성을 제공하고 검색의 효율성을 증대시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.663-664
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• 2016

다양한 분야에서 특정 이미지와 유사한 내용의 이미지를 찾기 위해서 이미지 유사도 기법을 지원하는 웹 또는 프로그램이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이미지 유사도 기법을 병리학 이미지에 적용하여 특정 세포를 찾는데 사용함으로써 사용자에게 정확하고 신뢰성 있는 정보를 전달하려 한다. 실제로 병리학에서 특정 세포를 찾기에는 세포의 크기가 너무 작고 모양이 일정하지 않는다는 점 때문에 유사한 세포를 찾기가 힘들다. 이를 해결하기 위해 Leveling과 Tiling 방식을 적용하여 데이터를 추출하고 이미지 동기화를 통해 유사도 비교 시 정확도를 높이도록 한다. 다양한 병리학 이미지 포맷을 지원하는 OpenSlide 기반의 대용량 이미지에 제안하는 방식을 적용하여 특정 세포와 유사한 부분을 찾아내는 실험을 통하여 제안하는 방식이 효율적임을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.726-729
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• 2015

최근 네트워크 및 카메라 모듈의 발전으로 인해 생성되는 이미지 데이터의 양이 대용량화 되고 있으며, 이미지 데이터를 이용한 이미지 검색 서비스가 제공되고 있다. 이미지 검색 서비스를 제공하기 위해 이미지 데이터베이스 구축이 요구된다. 효율적인 데이터베이스 구축을 위해 Bow 기법을 이용하여 데이터의 차수를 낮춘 후 이미지 벡터를 저장하는 방식을 사용한다. 그러나 이미지 데이터의 수가 급격히 증가하여 오랜 수행 시간을 요구한다. 본 논문에서 인-메모리 기반 분산 프레임워크인 스파크를 이용한 이미지 벡터 생성 과정을 분산 설계하였다. 실험을 통해 제안하는 분산 처리 기법이 기존방법에 비해 효율적임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.200-203
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• 2019

영상처리 분야에서 이미지 샤프닝 기법은 주관적 화질 향상에 큰 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 모폴로지 기법을 이용한 향상된 이미지 샤프닝 알고리듬을 제안한다. 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자는 에지 검출에 있어서 잡음에 취약하다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 잡음에 상대적으로 민감하지 않은 모폴로지 기법을 이용했다. 우선, 침식 연산을 수행한 이미지와 원본 이미지와의 차를 통해 에지를 얻는다. 이 에지는 원본 이미지의 히스토그램의 표준 편자 값을 기반으로 원본 이미지와 가중합을 통해 에지를 중점적으로 선명하게 만든다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬은 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자 보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.571-573
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• 1998

정보전달에 있어서 멀티미디어 정보가 차지하는 비중이 점점 증대됨에 따라 멀티미디어 데이터 암호화의 필요성이 부각되고 있는 실정이다. 그러나 기존의 암호화에 일반적으로 적용되어온 DES(Data Encription Standard)와 같은 전통적인 암호화 알고리즘은 멀티미디어 데이터를 암호화하여 실시간으로 처리하기에는 충분히 신속하지 못한 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 디지털 이미지 프로세싱 기법중 압축기법과암호화 기법을 일련의 과정으로 통합하여 멀티미디어 정보의 중요부분을 차지하는 디지털 이미지의 실시간 암호화 처리기법을 연구하였다. 디지털 이미지의 저주파수 성분과 고주파수 성분을 다단계의 레벨로 분리하여 각 대역별로 성분을 집중시킨 후 임의의 배치 순서로 재배치하는 방법을 통해 DCT(Discrete Cosine Transform)과정 및 양자화과정을 거친 공간주파수 성분을 Zig-Zag순서가 아닌 임의의 배치 순서로 재배열할 때 발생되는 이미지의 크기가 상대적으로 커지는 점과 저주파수 성분이 주요 성분으로 구성된 이미지의 경우 해독이 비교적 용이하다는 점, 또한 약간의 응용으로 각 블록의 DC값만을 추출하여 이미지의 주요 내용을 파악할 수 있는 문제점을 해결하였다.