• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.541-543
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• 2000

영역의 수와 윤곽선의 길이는 세그멘테이션 기반의 움직임 보상된 비디오 코딩에서 두 가지의 기본적인 제약사항이다. 이 논문에서 제안하는 코딩 스킴은 영역의 수를 축소하는 것에 초점을 맞추고, 윤곽성 코딩, 그리고 치환된 프레임 차이(DFD)의 압축에 초점을 맞춘다. 제안된 스킴의 가장 중요한 특징 중의 하나는 형태적인 필터를 기반으로 하는 spatio-temporal 단순성 알고리즘이고, 그것들과 함께 이미지는 작은 수의 영역으로 나누어질 수 있다. 이 스킴의 매우 중요한 특성은 세그멘테이션 맵 샘플링 기법으로, 그것은 윤곽선 길이를 매우 작은 복원 에러에 비례하여 약 50%까지 줄인다. 실험적인 결과는, 높은 압축 비율에 대하여 매우 작은 코딩 에러를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.167-171
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• 2007

본 논문에서는 타일의 크기를 적응적으로 결정하는 모자이크 방법을 제안한다. 우리는 이미지에서 에지(Edge)를 추출한 뒤, 결과 영상이 이 에지 정보를 보존하고, 각 타일들이 이 에지를 따르도록 한다. 에지 정보를 보존 하기 위하여 무게중심 보로노이 다이어그램(CVD: Centroidal Voronoi Diagram)을 계산할때 에지 회피기법을 적용하며, 에지를 따르는 타일을 생성하기 위하여 에지를 따르는 방향과 맨해튼 거리(manhattan distance)가 적용된 무게중심 보로노이 다이어그램을 사용한다. 이때, 우리는 그래픽 처리 장치(GPU: Graphics Processing Unit)를 이용하여 방향맵이나 보로노이 다이어그램을 더욱 빠르게 구할 수 있다. 우리는 타일의 크기를 각 보로노이 영역의 넓이에 비례하게 정함으로써, 기존의 모자이크 방법들이 해결하고자 했던 타일의 겹침 문제와 타일간의 빈 공간 문제를 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.148-150
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• 2004

최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 같은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현되고 기술자들이 가지는 각 속성들의 성질이 서로 동일하지 않기 때문에 기존의 인덱싱 방법으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자중에서 많이 사용되는 Dominant Color 기술자와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비 교 연산 식 은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에, 기술자의 각 속성들을 하냐의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape기술자는 2 단계 형태의 알고리즘을 사용한다. 각 단계는 글로벌 파라미터 속성과 비트맵 인덱스를 사용한 인덱싱이 적용된다. 제안된 인덱싱 방법을 사용했을 때 Dominant Color의 경우 90%의 정확도에 120배 이상의 속도 향상을 나타냈고, Contour Shape의 경우 82%의 정확도에 3배 이상의 속도 향상을 나타냈다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.24 no.3
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• pp.406-415
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• 2021

The worldwide spread of the Internet and the digital information revolution have resulted in a rapid increase in the use and transmission of multimedia information due to the rapid development of communication technologies. It is important to protect images in order to prevent problems such as piracy and illegal distribution. To solve this problem, I propose a new digital color image encryption algorithm in this paper. I design a new pseudo-random number generator based on 1D five-neighborhood maximum length cellular automata (FN-MLCA) to change the pixel values of the plain image into unpredictable values. And then I use a 3D chaotic cat map to effectively shuffle the positions of the image pixel. In this paper, I propose a method to construct a new MLCA by modeling 1D FN-MLCA. This result is an extension of 1D 3-neighborhood CA and shows that more 1D MLCAs can be synthesized. The safety of the proposed algorithm is verified through various statistical analyses.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.721-723
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• 2020

부분 공간 군집화는 고차원 데이터에서 의미 있는 특징들을 선별 및 추출하여 저차원의 부분 공간에서 군집화 하는 것이다. 그러나 최근 딥러닝 활용한 부분 공간 군집화 연구들은 AutoEncoder을 기반으로 의미있는 특징을 선별하는 것이 아닌 특징 맵의 크기를 증가시켜서 네트워크의 표현 능력에 중점을 둔 연구되고 있다. 본 논문에서는 AutoEncdoer 네트워크에 Channel Attention 모델을 활용하여 Encoder와 Decoder에서 부분 공간 군집화를 위한 특징을 강조하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크는 고차원의 이미지에서 부분 공간 군집화를 위해 강조된 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 보다 향상된 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.573-576
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• 2022

본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 정확도를 개선시킬 수 있는 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 삼각형의 넓이와 그 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 오디오 파일과 이미지이었다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 학습은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장으로 인해 3차원 모델링 시장이 증가가 하면서 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습 표현하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 데이터인 삼각형 메쉬 구조를 바탕으로 기존 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

• Culinary science and hospitality research
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• v.23 no.2
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• pp.86-94
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• 2017

This study was conducted to derive a positioning map using multidimensional scaling method to understand how the brand image of national foods including Korean food, Chinese food, Japanese food, Thai food, and Vietnamese food is perceived by domestic and foreign tourists. In order to achieve the research purpose, this study collected 250 data through online and offline surveys for potential food tourists who are interested in visiting overseas. Except the unfaithful responses or missing values, 202 data were analyzed. As a result, first, 8 factors which are considered to be important by food tourists were extracted. Second, the result of similarity analysis using ALSCAL and PROXSCAL did not show that the foods of the five countries were very similar, but all countries seemed to be more likely to compete with each other. Third, attribute selection also indicates that mean value of food taste (3.88), national image (3.82), and sufficient food quantity (3.65) had high level of importance, respectively. These results may provide practical implications for development of branding strategy in food tourism.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.10
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• pp.2242-2250
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• 2009

Recently, with the advance of Ubiquitous era, the types of services become diverse. Especially, due to the rapid development of mobile technology, the new functions of mobile phones are added and the new applications of mobile phones are developed actively. Among the various applications related to mobile phones, 2 dimensional barcode-based applications are increasing. 2 dimensional barcode is mostly used for the management of past record. However, by combing 2 dimensional barcode with mobile phones, the application areas of 2 dimensional barcode are expanded to the means of publicity for education, tourism, and festivals. In this paper, we develop a QR code decoder running on smartphones, which connects on-line and off-line. In addition, we modify our decoder by detecting the point for performance enhancement based on TRIZ. We compare our decoder with an open-source based decoder in terms of the code size of decoding and the speed of decoding in order to prove that our decoder has a better performance than the other. Finally, we introduce two applications: u-map and u-pamphlet as QR code applications.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.1145-1153
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• 2013

Android mobile platform copy the class files of all applications installed in android platform and keep them into one directory. But to add the service library into a platform, Android must generate a new binary image of platform and replace the platform because android refer the libraries using the memory-mapped file method in a directory. And this memory-mapped file reference method waste the storage space of mobile device because that directory include the duplicated libraries if the libraries refered by application are duplicated, Therefore a dynamic reconfiguration method on android mobile platform is needed to manage the service libraries of application executed on android platform and support the version management and function addition/modification. In this paper, we propose the platform dynamic reconfiguration method to add dynmically the service libraries on android platform.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.3
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• pp.23-32
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• 2021

Semantic image segmentation technology in the field of computer vision is a technology that classifies an image by dividing it into pixels. This technique is also rapidly improving performance using a machine learning method, and a high possibility of utilizing information in units of pixels is drawing attention. However, this technology has been raised from the early days until recently for 'lack of detailed segmentation' problem. Since this problem was caused by increasing the size of the label map, it was expected that the label map could be improved by using the edge map of the original image with detailed edge information. Therefore, in this paper, we propose a post-processing algorithm that maintains semantic image segmentation based on learning, but modifies the resulting label map based on the edge map of the original image. After applying the algorithm to the existing method, when comparing similar applications before and after, approximately 1.74% pixels and 1.35% IoU (Intersection of Union) were applied, and when analyzing the results, the precise targeting fine segmentation function was improved.