• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2024.10a
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• pp.50-55
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• 2024

손글씨는 개인의 고유한 개성과 특징을 표현하는 수단이다. 종이 혹은 태블릿에서 작성된 손글씨를 디지털 환경에서 사용하려면 폰트 파일로 변환해야 한다. 로마자와 달리 한글 폰트 파일을 제작하기 위해서는 완성형 2,350자 혹은 유니코드 11,172자의 글자를 디자인해야 하기 때문에 많은 시간과 노력이 요구된다. 최근 컴퓨터 기술의 발달로 손글씨를 폰트 파일로 제작할 수 있게 되었으며, 상업적인 서비스도 제공되기 시작하였다. 본 논문에서는 이미지 생성 모델을 활용하여 손글씨 폰트를 생성하는 '내손글' 서비스를 제안하고 손글씨 폰트 제작 과정과 함께 서비스 과정과 손글씨 생성 결과를 보여준다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.3
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• pp.197-202
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• 2016

This paper suggested that medical image database construction technique that generated and recognized from variable medical device and professional medical experts for the formalization and pattern extraction from informal medical images. And then we transformed informal image characteristics to digital data, and generated the meaningful pattern matching informations. Through this experienced works, so many related researchers can easily access the medical images database and use this formalized image informations on the variable fields.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.175-177
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• 2004

최근, 이미지 검색기법에서는 객체추출 방법이나 관심영역 추출방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 컬러 이미지의 경우 색상을 고려한 관심영역 특징추출 방법이나 인덱스 기법은 많이 연구되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 컬러 이미지의 색상을 기반으로 하는 사분트리 분할 인덱스 기법을 제안한다. 사분트리 분할 인덱스 구조는 컬러 이미지의 공간 영역을 계층적인 영역으로 분할하여 각 공간 영역의 평균 색상 갓을 데이터베이스에 저장한다 저장되어진 각 영역의 평균 색상은 검색의 효율성을 높이기 위해 사분트리 인스턴스(Quad-tree distance)를 퍼지 값으로 계산하여 인덱스를 생성한다. 생성된 사분트리 분할 인덱스는 컬러 이미지의 관심영역(Region of Interest)의 색상을 검색할 때 유용하게 사용되며. 검색속도의 향상에 도움을 준다.

• Annual Conference of KIPS
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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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.644-646
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• 2019

테크놀로지의 발달로 영상 이미지는 영상 예술 뿐 만 아니라 다매체에서 디지털이미지로 전달되고 있다. 기존의 영상 이미지는 화면 프레임을 단순히 시간적 움직임을 재현하는 것이나 제한된 화면 효과를 통해 표현되었다. 그러나 테크놀로지의 진보로 인하여 디지털 미디어는 기존 영상 기법을 확장시켜 다양한 표현을 빠르고 쉽고 편리하게 구현이 가능하게 되었다. 이와 같은 기술적 진화는 결과적으로 영상 이미지가 생성하는 이미지와 이미지 사이에 생기는 이질적 간격을 복잡하고 자극적으로 끝임 없이 전달 받게 되는 상황에 놓이게 되었다. 우리에게 디지털 이미지가 생성하는 이미지의 시간성이 움직임을 어떻게 해석할 수 있는지 들뢰즈의 관점에서 살펴보고, 인식적 요소가 실질적으로 어떻게 표현될 수 있는지 실증적인 사례<아디다스 광고 영상>을 중심으로 분석해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.125-128
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• 2019

이미지를 보호하기 위한 보안 수단으로는 크게 워터마킹, 스테가노그래피 기법 등이 있다. 그 중 워터마킹 기법은 배경 이미지 위에 사용자가 워터마크로 사용하기 위해 원하는 텍스트나 이미지를 새겨 다른 사람이 사용했을 때, 새겨둔 워터마크를 통해 저작권 등을 증명할 수 있는 용도로 사용하여 이미지를 보호하는 기법이며, 워터마크의 속성에 따라 텍스트 워터마킹, 이미지 워터마킹으로 나뉜다. 본 논문에서는 워터마킹 기법을 이용한 이미지 생성 시, 워터마크 대상 텍스트나 이미지의 크기 및 배치 등을 알맞게 설정하는 방법을 제시하였다. 워터마크 대상의 크기를 배경 이미지에 알맞게 자동으로 조절해 주거나 사용자가 임의로 지정하도록 하여 더욱 자유롭고 효과적인 워터마킹 기법을 구현하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.9
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• pp.11-20
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• 2015

Digital watermarking provides electronic means for proving the copyrights of distributed digital media copies. Research on digital watermarking for images is recently directed toward that for color images extensively used in real life, based on the substantial results in digital watermarking for gray-scale images. Color images have multiple channels, each of which corresponds to a gray-scale image. While there are some watermarking techniques for color images that just apply those for gray-scale images to one channel of the color images, the correlation characteristics between the channels are not considered in them. This paper proposes a zero-watermarking technique that makes keys via combining an image dependent watermark, created through comparing two channels of the color image and copyright watermark scrambled. Due to zero-watermarking, it does not change anything of cover(host) images. Watermark images are robust against some common attacks such as sharpening, blurring, JPEG lossy compression, scaling, and cropping.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.4 no.4
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• pp.355-360
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• 2018

We propose a method to connect partial image in whole image to partial image in whole image of other internet site. For this study, we have developed four partial image generation methods and retrieval methods. A method of 'image segmentation' that cuts out only partial images that want to provide information from the whole image, a method of 'creating an image block' that finds outermost points of a cut-out partial image, a method of 'Stamp transformation of outer points', which connects outer points and registers them as the most similar image stamp, and a retrieval method that connects image stamps with other image stamps are developed. We suggested a image search UI that can use image stamps in various ways.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.10
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• pp.1386-1399
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• 2004

This paper presents correlation-based automatic image captioning. Given a training set of annotated images, we want to discover correlations between visual features and textual features, so that we can automatically generate descriptive textual features for a new unseen image. We develop models with multiple design alternatives such as 1) adaptively clustering visual features, 2) weighting visual features and textual features, and 3) reducing dimensionality for noise sup-Pression. We experiment thoroughly on 10 data sets of various content styles from the Corel image database, about 680MB. The major contributions of this work are: (a) we show that careful weighting visual and textual features, as well as clustering visual features adaptively leads to consistent performance improvements, and (b) our proposed methods achieve a relative improvement of up to 45% on annotation accuracy over the state-of-the-art, EM approach.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.5
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• pp.31-38
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• 2024

In this paper, we propose an ASAP(AI-driven Service for Advertisement Production) application that provides a generative AI-based automatic advertising image production service. This application utilizes GPT-3.5 Turbo Instruct to generate suitable background mood and promotional copy based on user-entered keywords. It utilizes OpenAI's DALL·E 3 model and Stability AI's SDXL model to generate background images and text images based on these inputs. Furthermore, OCR technology is employed to improve the accuracy of text images, and all generated outputs are synthesized to create the final advertisement. Additionally, using the PILLOW and OpenCV libraries, text boxes are implemented to insert details such as phone numbers and business hours at the edges of promotional materials. This application offers small business owners who face difficulties in advertising production a simple and cost-effective solution.