• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.265-268
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• 2003

파노라믹 이미지를 이용한 환경감시 및 탐사에 관한 지속적인 연구는 실시간으로 이미지를 얻고 탐사를 수행하는 연구형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는, 한대의 카메라와 하나의 볼록 거울의 조합을 이용하여 실시간으로 얻어지는 전(全)방향 이미지로부터 바닥정보를 추출하여 지역정보(Local Map)를 얻고, 그 정보에 기반 하여 로봇의 이동을 제어하고 전역정보(Global Map)를 구성하는 새로운 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.646-648
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• 2003

본 연구는 이미지 합성을 이용하여 서버가 사용자를 인증하기 위한 알고리즘을 개발하고 이들을 구현하여 그 성능을 평가하고 분석한다. 서버는 사용자가 소지하는 사용자카드를 랜덤하게 점을 찍어 생성하고, 각 사용자에게 배포된 사용자카드의 정보를 유지.관리한다. 한 사용자로부터 인증요청이 들어오면, 서버는 그 사용자의 사용자카드 정보를 기반으로 서버카드를 실시간에 생성하여 사용자에게 송신한다. 서버카드는 인증마다 다르게 생성되므로 원타임 패스워드 챌린지(challenge) 역할을 한다. 사용자는 본인이 소유하고 있는 사용자카드와 서버로부터 송신된 서버카드를 겹쳤을 때 생성되는 이미지를 판독하여 인증을 수행한다. 보안성을 높이면서 이미지 판독을 효율적으로 하기 위해 다양한 기법을 제시하고 구현을 통하여 실용성을 진단한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.32 no.3
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• pp.318-326
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• 2005

This paper presents the image feature extraction method and the image classification technique to select the harmful image flowed from the Internet by grade of image contents such as harmlessness, sex-appealing, harmfulness (nude), serious harmfulness (adult) by the characteristic of the image. In this paper, we suggest skin area detection technique to recognize whether an input image is harmful or not. We also propose the ROI detection algorithm that establishes region of interest to reduce some noise and extracts harmful degree effectively and defines the characteristics in the ROI area inside. And this paper suggests the multiple-SVM training method that creates the image classification model to select as 4 types of class defined above. This paper presents the multiple-SVM classification algorithm that categorizes harmful grade of input data with suggested classification model. We suggest the skin likelihood image made of the shape information of the skin area image and the color information of the skin ratio image specially. And we propose the image feature vector to use in the characteristic category at a course of traininB resizing the skin likelihood image. Finally, this paper presents the performance evaluation of experiment result, and proves the suitability of grading image using image feature classification algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.437-439
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• 2003

자연의 진화 과정을 모방한 유전자 알고리즘을 이미지 생성기 분야에 적응하여 무한히 다양한 이미지를 생성하는 것은 가능한 반면, 다음 세대에 생성될 이미지들의 예측은 난해하다. 이러한 배경 하에 본 논문에서는 대화식 프랙탈 이미지 생성기를 구현하여, Direct draw mode를 통해 프랙탈 이미지를 생성하기 위해 사용되는 아핀들을 사용자가 직접 변환함으로써 미세 조정이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.130-132
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• 2002

본 논문에서는 에지 디스크립션 템플릿을 이용한 개념기반 이미지 검색 모델을 제안한다. 이 모델은 하나의 개념과 관련된 여러 형태의 이미지 템플릿들을 명시한 지식베이스를 채용한다. 여기서, 이미지 템플릿은MPEG-7국제 표준으로 채택된 에지 히스토그램 디스크립션 방법으로 표현된다 따라서, 하나의 이미지는 자신의 에지 히스토그램과 유사한 템플릿를 가지는 개념으로 색인될 수 있기 때문에 이 모델은 방대한 이미지에 대한 자동 색인과 개념기반 검색을 지 인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.493-495
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• 2004

최근, 디지털 카메라와 디지털 캠코더처럼 디지털 장비가 대중화됨에 따라, 이미지 데이터가 급증하게 되었다. 이와 함께, 이미지 검색에 대한 요구도 증가하게 되었으며, 단순한 텍스트 검색이 아닌 이미지의 특징에 기반한 검색이 요구되고 있다. 특징 기반의 검색은 색상, 질감, 모양 등과 같은 특성에 기반한 검색으로 사람이 일일이 주석을 입력하는 방식보다 자동화가 가능하며, 빠르게 인덱싱할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 모양을 이용하여 이미지를 인덱싱 하였으며, 스케치된 식물의 잎 모양의 이미지를 이용 하였다. 또한, 식물의 잎에 뻗어있는 잎맥의 모양을 이용하여 검색의 정확도를 높였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.85-87
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• 2012

최근 모바일 기기는 물론 디지털 카메라, SNS의 발전으로 인하여 매일 방대한 양의 디지털 이미지가 생성된다. 따라서 효과적이고 신뢰도 있는 인덱싱 기법과 탐색 기법이 요구되고 있다. 이미지 태깅은 효과적이고 신뢰도 있는 이미지 탐색에 큰 연관관계가 있다. 본 연구에서는 여러가지 이미지 태깅 기법들을 서베이하고 자동 및 반 자동 이미지 태깅 기법들에 대하여 알아본다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1063-1068
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• 2002

공간 관계는 이미지나 멀티미디어 데이터를 검색하기 위한 시스템에서 오브젝트들을 표현하는데 중요한 요소이다. 본 논문에서는 기존의 검색 방식과 다르게 이미지에 있는 여러 오브젝트들간의 공간 관계와 각 오브젝트들이 가지고 있는 특징을 이용한 새로운 방식의 이미지 데이터 검색기법을 제안한다. 이것은 질의와 데이터베이스 내에 있는 이미지들간의 유사성을 효율적으로 계산하는데 유용하다. 또한 각 오브젝트의 공간정보와 특징들에 대한 정보들이 XML형태로 주석 처리되어 있기 때문에 이전 검색 기법보다 정확도가 높다. 마지막으로 제안한 검색기법을 이용한 이미지 검색 시스템을 구현하여, 실제 데이터를 검색함으로써 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.330-335
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• 2006

본 논문에서는 neural network을 이용한 이미지 장르(유형) 분류 시스템을 소개한다. 이 논문에서 제안된 시스템은 이미지를 예술(art), 사진(photo), 만화(cartoon) 이미지라는 세 가지 장르(유형) 중 하나로 분류한다. 이미지의 특성은 표준 MPEG-7 visual descriptor를 사용하여 추출된 후, neural networks를 이용하여 학습된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 시스템이 80% 이상의 이미지들을 정확한 장르(유형)로 분류하는 것을 보여준다.