• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.562-564
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• 2002

본 논문에서는 자기상관함수의 국소적 특징을 사용하여 에지 특징을 추출한 후, 이를 이용해 유사이미지를 검색하는 방법을 제시한다. 자기상관함수의 국소적 특징을 이용하여 이미지를 검색할 경우 크기, 밝기, 색상등과 같은 이미지 요소가 서로 다를 경우에도 영향을 받지 않고 에지 특징정보를 추출해 낼 수 있다. 이는 얻어진 에지 특징을 이미지 크기와 고차 국소 자기상관함수의 변위에 의해 변하지 않도록 정규화를 하고, 동일 이미지에 대해 밝기가 조금 달라지면 검색효율이 떨어지는 점을 해결하기 위해 거리척도로서 방향여현거리(direction cosine distance)를 이용함으로써 가능하다. 이렇게 추출된 특징벡터를 자기조직화 맵에 의하여 클러스터링하고, 유사이미지 검색의 효율성을 비교해본 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 검색한 경우 재현율이 기존의 방법에 비해서 비교적 높은 수치를 나타냈다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.99-103
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• 2015

최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어 이미지로부터 자동으로 관련된 단어 혹은 문장을 생성하는 연구들이 진행되고 있는데, 많은 연구들은 이미지와 단어가 1:1로 대응된 잘 정련된 학습 집합을 필요로 한다. 한편 스마트폰 보급의 확산으로 인스타그램, 폴라 등의 이미지 기반 SNS가 급속하게 성장함에 따라 인터넷에는 한 이미지의 복수개의 단어(태그)가 부착되어있는 데이터들이 폭증하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모의 잘 정련된 학습 집합뿐 아니라 이러한 대규모의 다중 레이블 데이터를 같이 활용하여 이미지로부터 태그를 생성하는 개선된 CNN구조 및 학습알고리즘을 제안한다. 기존의 분류 기반 모델에 은닉층을 추가하고 새로운 학습 방법을 도입한 결과, 어노테이션 성능이 기존 모델보다 11% 이상 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.359-361
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• 2000

본 논문에서는 비디오 자막 이미지를 인식하기 위해 필요한 영상 향상의 단계로서 다중 결합을 적용한다. 또한 다중 결합을 위한 동일한 자막의 판단 및 결합된 결과를 재평가하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 칼라 이미지로부터 RLS(Run Length Smearing)가 적용된 에지 이미지를 얻고, 수직 및 수평 히스토그램 분포를 이용하여 자막과 자막 영역에 대한 정보를 추출한다. 프레임 내의 자막 영역의 중첩 정도를 이용하여 동일 자막을 판단하고, 동일한 자막을 갖는 프레임들끼리 다중 결합을 수행함으로써 향상된 이미지를 얻는다. 끝으로 결합된 영상에 대한 평가를 수행하여 잘못 결합된 이미지들로 인한 오류를 해결하고 재평가한다. 제안한 방법을 통해, 배경 부분의 잡영이 완화된 자막 이미지를 추출하여 인식의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있었다. 또한 동일한 자막의 시작 프레임과 끝 프레임의 위치 파악은 디지털 비디오의 색인 및 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.415-417
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• 2004

저작권보호를 목적으로 사용하는 워터마킹 기술은 원본 이미지에 특정 워터마크 정보를 삽입하는데 이러한 경우, 원본이미지는 다시 복구할 수 없다. 의료영상 데이터베이스나 군사용 이미지 시스템과 같은 특정된 응용에서는 이미지 열화가 시스템 전체에 미치는 영향이 크기 때문에 이러한 워터마크 알고리즘을 사용할 수 없다. 본 연구에서는 Hadamard Matrix(HM)을 이용하여 디지털 이미지에 워터마크를 삽입하며, 가역적인 연산에 기초하여 원 이미지의 복구가 가능하도록 워터마크 알고리즘을 개발한다. 본 연구에서는 Hadamard Coefficients의 규칙적인 연관성을 이용하여 2D HM을 알고리즘 개발에 적용한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.1294-1297
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• 2011

최근, Flickr, YouTube 와 같은 사용자 참여형 미디어 공유 및 검색 사이트가 폭발적으로 증가하면서, 이를 멀티미디어 정보 검색 서비스에 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 특히, 이미지에 할당되어 있는 태그를 이용하여 이미지를 효과적으로 검색하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 사용자들에 의해 제공되는 소셜 이미지들은 매우 다양한 범위와 주제를 가지고 있기 때문에, 소셜 이미지들의 분류 및 태그 할당을 위한 트레이닝 집합의 획득이 쉽지 않다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 군집화를 위한 클러스터링 알고리즘들 중 K-Means, K-Medoids, Affinity Propagation 을 활용하여 소셜 이미지 집합으로부터 트레이닝 집합을 획득하기 위한 방법들을 살펴 본다. 또한, 각 알고리즘으로부터 획득한 트레이닝 집합을 이용하여 소셜 이미지를 분류한 결과를 비교 분석한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.76-79
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• 2008

선사 이래 인류의 대표적 고대 문화유산의 하나가 금석문이다. 이런 금석문들은 다양한 과학적 기법들로 그 원 형태를 인식하고자 하는 노력을 하고 있다. 그러나 가장 오래되고 유용한 보존과 인식 방법은 탁본에 의한 것이다. 그러나 원 자료의 심각한 훼손으로 탁본자료의 형상 인식이나 문자 인식은 일반적인 이미지 복원 방법과는 다양한 면에서 차이를 보이고 있어 이의 노이즈를 제거하고 원이미지를 복원하여 형상을 인식하는 것이 중요하다. 이러한 탁본의 판독에는 다양한 잡음들이 있어 이를 전문적인 판독가 들도 이설을 제기하는 경우들이 있다. 다양하고 심각한 훼손 상태에 있는 탁본의 이미지들은 다양한 형태의 심각한 노이즈를 가지고 있어 전통적이고 일반적인 이미지 향상이나복원 기법들을 적용하기에 적절하지가 않다. 본 연구에서는 구름이나 야간 상황 등 다양한 노이즈를 가진 SAR 이미지처리 기법과 다양한 환자들의 다양한 병적 상태의 이미지들에 효과적으로 적용되는 방법들을 살펴 탁본 문자인식에 적용하고 그 효과를 히스토그램과 이미지 엔트로피를 이용하여 측정하고자 하였다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.24 no.4
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• pp.75-90
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• 2013

Given the context that users are actively using social media with multimedia embedded information, the purpose of this study is to demonstrate how images are used within Twitter messages, especially in influential and favorited messages. In order to achieve the purpose of this study, the top 200 influential and favorited messages with images were selected out of 1,589 tweets related to "Boston bombing" in April 2013. The characteristics of the message, image use, and user are analyzed and compared. Two phases of the analysis were conducted on three data sets containing the top 200 influential messages, top 200 favorited messages, and general messages. In the first phase, coding schemes have been developed for conducting three categorical analyses: (1) categorization of tweets, (2) categorization of image use, and (3) categorization of users. The three data sets were then coded using the coding schemes. In the second phase, comparison analyses were conducted among influential, favorited, and general tweets in terms of tweet type, image use, and user. While messages expressing opinion were found to be most favorited, the messages that shared information were recognized as most influential to users. On the other hand, as only four image uses - information dissemination, illustration, emotive/persuasive, and information processing - were found in this data set, the primary image use is likely to be data-driven rather than object-driven. From the perspective of users, the user types such as government, celebrity, and photo-sharing sites were found to be favorited and influential. An improved understanding of how users' image needs, in the context of social media, contribute to the body of knowledge of image needs. This study will also provide valuable insight into practical designs and implications of image retrieval systems or services.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.1 s.39
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• pp.63-69
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• 2006

There are many new studies on the contents for mobile devices that are all connected to networks in a seemingly ubiquitous environment. The purpose of this paper is to propose a framework for obtaining Internet content intended for computers on mobile devices. In other words, the primary concern of this paper is to select the best images for optimal performance and convert them into images that can be effectively reproduced on mobile devices. For this, the performance of the server is to be optimized through selecting high-priority images among the many available images and converting them while considering the display pixel rates (DPR) and the image distribution areas.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.774-777
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• 2017

사진에는 의도하지 않은 노이즈나 찍는 과정 중에 발생한 실수나 문제로 원치 않게 가려진 부분이 있을 수 있는데, 이미지 완성 어플리케이션은 사용자가 전문적인 프로그램이나 전문가의 도움 없이 노이즈나 가려진 부분을 제거할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 GAN(Generative Adversial Network) 모델에 노이즈가 있는 사진을 입력으로 넣어 노이즈가 제거 된 사진을 생성하도록 하였고, 생성 된 사진과 기존 이미지가 자연스럽게 합성 될 수 있도록 보정을 하여 완성 된 이미지를 출력하는 어플리케이션을 제안한다. GAN 분류 모델의 시그모이드 교차-엔트로피와 생성이미지와 원본이미지간의 평균 제곱 오차를 함께 최소화 하도록 생성 모델을 학습시켰고, 낮은 평균 제곱 오차를 가지는 완성 이미지를 생성 할 수 있었다. 이미지 보정을 통해 생성 된 이미지와 입력 이미지와의 밝기 차이를 해소시켜 좀 더 자연스러운 완성 이미지 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.293-295
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• 1999

다양하고 방대한 이미지 자료를 효율적으로 저장 관리하고, 또한 효과적인 이미지의 내용 검색을 수행하는 통합 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 객체지향 멀티미디어 DBMS인 바다-IV에서 내용 기반 이미지 검색을 제공할 수 있도록 통합 DBMS 구조를 설계하고, 이미지 자료를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 이를 이용하여 이미지의 색상 특징에 기반한 내용 검색을 수행하는 시스템을 구현한다. 구현된 바다-IV DBMS의 이미지 내용 검색은 SQL을 통한 이미지 검색을 지원하도록 내용 검색 질의어 구문을 지원하고, 그리고 이미지 검색 성능 개선을 위해 2단계 이미지 검색 알고리즘을 사용한다.