• Title/Summary/Keyword: 이미지정보

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Image comparison and GPS technology for Search attractions (관광지 검색을 위한 이미지비교와 GPS기술)

  • Lee, Gun-Hee;Ha, Jin-Young
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2011.11a
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    • pp.403-406
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    • 2011
  • 대한민국의 스마트폰 보유자 수는 1300만 명 이상으로 세계최고의 수준을 자랑하고 있다. 그에 따라 스마트폰의 다양한 기능을 활용해 손쉽게 필요한 정보를 얻을 수 있어졌다. 본 논문서는 스마트폰 의 GPS기능과 카메라 기능을 활용해 쉽고 새로운 방법으로 서울시관광지를 검색 할 수 있는 기능을 제안한다. 기존에는 관광지의 이름을 이용해서 검색하는 방법이 일반적이었다. 검색의 정확성을 요할 수 있지만 사용자가 관광자의 이름을 모르는 상활에서는 검색에 어려움이 있었다, 하지만 이미지를 이용해 관광지를 검색하므로 사진 한 장만 있으면 바로 이미지의 검색이 가능해서 글자 검색의 한계를 극복 할 수 있었다. 논문에서는 이미지 비교알고리즘 중 색의 분포도를 이용한 이미지 비교알고리즘을 기술하고자 한다. 그리고 안드로이드의 GPS기능을 이용해 사용자의 위치와 관광지의 위치를 구글맵에 표시해서 사용자가 관광지를 보다 쉽게 찾아갈 수 있는 방법에 대해서도 기술했다.

OCR-Based Medicine Ingredient Information Retrieval System (OCR 기반의 의약품 성분 정보 검색 시스템)

  • Park, Jina;Park, Seungbo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.83-84
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    • 2022
  • 본 논문에서는 의약품의 효율적인 구매와 안전한 복용, 또 의약품 성분에 대한 정보 전달을 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 약품 후면을 촬영한 영상으로부터 이미지 프로세싱을 통해 이미지에서 관심영역을 설정한 뒤, OCR 엔진인 Tesseract-OCR을 사용하여 인식한 텍스트 데이터를 통해 약품 성분을 추출하며, 식품의약품안전처에서 제공하는 의약품 안전 사용 서비스(DUR) API와 네이버 의약품 사전 검색 결과를 이용해 관련 정보들을 읽어와 출력하도록 한다. 약품의 표준 서식을 따르는 이미지를 기준으로 백 개의 이미지를 이용해 테스트하여 65%의 검출 정확도를 보였다.

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An Analysis of Image Pulling Time Based on Dockerfile Optimization Using Multi-Stage Builds in Serverless Computing (서버리스 환경에서 멀티스테이지 빌드 기반의 Dockerfile 최적화에 따른 컨테이너 이미지 풀링 시간 분석)

  • Min Chang Kim;Minjae Kang;Heonchang Yu
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2024.10a
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    • pp.92-95
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    • 2024
  • 서버리스 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅 패러다임의 한 종류로, 마이크로서비스가 부상하며 함께 큰 주목을 받고 있다. 서버리스 컴퓨팅에서 가장 큰 문제점 중 하나는 콜드 스타트 문제를 해결하는 것으로, 함수를 실행할 컨테이너가 생성될 때 이미지를 풀링하는 데 걸리는 지연 시간은 콜드 스타트에 큰 비중을 차지한다. 본 논문은 컨테이너의 이미지 사이즈를 최적화하기 위해 Docker 멀티 스테이지 기법을 사용하였으며, 컨테이너 이미지 풀링 시간에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 통해 컨테이너 이미지 크기가 풀링 시간에 미치는 영향을 알아보고, 멀티 스테이지 빌드 기법의 유용성을 검증한다.

Blind Super-Resolution Kernel estimation using two images (두 장의 이미지를 활용한 이미지 화질 저하 커널 예측)

  • Cho, Sunwoo;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.303-306
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    • 2021
  • 이미지 초해상도는 영상 취득 과정에서 센서와 렌즈의 물리적인 한계 등으로 인하여 의해 화질이 저하된 이미지를 더 높은 배율로 복원하는 문제이다. 이미지 초해상도는 딥러닝을 통해 놀라운 성능향상을 이루었지만, 카메라로 촬영된 실제 이미지에서는 좋은 성능을 내지 못하였다. 이는 딥러닝에서는 'bicubic' 커널로 down-sampling된 합성 이미지 데이터를 사용하였던 것과 달리 실제 이미지에서는 'bicubic' 커널을 통한 화질 저하와는 다른 화질 저하, 즉 다른 커널을 통한 화질 저하가 발생하기 때문이다. 따라서 실제 이미지에 대한 성능을 높이기 위해서는 이에 대한 정확한 커널 예측이 필요하다. 최근 주목받기 시작한 이미지 초해상도를 위한 커널 예측은 초해상도를 잘 시켜주는 커널을 직접 찾는 방법[10, 13]과 이미지의 분포와 커널을 통해 다운샘플된 이미지에 대한 분포를 일치시켜주면서 커널을 예측하는 방법[14]으로 나누어져 있다. 그러나 두 방법 모두 ill-posed problem 인 커널 예측 문제를 한 장의 이미지만으로 해결하려는 것이기 때문에 정확한 예측에는 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 두 장의 이미지를 활용한 이미지 화질 저하 커널 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 장의 이미지가 같은 카메라를 통해 촬영되었으며 이때 이미지 화질 저하는 카메라에 의해서만 영향을 받는다는 가정을 기반으로 한다. 즉, 두 장의 이미지는 같은 커널을 통해 저하된 이미지라는 가정을 한다. 제안된 방법은 [14]에서처럼 이미지 분포를 기반으로 한 커널 예측을 진행하며, 이미지 초해상도를 진행하고자 하는 이미지 외에 참고 이미지 또한 같은 커널에서 화질 저하를 시켰을 때 본래의 이미지와 같은 분포에 있도록 학습을 진행한다. 결과적으로 본 논문에서는 두 장의 이미지를 사용하였을 때 더욱 정확하게 커널을 찾을 수 있음을 보여준다. 두 장의 이미지를 활용하는 방식이 한 장의 이미지만을 활용하는 기존의 최고 수준의 방법에 비해 합성된 다양한 커널 데이터셋[14]에서 약 0.17dB 성능 향상이 있었다.

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A Categorization Scheme of Tag-based Folksonomy Images for Efficient Image Retrieval (효과적인 이미지 검색을 위한 태그 기반의 폭소노미 이미지 카테고리화 기법)

  • Ha, Eunji;Kim, Yongsung;Hwang, Eenjun
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.22 no.6
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    • pp.290-295
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    • 2016
  • Recently, folksonomy-based image-sharing sites where users cooperatively make and utilize tags of image annotation have been gaining popularity. Typically, these sites retrieve images for a user request using simple text-based matching and display retrieved images in the form of photo stream. However, these tags are personal and subjective and images are not categorized, which results in poor retrieval accuracy and low user satisfaction. In this paper, we propose a categorization scheme for folksonomy images which can improve the retrieval accuracy in the tag-based image retrieval systems. Consequently, images are classified by the semantic similarity using text-information and image-information generated on the folksonomy. To evaluate the performance of our proposed scheme, we collect folksonomy images and categorize them using text features and image features. And then, we compare its retrieval accuracy with that of existing systems.

A Study on the Development of Digital Watermarking for Copyright Protector of Original Image Data (디지털 이미지 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹 개발에 관한 연구)

  • 조정석;유세근;김종원;최종욱
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 1999.03a
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    • pp.519-523
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    • 1999
  • 본 연구는 디지털 이미지 데이터에 대한 창작자의 저작권 보호 기술인 watermarking 기술을 연구하였다. 저작권 보호를 위한 정보를 invisible watermark로 삽입하였고, watermarking된 칼라 이미지를 데이터 압축, Filtering, cropping 등과 같은 여러 가지 외부 공격에 대한 내구성을 실험하였다. Invisible watermark를 삽입하기 위하여 변형된 주파수 변환기법을 이용하였으며, 기존의 PRN(pseudo random number)방법보다 가시성이 뛰어난 이미지 형태의 로고를 삽입하여 저작권에 대한 확증성을 제고하였다.

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A Study on Color Occurrence Features of Color Invariants (컬러불변치 기반 병발행렬 특징값에 대한 연구)

  • Choo, Moon-Won;Choi, Young-Mee
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2012.04a
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    • pp.362-364
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    • 2012
  • 컬러 정보는 이미지 처리 시스템에서 이미지에 대한 중요한 특징값을 제공한다. 그러나 조명이나 객체의 물리적 특성으로 인하여 녹취된 이미지의 컬러값을 활용하기에는 많은 문제점이 따르게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 컬러불변치에 대한 많은 연구가 있어 왔다. 이 연구에서는 컬러불변치와 병발행렬 특징값과의 관계에 대한 기초 데이터를 제공함으로써 위치기반 어플리케이션에서 이미지 유사도를 측정하는데 활용하고자 한다.

A Study on Image Features of Color Invariants (컬러불변치 기반 이미지 특징값에 대한 연구)

  • Choi, Young-Mee;Choo, Moon-Won
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2012.04a
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    • pp.373-374
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    • 2012
  • 위치정보를 활용한 응용시스템을 구축하는 경우 컬러 이미지 처리를 위하여 조명이나 객체의 물리적 특성에 불변한 특징값을 활용하게 된다. 이 연구에서는 컬러불변치로 재정의된 픽셀을 기반으로 한 여러 이미지 특징값을 단순 비교분석함으로써 위치기반 어플리케이션에서 이미지 유사도를 측정하는데 그 결과를 활용하고자 한다.

A Study on the Effect of Presentation Modes of Health Information on Information Perception (건강정보 제시유형이 정보의 인지에 미치는 영향에 관한 연구)

  • Nam, Jae Woo;Kim, Seonghee
    • Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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    • v.24 no.4
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    • pp.217-238
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    • 2013
  • We investigated how combining different types of images with written text affects the comprehension of health related information. The types of images were picture, photograph, and X-ray. 47 four year college students were recruited for the experiment. The independent variables in this study included information presentation format, vividness of image, and the degree of awareness for the disease. The dependent variables were recognition and recall for information. The results showed that the information with images in recognition and recall had higher score than information with written text only. In regard to the effect of different kinds of images on comprehension of health information, information with picture had higher score than the information with photograph and X-ray. The vividness of image were found to work as a negative factor on the recognition of information. Finally, the degree of awareness of disease also failed to have any significant effect on subjects' recall and recognition. This research has implications for the contents design of health related website.

Sketch query method for medical image retrieval based on disease icon (의료 영상 검색을 위한 아이콘 기반의 스케치 질의 작성 방안)

  • 이낙훈;엄기현
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.122-124
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    • 2000
  • 본 논문은 질병이 있는 뇌종양 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘 기반의 스케치 질의 방안을 제시한다. 기존의 이미지 검색 시스템은 이미지가 갖는 속성 중 일부의 속성 값만을 가지고 사용자가 직접 질의 이미지를 작성한다. 그러나 이런 방법으로는 여러 복잡한 속성값을 갖는 뇌종양 MRI 이미지의 내용을 표현하기는 어렵다. 그래서 본 논문에서는 질병이 있는 뇌 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘을 사용한 템플릿 형식의 메디컬 스케치 질의 방법을 제시한다. 뇌에서 발생하는 뇌질환을 질병별로 분류하였고, 분류된 질병들이 가지고 있는 색상이나 질감, 모양과 같은 속성 값들을 아이콘화하여 템플릿 이미지로 제공되는 정상인의 이미지에 정의된 질병 아이콘의 크기와 위치를 설정함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의 이미지를 쉽게 작성할 수 있는 스케치 형식의 질의방법을 제안한다.

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