• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.235-250
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• 1994

한글의 신속하고 정확한 정보전달 기능을 유지 발전 시킴과 동시에, 정보 전달의 목적 및 효율성을 높이기 위하여, 인간심리에 직접 영향 미치는 시각적 이미지를 지니는 조형적 문자의 서체 및 기능 개발에 필요한 현행 한글서체들의 시각적 이미지에 대한 분석적 연구를 시도하였다. "한글의 시각적 이미지 다양화에 관한 연구" 에서의 네모틀 고수형의 한글 이미지 연구에 이어 금번에는 컴퓨터에서 지원 사용되는 탈네모꼴의 한글 12종을 제목용과 본문용으로 나누고 각각 그 굵기에 따른 이미지를 표본조사 및 수치분류적 기법에 의한 이미지 특성을 분석하였다. 연구결과, 한글 탈내모꼴 서체는 크게 3개의 그룹으로 구분되며, 전반적으로 그 이미지의 강도에 있어 약한것으로 나타났으며, 각 서체의 제목용및 본문용의 각각의 굵기에 해당하는 이미지가 동일한 것으로 나타나 안정된 이미지를 보유하는 서체로는 스케치체와로 나타났다. 이 같은 한글서체의 이미지 분류 연구는, 한글서체 개발이 수치적 분석에 의하여 방향정립 및 높은 예측성을 지닐 수 있으며, 목적지향적인 폰트개발 및 균형있는 서체운용 체계의 운용에 의하여 극대화될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.346-348
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• 2006

기존의 웹 이미지 검색 시스템들은 웹 페이지에 포함된 텍스트들의 출현빈도, 태그유형 등을 고려해 각 키워드들의 중요도를 평가하고 이를 이용해 이미지의 캡션을 결정한다. 하지만 텍스트 정보만으로 캡션을 결정할 경우, 키워드와 이미지 사이의 관련성을 평가할 수 없어 부적절한 캡션의 배제가 어렵고, 사람의 인지와 맞지 않는 캡션이 추출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 웹 이미지 마이닝 방법을 통해 웹 페이지로부터 캡션 후보 키워드를 추출하고, 자동 이미지 주석 방법을 통해 이미지의 개념 부류 키워드를 결정한 후, 두 종류의 키워드를 결할하여 캡션을 선택한다. 가능한 결합 방법으로는 키워드 병합 방법, 공통 키워드 추출 방법, 개념 부류 필터링 방범 캡션 후보 필터링 방법 등이 있다. 실험에 의하면 키워드 병합 방법은 높은 재현율을 가져 이미지에 대한 다양한 주석이 가능하고 공통 키워드 추출 방법과 개넘 부류 키워드 필터링 방법은 정확률이 높아 이미지에 대한 정확한 기술이 가능하다. 특히, 캡션 후보 키워드 필터링 방법은 기존의 방법에 비해 우수한 재현율과 정확률을 가지므로 기존의 방법에 비해 적은 개수의 캡션으로도 이미지를 정확하게 기술할 수 있으며 일반적인 웹 이미지 검색 시스템에 적용할 경우 효과적인 방법이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.423-424
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• 2020

다양한 환경 변화에 따라 적용 가능한 최적의 위장무늬 개발의 필요성이 증대됨에 따라 위장무늬 성능 평가를 위한 포토시뮬레이션 기술 또한 주목받고 있으나 포토시뮬레이션 저작에 관한 연구는 미비하다. 본 논문에서는 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 배치 및 기 배치된 위장무늬의 탐지 시간을 측정하는 소프트웨어인 포토시뮬레이션 기술 개발에 대해 서술한다. 개발된 포토시뮬레이션은 작전환경 및 위장무늬 이미지 로드, 사용자 입력도구를 통한 대상 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 배치 및 저작, 저작 된 작전 환경 이미지 상 위장무늬 이미지를 모니터에 출력, 사용자 입력도구를 통한 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 탐지 및 탐지 시간 측정 기술을 포함한다. 결과에서는 개발 포토시뮬레이션 기술을 통한 위장무늬 이미지 배치 및 저작, 그리고 위장무늬 이미지의 평균 시간 측정 결과 예시를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.21-23
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• 1999

기존 이미지 데이터베이스 검색 시스템은 질의 결과로 유사도가 높은 이미지들을 모아 제시해 준다. 그런데, 질의 결과로 제시되는 이미지는 전부 같은 크기의 이미지로 표시되고 일차원적으로 단순 나열하기 때문에 결과 이미지의 의미 파악이나 질의 처리 과정의 정보를 확인하는 것이 명확하지 않다. 또한 하나의 화면에 나타낼 수 있는 이미지의 수도 매우 제한된다. 따라서 본 논문은 이미지가 표현되는 화면 공간을 5개의 Wave로 나누고, 유사도 순서로 영역 크기를 할당하여 질의 결과 이미지들을 이차원으로 배열하여 제시하고 관리하는 방안을 제안하는 것이다. 그래서 한정된 화면 공간의 활용도를 극대화하고, 질의 결과에 대한 사용자 인지도를 높이며, 질의 결과의 유사도 정보를 유추하거나 분석하기가 용이한 방안이 될 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.674-675
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• 2015

최근 이미지가 가지는 의미적 정보를 온톨로지로 어노테이션한 후 이미지를 분류하고 검색하는 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이미지 검색이 어노테이션된 데이터에 SPARQL 질의를 통해 이루어지기 때문에 질의 결과와 일치하는 이미지들만 검색이 된다. 본 논문에서는 기존의 의미 기반 질의 방식이 아닌 이미지에 어노테이션된 온톨로지를 이용하여 유사 이미지를 검색하는 시스템을 제안한다. 설계된 시스템은 이미지가 가지는 태그 정보를 RDF 온톨로지로 확장하는 기존 연구에 추가적으로 온톨로지 유사 매칭 알고리즘을 사용하여 사용자가 원하는 유사 이미지를 검색할 수 있도록 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.35-38
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• 2004

기존의 내용기반 이미지 검색 시스템은 색상, 질감, 모양등과 같은 특징 벡터를 추출하여 검색하는 방법이 많이 연구되어 왔다. 특히 색상 정보는 이미지를 검색하기 위하여 중요한 정보로 사용되고 있다. 따라서 색상 이미지를 검색하기 위해서 평균 RGB, HSI값을 이용하거나 히스토그램을 이용하는 방식이 많이 사용 되어왔다. 본 논문에서는 사람이 시각적으로 보고 느끼는 색상(H), 채도(S), 명도(I) 방식을 이용한 HSI값을 사용하여 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색 기법을 제안하고 알고리즘을 설명한다. 색상 의미(Color Semantics)란 사람의 시각적인 특징을 기반으로 칼라 이미지에 적용하여 감성 형용사 기반으로 검색할 수 있는 방법이다. 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색은 색상-기반 질의(color-based retrieval)를 제공할 뿐만 아니라 인간의 감성이나 느낌에 의한 의미-기반 질의(semantic-based retrieval)방식을 가능하게 한다. 즉, "시원한 이미지" 혹은 "부드러운 이미지"를 검색하는 방식이다. 따라서 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있으며, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.272-275
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• 2018

본 논문에서는 기존 신경망 기반의 이미지 압축에 많이 사용되었던 신경망인 ResNet 을 대신하여 더 적은 개수의 파라미터를 사용하여 좋은 성능을 낼 수 있는 신경망 구조인 DenseNet 을 이미지 압축에 사용한다. 이미지 압축을 위해 사용되는 신경망 구조는 일반적으로 오토 인코더 구조인데, 병목 층에서 정보 손실이 상당히 많이 발생한다. 따라서 이미지 압축에서 신경망 내에서의 정보 전달은 상당히 중요하다. 기존의 논문에서는 이를 위해 이전의 정보를 그대로 뒤로 전달해주는 구조인 ResNet 을 사용하여 깊은 층에 대해서도 수렴이 잘 되는 결과를 보여주었다. 그러나 많은 수의 파라미터를 사용하는 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 DenseNet 을 이미지 압축에 사용하였고, 병목 층에서의 정보 손실로 인해 이미지의 고주파수 성분이 사라지는 현상을 해결하기 위해 원래 이미지와 JPEG2000 으로 압축한 이미지와의 차이를 추가 입력으로 넣어주어서 주관적인 화질을 개선하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.69-72
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• 2024

모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04b
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• pp.661-664
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• 2001

본 논문에서는 이동단말에 최적화된 서비스를 제공하기 위한 이동단말의 정보 이용방법과 무선선로상의 제약 및 무선 단말기의 제한된 자원으로 좀더 효율적인 무선 인터넷 서비스를 제공하기 위한 WBMP(Wireless BitMaP) 변환기의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 이동단말의 정보는 CC/PP(Composite Capabilities/Preferences Profiles) 또는 WSP(Wireless Session Protocol) 헤더로부터 알아낼 수 있으며 이 정보를 이용하여 WBMP 변환기는 기존의 이미지를 이동단말에 가장 적절한 WBMP 이미지로 변환한다. 그러나 컬러 이미지를 변환하는 경우 이동단말이 가지는 제약에 의해 이미지 정보가 손실되거나 왜곡될 수 있으며, 현재 무선환경에서 지원되는 0/1 형식의 WBMP 이미지로는 각 단말의 자원을 최대한 활용할 수 없다. 따라서 향후 그레이-레벨 또는 컬러 이미지로의 변환 기능이 추가 구현되어야 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05a
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• pp.99-102
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• 2003

본 논문에서는 JPEG 이미지파일을 효율적으로 검색하기 위해서 확장된 JPEG파일의 포맷을 제안하고자 한다. 확장된 JPEG 파일의 포맷 안에는 JPEG 파일을 검색할 때에 사용될 키워드에 대한 설명, 이미지가 만들어진 날짜, 만든 이, 해상도와 같은 이미지에 대한 정보가 들어가게 된다. 이렇게 확장된 포맷을 어떻게 검색에 이용하는지 보이기 위해서 검색 어플리케이션을 설계하였다. 이 어플리케이션은 사용자가 검색 시에 찾고자 하는 이미지의 정보 값들을 지정해 줌으로써 자시의 의도에 적합한 이미지를 보다 정확하게 찾을 수 있게 된다. 피리고 이렇게 찾아진 이미지들은 여러 이미지 정보값들에 따라 다양한 방식으로 정렬되어 보여 지도록 하였다. 또한 이렇게 확장된 JPEG 파일포맷에 사용자가 접근하여 정보를 변경하거나 추가할 수 있는 인터페이스도 제공하도록 하였다.