• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.697-700
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• 2010

피부 이미지의 여러 가지 특징들 중 주름은 피부의 상태를 판단하는 중요한 요소이다. 따라서 주름을 추적하기 위해 확대경으로 촬영된 원본 이미지에서 질감 대비 증가, 노이즈 제거 등의 전처리 과정을 수행한 후 Watershed 알고리즘을 이용하여 주름을 선분으로 표현하였다. 이렇게 생성된 주름의 깊이, 너비, 길이 등은 피부 분석 시 특징 정보로 이용할 수 있다. 또한 주름과 주름이 연결되어 이루는 다각형을 논문에서는 셀(Cell)이라고 정의하는데 그것의 크기나 개수 같은 정보도 추출할 수 있게 된다. 그러나 주름으로 만들어진 셀들은 실제와 다르게 과분할 되는 경향을 보인다. 과분할 된 셀들은 잘못된 정보를 제공하기 때문에 피부 상태를 판단하는 결과의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인지하고 차후 정확한 셀 정보를 획득하기 위한 확장성 측면에서 각 셀들을 개체화시키고 과분할 된 셀을 검출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.643-645
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• 2022

많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.

• Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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• 2009.05a
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• pp.491-492
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• 2009

This paper presents evaluation results of fiber dispersion, number of fibers in a unit area, fiber orientation according to the mix-proportion of ECC and bridging stress calculated on the basis of fiber distribution characteristics.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.250-251
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• 2015

본 논문에서는 자기 조직화 기능을 갖는 Kohonen의 SOM(Self organization map) 신경회로망과 주어지는 데이터에 따라 초기의 클러스터 개수를 설정하여 처리하는 수정된 K-Means 알고리즘을 결합한 Hybrid Kohonen Network 를 제안한다. 또한, 실제의 항공영상에 적용하여 고전적인 K-Means 알고리즘 및 고전적인 SOM 알고리즘보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.164-166
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• 2022

Long-tail problem은 class 별로 sample의 개수에 차이가 있어 성능에 안 좋은 영향을 미치는 것을 말한다. 본 논문에서는 cost-sensitive learning 중 Class-Balanced Loss를 이용해 성능을 개선하여 Long-tail problem을 해결하려고 한다. 먼저, balanced data set과 imbalanced data set의 성능 차이를 살펴보도록 할 것이다. 그 후, Class-Balanced Loss를 3가지 버전으로 이용해 그 성능을 측정하고 분석해 볼 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.930-932
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• 2021

영상처리에서 데이터 증강(Data augmentation)은 단순히 사진을 편집하여 사진의 개수를 증강하는 것이다. 단순 데이터 증강은 동물의 반점이나 다양한 색깔을 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통한 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 CycleGAN을 사용하여 GAN 이미지를 생성한 뒤, 데이터 증강을 거쳐 동물의 종 분류 정확도를 측정한다. 정확도 비교를 위해 일반 사진으로만 구성한 집단과 GAN 사진을 추가한 두 집단으로 나누었다. ResNet50을 사용하여 종 분류 정확도를 측정한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.20 no.5
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• pp.53-60
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• 2015

In this paper, the DCT based lossless image compression system which selects a limited number of DCT coefficients is proposed for the Lenna, Camerman, and Baboon image. The number of DCT coefficients to obtain a suitable image quality for the reconstructed image is computed by simulation. The image size of $256{\times}256$ are used in the experiment. The PSNR values for the reconstructed image by selecting limited number of DCT coefficients are found. It is shown that the minimun number of the coefficients for Lenna, Cameramen Baby and Babbo image to obtain PSNR=30 are N=16, 32, 37, 55, respectively. The result can provide the guideline of the importance of the DCT coefficient toward the compression for the tested image of the Lena, Cameraman, and Baboon.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.1
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• pp.205-212
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• 2018

In this paper, we propose a method for more accurate fake discrimination using time information in CNN-based signature recognition. To easily use the time information and not to be influenced by the speed of signature writing, we acquire the signature as a movie and divide the total time of the signature into equal numbers of equally spaced intervals to obtain each image and synthesize them to create signature data. In order to compare the method using the proposed signature image and the method using only the last signature image, various signature recognition methods based on CNN have been experimented in this paper. As a result of experiment with 25 signature data, we found that the method using time information improves performance in fake discrimination compared to the existing method at all experiments.

• School Mathematics
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• v.16 no.3
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• pp.503-518
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• 2014

This study examines fourth graders engaged in three concrete activities involving sampling from finite populations. The first included a survey of popular foods for school meals. The second had them take samples from a box containing white and black marbles to predict how many white and black marbles were in the box. The final activity required them to predict how many times the Korean letter '가' would appear in a Korean story book. The results show that the participants can experience and notice different ideas related to samples and sampling in different activities. In the first activity, they acknowledged that samples are useful for obtaining the information about populations. A population survey is difficult and is not overly useful. In the second activity, they recognized that samples cannot be identical to their population but that the information from a group of samples is similar to the information of the population. In the last activity, they devised some ideas about random sampling even though the ideas were immature.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.1
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• pp.39-46
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• 2019

In this study, before system development for the elimination of foreign fish species, we propose an algorithm to classify fish species by training fish images with CNN. The raw data for CNN learning were directly captured images for each species, Dataset 1 increases the number of images to improve the classification of fish species and Dataset 2 realizes images close to natural environment are constructed and used as training and test data. The classification performance of four CNNs are over 99.97% for dataset 1 and 99.5% for dataset 2, in particular, we confirm that the learned CNN using Data Set 2 has satisfactory performance for fish images similar to the natural environment. And among four CNNs, AlexNet achieves satisfactory performance, and this has also the shortest execution time and training time, we confirm that it is the most suitable structure to develop the system for the elimination of foreign fish species.