• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.227-229
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• 2021

본 논문에서는 노약자 및 장애인의 증가로 인한 조행보조기구 사용량이 증가하고 있으나 물리적인 보조기구는 있지만 AI를 통한 서비스와 보조보행기구에 관한 AI 데이터셋이 부족하다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 상기 데이터셋을 설계 및 구축하기 위해 Node JS를 사용하여 이미지 크롤링 프로그램을 구현하여 이미지 데이터를 수집했으며, Yolo Maker를 활용하여 수집된 이미지를 데이터셋으로 변환시켰다. 이를 통해 노약자 및 장애인을 위한 AI 서비스 구축에 필요한 데이터를 손쉽게 설계 및 구축한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.853-855
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• 2021

본 연구는 회화문화재 속에 표현된 다양한 종류의 객체를 검출할 수 있는 딥러닝 모델생성을 위해 필요한 학습용 이미지 데이터셋 구축방안을 제안한다. 먼저 기존 동양화 기반의 회화문화재 이미지 데이터 및 객체 특징 분석을 진행하였고, 이를 바탕으로 Natural image에 Pose transfer 및 Style transfer를 적용한 새로운 방식의 회화문화재 이미지 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안한 프레임워크를 통해 기존 문화재 분야에서 가지고 있던 제한된 데이터 구축문제를 극복하고, 검출모델 생성을 위한 대용량의 학습데이터 구축 가능성을 제시하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.639-646
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• 2022

딥러닝의 발전으로 딥러닝 모델들이 이미지 인식, 음성 인식 등 여러 분야에서 활발하게 사용 중이다. 하지만 이 딥러닝을 효과적으로 사용하기 위해서는 대형 데이터 세트가 필요하지만 이를 구축하기에는 많은 시간과 노력 그리고 비용이 필요하다. 본 논문에서는 웹 크롤링이라는 이미지 수집 방법을 통해서 이미지를 수집하고 데이터 전처리 과정을 거쳐 이미지 분류 모델에 사용할 수 있게 데이터 세트를 구축한다. 더 나아가 전이학습을 이미지 분류 모델에 접목해 카테고리값을 넣어 자동으로 이미지를 분류할 수 있는 경량화된 모델과 적은 훈련 시간 및 높은 정확도를 얻을 수 있는 이미지 분류 모델을 제안한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.59-64
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• 2023

딥러닝은 다양한 컴퓨터 비전 문제를 해결할 수 있지만, 대량의 데이터셋이 필요하다. 본 논문에서는 대형 이미지 데이터셋을 구축하기 위해 이미지 이진화 기반 데이터 증강 기법을 제안한다. 이미지 이진화를 사용하여 특성을 추출하고 추출된 나머지 픽셀을 랜덤하게 배치하여 새로운 이미지를 생성한다. 생성된 이미지는 원본 이미지와 유사한 품질을 보여주며, 딥러닝 모델에서도 뛰어난 성능을 보였다.

• 디자인학연구
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• 제14권2호
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• pp.37-45
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• 2001

좋은 기업의 이미지만이 날로 심각해지고 있는 생존 경쟁에서 살아남을 수 있다는 인식이 날로 커지므로 기업이미지 관리의 중요성은 끊임없이 강조되고 있다. 이러한 CI의 중요성은 20C 초반 산업사회의 시작과 더불어 시작되어 현대 사회가 점차 첨단화, 다양화, 세분화되면서 CI의 홍수 시대를 맞이하였다. 이러한 현 시점에서 CI가 그 기업의 이미지를 표현해 주고 그 기업을 대내외적으로 알리는 것만이 CI의 궁극적인 목표라고 할 수는 없다. 이제는 기업의 이미지가 다른 기업들간의 차별화가 얼마나 이루어지는가 하는 것이 오늘날과 같은 CI의 홍수 속에서 살아남을 수 있는 길이 아닌가 한다. 이러한 현 시점과 다가오는 새 천년을 고려한 영국의 국제적인 항공사 British Airways는 새로운 시장환경에 대응하기 위하여 과거의 기업 이미지에서 과감히 탈피하고, 새롭고 혁신적인 아이디어로 기업이미지 재통합 계획을 구축하였다. 그들은 단지 한 가지 획일화된 시각적 요소로 기업의 이미지를 통합하는 기존의 통상적인 CI접근 방식에서 과감히 탈피하고, 각기 비행하는 나라의 가장 독창적이고 상징적인 이미지를 제작하여 비행기의 꼬리 부분에 적용시키는 혁신적인 아이디어로 새 이미지 통합을 구축하였다. 이러한 독창적인 아이디어로 새 기업 이미지를 구축한 British Airways는 다른 항공사의 이미지와 기업의 이미지를 차별화 하는데 큰 성과를 얻을 수 있었다.

• 제품안전
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• 통권43호
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• pp.38-41
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• 1996

개인의 이미지관리는 현재의 자기자신을 둘러보고 어떤 이미지로 개성을 발휘할 것인가를 정하고, 이를 개발하기 위한 방안을 모색한 후 외모에서부터 내면까지 우러나오는 모든 모습들이 개성있게 보여지도록 관리하는 것인 반면, 기업의 이미지 관리는 체계화되고 조직적으로 관리될 수 있도록 통합적 이미지 구축을 위한 브랜드 개성을 설정한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.341-348
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• 2008

인터넷 인프라의 고속 성장과 디지털 이미징 장치들의 빠른 보급 및 기술향상으로 인해 디지털 이미지콘텐츠 관련 산업화 또한 빠르게 성장하고 있다. 디지털 이미지 콘텐츠는 컴퓨터에서 인식 가능하도록 디지털화한 이미지를 의미하며, 본 논문은 디지털 콘텐츠 개발자 및 일반 UCC 제작자들을 위해 방대하고, 분산되어 있는 디지털 이미지콘텐츠의 효율적인 일괄자동화 관리를 위해 맞춤형 스톡 이미지콘텐츠 관리 기술을 제안한다. 이미지콘텐츠 일괄 자동화를 위해 스톡이미지 메타데이터를 원하는 메타데이터 시스템으로 자동 변환시키는 자동 메타데이터 변환기술, 원하는 형식의 이미지콘텐츠로 자동 변환시키는 자동 이미지콘텐츠 변환기술, 원하는 형식으로 업로드할 수 있는 선택적 이미지콘텐츠 업로딩 기술 등을 이용하여 시스템을 구축한다. 또한, 구축된 시스템은 라이브러리화하여 쉽고 빠르게 이식이 가능하며, 기존 시스템에 적용하여 효율적인 작업 환경을 제공하며, 일반 사용자 및 이미지콘텐츠 개발자를 위한 친근형 인터페이스 구축에 큰 기여를 할 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제32권2호
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• pp.169-187
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• 1998

본 연구의 목적은 이미지데이터베이스 구축에 필요한 데이터항목 속성을 파악하기 위해 이미지정보에 대해 이용자가 사용하는 어휘는 무엇이며, 어떻게 구분되며. 그 사이에 어떠한 관련성이 존재하는가를 파악하는 것이다. 22명의 대학생을 대상으로 5종류의 이미지을 가지고 실험을 한 결과, 이미지가 포함하고 있는 내용, 이미지의 크기 등이 사용하는 어휘의 수를 결정하는데 많은 영향을 미치고 있었다. 그리고, 이미지 내용을 설명하는데 필요한 데이터항목 속성은 실제의미, 내적의미, 시간 혹은 지리적 공간, 그리고 각 범주의 관련성이 중요한 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.738-741
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• 2009

본 논문에서는 RAW 이미지 포맷 중 PEF, MRW에 대한 분석 결과와 RAWImage Viewer에 대해 소개한다. DSLR 디지털 카메라로 촬영되는 이미지 파일은 범용의 JPEG 포맷이나 제조사별 독자적인 RAW 이미지 포맷으로 저장된다. 이러한 RAW 이미지 파일을 PMP 등의 휴대용 멀티미디어 기기나 디지털액자에서 재생 및 확인하기 위한 요구가 증대되고 있다. 하지만, RAW 이미지 포맷이 디지털 카메라 제조사별로 다르고, 해당 포맷에 대한 구체적인 정보가 공개되지 않아 대부분의 휴대용 멀티미디어 기기에서 RAW 이미지 파일 재생 기능을 완벽하게 지원하지 못하고 있다. 본 논문에서는 RAW 이미지 파일 포맷을 분석하여 다양한 임베디드 멀티미디어 기기에서 모든 RAW 이미지 파일을 지원할 수 있는 라이브러리 구축을 위한 연구 결과 중 일부를 소개한다. Cannon의 CRW, CR2 포맷과 Nikon의 NEF 분석 결과에 이어 PEF, MRW에 대한 분석 결과와 RAW 이미지 출력 및 분석 기능이 포함된 RAWImage Viewer에 대해 설명한다. 연구 결과는 RAW 파일을 재생할 수 있는 임베디드 장비 및 PC용 RAW 이미지 파일 재생 라이브러리를 구축 및 응용 프로그램 개발시 활용될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.600-602
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• 2022

2차원 이미지 또는 영상을 통한 자세 추정의 경우, 영상 내에서 발생할 수 있는 탐지 오류, 피사체 잘림, 폐색(Occlusion) 등으로 인해 자세 추정 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 4장 이상의 다양한 각도로 촬영한 이미지를 NeRF(Neural Radiance Fields)를 통해 이미지 합성(Image synthesis)을 진행하여 3차원 모델을 생성한다. 이후 DeepLabCut을 사용하여 관절 좌표와 골격(Skeleton)을 구축한다. 구축한 골격을 인공지능에 학습시킨 뒤 2차원 영상에서의 관절 좌표 인식, 골격 구축, 자세 추정을 진행한다. 2차원 영상 테스트 데이터를 통해, 3차원 모델을 사전 학습한 인공지능 모델과 기존 2차원 이미지를 사용하여 학습한 인공지능 모델의 자세 추정 정확도를 비교한다.