• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.172-174
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• 2002

최근 인터넷상의 상품 쇼핑몰사이트나 전자상거래와 같은 웹 사이트의 발전으로 인해 이미지의 정보를 많이 사용하고 있다. 이미지의 활용도가 높아짐에 따라, 이미지에 대한 분석기술이나 인식기술들이 많이 연구되어지고 있다. 이미지의 활용은 단순히 정보를 표현하는 것을 넘어, 현재는 인체의 생체 이미지, 지리정보 이미지, 상품 카탈로그 이미지와 같은 대량의 이미지 정보를 가지고 웹 상에서 응용하여 활용되어지고 있다. 따라서, 다양한 이미지의 정보를 표현하고 저장, 검색하는 기술은 계속적으로 연구되어지고 있다. 그러나, 다양한 이미지의 형태로부터 데이터를 표현하고 검색한다는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는 On.-Schema를 활용하여 다양한 이미지의 내용정보를 표현하기 위한 스키마 구조와 표준화 방안에 대하여 기술한다. 웹 상품 카탈로그 이미지나 광고 이미지와 같은 인터넷 상에서 많이 사용될 수 있는 이미지의 정보를 XML-Schema로 설계하고 XML을 활용하여 내용기반 이미지 검색을 지원할 수 있는 모델을 제시한다. 또한 이미지에 대한 복합적인 객체를 분리하여 저장할 수 있는 스키마를 제공함으로서, 이미지 데이터의 공유성과 유용성이 높아지고, 검색에 대한 효율성이 증대되도록 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.249-255
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• 2007

컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 발전으로 그래픽 처리 기술은 날로 발전을 거듭하고 있으며 하드웨어의 기능을 최대한 이끌어내기 위한 소프트웨어 기술 또한 발전하고 있다. 이러한 발전으로 인하여 다양한 영상처리 분야에서 빠른 이미지 프로세싱이 가능하게 되었지만 빠른 이미지 프로세싱 능력에도 불구하고 프로그래밍 기술은 기존 것을 고수하고 있다. 일반적으로 사용해오던 기술은 높은 프로그래밍 지식을 필요로 하는 분야였고 이러한 이유로 이미지 프로세싱 기법을 전문적인 프로그래밍 지식이 부족한 예술계의 사용자가 이용하는 데에는 어려움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고 이미지 하드웨어 및 소프트웨어의 효율적인 사용 환경을 위하여 Apple사에서 OpenGL과 Objective-C를 이용한 좀더 간단한 이미지 프로세싱 기법인 코어 이미지(Core Image)를 개발하였다. OS와 어플리케이션 상에서 빠른 이미지 프로세싱을 위해 개발된 코어 이미지는 기존의 이미지 프로세싱 기법에서 복잡한 형태의 프로그래밍을 요했던 것과는 달리, 여러 이미지 프로세싱 기법을 간단한 플러그인 형태로 지원한다. 예술적인 측면에서 다양한 이미지 프로세싱 기법을 보다 손쉽게 사용할 수 있으며 사용 방법 또한 간단하여 전문적인 프로그램 지식이 부족한 일반 사용자도 예술적인 측면에서 이미지 프로세싱 기술을 쉽게 접목할 수 있도록 구성되어 있다. 하지만 코어 이미지가 국내에서는 소수의 사용자만이 이용하는 Mac OS에서만 사용 가능한 프로세싱 기술이라는 문제점 또한 지니고 있다. 본 논문에서는 코어 이미지의 개념과 구동 원리 및 실제 예술 작품에 적용된 사례를 분석하고, 이를 통하여 다양한 분야에서의 코어 이미지의 가능성에 대하여 전망해 본다.

• 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 Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.36-39
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• 2020

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 복잡한 특징을 담고 있는 얼굴 이미지에 대해 이를 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 특히, 이미지로부터 주요한 특징들을 추출하여 간결하게 이미지를 대표할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 딥 러닝을 통해 생성하는 연구가 인기를 끌고 있다. 이는 딥 러닝 끝 단에 있는 Fully-connected layer 의 출력으로 얻을 수 있으며 이미지의 의미론적 상관관계를 이용하여 학습된다. 구체적으로, 이미지 기술자는 실수형 벡터 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화 하여 비슷한 이미지 사이에는 벡터 거리가 가깝게, 서로 다른 이미지 사이에는 벡터 거리가 멀게 구성된다. 본 연구에서는 미리 학습된 인공 신경망을 통과시켜 얻은 얼굴 이미지 기술자를 활용하여 멤버 분류를 위한 두 개의 인공 신경망을 학습하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 얼굴 인식에 널리 사용되는 벤치 마크 데이터셋을 활용하였고, 그 결과 제안된 방법이 높은 정확도로 멤버를 분류할 수 있다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.641-644
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• 2001

멀티미디어 검색을 위한 MPEG-7 표준화 작업이 완료되어감에 따라, 멀티미디어 특징 기술자를 활용한 다양한 응용들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 미키 마우스, 포켓 몬스터 또는 호돌이와 같은 지적 재산 정보인 동시에 고부가가치 대상인 캐릭터 이미지를 대상으로 하여, 캐릭터 이미지 특징을 분석하고, MPEG-7 에서 정의된 컬러 기술들간의 검색 효율을 비교하여, 캐릭터 이미지에 가장 적합한 기술자를 제안한다. 캐릭터 이미지는 자연 이미지와는 달리, 질감(Texture)이나 모양 (Shape)정보에 비해, 주로 컬러 정보에 의존하며,존재하는 컬러의 수가 3-6 개 범위 내에 주로 존재하고, 컬러의 분포가 고르며, 질감 성분이 많지 않은 특징을 갖고 있다. MPEG-7 에 정의된 Dominant Color, Scalable Color, Color Layout 및 Color Structure 4 종류의 기술자를 캐릭터 이미지 특징에 맞는 기술자를 유형별로 분류된 3,834개의 이미지 셋에 적용하여, 검색 성능 평가 지수인 ANMRR(Average Normalized Modified Retrieval Rank) 를 측정하여 가장 효율적인 기술자를 정의한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.7
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• pp.86-96
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• 2020

Based on the use cases of image recognition technology, this study looked at how artificial intelligence plays a role in image recognition technology. Through image recognition technology, satellite images can be analyzed with artificial intelligence to reveal the calculation of oil storage tanks in certain countries. And image recognition technology makes it possible for searching images or products similar to images taken or downloaded by users, as well as arranging fruit yields, or detecting plant diseases. Based on deep learning and neural network algorithms, we can recognize people's age, gender, and mood, confirming that image recognition technology is being applied in various industries. In this study, we can look at the use cases of domestic and overseas image recognition technology, as well as see which methods are being applied to the industry. In addition, through this study, the direction of future research was presented, focusing on various successful cases in which image recognition technology was implemented and applied in various industries. At the conclusion, it can be considered that the direction in which domestic image recognition technology should move forward in the future.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.709-711
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• 2004

이 논문의 목적은 기하급수적으로 늘어나고 있는 이미지 데이터의 효율적인 검색을 위해 텍스처의 특징을 추출하여 이미지를 검색하는 방법을 제시하고, 다중 필터를 이용한 이미지 검색 기술을 보여주는 것이다. 본 논문에서는 텍스처 이미지 분석에 다양하게 이용되고 있는 Gabor Filtering 기술을 이용하여 질의 이미지에 대한 최적 필터를 선택하는 과정과 선택된 필터를 적용하여 최적의 이미지를 검색하는 프로세스를 제시하고자 한다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.8
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• pp.878-882
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• 2016

Automatic generation of captions for an image is a very difficult task, due to the necessity of computer vision and natural language processing technologies. However, this task has many important applications, such as early childhood education, image retrieval, and navigation for blind. In this paper, we describe a Recurrent Neural Network (RNN) model for generating image captions, which takes image features extracted from a Convolutional Neural Network (CNN). We demonstrate that our models produce state of the art results in image caption generation experiments on the Flickr 8K, Flickr 30K, and MS COCO datasets.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.690-692
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• 2007

기존의 2 차원 이미지를 통한 세포 분석은 단지 세포의 단면만을 볼 수 있기 때문에 정확한 구조를 파악하기 힘들다. 본 논문에서는 그리드 기술을 이용하여 2 차원 이미지들을 세포 구조에 대한 더욱 정확한 이해 및 연구 능률의 향상을 도모할 수 있는 3 차원 이미지로 재구성하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 고성능 이미지 처리를 위해서 계산 그리드를 이용하며, 화질 개선을 위한 전처리 기술, 자동 영상 정렬 기술, 효과적인 삼차원 재구성 기술과 같은 다양한 이미지 처리 알고리즘 및 preStageIn, BgUpload, delegated preprocessing 등과 같은 데이터 전송 최적화 기술 등을 제공한다. 또한, 다양한 이미지 뷰어 기능 및 DirectX 를 이용한 3 차원 렌더링 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.16-17
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• 2011

온라인을 통한 이미지 공유는 사용자들이 활발하게 이용하고 있는 분야 중 하나이다. 사용자의 활발한 참여로 거대해진 이미지 데이터 베이스 내에서 효율적으로 이미지 검색을 수행하기 위해서는 이미지를 정확하기 표현하고 있는 태그의 존재가 매우 중요하다. 하지만, 최근 이미지에 등록 태그 중에서 상당 부분이 이미지와는 직접 관련이 없는 노이즈 태그라는 조사결과는 노이즈 태그로 인해서 이미지 검색의 정확성이 저하될 수 있다는 가능성을 암시한다. 그래서 노이즈 태그를 효과적으로 구분하기 위해서는 태그의 종류에 적합한 태그 정제 기술을 도입할 필요가 있다. 본 연구는 이를 위해서 이미지의 시각적 유사도에 기반한 Visually weighted neighbor voting 방법을 제안했다. 이를 통해서 이미지와 태그 사이의 관련성을 효과적으로 측정할 수 있었다. 그리고 기존 기술보다 안정적으로 노이즈 태그를 구분할 수 있음을 실험을 통해서 증명하였다.