• Cartoon and Animation Studies
• /
• s.39
• /
• pp.393-412
• /
• 2015

See and feel the emotion recognition is the image of a person variously changed according to the environment, personal disposition. Thus, the image recognition has been focused on the emotional sensibilities computer you want to control the number studies. However, existing emotional computing model is numbered and the objective is clearly insufficient measurement conditions. Thus, through quantifiable image Emotion Recognition and emotion computing, is a study of the situation requires an objective assessment scheme. In this paper, the sensitivity was represented by numbered sizes quantified according to the image recognition calculation emotion. So apply the principal attributes of the color image emotion recognition as a configuration parameter. In addition, in calculating the color sensitivity by applying a digital computing focused research. Image color emotion computing research approach is the color of emotion attribute, brightness, and saturation reflects the weighted according to importance to the emotional scores. And free-degree by applying the sensitivity point to the image sensitivity formula (X), the tone (Y-axis) is calculated as a number system. There pleasure degree (X-axis), the tension and position the position of the image point that the sensitivity of the emotional coordinate crossing (Y-axis). Image color coordinates by applying the core emotional effect of Russell (Core Affect) is based on the 16 main representatives emotion. Thus, the image recognition sensitivity and compares the number size. Depending on the magnitude of the sensitivity scores demonstrate this sensitivity must change. Compare the way the images are divided up the top five of emotion recognition emotion emotions associated with 16 representatives, and representatives analyzed the concentrated emotion sizes. Future studies are needed emotional computing method of calculation to be more similar sensibility and human emotion recognition.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.82-84
• /
• 2017

본 논문에서는 한국어 이미지 캡션을 학습하기 위한 데이터를 작성하고 딥러닝을 통해 예측하는 모델을 제안한다. 한국어 데이터 생성을 위해 MS COCO 영어 캡션을 번역하여 한국어로 변환하고 수정하였다. 이미지 캡션 생성을 위한 모델은 CNN을 이용하여 이미지를 512차원의 자질로 인코딩한다. 인코딩된 자질을 LSTM의 입력으로 사용하여 캡션을 생성하였다. 생성된 한국어 MS COCO 데이터에 대해 어절 단위, 형태소 단위, 의미형태소 단위 실험을 진행하였고 그 중 가장 높은 성능을 보인 형태소 단위 모델을 영어 모델과 비교하여 영어 모델과 비슷한 성능을 얻음을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2001.11a
• /
• pp.95-100
• /
• 2001

본 논문은 시간에 따라 변하는 스크린 이미지의 스트리밍에 적합한 이미지 압축 및 저장 방법을 세안하는 것이다. 이를 위하여 시간에 따라 변화하는 스크린 이미지의 특성을 일반 동영상과 비교하여 분석하였으며, 분석 결과에 의거하여 스크린 이미지의 스트리밍에 가장 적합한 압축 및 저장 방법을 제안하였다. 제안된 방법들은 스트리밍 데이터를 효과적으로 지원하는 DirectShow의 구조에 따라 구현되었으며, 구현된 내용을 보인다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위하여, 구현된 시스템 상에서 압축 성능이 측정되었으며 그 결과를 설명한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02a
• /
• pp.256-261
• /
• 2007

본 논문은 이미지 완성(Image Completion)을 위한 근사적 에너지 최적화 알고리즘을 제안한다. 이미지 완성이란 이미지의 특정영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서 이미지 완성은 유사-확률적(pseudo-probabilistic) 시스템인 Markov Random Field로 모델링된다. MRF로 모델링된 이미지 완성 시스템에서 사후 확률(posterior probability)을 최대로 만드는 MAP(Maximum A Posterior) 문제는 결국 시스템의 전체 에너지를 낮추는 에너지 최적화 문제와 동일하다. 본 논문에서는 MRF의 최적화 알고리즘들 중에서 Belief Propagation 알고리즘을 이용한다. BP 알고리즘이 이미지 완성 분야에 적용될 때 다음 두 가지가 계산시간을 증가시키는 요인이 된다. 첫 번째는 완성시킬 영역이 넓어 MRF를 구성하는 정점의 수가 증가할 때이다. 두 번째는 비교할 후보 이미지 조각의 수가 증가할 때이다. 기존에 제안된 Priority-Belief Propagation 알고리즘은 우선순위가 높은 정점부터 메시지를 전파하고 불필요한 후보 이미지 조각의 수를 제거함으로써 이를 해결하였다. 하지만 우선순위를 정점에 할당하기 위한 최초 메시지 전파의 경우 Belief Propagation의 단점은 그대로 남아있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 이미지 완성을 위한 MRF 모델을 피라미드 구조와 같이 층위로 나누어 정점의 수를 줄이고, 계층적으로 메시지를 전파하여 시스템의 적합성(fitness)을 정교화 해나가는 Hierarchical Priority Belief Propagation 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.663-664
• /
• 2016

다양한 분야에서 특정 이미지와 유사한 내용의 이미지를 찾기 위해서 이미지 유사도 기법을 지원하는 웹 또는 프로그램이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이미지 유사도 기법을 병리학 이미지에 적용하여 특정 세포를 찾는데 사용함으로써 사용자에게 정확하고 신뢰성 있는 정보를 전달하려 한다. 실제로 병리학에서 특정 세포를 찾기에는 세포의 크기가 너무 작고 모양이 일정하지 않는다는 점 때문에 유사한 세포를 찾기가 힘들다. 이를 해결하기 위해 Leveling과 Tiling 방식을 적용하여 데이터를 추출하고 이미지 동기화를 통해 유사도 비교 시 정확도를 높이도록 한다. 다양한 병리학 이미지 포맷을 지원하는 OpenSlide 기반의 대용량 이미지에 제안하는 방식을 적용하여 특정 세포와 유사한 부분을 찾아내는 실험을 통하여 제안하는 방식이 효율적임을 보인다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.5 no.10
• /
• pp.489-496
• /
• 2016

Thousands of pathological images are produced daily per hospital and they are stored and managed by a pathology information system (PIS). Since image edge detection is one of fundamental analysis tools for pathological images, many researches are targeted to improve accuracy and performance of image edge detection algorithm of HIS. In this paper, we propose a novel image edge detection method. It is based on Canny algorithm with adaptive threshold configuration. It also uses a dividing ruler to configure the two threshold instead of whole image to improve the detection ratio of ruler itself. To verify the effectiveness of our proposed method, we conducted empirical experiments with real pathological images(randomly selected image group, image group that was unable to detect by conventional methods, and added noise image group). The results shows that our proposed method outperforms and better detects compare to the conventional method.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.199-207
• /
• 2024

Today, AI image creation technology is being expanded and utilized across industries. Accordingly, various AI image creation programs optimized for the fashion industry are being developed and commercialized. In this study, we compared and analyzed the visual characteristics of fashion images created by AI image creation programs such as Playground, Midjourney, and The New Black to identify the characteristics of each program and point out areas where each program can be used and problems. The results are as follows: First, while Playground and Midjourney intuitively applied the contents of the command to create images that were different from actual fashion trends, Dannew Black created images that were relatively similar to fashion trends. Second, while Playground separates or combines images corresponding to the command content, Midjourny tends to create new images by adding and fusing various details. Third, in Playground, colors not included in the command appear randomly, and in The New Black, colors not included in the command appear coordinated, and Midjourney generates the color specified in the command relatively accurately. In conclusion, Midjourney can be used when seeking inspiration for developing unique and creative fashion designs, and The New Black can be helpful in referencing fashion trends or fashion styling. On the other hand, playgrounds can be somewhat confusing when it comes to color creation, so this is something to be careful about. It is expected that AI image creation tools can be used more efficiently in fashion design development.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2000.09a
• /
• pp.363-366
• /
• 2000

이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.429-432
• /
• 2001

본 논문에서는 Cascode FETs 구조를 능동필터로 동작시켜 이미지제거 특성을 분석하였으며, Cascode형 자기발진 믹서를 설계하였다. Ku-band 대역에서 모의실험 결과 Cas code FETs형 자기발진믹서에서 이미지성분이 -254Bc 개선되었으며, Single FET형 자기발진믹서와 비교해서 -23dBc 이상 개선됨을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.17 no.4
• /
• pp.342-349
• /
• 2017

The purpose of this study was to compare nurses' image perceived by two group of nursing students as clinical practice experience and non-clinical practice experience. This study used 400 questionnaires from nursing students in C city to collect data from September 2 to September 9, 2014 The data were analyzed by SPSS/WIN 18.0 program using descriptive statistics, ${\chi}^2$-test, t-test, ANOVA, ANCOVA. According to the result, The nurse image was significantly different between the two groups(F=4750.2, p<.001). Also, the traditional image(F=3631.5, p<.001), social image(F=2872.5, p<.001), professional image(F=4022.9, p<.001), and personal image(F=1812.9, p<.001) of the nurse image sub-domain showed statistically significant differences. Therefore, In order to enhance the image of nurses after clinical practice of nursing college students, continuous efforts will be needed not only in clinical field and nursing college's efforts but also in policy support for nurses' independent work expansion.