• 감성과학
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• 제1권1호
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• pp.161-169
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• 1998

제품의 “감성이미지”란 제품의 기능과 함께 제품의 전달하는 감각적 요소 그리고 사용자가 제품을 통해 표현하고자 하는 개념적 표상을 통합하는 이미지이다. 감성이미지의 국제 비교 연구는 사용자가 특정 제품에 대해 가지고 있는 이미지를 구가나 문화의 맥락 속에서 해석하고, 이들 이미지를 상호 비교 평가하고자 한다. 생활문하 속에서 사용자들이 제품에 대해 가지는 감성이미지를 계량적으로 규명하고 비교 평가하며, 이 정보를 기초로 각국의 문화와 정서에 적합한 제품 디자인의 모형을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 구체적인 연구활동으로 다음과 같은 방법이 제시되었다. 먼저, 각 문화 집단을 특징 지울 수 있는 표상개념으로 “언어 이미지” 스케일을 구성하였다. 이 언어 이미지에 대응하는 디자인 요소로 색채를 활용하여, 언어 개념과 색채 요소에 상응하는 자동차 제품의 감성 이미지가 각 문화 집단에 따라 상이하게 나타날 수 있는지를 비교하고자 하였다. 본 연구에서 나타난 각 문화 집단들이 특정 제품에 대해 적용하는 감성 이미지는 언어와 색체 요소로 구체화 될 뿐 아니라, 이들 집단이 형성한 사회적 표상(social representation)의 개념으로 비교될 수 있는 것을 보이고자 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.556-558
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• 2004

전자상거래의 발달로 인하여 설러 쇼핑몰들의 상품정보를 효과적으로 비교할 수 있도록 하기위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 특히. 비교구매 쇼핑몰은 사용자가 찾고자 하는 상품의 정보들을 정확히 알고있는 상태에서 검색 조건들의 입력을 통해, 해당 상품을 보유한 쇼핑몰들의 상품 정보들을 비교함으로써 보다 저렴한 상품의 구매가 이루어지도록 한다. 그러나 이러한 시스템은 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 있는 사용자에게 유용하며, 만일 고객이 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 없을 경우, 비교 구매 시스템의 효용성은 떨어질 수밖에 없는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 논문은 상품에 대한 지식이 없는 사용자가 카테고리나 키워드로 검색을 하지 않고, 온톨로지를 기반으로한 이미지 쿼리에 의해 결과를 얻을 수 있도록 이미지 검색에 의한 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 각 쇼핑몰의 상품 이미지들의 메타데이터 안에 도메인 전문가에 의해 온톨로지 기반의 daml로 생성된 주석이 추가된다. 사용자들은 이렇게 생성된 이미지들을 드래그 앤 드롭(Orag and Drop)을 통해 기존의 쇼핑몰에서 복잡한 키워드로 검색하는 것을 대체하게 되고 상품들에 대한 비교정보를 얻을 수 있다. 본 논문은 의류상품을 이용한 이미지 검색 비교 구매 시스템(Image Retrieval Comparison Shopping)을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.712-714
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• 2004

인터넷상의 대부분 이미지 검색엔진들은 이미지의 실제 내용보다는 이미지 파일명이나 부가적인 색인과 같은 문자 정보에 의존하여 이미지 검색을 하고 있다. 한편 이미지의 색상 정보를 비교에 사용하는 RGB 히스토그램 방법은 수행시간은 짧지만 형태는 고려하지 않기 때문에 높은 정확도는 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지의 실제 내용을 비교하여 비정형의 복잡한 물체를 검색하는 새로운 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이미지의 색상과 형태 정보를 담은 타일 서열을 local alignment 알고리즘으로 정렬하여 이미지 검색을 한다 비정형 물체인 음식 사진을 사용한 실험에서 기존의 방법 RGB 히스토그램을 이용한 방법보다 월등히 향상된 정확도를 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.477-482
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• 2001

이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.834-835
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• 2016

최근 들어 IT기술의 발전은 급속도로 성장하고 있다. 이에 따라 실시간 이미지 프로세싱 및 여러 플랫폼의 호환성을 제공하는 OpenCV를 활용한 이미지 처리 기술들에 대한 연구도 활발히 진행 중에 있다. 현재, 서로 다른 이미지를 비교, 유사성을 판별하는 시스템은 일치율이 낮거나, 사람이 아날로그적인 수치를 이용하여 판별하는 시스템이 대부분이다. 본 논문에서는 OpenCV의 Template Matching과 Feature Matching을 활용하여 서로 다른 이미지 간 유사성을 디지털 값으로 판별하는 시스템에 대해 연구한다. 이미지 스크린 중 비교점을 특정하여 피처를 추출, 서로 상이한 크기에서도 동일한 피처로 인식하여 비교대상 이미지의 피처셋과 비교하여 유서성을 비교, 검증하게 된다. 이는 음성 및 영상 인식 및 분석, 처리기술에서 보다 정확인 일치율 판독이 가능하다. 향후 법의학 및 OpenCV외의 이미지 처리기술에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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• pp.22-27
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• 1997

특정 제품이 가진 "감성 이미지"란 그 제품의기능과 함께 제품의 감각적 요소 그리고 사용자가 제품에 대해 가진 개념적인 사고 과정의 산물이다. 감성이미지의 국제 비교 연구는 사용자가 특정 제품에 대해 가지고 있는 이미지를 국가나 문화의 맥락 속에서 상호 비교 평가하여, 각 국가나 사회집단을 특팅지울 수 있는 문화적 감성 요소를 추출하고자 하는 것이다. 즉, 각 국가의 생활문화 속에서 사용자들이 제품에 대해 가지는 감성이미지를 계량적으로 규명하고 비교 평가하며, 이 정보를 기초로 각국의 문화와 정서에 적합한 제품 디자인의 모형을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 구체적인 연구방법은 우선, 자동차 제품을 중심으로 '제품 이미지'를 나타내는 '언어 이미지'스케일을 각 문화 집단 별로 구성한다. 이 제품 이미지에 대비하여, 감성적 요소로 선정된 표준 색채 스케일을 중심으로 나타난 집단의 '이미지'를 상호 비교 평가한다. 이 경우, 각 국가별 집단에서 특징적으로 나타나는 제품의 주요 특성이 감성 이미지로 표현되는 색채 이미지에 어떻게 반영되는가를 상호 비교한다. 이 연구에서는 특정 지역의 사람들이 제품에 적용하는 감성이미지는 색채나 기타 감성 요소에 대한 선호의 문제가 아니라 그 집단의 사람들이 그 제품을 통해 표현하고자 하는 사회적 표상의 반영이라는 것을 보여준다. 따라서, 제품의 이미지가 각 국가별로 공유되는 감성 이미지로 변환되기 위해서는 동일한 의미나 상징성을 지닌 감성 요소를 활용하여 그 제품의 이미지를 포장할 수 있는 방법을 적용하는것이다. 본 연구에서는 각 문화 집단들이 특정 제품에 대해 가지고 있는 사회적 표상(social representation) 체계를 색채스케일에서 나타난 감성 이미지를 통해 구체화하는 것이다.로서는 방전효율의 저하가 없는 양호한 성능을 보였으며, SC의 시범 작동시험을 실차(소나타 1800cc)에 장착하여 수행한 결과 20회 이상의 연속시동에서도 아무런 문제점 없이 잘 동작하였다.되는 데이타를 입력한후 마우스로 원하는 작업의 메뉴를 선택하면 된다. 방법을 타액과 혈청내 testosterone 농도 측정에 응용하여 RIA의 결과와 비교하여 본 바 상관관계가 타액에서 r=0.969, 혈청에서 r=0.990으로 두 결과가 잘 일치하였다. 본 실험에서 측정된 한국인 여성의 타액내 testosterone농도는 107.7$\pm$12.0 pmol／l이었고, 남성의 타액내 농도는 274.2$\pm$22.1 pmol／l이었다. 이상의 결과로 보아 본 연구에서 정립된 EIA 방법은 RIA를 대신하여 소규모의 실험실에서도 활용할 수 있을 것으로 사려된다.또한 상실기 이후 배아에서 합성되며, 발생시기에 따라 그 영향이 다르고 팽창과 부화에 관여하는 것으로 사료된다. 더욱이, 조선의 ${\ulcorner}$구성교육${\lrcorner}$이 조선총독부의 관리하에서 실행되었다는 것을, 당시의 사범학교를 중심으로 한 교육조직을 기술한 문헌에 의해 규명시켰다.nd of letter design which represents -natural objects and was popular at the time of Yukjo Dynasty, and there are some documents of that period left both in Japan and Korea. "Hyojedo" in Korea is supposed to have been influenced by the le

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.686-688
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• 2020

본 논문에서는 U-Net 모델을 이용하여 정교하고 반복되는 패턴을 가진 인쇄물에 대한 비지도 학습을 통한 딥러닝 기반 이상치탐지(Anomaly Detection) 방법을 제안하였다. 인쇄물(카드)의 비정상 패턴 검출을 위하여 촬영한 영상으로부터 카드 영역을 분리한 이미지로 구성된 Dataset을 구축하였고 정상 이미지와 동일한 이미지를 출력하기 위해, 정상 이미지와 마스크 이미지 쌍의 Training dataset을 U-Net으로 학습하였다. Test dataset의 이미지를 입력으로 넣어 생성된 마스크 결과를 원본 마스크 이미지와 비교하여 이상 여부를 판단하는 본 논문의 방법이 정상, 비정상 인쇄물을 잘 구분하는 것을 확인하였다. 또한 정상과 비정상 이미지 각각을 학습한 지도학습 기반 CNN 분류 방법을 입력 영상과 복원 영상 간의 복원 오차를 비교하여 객체의 이상 여부를 판별하는 본 논문의 방법과 비교 평가하였다. 본 논문을 통해 U-Net을 사용하여 별도로 데이터에 대한 label 취득 없이 이상치를 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.411-412
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• 2024

본 논문에서는 인공위성 이미지 비교 알고리즘을 설계하여 국제원자력기구(IAEA)와의 안전조치협정 추가의정서에 따른 원자력 시설 부지 정보의 변동 사항을 검출하는 시험을 수행하였다. 구글 어스에서 특정 장소에 대해 촬영 시간이 다른 인공위성 이미지를 얻어 시험 데이터로 사용하고 본 논문에서 개발한 5단계 이미지 비교 알고리즘을 구동한 결과 추가되거나 사라진 건물을 추적할 수 있었다. 향후 알고리즘 성능에 중요한 역할을 하는 검출 조정값(역치) 자동 도출 기능 및 이미지 전처리 프로세스를 개선한다면 대량 이미지 분석이 필요한 업무에 활용할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권1호
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• pp.11-24
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• 2008

효율적인 저차원의 인덱싱을 제공하기 위해 이미지를 유사한 성질을 갖는 영역으로 나누고, 나누어진 영역에 대해 유사성을 비교하는 영역 기반 이미지 검색이 제안되었다. 그러나 영역 기반 이미지 검색은 이미지를 유사한 영역으로 나누기 위한 이미지 세그멘테이션 기술이 추가적으로 필요하다. 일반적인 칼라 자연 이미지의 경우 다양한 칼라와 질감 성분을 갖는 영역으로 나누는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 자동적인 칼라 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 제안한다. 제안하는 세그멘테이션 방법은 양자화를 통해 칼라수를 줄이고 양자화 된 이미지를 Fisher의 클래스 선형 판별식을 이용하여 이미지의 전체적인 에지를 보여주는 그레이 레벨 이미지를 생성한다. 이렇게 얻은 그레이 레벨 에지 이미지를 지역적 임계치 비교를 통해 이진 에지 이미지로 변환하고 이진 에지의 끊어진 부분을 찾아내어 인접 에지에 연결하여 영역을 생성한다. 마지막으로 나누어진 영역간의 유사성을 비교하고 유사한 영역을 병합하여 최종 세그멘테이션 결과 이미지를 생성한다. 본 논문에서는 세그멘테이션 알고리즘을 이용한 영역 기반 이미지 검색 시스템을 구현하였으며, 다양한 실험에 의하면 제안한 세그멘테이션 방법이 다양한 이미지에 대하여 양질의 세그멘테이션 결과를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.83-88
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• 1998

칼라이미지를 인식 및 분석을 하기 위해서는 이미지에 대한 영역분할이 우선적으로 먼저 이루어져야 되므로, 본 연구에서는 영역분할에 대한 두 개의 알고리즘을 구현하여 비교 분석하였다. 여러 가지 영역분할 방법 중에서 가장 쉽게 적용할 수 있고 또 가장 빠르게 영역을 분할 할 수 있는 Box classification 알고리즘을 이용하여 심근조직 표본의 현미경 영상이미지에 대해서 육안으로 선택한 영역과 histogram을 미분하여 최저 값에 문턱치를 정하여 줌으로써 선택한 영역에 대해 추출하고 이들 각각을 HLS 칼라모델에서 비교 분석하였다.