최근 사용자들이 협동적으로 이미지 주석인 태그를 만들고 활용하는 폭소노미 기반의 이미지 공유 사이트들이 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 사이트는 사용자 질의에 대해 단순한 텍스트 매칭 기반의 검색을 수행하고 매칭되는 결과 이미지들을 포토 스트림 형태로 나열하여 보여 준다. 하지만 이러한 태그들은 매우 개인적이고 주관적이며, 이미지 역시 카테고리로 분류되어 있지 않기 때문에 검색의 정확도나 사용자 만족도가 떨어진다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 태그를 기반으로 하는 이미지 검색에서 검색의 정확도를 높일 수 있는 폭소노미 이미지의 카테고리화 기법을 제안하고, 폭소노미 환경에서 생성된 태그와 이미지 정보를 모두 이용하며 의미적으로 유사한 이미지들끼리 분류된 검색 결과를 생성한다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 폭소노미 이미지를 수집하고 텍스트, 이미지 특성에 따른 카테고리 분류를 수행하여 기존 검색 기법과 이미지 검색의 정확도를 비교한다.
목적 : 본연구의 목적은 작업치료전문직의 발전을 위한 작업치료이미지 개선을 위함이다. 연구방법 : 연구대상은 광주 전남 소재 4년제 대학 작업치료학과에 재학 중인 학생들을 대상으로 하였다. 총 340부의 자료를 수집한 결과 누락된 문항이 포함되거나 손상된 설문지를 제외시키고 316부를 비교 분석하였다. 결론 : 1) 작업치료학과 학생들의 작업치료 이미지 인식(M=3.676)은 긍정적인 것으로 나타났다. 2) 본 연구도구요인 분석은 전문적 이미지, 직업적 이미지, 사회적 이미지, 헌신적 이미지 4가지로 구조화하였고 그 결과 전문적 이미지(M=3.925)가 가장 높고, 헌신적 이미지(M=3.84), 직업적 이미지 (M=3.774), 사회성 이미지(M=3.160)의 순이었다. 3) 학년별 작업치료 이미지는 통계적으로 유의한 차이가 없었다.
인터넷 전자상거래의 발달로 데스크 탑 컴퓨터만이 아니라 냉장고, 달리는 차 안, PDA 휴대 전화 등 생활 영역 곳곳에서도 전자상거래를 할 수 있다. 다양한 기기들에서 전자상거래를 하기 위해 쇼핑몰들은 여러 화질의 이미지를 제공해야 한다. 현재의 전자상거래 시스템을 같은 상품 이미지라도 쇼핑몰들이 각각 저장하고 있다. 웹 이미지 서버는 쇼핑몰이 더 이상 이미지를 저장하지 않도록 이미지를 제공하는 중앙 집중적인 이미지 저장소이다. 따라서, 웹 이미지 서버를 이용하면 여러 쇼핑몰의 저장공간을 간편화할 수 있다. 또한, 이미지를 효율적으로 사용할 수 있고 쇼핑몰의 이미지의 갱신과 관리가 쉽게 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 기존에 구현된 웹 이미지 서버를 쇼핑몰 관리 기능, 사용자 로그 기록 기능과 이미지 카탈로그 기능을 추가하여 확장하였고, 웹 서버 성능 평가 툴인 WAS를 이용하여 웹 이미지 서버 시스템의 응답시간을 측정하여 비교하였고, 사용자를 계속 증가시켜 웹 이미지 서버의 안전성을 평가하였다.
지문인식 센서는 광학방식, 열방식, 반도체방식 등 다양한 입력 방식이 존재하며, 입력 방식에 따라 이미지의 특성이 다르게 나타난다. 특히 입력 방식의 차이는 알고리즘으로부터 정확한 결과를 도출하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 다양한 입력 방식에 따른 센서들의 특징과 여러 조건하에서의 센서들의 이미지 품질을 비교해 보고 지문이미지로부터 특징점을 추출하고 매칭하는 과정에 대한 이해와 다양한 알고리즘의 특징등을 비교, 분석하여 발전방향에 대한 동향을 살펴본다.
영상분석의 한 분야로서 에지 검출을 이용하는 많은 분야가 있다. 영상의 에지는 입력 영상에 대한 많은 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 입력영상에 대한 에지검출을 통한 윤곽선 추출을 하여 각각의 픽셀에 대한 에지검출 결과값을 비교하였다. 입력영상으로는 얼굴이미지를 사용하였으며 서로 다른 이미지에 대한 Sobel Filter의 검출의 결과 데이터를 각 픽셀마다 비교함으로써 원영상에 대한 동일인임을 판단하는 기준을 제시하였다.
프랙탈 이미지 압축을 적용하는 경우 많은 시간을 필요로 하는 블록의 비교과정에서 블록 정보의 효율적인 처리를 위하여 선형으로 연결된 기존의 블록 정보 저장을 tree 구조의 형태로 저장하는 방법을 제안한다. Tree의 형태로 저장된 블록의 정보는 BFS 탐색을 이용하여 참조, 사용되며 이를 tree의 각 node에 분류된 domain 블록의 개수로 표현하여 기존의 전체 탐색과 비교 분석하였다.
본 연구는 한국과 일본의 즉석밥 패키지 디자인을 비교분석하는 연구로써 한국, 일본의 즉석밥 상위브랜드 4개를 선정하여 패키지 디자인의 구조적 요소와 시각적 요소로 나누어 분석하였다. 그 결과 한국의 경우 현대적인 즉석밥의 이미지를 보여주는 것과 달리 일본의 경우 전통적인 즉석밥의 이미지를 보여주며 관용색상을 많이 사용하는 것으로 나타났다. 이러한 연구의 결과가 일본 즉석밥 시장의 진출을 위한 자료로 활용 될 수 있음을 기대해 본다.
본 논문에서는 컬러이미지의 스케일링(scaling)을 위해 경사투영방법을 사용하여 기본적인 보간방법, 최소자승근사(least square approximation)의 결과들과 비교하여 보았다. 경사투영방법은 최소의 근사오차(approximation error)를 제공하는 수직투영(orthogonal projection)방법과 유사한 결과를 제공하며 전처리 필터 디자인에 자유성을 부여하고, 좀 더 일반화된 형태의 보간 방법이다. 사용된 방법을 기본적인 보간법들과 비교하여 보았을 때 더 좋은 PSNR의 결과를 얻을 수 있었으며 최소자승근사 방법과 유사한 결과들을 얻을 수가 있었다.
본 논문에서 이미지 선명도 함수의 최적화에 의해 융합 법칙이 유도되는 새로운 이미지 융합 접근법을 제안한다. 선명도 함수에 비교하여 소스 이미지로부터 최적 블록을 통계적으로 선택하기 위하여 유전자 알고리듬이 사용되었다. 변이 연산에 의해 만들어진 유전인자들의 포격을 통해서 찾아진 재능 유전 인자를 갖는 새로운 네스티드 유전자 알고리듬을 설계하였고 구현하였다. 알고리듬의 수렴은 해석적으로, 실험적으로 그리고 통계적으로 3개의 테스트 함수를 사용하여 표준 GA와 비교하였다. 결과의 GA는 변수와 집단 크기에 불변이며, 최소 20 개체이면 시험에 충분하다는 것을 알 수 있었다. 융합 응용에서 모집단내의 각 개체는 입력 블록을 나타내는 유한한 이산 값을 갖는 개체이다. 이미지 융합 실험에 제안한 기법의 성능은 출력 품질 척도로 상호 정보량(MI)으로 특징지워진다. 제안한 방법은 C=2 입력 이미지에 대해 테스트되었다. 제안한 방법의 실험 결과는 현재의 다중 초점 이미지 융합 기법에 대한 실제적이고 매력적인 대안이 됨을 보여준다.
이미지를 각각의 카테고리로 분류하는 일은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 문제 중 하나이다. 그러나 이미지에 존재하는 가변성, 모호성, 스케일 문제 등으로 인해 매우 도전적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 장면 이미지를 구성하는 시멘틱 속성들의 고차원의 상호작용 관계를 고려 가능한 하이퍼그래프 기반의 모델링 기법을 제시하고 이를 장면 이미지 분류에 적용한다. 각 장면 카테고리에 준최적화된 하이퍼그래프를 생성하기 위해 확률 부분공간 기법에 기반을 둔 탐색기법을 제안하고, 이들 부분 공간 내에 속한 시멘틱 속성들의 발현량을 축약하기 위한 우도비 기반의 선형 변환 기법을 제안한다. 제안한 기법의 우수성을 검증하기 위한 실험을 통하여 제시한 기법을 통해 생성된 특징 벡터의 분별력이 기존의 기법들에서 사용된 특징 벡터들의 분별력보다 우수함을 보인다. 또한 제안한 기법을 장면 분류 데이터에 적용한 결과 기존의 기법들과 비교하여 경쟁력 있는 분류 성능을 보인다. 제안 한 기법은 이미지 분류에서 일반적으로 사용 되는 기법인 BoW+SPM 모델과 비교하여 3~4%이상의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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