• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.3
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• pp.171-180
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• 2003

A content-based image retrieval(CBIR) system builds the image database using low-level features such as color, shape and texture and provides similar images that user wants to retrieve when the retrieval request occurs. What the user is interest in is a response time in consideration of the building time to build the index database and the response time to obtain the retrieval results from the query image. In a content-based image retrieval system, the similarity computing time comparing a query with images in database takes the most time in whole response time. In this paper, we propose the two-phase search method with the clustering technique of feature vector in order to minimize the similarity computing time. Experimental results show that this two-phase search method is 2-times faster than the conventional full-search method using original features of ail images in image database, while maintaining the same retrieval relevance as the conventional full-search method. And the proposed method is more effective as the number of images increases.

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2012.10a
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• pp.91-94
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• 2012

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.403-406
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• 2011

대한민국의 스마트폰 보유자 수는 1300만 명 이상으로 세계최고의 수준을 자랑하고 있다. 그에 따라 스마트폰의 다양한 기능을 활용해 손쉽게 필요한 정보를 얻을 수 있어졌다. 본 논문서는 스마트폰 의 GPS기능과 카메라 기능을 활용해 쉽고 새로운 방법으로 서울시관광지를 검색 할 수 있는 기능을 제안한다. 기존에는 관광지의 이름을 이용해서 검색하는 방법이 일반적이었다. 검색의 정확성을 요할 수 있지만 사용자가 관광자의 이름을 모르는 상활에서는 검색에 어려움이 있었다, 하지만 이미지를 이용해 관광지를 검색하므로 사진 한 장만 있으면 바로 이미지의 검색이 가능해서 글자 검색의 한계를 극복 할 수 있었다. 논문에서는 이미지 비교알고리즘 중 색의 분포도를 이용한 이미지 비교알고리즘을 기술하고자 한다. 그리고 안드로이드의 GPS기능을 이용해 사용자의 위치와 관광지의 위치를 구글맵에 표시해서 사용자가 관광지를 보다 쉽게 찾아갈 수 있는 방법에 대해서도 기술했다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.11 no.1
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• pp.139-146
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• 2011

We propose a photomosaic method using PCA(Principal Component Analysis), which uses PCA results to find the most similar candidate fast and correctly. When two images are projected onto a certain principal component, if their coefficients are similar, they are also likely to be similar. Thus our photomosaic method using PCA can take care of both colors and shapes of images. Our method using coefficient comparison is faster than the one using all color comparison and more correct than the one using average comparison. Our hardware accelerated photomosaic algorithm can handle video images in real-time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.562-564
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• 2002

본 논문에서는 자기상관함수의 국소적 특징을 사용하여 에지 특징을 추출한 후, 이를 이용해 유사이미지를 검색하는 방법을 제시한다. 자기상관함수의 국소적 특징을 이용하여 이미지를 검색할 경우 크기, 밝기, 색상등과 같은 이미지 요소가 서로 다를 경우에도 영향을 받지 않고 에지 특징정보를 추출해 낼 수 있다. 이는 얻어진 에지 특징을 이미지 크기와 고차 국소 자기상관함수의 변위에 의해 변하지 않도록 정규화를 하고, 동일 이미지에 대해 밝기가 조금 달라지면 검색효율이 떨어지는 점을 해결하기 위해 거리척도로서 방향여현거리(direction cosine distance)를 이용함으로써 가능하다. 이렇게 추출된 특징벡터를 자기조직화 맵에 의하여 클러스터링하고, 유사이미지 검색의 효율성을 비교해본 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 검색한 경우 재현율이 기존의 방법에 비해서 비교적 높은 수치를 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1294-1297
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• 2011

최근, Flickr, YouTube 와 같은 사용자 참여형 미디어 공유 및 검색 사이트가 폭발적으로 증가하면서, 이를 멀티미디어 정보 검색 서비스에 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 특히, 이미지에 할당되어 있는 태그를 이용하여 이미지를 효과적으로 검색하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 사용자들에 의해 제공되는 소셜 이미지들은 매우 다양한 범위와 주제를 가지고 있기 때문에, 소셜 이미지들의 분류 및 태그 할당을 위한 트레이닝 집합의 획득이 쉽지 않다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 군집화를 위한 클러스터링 알고리즘들 중 K-Means, K-Medoids, Affinity Propagation 을 활용하여 소셜 이미지 집합으로부터 트레이닝 집합을 획득하기 위한 방법들을 살펴 본다. 또한, 각 알고리즘으로부터 획득한 트레이닝 집합을 이용하여 소셜 이미지를 분류한 결과를 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.129-132
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• 2022

Super-resolution is the process of converting a low-quality image into a high-quality image. This study was conducted using ESPCN. In a super-resolution deep neural network, different quality images can be output even when receiving the same input data according to the activation function that determines the weight when passing through each node. Therefore, the purpose of this study is to find the most suitable activation function for super-resolution by applying the activation functions ReLU, ELU, and Swish and compare the quality of the output image for the same input images. The CelebaA Dataset was used as the dataset. Images were cut into a square during the pre-processing process then the image quality was lowered. The degraded image was used as the input image and the original image was used for evaluation. As a result, ELU and swish took a long time to train compared to ReLU, which is mainly used for machine learning but showed better performance.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.7-12
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• 2000

본 연구는 형용사를 이용한 향의 이미지 구조 연구에서 자극을 사용한 경우와 향을 제시하지 알은 두 경우를 비교하였다. 자극을 제시한 실험에서는 피험자에게 5가지의 향 자극을 주고 각 향에 대한 이미지를 25개의 형용사에 대하여 7점 척도로 표시하도록 하였다. 자극을 제시하지 않은 실험은 쌍 비교법을 사용하여 형용사를 두개 씩 쌍을 지워 제시하고 두 형용사가 유사한 정도를 7점 척도로 나타내게 하였다. 두 자료를 다차원 척도 (MDS), 군집분석, 상관관계를 이용하여 분석을 실시하여 비교하였다. 결론적으로 향의 이미지 구조는 자극 제시여부에 따라 구조적이며 근본적인 차이가 없음이 밝혀졌다. 그러나 자료 분포의 밀집정도에 따른 지엽적인 차이는 있었으며 이러한 차이는 두 경우에 적용되는 기억이, 단기기억과 장기기억으로, 다르다는 점에서 기인되는 것이 라고 판단되었다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2000.08a
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• pp.119-124
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• 2000

본 연구의 목적은 저거슨이 제시한 12가지 이미지 속성을 목록요소로 하여 국내, 국외 회화 이미지 검색 시스템(Art Image Retrieval System; 이하 AIRS)을 구축하고, 이용자로 하여금 이 두 시스템을 통해 회화 이미지를 검색하도록 함으로써 저거슨인 제시한 이미지 목록 요소가 실제 시스템 검색에 적합한지와 이용자 만족도를 측정하고 비교함으로써 시스템을 평가하고자 한다. 또한 저거슨이 제시한 이미지 목록요소가 회화 이미지를 검색하는데 충분하지 않다면 추가되어야 할 요소가 무엇인지를 파악하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.10
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• pp.2489-2496
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• 2014

The existing ship repair tool management system based on hand writing has many problems such as frequent loss of tool and overdue. To solve this problem, same systems have adopted the bar-code system. However, the systems can't cope with a problem to substitute spurious tool for genuine one on bar-code damage. Therefore, additional validation steps are necessary in order to manage expensive ship repair tool. In this paper, we propose an image comparison method for ship repair tool management. To be more concrete, we propose a normalization method and determination conditions for image comparison to use characteristics of mobile device. The normalization method makes use of the characteristics of mobile device that provides functions of real time recording, overlapping and cropping images. The proposed method applies three conditions(sum of inner angles, size of angle, position of corner coordinates) into the comparison module. The implemented system shows good performance on change direction, lighting, size and etc. The accuracy is more than 95%.