• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.165-168
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• 2007

이미지 데이터를 의미적으로 검색하기 위한 가장 중요한 요소는 이미지의 정보를 표현하고 있는 주석이라고 할 수 있다. 이미지의 주석은 관리자가 사용자 입장에서 검색이 가능한 이미지를 표현할 수 있는 키워드를 선별하여 데이터화한 것이다. 그러다보니 이미지내 의미를 모두 표현하기위해 주석에 수는 증가되고, 증가된 주석은 각각에 이미지에서 차지하고 있는 의미량을 고려하지않고 동일한 크기를 가지게 된다. 이러한 경우 실제적으로 검색하였을 때 의미량에 상관없이 질의어와 주석이 일치한 모든 이미지를 검색하므로 사용자가 검색 결과에서 의미량이 큰 이미지를 다시 재검색하거나 주석입력자와 사용자와 어휘 표현에 차이 때문에 검색에 재검색해야한다. 따라서 본 논문에서는 의미량을 이용하여 효율적인 이미지 검색을 하기 위해 각 키워드 간에 의미적인 관계를 어휘 온톨로지인 WordNet을 이용하여 유사도 측정을 하고, 측정한 데이터를 이용하여 전체 이미지 의미량에서 해당 키워드가 갖는 의미량을 측정한다. 의미량은 이미지 검색시 질의어가 이미지에서 차지하고 있는 비율을 비교하여 가장 높은 의미량을 갖는 이미지를 우선 검색하고 의미량이 가장 큰 키워드를 대표키워드로 추출하여 WordNet상에서 동일한 의미를 갖는 계층에 단어들로 주석을 확장한다.

• Archives of design research
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• v.21
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• pp.77-86
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• 1997

Modern society has created the age of mass media image. Advertising media strongly stimulate and influence the image contact and the frequency of receivers by visual communication media in everyday life. Until today no consciousness concerning the necessity of typographic visual image and it's selection for newspaper advertising has been developed. The necessity of headline typography visual image in newspaper advertising and it's selection should be considered a problem that must be solved by a more reasonable and logical approach, like it is done in the case of advertising copy, in order to increase the efficiency of advertising for the consumer.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.33 no.2
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• pp.120-128
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• 2024

Since ChatGPT was released in 2022, the generative artificial intelligence (AI) industry has seen massive growth and is expected to bring significant innovations to cognitive tasks. AI-based image generation, in particular, is leading major changes in the digital world. This study investigates the technical foundations of Midjourney, Stable Diffusion, and Firefly-three notable AI image generation tools-and compares their effectiveness by examining the images they produce. The results show that these AI tools can generate realistic images of tomatoes, strawberries, paprikas, and cucumbers, typical crops grown in greenhouse. Especially, Firefly stood out for its ability to produce very realistic images of greenhouse-grown crops. However, all tools struggled to fully capture the environmental context of greenhouses where these crops grow. The process of refining prompts and using reference images has proven effective in accurately generating images of strawberry fruits and their cultivation systems. In the case of generating cucumber images, the AI tools produced images very close to real ones, with no significant differences found in their evaluation scores. This study demonstrates how AI-based image generation technology can be applied in agriculture, suggesting a bright future for its use in this field.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.106-110
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• 2006

현재 공학분야에서 감성을 소재로 진행되는 연구가 급격히 증가되고 있다. 그 중 상품 디자인과 이미지 검색 그리고 HCI(Human Computer Interaction) 분야에서 감성은 더욱 중요한 토픽이 되고 있다. 본 논문은 감성기반의 지능형 이미지 검색을 위한 감성처리 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 단일 시각정보만을 고려하였고 이는 감성에 적합한 검색을 위해서 너무 단편적인 결과를 갖는다. 인간의 감성에 보다 적합한 검색을 위하여 우리는 컬러와 형태가 복합된 이미지에 대한 감성을 처리한다. 이를 위해 첫째, 컬러와 형태의 속성을 공통으로 갖는 대표감성을 정의하고 각 속성에 감성 가중치를 부여한다. 둘째, 사용자의 감성의 적합한 이미지 검색을 위하여 각 이미지의 감성정보량을 측정한다. 이를 이미지 검색에 적용하고, 본 저자의 이전 연구 중 단일 정보만을 고려한 감성기반 검색시스템과 사용자 만족도를 이용하여 비교 평가한다. 제안된 방법은 기존의 단일시각정보만을 고려했던 감성기반 이미지 검색보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 복합시각정보에 대한 감성을 동시에 처리할 수 있는 연구로써의 의의를 갖는다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.2
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• pp.1-15
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• 2005

The explosive growth of the Internet leads to various on-line shopping malls and active E-Commerce. however, as the internet has experienced continuous growth, users have to face a variety and a huge amount of items, and often waste a lot of time on purchasing items that are relevant to their interests. To overcome this problem the comparison shopping systems, which can help to compare items' information with those other shopping malls, have been issued as a solution. However, when users do not have much knowledge what they want to find, a keyword-based searching in the existing comparison shopping systems lead users to waste time for searching information. Thereby, the performance is fell down. To solve this problem in this research, we suggest the Comparison Shopping System using Image Retrieval based on Semantic Web. The proposed system can assist users who don't know items' information that they want to find and serve users for quickly comparing information among the items. In the proposed system we use semantic web technology. We insert the Semantic Annotation based on Ontology into items' image of each shopping mall. Consequently, we employ those images for searching the items instead of using a complex keyword. In order to evaluate performance of the proposed system we compare our experimental results with those of Keyword-based Comparison Shopping System and simple Semantic Web-based Comparison Shopping System. Our result shows that the proposed system has improved performance in comparison with the other systems.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.299-301
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 키워드 학습과 비교 영역 학습을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화된 비디오 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 색상 히스토그램 비교기법과 제안하는 비교 영역 학습 기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.263-267
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• 2002

본 논문에서는 지문의 인식을 이용한 신원확인 시스템을 설계 및 구현해 보았다. 최근 새로운 주민등록증이 발급되면서 이를 신분확인에 주로 사용하고 있는데 사람의 유관에 의해 주민등록 증상의 사진과 실물을 비교 판단함에 있어서 주변의 환경(야간, 조명, 혼잡 등)으로 인해서 오판의 소지가 생기고, 주민등록증상의 사진을 위조하여 범죄에 사용되는 경우도 종종 일어나고 있다. 이를 위해 주인등록증상의 지문부분과 실제 센서로 입력된 지문을 서로 비교하여 신원을 정확하고 빠르게 확인할 수 있는 시스템을 설계하였는데 그 중에서 전처리 부분에 해당되는 이미지 처리과정에 대해서 설명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.861-863
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• 2019

사람 얼굴 생성을 목적으로 하는 Generative Adversarial Network(GAN)에서 판별자(discriminator)의 각 레이어에 대한 스펙트럴 정규화(spectral normalization) 적용에 따른 출력 이미지의 결과를 비교하였다. 또한 생성자(generator)에 적응 인스턴스 정규화(Adaptive Instance Normalization) 모듈의 삽입에 따른 출력 이미지의 결과를 기존 모델과 비교하고 분석하였다.

• Cross-Cultural Studies
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• v.19
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• pp.7-24
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• 2010

This paper is to survey a serise for The Red Cliff which is depicted The Former and Latter Odes on the Red Cliff written by Su Shi. This subject was mainly painted by the literati painters and consistently represented. In format of The Red Cliff, there are basically a types of pictorial depicton in accordance with their contents. Describing the whole scenes and the part of the story. Others is painted which bring from one scene of describing the whole scenes of the story.