• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.315-316
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• 2008

스냅샷은 파일 시스템의 손상 또는 사용자의 부주의로 인한 데이터 손실을 방지하기 위한 기술로 크게 볼륨 단위로 스냅샷 이미지를 생성하는 방법과 파일 단위로 스냅샷 이미지를 생성하는 방법으로 나뉜다. 첫 번째 방법은 현재 널리 사용되고 있는 방법으로 스냅샷 이미지를 생성하는데 걸리는 시간이 짧고 디스크 관리가 용이하다는 장점과 생성된 이미지의 개수와 파일 시스템의 I/O 성능이 반비례한다는 단점을 가지고 있다. 두 번째 방법은 다수의 스냅샷 이미지를 생성한 후에도 파일 시스템의 I/O 성능이 저하되지 않는다는 장점과 스냅샷 이미지를 생성하는데 걸리는 시간이 파일의 개수와 비례한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 파일 시스템 단위의 스냅샷 기능이 가지는 단점을 극복하기 위한 Open ROW Snapshot에 대해서 언급한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.14-16
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• 2014

가상 데스크탑 시스템은 단일 물리적 서버상에 가상화 기술을 사용하여 다수의 가상 머신을 실행하고, 이를 네트워크로 연결된 클라이언트에서 사용하는 기술이다. 가상 데스크탑에는 저장장치의 역할을 하는 가상 데스크탑 이미지가 연결되며, 본 이미지에는 운영체제 및 필요한 응용 프로그램이 설치되어 배포된다. 따라서, 새로운 가상 데스크탑을 생성할 때 가상 데스크탑 이미지를 함께 생성해야 하며, 이는 저장장치를 사용한 작업으로 시간이 많이 소요되는 작업이다. 본 논문에서는 이미지 풀을 사용한 빠른 가상 데스크탑 생성 방안을 제안한다. 이미지 풀은 일정 수의 가상 데스크탑 이미지를 포함하고 있으며, 이미지 준비기는 이미지 풀에 있는 이미지의 개수가 일정하게 유지되도록 골든 이미지에서 복사해오는 역할을 담당한다. 가상 데스크탑 생성시, 이미지 풀에서 필요한 이미지를 지연시간 없이 바로 가져옴으로써, 가상 데스크탑 생성에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.700-705
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• 2020

생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망을 대립하여 이미지를 생성하는 방법이다. 이미지를 생성할 때 랜덤으로 생성한 노이즈를 재배열하여 이미지를 생성하는데 이러한 방법으로 생성된 이미지는 노이즈에 따라 생성이 잘 이루어지지 않고, 이미지의 픽셀이 적은 경우 제대로 된 이미지를 생성하기 어렵다는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 데이터 분류에서 데이터가 쌓이는 속도와 크기가 증가되는데 이들을 라벨링하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 랜덤으로 생성하던 노이즈에 실제 데이터를 사용하여 노이즈를 생성하고 이를 기반으로 이미지를 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 있는 이미지를 기반으로 하는 이미지를 생성하는 것이므로 좀 더 자연스러운 이미지의 생성이 가능하다는 것을 확인하였고 이를 학습에 이용할 경우 기존의 생성적 적대 신경망을 사용한 방법보다 더 높은 적중률을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.28-30
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• 2003

자바가상기계는 기계독립적인 바이트코드, 즉 자바 컴파일러가 자바 원천코드로 생성한 클래스 파일의 정보를 읽어 응용 프로그램을 실행한다. 클래스 파일의 내부정보는 동적인 클래스 적재를 지원하기 위한 각종 심볼명과 클래스, 상수, 필드, 메소드 등으로 구성되어 있으며 여러 가지 링크 정보와 디버깅 정보로 인해 메모리 낭비와 클래스 파일에 대한 정보를 접근하는데 비효율적인 요소가 많다. 이런 이유로 인해 메모리 사용에 제한을 받는 내장형 시스템 환경에서 동작하는 자바가상기계에서 클래스 파일을 그대로 이용하기에는 적합하지 않다. 따라서 클래스 파일을 다른 새로운 형태인 클래스 이미지 파일로 변환이 요구되는데 이를 지원하는 자바가 상기계로 simpleRTJ와 leJOS등이 있다. 클래스 이미지 파일의 지원은 내장형 시스템에서 동작하는 자바가상기계의 메모리 절감과 함께 클래스 정보의 접근 효율성을 높이는데 있다. 본 논문에서는 simpleRTJ 및 leJOS의 클래스 이미지 파일을 분석한 후 자바가상기계의 메모리 절감과 접근의 효율을 높여주기 위한 목적에 의해 클래스 이미지 파일을 생성하는 응용 프로그램인 cls2bin 이라는 클래스 이미지 변환기로 생성한 이미지 파일과 비교하여 cls2bin이 생성한 클래스 이미지 파일이 얼마만큼의 효과를 가지는지에 대해 검증해 보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.530-531
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• 2020

최근 인공지능을 활용하여 예술 작품에 몰입할 수 있도록 무대 효과를 디자인하는 연구가 진행되고 있다. 무대 효과 중에서 무대 배경은 공연의 분위기를 형성한다. 춤의 장르별로 무대 배경에 사용되는 이미지를 생성하기 위해 소셜 미디어 기반 무대 배경 생성 시스템이 있다. 하지만 같은 장르 춤은 동일한 무대 배경 이미지가 제공되는 문제가 있다. 같은 장르의 춤이지만 노래의 분위기를 반영하여 차별된 무대 배경 이미지를 제공하는 것이 필요하다. 본 논문은 노래 가사의 감정을 활용하여 Generative Adversarial Network(GAN)을 통해 각 노래의 분위기를 고려한 무대 배경 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. GAN은 노래에 포함된 단락별 감정 단어를 추출하여 스타일을 생성하도록 학습된다. 학습된 GAN은 노래 가사에 포함된 감정 단어를 활용하여 곡의 분위기를 반영한 무대 배경 이미지를 생성한다. 노래 가사를 고려하여 무대 배경 이미지를 생성함으로써 곡의 분위기가 고려된 무대 배경 이미지 생성이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.481-484
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• 2024

본 논문에서는 레고(LEGO®) 조립 설명서를 생성하기 위해 딥러닝을 이용한 조립 및 설명서 생성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 제공한 단일 이미지를 기반으로 레고 조립 설명서를 자동 생성한다. 해당 시스템은 딥러닝 기반 이미지 분할 기술을 활용하여 물체를 배경으로부터 분리하고 이를 통해 조립 설명서를 생성하는 과정을 포함하며, 조립을 위한 알고리즘을 새로 설계하였다. 이 시스템은 기존 레고 제품의 한계를 극복하고, 사용자에게 주어진 부품으로 다양한 모델을 자유롭게 조립할 수 있게 한다. 또한, 복잡한 레고 조립 과정을 간소화하고, 조립의 장벽을 낮추는 데 도움을 준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.646-648
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• 2003

본 연구는 이미지 합성을 이용하여 서버가 사용자를 인증하기 위한 알고리즘을 개발하고 이들을 구현하여 그 성능을 평가하고 분석한다. 서버는 사용자가 소지하는 사용자카드를 랜덤하게 점을 찍어 생성하고, 각 사용자에게 배포된 사용자카드의 정보를 유지.관리한다. 한 사용자로부터 인증요청이 들어오면, 서버는 그 사용자의 사용자카드 정보를 기반으로 서버카드를 실시간에 생성하여 사용자에게 송신한다. 서버카드는 인증마다 다르게 생성되므로 원타임 패스워드 챌린지(challenge) 역할을 한다. 사용자는 본인이 소유하고 있는 사용자카드와 서버로부터 송신된 서버카드를 겹쳤을 때 생성되는 이미지를 판독하여 인증을 수행한다. 보안성을 높이면서 이미지 판독을 효율적으로 하기 위해 다양한 기법을 제시하고 구현을 통하여 실용성을 진단한다.

• 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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.772-774
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• 2008

저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가상 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 전체적으로 이미지를 양자화하고 사용자에게 주로 이미지의 일부분(시선영역)을 보여준다. 인간의 눈은 시선영역의 색변화에 민감하고 HMD를 통해 이미지의 일부분만을 보기 때문에 시선영역의 색 만을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이을 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 동적 팔래트의 생성속도 개서 방안을 제안하고 제안 방법을 이용하여 가상환경 네비게이션 시스템을 구성하였다. 네비게이션 시스템은 사용자의 시선영역이 변할 때 마다 팔래트를 생성하고 이미지를 양자화 하여 HMD를 통해 사용자에게 양자화된 이미지를 보여준다. 본 논문에서는 제안 방법을 이용한 시스템의 선호도를 조사 하였으며 대부분의 사용자가 제안 방법을 이용한 시스템을 선호 하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.148-152
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• 2001

본 논문은 이미지 조합형 캐릭터 생성 방법이 아닌 통제점 조절을 통한 얼굴 캐릭터 생성에 관한 것으로, 캐릭터로 표현 하고자 하는 얼굴 이미지를 바탕으로 얼굴외곽, 눈, 코, 입, 귀, 눈썹 형태에 맞추어 통제점을 조정하고, 통제점에 의해 조절되는 스플라인 곡선으로 얼굴 이미지를 단순화함으로써 다양한 형태의 캐릭터 이미지를 생성할 수 있다 얼굴이외의 헤어스타일과 몸, 기타 악세사리는 샘플 이미지 조합의 방법을 사용하였다.