• 보존과학회지
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• 제31권4호
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• pp.395-402
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• 2015

이 연구에서는 하이퍼스펙트럴 이미지를 활용하여 석조문화재의 훼손상태 모니터링에 대한 활용성을 검토하였다. 이를 위해 하이퍼스펙트럴 데이터의 보정방법, 영상분류 및 정규화 식생지수 산출방법을 석조문화재에 적용하였다. 이 결과 각 물질의 분광정보를 기반으로 한 객관적인 훼손지도 작성, 정밀도 높은 훼손율의 산출 및 식생들의 활력도 모델작성 등 다양한 분석이 가능하였다. 따라서 하이퍼스펙트럴 이미지 분석을 활용하여 석조문화재를 모니터링 한다면 효율적으로 훼손상태 변화를 파악할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.73-79
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• 2010

감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.45-52
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• 2021

본 논문에서는 컴퓨터 단층촬영(CT) 이미지를 이용한 합성곱 신경망(CNN)을 기반의 골감소증 및 골다공증 예측 모델을 제안한다. 기존의 CNN은 단일 CT 이미지에서 예측에 중요한 지역정보를 활용하지 못하다는 문제가 있다. 본 논문에서 이를 해결하고자 CT 이미지를 정규화하여 질감 정보가 다른 두 개의 이미지로 변환하고, 해당 이미지를 활용한 한 쌍의 신경망 네트워크를 제안한다. 동일한 구조를 가진 네트워크 각각의 신경망은 질감 정보가 다른 이미지를 입력으로 사용하고 비유사성 손실함수를 통해 다른 정보를 학습한다. 최종적으로 제안 모델은 중요한 지역정보를 포함한 단일 CT 이미지의 다양한 특징 정보를 학습하며, 이를 앙상블하여 골감소증 및 골다공증 예측 정확도를 높인다. 실험 결과를 통해 제안 모델의 정확도 77.11%를 확인할 수 있으며 Grad-CAM을 이용하여 모델이 바라보는 특징을 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.71-77
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• 2014

본 논문에서는 저조도 및 음영이 생기는 조명 환경하에서 성능이 개선된 계량기 숫자 인식 방법을 제안한다. 저조도 및 음영 문제를 해결하기 위해 LN(Local Normalization) 처리 기법을 이용한 조명 정규화를 수행한 후, 계량기 숫자 영역 검출과 3단계 계량기 숫자 분할이 이루어진다. 마지막으로 분할된 숫자 데이터를 분류하기 위한 하이브리드 숫자 분류기가 적용된다. 제안된 하이브리드 숫자 분류기는 역전파 신경망과 템플레이트 매칭의 연속 결합으로 이루어지고, 계량기 숫자 분류에 보다 강인한 휴리스틱 규칙에 의해 최종적으로 숫자를 분류한다. 저조도 및 음영 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 인식 방법을 평가하고, 제안된 계량기 숫자 인식 방법이 효과적으로 잘 동작함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.127-133
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• 2021

본 연구에서는 얼굴형 기준 모델 데이터를 기반으로 사용자의 얼굴형을 분석하고 얼굴 형 메이크업을 제공하여 가상 메이크업을 제공하기 위해 증강 현실 기반 메이크업 도구를 구축하였다. 얼굴형을 분석하려면 먼저 카메라로 촬영 한 이미지에서 얼굴을 인식 한 다음 얼굴 윤곽 영역의 특징을 추출하여 분석 속성으로 사용한다. 다음으로 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 윤곽 영역 특징과 비교하기 위해 추출된 얼굴 윤곽 영역의 특징점을 정규화한다. 얼굴 모양은 정규화된 윤곽 영역의 특징점과 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 특징점 사이의 거리 차이를 이용하여 예측 분석한다. 증강형실기반 가상메이크업에서는 카메라로부터 영상 입력에서는 영상에서 얼굴을 실시간으로 인식하여 얼굴 부위별 영역의 특징점을 추출하고, 얼굴형 분석처리과정을 통해 분석된 얼굴형에 따라 어울리는 메이크업을 제공하여 가상의 메이크업의 결과를 확인 할 수 있다. 우리는 제안된 시스템을 통해 화장품 소비자로 하여금 자신에게 어울리는 메이크업 디자인을 확인하여 화장품 구매 결정에 대한 편의 및 영향을 미칠 것으로 기대한다. 또한 가상의 자아에 얼굴 메이크업을 적용함으로써 매력적인 자신의 이미지를 만들어내는데 도움을 줄 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.569-578
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• 2006

본 논문에서는 언어장애인이 쉽게 인식할 수 있는 이미지들을 이용한 보완대체 의사소통 시스템의 구현에 관하여 연구하였다. 특히 보완대체 의사소통 도구의 휴대성 및 이동성과 보다 유연한 형태의 의사소통 시스템 구현에 초점을 맞추었다. 이동성과 휴대성을 위하여 PDA와 같은 모바일 기기에서 운용될 수 있는 시스템을 구현하여 사용 장소의 제약에서 벗어나 여러 장소에서 일반인과 다름없는 의사소통을 할 수 있도록 하였으며, 용량이 큰 이미지 데이터의 저장 공간 한계를 극복하기 위하여 유선 또는 무선 인터넷 환경에서 클라이언트/서버 형태의 보완대체 의사소통 시스템을 설계하였다. 또한 사용자의 원활한 의사소통이 가능하도록 동사를 기준으로 하여 동사에 대응하는 명사들을 하위 범주화하여 이미지 사전을 구축하였다. 이를 위하여 문장을 구성하는데 가장 중요한 역할을 하는 품사인 동사에 초점을 맞추어 동사의 유형에 따라 생성되는 문장의 유형을 정규화 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1907-1917
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• 2010

과거 수 십 년 동안의 축적되어진 수 십 만 장의 조위관측기록지는 해양 과학 연구자에게 매우 중요한 데이터이다. 그러나 방대한 량의 조위관측기록지에서 연구자가 원하는 조위관측 기록을 찾기는 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 해양 과학 연구자들은 조위관측기록지에서 그래프를 추출하여 검색이 용이한 디지털 데이터로 변경하여 관리하는 시스템 개발을 요구하고 있다. 이러한 요구에 따라 본 논문에서는 조위관측기록지에서 그래프를 추출하여 디지털 데이터로 변경하는 조위관측기록지 디지타이징 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현된 조위관측기록지 디지타이징 시스템은 스캔된 이미지의 기울기 보정 및 이미지 규격화를 자동으로 수행하는 전처리 시스템과 이미지에서 그래프 영역을 추출하고 세선화 작업을 수행하는 디지타이징시스템, 데이터의 신뢰성을 검토하는 후처리 시스템으로 구성된다. 조위관측기록지 디지타이징 시스템은 수작업에 대한 의존도를 줄임으로서 작업 공정의 효율성을 높여 조위관측기록지 디지타이징 작업에 따른 비용을 최소화하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.21-28
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• 2006

형판 정합 기반의 얼굴 검출 시스템에서 획득된 이미지에 대한 명암 정규화 및 영상 보정을 위해 보통 히스토그램 평활화 등을 사용한다. 이 방법은 조명 변화에 의해 발생한 이미지의 부분 명암 왜곡에는 효과적이지 못하다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 다양한 방향의 조명에 의한 명암 왜곡을 효과적으로 보정하는 전처리 기법을 제시한다. 이 기법은 얼굴의 좌우대칭성을 이용한 좌우대칭 평균화와 단순회귀분석을 이용한 세로 방향 명암 보정을 결합한 것이다. 실험 결과 이 기법은 기존의 방식보다 높은 검출성능을 보일 뿐만 아니라 얼굴의 후보 개수도 현저하게 감소하는 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.79-81
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• 2022

MPEG-VCM(Video Coding for Machines)에서는 머신비전(machine vision) 네트워크의 백본(backbone)에서 추출된 이미지/비디오 특징 압축을 위한 표준화를 진행하고 있다. 현재 VCM 표준기술 탐색 과정에서 가장 좋은 압축 성능을 보이는 MSFC(Multi-Scale Feature compression) 기반 압축 네트워크 모델은 추출된 멀티-스케일 특징을 단일-스케일 특징으로 변환하여 특징맵으로 구성하고 이를 VVC 로 압축한다. 본 논문에서는 MSFC 기반 압축 모델에서 Min-Max 값 시그널링을 제외한 최소-최대(Min-Max) 정규화를 포함한 개선된 특징맵 생성 기법을 제시한다. 즉, 제안기법은 VCM 디코더에서의 특징맵 복원을 위한 Min-Max 값을 학습 기반으로 생성함으로써 Min-Max 시그널링의 비트 오버헤드 절감뿐만 아니라 별도의 시그널링 기제를 생략한 보다 단순한 전송 비트스트림 구성을 가능하게 한다. 실험결과 제안기법은 이미지 앵커(Anchor) 대비 BPP-mAP 성능에서 83.24% BD-rate 이득을 보이며, 이는 기존 MSFC 보다 1.74%정도 다소 떨어지지만 별도의 Min-Max 시그널링 없이도 기존의 성능을 유지할 수 있음을 보인다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권3호
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• pp.211-218
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• 2007

본 연구는 2003년부터 2004년에 걸쳐 대한광업진흥공사에서 수행한 지하수기초조사의 사업지역인 경남 밀양 및 경기 포천의 지역별 충적층 두께 분포 특성을 파악하기 위하여 전기비저항 수직탐사(슐럼버져 배열)에 의해 획득된 충적층 심도 자료에 대하여 지구통계학적 기법인 정규크리깅을 적용하였다. 물리탐사 자료의 적용성 검증을 위하여 물리탐사 자료와 시추공 자료의 상관성분석을 실시하였다. 정규크리깅에 의해 충적층 분포를 이미지화한 결과, 지형이나 유역에 따라 충적층 심도분포가 합리적으로 묘사된 것으로 나타났으며, 따라서, 충적층 심도 분포 파악에 있어서 전기비저항 수직 탐사 자료에 의해서도 만족할만한 수준의 결과를 얻는 것이 가능한 것으로 판단된다.