• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.198-199
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• 2016

컴퓨터 비젼 분야에서 이미지 세그멘테이션은 객체 분리, 객체 추적, 의학 영상처리 등 다양한 분야에서 사용된다. 이전의 이미지 세그멘테이션은 사람의 개입이 없이 정확한 객체를 분리하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문은 인접한 슈퍼픽셀을 트리를 활용하여 개층적으로 슈퍼픽셀을 통합하는 새로운 세그멘테이션 방법을 소개한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 기존의 슈퍼 픽셀 알고리즘을 사용하여, 각 슈퍼픽셀의 센터를 노드로 설정하고 들로네 삼각화를 수행한다. 각각의 인접한 노드는 순차적으로 유사도 측정하여 슈퍼픽셀을 통합한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 과분할 세그멘테이션을 제거하였으며 영상의 중요한 정보를 잘 보존하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.155-158
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• 2005

본 논문에서는 MPEG 의 멀티미디어 응용 표준인 MAF(Multimedia Application Format)를 기반으로, 효율적인 비디오 콘텐츠의 검색 및 활용을 위한 통합 미디어 구조, 즉 비디오 MAF 를 제안한다. 제안하는 비디오 MAF 는 ISO 미디어 포맷을 기반으로 하고 단일의 비주얼 스트림과 다중 음성을 지원하기 위한 다수의 오디오 스트림, 내용기반의 정보를 포함하는 메타데이터, 그리고 비디오 콘텐츠의 대표 이미지를 동시에 포함하는 구조이다. 제안하는 파일포맷의 유용성을 검증하기 위해 비디오 MAF 로 생성 및 해석할 수 있는 부호기(encoder)와 복호기(decoder)를 설계하고 구현하여, 통합 미디어에 내재된 메타데이터를 이용한 효율적인 검색과 멀티트랙의 오디오 스트림을 활용한 다중 음성에 대한 지원이 가능함을 확인하였다. 또한 내재된 대표이미지는 비디오 콘텐츠에 대한 브라우징이 효과적으로 활용됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.869-872
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• 2004

최근 각 이동통신사에서 자체적인 통합 UI를 개발하여 각 단말기 제조사의 UI 통합을 시도하고 있다. 이 UI 통합의 시도는 기업의 입장에서는 기업 정체성을 높이고 타 통신사와의 차별을 갖게 할 수 있고 사용자 입장에서는 현재 사용중인 단말기를 다른 단말기 제조사 제품으로 교체할 때 서로 다른 메뉴 구성이나 버튼 방식으로 인해 겪게 되는 불편을 해소해 주는 역할을 한다. 그러나 UI를 일괄적으로 통일한다는 것은 한편으로 개인과 집단의 감성이 무시되고 특정 타겟 단말기의 특성을 잘 표현하지 못하는 악영향을 미칠 수 있다. 본 연구의 목적은 여성들이 선호하는 메뉴 아이콘을 조사 분석함으로써, 여성 타겟으로 출시되는 단말기 아이콘이 일관된 UI가 아닌 여성이 선호하는 감성 아이콘이 될 수 있도록 메타포를 제안하는 데에 있다. 이를 위해 서울에 사는 18~35세 여성 40명을 대상으로 이동통신사 (S 사) 표준 UI 아이콘과 제조사별 아이콘 샘플을 추출하여 여성이 선호하는 휴대폰 단말기 아이콘을 선정하고 그 아이콘에 대하여 이미지 형용사 언어를 밝혀내도록 하였다. 이렇게 조사된 여성들이 선호하는 아이콘 및 이미지 형용사는 향후 여성 타겟 단말기 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Costume Culture Conference
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• 2003.04a
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• pp.72-73
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• 2003

본 연구는 간호사복의 색상 및 문양에 따른 이미지를 분석하고, 색상과 문양이 조합을 이루었을 때 어떤 이미지로 통합되는지를 규명하고, 피험자에 따라 이미지지각의 차이를 알아보는데 목적이 있었다. 연구방법으로는 준실험 연구방법으로 피험자간 설계를 하였으며, 피험자는 대전, 충남지역의 대학생을 대상으로 시행하여 통계에 적합한 739부를 사용하였다. 연구에 사용된 자극물은 간호사복 catalog에서 선택한 모델에게, 색상(흰색, 분홍색, 하늘색, 녹색, 베이지색)과 문양(무지, 줄, 꽃)을 조합한 총 13개의 자극물을CAD simulation으로 제작했다. (중략)

• TTA Journal
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• s.174
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• pp.110-113
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• 2017

(주)피제이팩토리는 이미지의 정보화 작업을 최소한의 움직임으로 가능하게 하는 UX(User eXperience)를 개발했으며 관련 특허를 보유하고 있다. '디테일(Detail)'은 그 특허를 통해 구현된 (주)피제이팩토리의 모바일기기 기반 카메라 앱 및 SNS 서비스다. 2016년 2월, 기업환경통합(EAI/E5B), 애플리케이션성능관리(APM) 및 보안 솔루션 개발 구축 전문업체인 모코엠시스로부터 5억여 원의 투자를 유치했다. 새로운 이미지 파일포맷을 개발하던 (주)피제이팩토리는 국제 표준화의 필요성을 알았으나, 구체적인 진행 방법과 전략을 구상하기에는 정보와 경험이 턱없이 부족했다. 이때 지인의 소개로 국제 표준화 작업 과정을 도울 기관으로 TTA를 추천받았다. TTA의 자문서비스를 통해 국제표준화기구인 ISO/IEC JTC 1 SC29에 국제 표준으로 제안할 구체적인 전략을 세우게 되었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.562-571
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• 2000

이미지 데이터는 텍스트 데이터와는 달리 다양한 색상과 모양, 질감과 같은 비정형적인 특징을 가진다. 따라서 이미지 데이터베이스는 텍스트 기반의 전통 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 질의, 검색 방법을 사용한. 특히, 내용 기반 이미지 검색에서의 검색 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 복합 질의문 계획 생성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 먼저, 단일 조건을 갖는 시각 질의에 대한 처리 기법들을 토대로 여러 조건을 갖는 복합 질의를 처리하기 위한 복합 질의문 계획 생성기법인 SSCC(Similarity Search for Conjunction Combination Query) 알고리즘을 제안한다. SSCC는 이미지 데이터베이스 검색 시스템에서 복합 질의를 처리하기 위한 질의 최적화 과정에서 질의 수행 시간과 투플 I/O를 최소화하는 질의문 계획을 생성하기 위해 사용된다. SSCC 알고리즘은 복합질의를 단일 질의들로 준해하고 퍼지 집합 이론을 도입하여 단일 질의의 결과들을 통합한다. 논문에서 연구된 내용 기반 복합 질의문 계획 생성 기법은 특정 이미지 영역에 국한되지 않으며 다양한 종류의 시각 질의를 수행하기 위한 효율적인 질의문 계획 생성 기법으로 사용될 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.1
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• pp.293-303
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• 2009

The purpose of this study is to review causal effect of corporate image, customer royalty on switching cost. Specifically, giving managerial view point to build strategic CRM is major purpose of this research with finding out how the switching cost influences to the corporate image and customer loyalty deciding customer's desire of repurchase and knowing the important factors of corporate image. The result of this study is that switching cost has an effect on corporate image as the important factors. Also corporate image influences on customer loyalty.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.391-393
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• 2019

본 논문은 일상적인 대화로부터 감성을 추출하고 분석함으로써 상황에 맞는 대화의 내용과 분위기를 이미지의 색상으로 표현할 수 있는 이미지 색상 변환 프레임워크를 소개한다. 본 연구는 라즈베리 파이와 마이크 센서를 기반으로 사용자로부터 목소리를 입력받을 수 있는 모듈을 제작하고, 그 목소리로부터 감성을 분석한다. 분석된 감성을 이용하여 이미지의 색상을 자동으로 변환하는 기술과 통합함으로써 청각장애인 및 미취학 아동들이 화자의 대화를 이미지를 통해 쉽게 인지하여 의사소통 및 감성 전달 환경을 개선하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.121-123
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• 2007

현재까지 유해한 컨텐츠(Contents)를 차단하기 위한 활발한 연구가 있었으나, 사람의 사운드(sound)와 이미지(image)를 통합한 필터링(filtering) 기법에 대한 연구는 활발히 이루어지지 않은 측면이 있다. 본 논문은 이미지(image) 데이터 중 피부색 분포 비율과 사운드(sound) 데이터 중 주파수 분석을 통한 심층적인 기법을 활용하여 현재까지 진행되고 있는 이미지 필터링(image filtering)방법에 대한 수행 결과보다 획기적으로 개선된 성능을 보이고자 한다. 즉, 사운드와 이미지의 특징 정보를 이용한 성인 컨텐츠(Adult Contents)분류 기법을 활용하는 것으로 성인 컨텐츠(Adult Contents)에서 두드러지는 특징을 보이는 사운드 패턴을 분석하여 현재까지 한정된 자원인 이미지만을 활용한 기법보다는 현저한 향상된 수행능력을 예측해 볼 수 있다.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.3
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• pp.27-35
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• 2024

This study deals with a method of combining image generation using Semi Supervised Learning based on GAN (Generative Adversarial Network) and image classification using ResNet50. Through this, a new approach was proposed to obtain more accurate and diverse results by integrating image generation and classification. The generator and discriminator are trained to distinguish generated images from actual images, and image classification is performed using ResNet50. In the experimental results, it was confirmed that the quality of the generated images changes depending on the epoch, and through this, we aim to improve the accuracy of industrial accident prediction. In addition, we would like to present an efficient method to improve the quality of image generation and increase the accuracy of image classification through the combination of GAN and ResNet50.