• 제목/요약/키워드: 이미지 파일 크기

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공감각인지기반 컬러이미지-음악요소 변환에 관한 기초연구 (A Basic Study on the Conversion of Color Image into Musical Elements based on a Synesthetic Perception)

  • 김성일
    • 감성과학
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    • 제16권2호
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    • pp.187-194
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    • 2013
  • 본 연구는 컬러영상에서 특정소리를 연상시킬 수 있는 공감각 인지현상에 기반하여 컬러이미지에서 음악요소로 변환하는 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이는 빛과 소리의 물리적 주파수정보사이의 유사도를 기반으로 이루어진다. 입력 컬러영상은 우선 컬러모델변환이론에 기초하여 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Intensity)영역으로 변환된다. 음계, 옥타브, 크기 및 시간길이 등의 음악적 성분들이 HSI 컬러모델의 각 영역으로부터 추출된다. 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)는 색상 및 명도 히스토그램에서 추출되고, 크기 및 시간길이성분은 명도와 채도 히스토그램에서 추출된다. 실험에서, 제안된 시스템은 표준 C 및 VC++ 기반에서 실현되었고, 최종적으로 WAV 포맷의 사운드파일이 생성되었다. 시뮬레이션 결과를 통해서 입력 컬러영상에서 추출된 음악적 요소들이 출력 사운드신호에 반영됨을 알 수 있었다.

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GC-트리 : 이미지 데이타베이스를 위한 계층 색인 구조 (GC-Tree: A Hierarchical Index Structure for Image Databases)

  • 차광호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제31권1호
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    • pp.13-22
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    • 2004
  • 멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 둥의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file둥과 같이 벡터 근사에 기반 한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이터베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화 된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.

PSNR 값 기반의 자동화된 ASTC 블록 크기 결정 방법 (ASTC Block-Size Determination Method based on PSNR Values)

  • 나재호
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제28권2호
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    • pp.21-28
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    • 2022
  • ASTC는 OpenGL ES 3.2 및 Vulkan 1.0 이상의 버전에서 지원하는 표준 텍스쳐 포맷 중 하나로, 모바일 플랫폼(Android 및 iOS)에서 지속적으로 사용이 증가해 왔다. ASTC의 가장 큰 특징은 블록 크기 설정으로, 이를 통해 품질과 압축률 간의 트레이드 오프를 조절할 수 있다. 하지만 텍스쳐의 개수가 많을 경우 텍스쳐별 최적의 블록 크기를 일일히 수작업으로 설정하는 것은 많은 시간과 노고를 야기하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 PSNR 값을 기반으로 자동으로 ASTC 블록 크기를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 모든 블록 크기에 대해 압축을 수행한 후 PSNR값을 비교하는 brute-force 방식은 최고 14배까지 압축 시간을 증가시킬 수 있는 반면, 본 논문의 방법은 압축 과정을 3단계로 나누어 이러한 압축 시간 증가를 최소화한다. 다양한 형태의 64개 이미지로 구성된 텍스쳐 셋을 통해 실험한 결과, 제안하는 방법은 텍스쳐별로 4×4 에서 12×12까지 다양한 블록 크기를 결정하였으며, 블록 크기를 6×6으로 일괄적으로 정한 경우에 비해 압축된 파일들의 총 크기가 68% 감소하였다.

유비쿼터스 환경의 원격교육을 위한 저작도구의 개발 (The Development of Authoring Tool for Distance Education of Ubiquitous Environment)

  • 김치수;임재현
    • 정보교육학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.365-372
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    • 2004
  • 본 논문은 자체 에디터가 포함된 벡터 기반의 원격교육시스템(FVU)을 개발함으로써 컨텐츠 제작의 편의성을 높이고, 보다 효율적으로 원격교육 매체를 제작할 수 있는 저작도구를 만들고자 하였다. 본 논문에서는 UML을 이용하여 저작도구를 설계하였으며 FVU라 명명하였다. FVU의 VUEditor에서는 강의에 필요한 첫 화면을 구성할 수 있으며, 이렇게 제작된 강의안은 Vector변환을 통해서 VUAuthor로 익스포트(Export)함으로써 파일 사이즈를 감소시키며, 낮은 대역폭을 형성하게 한다. 또한 교수자는 VUEditor에서 이미지 삽입, 도형 그리기, 텍스트 입력, 지우기 등의 작업을 할 수 있으며, VUAuthor에서 교재 제작 과정 중 잘못 그려진 선, 도형 등을 수정할 수도 있도록 설계되었다. 이러한 설계는 결과적으로 이미지 툴이나 파워포인트와 같은 응용 프로그램이 없어도 강의에 필요한 첫화면을 VUEditor 자체적으로 구성할 수 있도록 하였으며, 교수자의 컨텐츠 제작에 편의성을 향상시켰으며, 결과 파일의 크기가 작아지므로 유비쿼터스 무선 환경에서의 원격교육에 적합하도록 네트워크 트래픽의 문제를 다소 해결하였다.

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악성코드의 이미지 시각화 탐지 기법을 적용한 온라인 게임상에서의 이탈 유저 탐지 모델 (Using Image Visualization Based Malware Detection Techniques for Customer Churn Prediction in Online Games)

  • 임하빈;김휘강;김승주
    • 정보보호학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.1431-1439
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    • 2017
  • 보안 분야에서 악성코드나 이상 행위를 탐지하기 위한 보안 로그의 분석은 매우 중요하며, 악성코드를 탐지하기 위한 이미지 시각화 분석 기술은 많은 선행 연구를 통해 논의되어져 왔다. 이러한 분석 기술은 온라인 게임에도 적용될 수 있다. 최근 온라인 게임에서 악성코드나 게임 봇, 매크로 도구 등의 악용 사례가 증가하므로 인해 정상적으로 게임을 이용하려는 유저들의 이탈이 늘어나는 추세로 서비스의 운영자가 제시간에 필요한 조치를 하지 않을 경우 게임 산업 자체가 무너질 수 있다. 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해 로그 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방식을 사용한 새로운 이탈 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지 변환을 통해 기존의 로그 크기에 비해 52,849배 경량화된 분석이 가능하며 특성 분석이 별도로 필요하지 않은 방식으로 분석에 소요되는 시간을 단축시켰다. 모델의 유효성 검증을 위해서 엔씨소프트의 블레이드 앤 소울 게임의 실제 데이터를 사용하였고, 분석 결과 97%의 높은 정확도로 잠재적인 이탈 유저를 예측할 수 있었다.

자연영상에서 적응적 문자-에지 맵 특징을 이용한 텍스트 영역 검출 (Text Region Detection using Feature of Adaptive Character-Edge Map in Natural Images)

  • 박종천;황동국;이우람;전병민
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.181-184
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    • 2007
  • 자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

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Simulated resin root canal에서 엔진 구동형 Ni-Ti 파일로 근관성형 후 Buchanan plugger의 근관 내 삽입깊이에 대한 비교 연구 (A STUDY OF INSERTION DEPTH OF BUCHANAN PLUGGER AFTER SHAPING USING NI-TI ROTARY FILES IN SIMULATED RESIN ROOT CANALS)

  • 박연식;김동준;황윤찬;황인남;오원만
    • Restorative Dentistry and Endodontics
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    • 제31권2호
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    • pp.125-132
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    • 2006
  • 본 연구는 레진 블록에서 엔진구동형 Ni-Ti기구를 이용하여 근관성형 후 Buchanan plugger의 삽입 깊이에 대한 비교를 통해 임상적 상황에서 Ni-Ti 파일로 근관 성형 후 Continuous wave of condensation technique을 이용한 근관 충전시 적절한 크기의 Buchanan plugger 선택에 지침을 제공하기 위해 시행되었다. 만곡근관과 직선근관을 가진 레진 블록에서 ProTaper와 ProFile을 이용하여 근관 성형을 하였다. 성형 후 근관에 Buchanan plugger가 근관벽과 처음으로 접촉하는 부위까지 삽입한 후 그 상태에서 스캐너를 이용하여 이미지를 얻었다. 이미지 분석 프로그램을 이용해 근첨에서 plugger 첨부까지의 거리를 얻었다. 각 기구에 대한 plugger 삽입깊이에 대한 유의성을 검정하기 위해 one-way ANOVA를 시행하였고, 사후검정을 위해 Scheffe's test를 시행하였다. 본 연구의 결과 만곡되고 좁은 근관에서, ProTaper F2와 F3로 마무리 성형한 근관에서 F, FM크기의 plugger를 사용할 경우 Continuous wane of condensation technique으로 적절한 근관충전이 가능함을 시사하였다.

ProTaperTM로 근관성형시 회전 속도 변화가 근관형태에 미치는 영향 (EFFECT OF ROTATIONAL SPEED OF PROTAPERTM ROTARY FILE ON THE CHANCE OF ROOT CANAL CONFIGURATION)

  • 서민철;전윤정;강인철;김동준;황윤찬;황인남;오원만
    • Restorative Dentistry and Endodontics
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    • 제31권3호
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    • pp.179-185
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    • 2006
  • 본 연구는 엔진 구동형 Ni-Ti 파일인 $ProTaper^{TM}$를 이용하여 좁고 만곡된 근관 형태를 가지는 레진 모형상에서 회전 속도를 변화시켰을 때 근관 형태 변화에 대해 비교 분석하기 위해 시행되었다. 16 mm의 작업장 길이를 갖는 40개의 기성품 레진 블록을 엔진 구동형 Ni-Ti파일인 $ProTaper^{TM}$를 사용하여 회전 속도를 제외하고 제조자의 지시에 따라 크라운다운법으로 근관 성형하였다. 연구에 사용된 회전 속도는 250 rpm, 300 rpm, 350 rpm, 400 rpm이었으며, 근첨부 성형은 #25 파일 크기인 F2로 시행하였다. 근관 성형 전 후 이미지를 스캐너를 이용하여 얻었고, Photoshop 7.0 프로그램을 이용하여 중첩하였다. 이미지 분석 프로그램을 이용하여 치근단 쪽에서부터 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 및 8 mm부위의 내 외측 폭경 변화와 총폭경 및 근관의 중심축에 대한 근관 변위를 측정하였다. 각 부위에서 내 외측 폭경과 총폭경 및 근관의 중심축에 대한 근관 변위의 유의성 검정을 위해 one-way ANOVA분석을 시행하였으며, 각 기구간의 유의성 검정은 Scheffe's test로 사후 분석하였다. 또한 근관 성형 시간 기구의 변형과 파절 여부를 평가하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 본 실험에 이용된 회전속도로 근관성형시 회전 속도와 관계없이 치근첨에서 2 mm부위까지는 만곡의 외측으로 변위되고, $3{\sim}6mm$부위에서는 만곡의 내측으로 변위 되었다. 근첨에서 5 mm와 6 mm 부위를 제외하고 근관의 중심축에 대한 근관 변위는 통계적으로 유의성이 없었다. 2. 350 rpm, 400 rpm의 경우 250 rpm, 300 rpm에 비해 더 짧은 시간이 걸렸다. (p<0.01). 이상의 결과는 엔진 구동형 Ni-Ti파일인 $ProTaper^{TM}$를 사용하여 $250{\sim}400rpm$의 회전속도로 근관 성형시 근관 형태를 잘 유지하며, 빠른 회전 속도로 성형시 작업 시간도 줄일 수 있지만, 속도가 빨라지면 파일의 파절이 일어날 수 있으므로 주의해야 함을 시사한다.

QR 코드를 이용한 의료정보 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Medical Information System using QR Code)

  • 이성권;정창원;주수종
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.109-115
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    • 2015
  • 신규 의료기기 개발 기술의 발전으로 다양한 형태로 손쉽게 생체 정보 및 의료 정보를 얻을 수 있는 기술이 증가하고 있다. 이러한 정보 수집 기술과 기기들의 증가로 생체 정보는 일상생활의 라이프로그와 함께 의료서비스의 주요 정보로 활용되고 있다. 그러나 다양한 생체신호의 활용성이 증가하고 있지만 보안적인 측면을 고려하지 않는 문제점을 갖고 있다. 또한, 의료현장에서 환자의 생체신호와 의료영상정보는 개별적인 디바이스에 의해 생성되며, 통합 관리되지 못하는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 생체신호와 의사의 소견정보를 포함하여 QR 코드화하고 이와 연계된 의료영상정보와 통합하고자 한다. 이를 위해, 의료영상정보 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)과 기존 생체신호 계측기들로부터 수집된 생체신호를 QR 코드화하여 의료영상정보에 통합한 이미지 파일 스킴을 제시한다. 그리고 시스템 구현 환경은 의료영상기기와 생체신호 수집을 위한 생체신호 계측기 그리고 스마트 디바이스와 PC로 구성하였다. 의료기기나 생체 신호 계측장치로부터 데이터를 전송 받기 위한 의료영상이미지 정보와 생체신호의 ROI 추출을 위하여 .NET Framework를 사용하여 QR 서버 모듈을 윈도우 서버 2008 운영체제에서 운영되도록 구현하였다. QR 서버 모듈의 주요기능은 의료영상기기로부터 생성된 DICOM파일을 파싱하고, 식별 ROI 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하여 관리한다. 또한, EMR, OCS와 같은 환자의 의료정보는 기본 정보 및 긴급상황 시 필요한 ROI 정보를 추출하여 QR코드화 하여 관리한다. 또한 생체 계측 기기로 환자 식별에 사용될 PID (patient identification) 와 함께 생체 정보를 전송 받을 경우 생체 정보의 크기에 따라 이를 해당 환자의 ROI와 함께 QR코드화 하여 관리하며, 생체 정보 파일 또한 저장하여 관리한다. 전송받은 생체정보가 QR코드로 변환할 최대 사이즈 이상일 경우 서버를 통해 생체정보에 접근할 수 있는 URL 정보를 QR코드화 한다. 또한 QR 코드 형태로 제공되는 정보는 .NET 프레임워크가 설치된 PC와 Android기반의 스마트 단말기상에 뷰어 프로그램을 통해 확인함으로 인증된 클라이언트만이 관련 정보를 확인할 수 있도록 하였다. 끝으로 응용 서비스의 수행결과를 통해 기존 의료영상정보와 생체신호 그리고 환자의 건강정보가 통합되어 의료현장에서 적용하는데 적합한 의료정보 서비스를 제공함을 보였다.

YOLOv8-Seg 모델을 이용한 어류 탐지 및 분류 성능 비교연구 (Comparative Study of Fish Detection and Classification Performance Using the YOLOv8-Seg Model)

  • 진상엽;최흥배;한명수;이효태;손영태
    • 해양환경안전학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.147-156
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    • 2024
  • 수산자원의 지속 가능한 관리와 증대는 전 세계적으로 중요한 이슈로 부상하고 있으며, 본 연구는 이에 대응하는 한국수산자원공단의 수산자원 현존량 추정을 위한 딥러닝 기반 수산자원 증대사업 효과조사 기법 개발을 위해 구성 기술 중 하나인 어류 탐지 및 분류 모델 구축과 성능 비교를 수행하였다. 다양한 크기의 YOLOv8-Seg 모델에 어류 이미지 데이터셋을 학습한 후 각 성능평가 지표를 비교 분석하여 적용 가능한 최적의 모델을 선정하고자 하였다. 모델 구축에 사용된 자료는 총 12종의 어류로 이루어진 36,749장의 이미지와 라벨 파일로 이루어지며, 학습에는 증강을 적용하여 데이터의 다양성을 증가시켰다. 동일한 환경 및 조건에서 총 다섯 개의 YOLOv8-Seg 모델을 학습 및 검증한 결과 중간 크기의 YOLOv8m-Seg 모델이 가장 짧은 13시간 12분의 학습 시간과 mAP50:95 0.933, 추론 속도 9.6 ms로 높은 학습 효율성과 우수한 탐지 및 분류 성능을 보였으며, 각 지표 간의 균형을 고려할 때 실시간 처리 요구사항을 충족하는 가장 효율적인 모델로 평가되었다. 이와 같은 실시간 어류 탐지 및 분류 모델을 활용하여 효율적인 수산자원 증대사업의 효과조사가 가능할 것으로 보이며, 지속적인 성능 개선 및 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.