• 사물인터넷융복합논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-6
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• 2018

이미지와 같은 고차원 데이터로부터 새로운 샘플 데이터를 생성하는 기술은 음성 합성, 이미지 변환 및 이미지 복원 등에 다양하게 활용되고 있다. 본 논문은 고해상도의 이미지들을 생성하는 것과 생성한 이미지들의 variation을 높이기 위한 방안으로 Progressive Growing of Generative Adversarial Networks(PG-GANs)을 구현 모델로 채택하였고, 이를 패션 이미지 데이터에 적용하였다. PG-GANs은 생성자(Generator)와 판별자(discriminator)를 동시에 점진적으로 학습하도록 하는데, 저해상도의 이미지에서부터 계속해서 새로운 레이어들을 추가하여 결과적으로 고해상도의 이미지를 생성할 수 있게끔 하는 방식이다. 또한 생성 데이터의 다양성을 높이기 위하여 미니배치 표준편차 방법을 제안하였고 GAN 모델을 평가하기 위한 기존의 MS-SSIM이 아닌 Sliced Wasserstein Distance(SWD) 평가 방법을 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.32-38
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• 2021

사진 이미지에서의 딥러닝 학습을 통한 이미지 분류는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 본 논문에서는 국내산 석재 이미지로부터 딥러닝 학습을 통해 자동으로 석재를 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 300×300픽셀의 황등석, 고흥석, 포천석의 사진 이미지들을 파이썬의 해시 라이브러리를 이용하여 석재별 중복된 이미지를 검사하고, 검사 결과로 해시값이 같은 중복된 이미지를 제거하여 석재별 딥러닝 학습이미지를 만드는 데이터 전처리 과정을 수행한다. 또한 미리 학습된 모델인 VGGNet을 활용하기 위해 학습된 이미지 사이즈인 224×224픽셀로 석재별 이미지들의 사이즈를 재조정하고, 학습데이터와 학습을 위한 검증데이터의 비율을 80% 대 20%로 나누어 딥러닝 학습을 수행한다. 딥러닝 학습을 수행한 후 손실 함수 그래프와 정확도 그래프를 출력하고 세 종류의 석재 이미지에 대해 딥러닝 학습 모델의 예측 결과를 출력하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.321-328
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• 2007

본 논문에서는 묵시적 ROI 코딩 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 JPEG2000 이미지에서 적응적 코드블록 판별 알고리즘을 이용한 동적 고속 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 코드 블록 판별 시간을 줄이기 위하여 ROI 모양의 특징을 고려하여 몇 가지의 경계 모양을 만들고, 이 모양 패턴으로 한정하여 코드블록 판별 알고리즘을 만들었다. 그리고 ROI 임계값과 배경 임계값을 이용하여 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 포함율에 따라 적응적인 코드블록 판별을 함으로서 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 문제를 개선하였다. 또한 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선권 조절은 웨이블릿 계수 단위로 처리하는 기존의 방법과는 달리 패턴을 기반으로 하여 일괄처리를 함으로서 빠른 ROI 코딩이 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들과 성능 평가에 있어서 큰 차이가 없으면서 처리 속도는 매우 빠름을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.331-336
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• 2012

적조는 유해 조류의 이상 대량번식으로 바닷물의 색이 적색이나 황색으로 변하며, 어패류를 대량으로 집단 폐사시키는 등 바다환경에 좋지 않은 영향을 미치는 전 세계적인 자연현상이다. 국내에서는 90년대 이후로 어패류 양식장에 지속적인 피해를 입히고 있다. 적조 생물에 대한연구는 수산업 피해가 증가함에 따라서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하여서 유해적조를 판별하는 적조이미지 검색에 대한 국내의 연구는 미흡한 실정에 있다. 특히 전 세계적으로 200여종의 적조 생물은 각기 다른 크기와 모양을 가지고 있기 때문에 이미지 인식을 위한 기준 특징을 추출하기 어렵다. 이 때문에 기존이 연구들은 몇 종류의 적조 생물만을 이미지 인식에 이용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결 할 수 있도록 NMF(non-negative matrix factorization, 비음수 행렬분해)와 이미지의 회전각 보정을 이용한 새로운 적조 이미지 인식 향상방법을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-6
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• 2022

증강현실 기술이 보편화됨에 따라 마커 기반형 AR 콘텐츠들이 다양하게 적용되고 있지만, 마커 인식이 정상적으로 이루어지지 않아 콘텐츠 활용성이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문은 증강현실 마커 이미지의 인식률을 높이고자, 이미지 보정 및 디자인 변화를 적용하였을 경우 마커의 인식률이 어느 정도 향상될 수 있는지를 실험을 통하여 분석하였다. 실험결과 이미지 보정 과정에서는 원본 마커 이미지의 대비, 채도값을 높였을 때 특징점이 더 많이 판별되었으며, 인식등급 또한 향상된 것을 확인할 수 있었다. 게다가 원본 마커 이미지에 규칙적인 패턴 디자인을 추가하였을 때에도 인식률이 향상된 것을 알 수 있었다. 결론적으로 마커 이미지를 제작하는 과정에서 이미지의 적절한 보정 및 패턴 디자인의 추가과정을 통하여 마커가 잘 인식되도록 할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.19-43
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• 2021

공연예술 기관에서의 공연에 대한 흥행 예측은 공연예술 산업 및 기관에서 매우 흥미롭고도 중요한 문제이다. 이를 위해 출연진, 공연장소, 가격 등 정형화된 데이터를 활용한 전통적인 예측방법론, 데이터마이닝 방법론이 제시되어 왔다. 그런데 관객들은 공연안내 포스터에 의하여 관람 의도가 소구되는 경향이 있음에도 불구하고, 포스터 이미지 분석을 통한 흥행 예측은 거의 시도되지 않았다. 그러나 최근 이미지를 통해 판별하는 CNN 계열의 딥러닝 방법이 개발되면서 포스터 분석의 가능성이 열렸다. 이에 본 연구의 목적은 공연 관련 포스터 이미지를 통해 흥행을 예측할 수 있는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 KOPIS 공연예술 통합전산망에 공개된 포스터 이미지를 학습데이터로 하여 Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, ResNet50 등 딥러닝 알고리즘을 통해 예측을 수행하였다. 또한 공연 관련 정형데이터를 활용한 전통적 회귀분석 방법론과의 앙상블을 시도하였다. 그 결과 흥행 예측 정확도 85%를 상회하는 높은 판별 성과를 보였다. 본 연구는 공연예술 분야에서 이미지 정보를 활용하여 흥행을 예측하는 첫 시도이며 본 연구에서 제안한 방법은 연극 외에 영화, 기관 홍보, 기업 제품 광고 등 포스터 기반의 광고를 하는 영역으로도 적용이 가능할 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-95
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• 2014

일반적으로 이미지 센서 및 모듈의 영상 취득 특성 테스트는 테스트할 이미지 센서 및 모듈의 특성, 해당 센서 및 모듈이 장착될 기기의 사용 목적, 테스트 장비의 기능 등에 따라 세부적인 내용은 많이 다르지만, 산업체에서 자주 사용되어 사실상 표준으로 굳어진 몇몇 테스트는 불량을 판별하기 위한 기준치 등 몇몇 파라미터만 다르게 하여 대부분의 이미지 센서 및 모듈에 적용된다. 본 논문에서는 이들 중에서 대표적인 11개 테스트를 자세히 설명하고, 이를 단일 프레임워크 내에서 간단하고 명확한 형태로 표기하여 테스트 프로그램을 작성할 때의 오류와 노력을 크게 줄이도록 한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권2호
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• pp.425-440
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• 2016

본 연구는 초등학교 2학년 1학기 '여러 가지 도형' 단원을 학습한 학생들이 갖고 있는 삼각형에 관한 개념 이미지를 확인하고자 한 것이다. 그 결과 학생들은 삼각형과 세모에 대하여 서로 다른 개념 이미지를 갖고 있음을 알 수 있었다. 삼각형의 정의를 기계적으로 암송할 수 있지만, 변과 꼭짓점에 대한 심상이 적절하게 형성되어 있지 않음으로 인해 삼각형을 판별하지 못하는 경우도 있었다. 무엇보다 삼각형이라는 용어는 각의 관점의 용어이지만, 2학년 교과서에서는 각의 개념을 도입하지 않은 채 변의 관점에서 도입함으로 인해 학생들은 각을 변이나 면으로 혼동하는 경우도 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 초등학교 수학과 교육과정과 교과서의 개선 방안을 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.231-233
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• 2012

컴퓨터 및 프린터 기술의 발전으로 디지털 문서 활용 사례가 전 분야에 확산되면서 디지털 문서의 위 변조 범죄가 증가하고 많은 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이러한 컴퓨터를 이용한 범죄의 증거를 수집하고 분석하기 위해 디지털 포렌식 기술의 발전이 더욱 중요해지고 있다. 디지털 포렌식은 PC나 휴대폰 등 각종 디지털 매체 등에 남아 있는 디지털 정보들을 수집 분석해 범죄 단서를 찾는 컴퓨터 법의학이다. 본 논문에서는 프린터기로 출력된 문서의 고해상도 영상현미경 이미지를 사용하여 원본 여부를 판별 할 수 있는 프린터기 동일 여부 판별 기술을 제안한다.

• 한국광학회지
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• 제1권2호
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• pp.130-134
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• 1990

본 논문에서는 클래스 판별(interclass discrimination) 광패턴 인식을 위해 pSDF(projection synthetic discriminant function)를 기반으로 한 이미지를 구현하고, 비선형 상관기인 이진결합변환 상관기를 이용하였다. 비선형 상관기의 공간 주파수 영역에서 이진위상필터(binary phase only filter) 합성법을 도입하여 실시간 입력이 가능한 액정 표시 소자(liquid crystal device)를 사용하였다. 광패턴 인식 실험결과, 두 클래스간의 상관 첨두치 세기가 2배 차이가 나서 판별 능력이 우수함을 알 수 있었다.