• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.9 no.4
• /
• pp.635-644
• /
• 2008

As the amount of information increases explosively with the development of society, the need for a digital archive has emerged in order to maintain information efficiently. There is a current standard of digital archive is OAIS(Open Archival Information System) reference model. OAIS reference model is mainly interested in long-term preservation and concerned about comprehensive content. This paper propose digital archive workflow that is used not only for long-term preservation but also for the efficient utilization with the image data. The OAIS reference model and the metadata standard should be added surge information to build a digital archive. Therefore we propose metadata model should be managed based on multi-level classes not only for effective digital image archive but also for utilization.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.559-561
• /
• 2019

이미지 프로세싱이란 기존의 이미지에 대해 컴퓨터를 이용하여 새로운 이미지로 창작하거나 수정하는 일련의 작업 과정이다. 우리는 알약의 이미지를 가져와 machine이 인지 할 수 있도록 수정한 후, 사진에 찍힌 알약을 구별하고 사용자 에게 그 알약의 정보들을 제공 할 수 있는 텐서플로우 기반의 이미지 프로세싱 방법에 대해 연구 하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.20 no.3
• /
• pp.1-8
• /
• 2014

We propose a method to compose a foreground object into a background image, where the foreground object is a part (or a region) of an image taken by a front-facing camera and the background image is a whole image taken by a back-facing camera in a smart phone at the same time. Recent high-end cell-phones have two cameras and provide users with preview video before taking photos. We extract the foreground object that is moving along with the front-facing camera using the optical flow during the preview. We compose the extracted foreground object into a background image using a simple image composition technique. For better-looking result in the composed image, we apply a border smoothing technique using a weighted-border mask to blend transparency from background to foreground. Since constructing and grouping pixel-level dense optical flow are quite slow even in high-end cell-phones, we compute a mask to extract the foreground object in low-resolution image, which reduces the computational cost greatly. Experimental result shows the effectiveness of our extraction and composition techniques, with much less computational time in extracting the foreground object and better composition quality compared with Poisson image editing technique which is widely used in image composition. The proposed method can improve limitedly the color bleeding artifacts observed in Poisson image editing using weighted-border blending.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.15D no.3
• /
• pp.347-354
• /
• 2008

In order to enhance the productivity of mobile and develop reliable software, the test of mobile application software should be required absolutely. The most important way to communicate to users has been used to GUI. But GUI test method in mobile has no the test automation system except manual test by checklist. In this paper we present a test method and tool by image flow to reduce the time required and finds out errors to GUI, by carrying out the study on automatic GUI testing tool based on image flow to GUI test of mobile application.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.537-542
• /
• 2011

A mirror neuron is a neuron fires both when an animal acts and when the animal observes the same action performed by another. We propose a method of 3D reconstruction for occluded object motion tracking like Mirror Neuron System to fire in hidden condition. For modeling system that intention recognition through fire effect like Mirror Neuron System, we calculate depth information using stereo image from a stereo camera and reconstruct three dimension data. Movement direction of object is estimated by optical flow with three-dimensional image data created by three dimension reconstruction. For three dimension reconstruction that enables tracing occluded part, first, picture data was get by stereo camera. Result of optical flow is made be robust to noise by the kalman filter estimation algorithm. Image data is saved as history from reconstructed three dimension image through motion tracking of object. When whole or some part of object is disappeared form stereo camera by other objects, it is restored to bring image date form history of saved past image and track motion of object.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.358-360
• /
• 2020

본 팀은 웹캠으로 촬영한 영상에서 원하는 물체를 선택하여 텍스처를 선택한 이미지의 스타일로 변환하는 프로젝트를 수행했다. 영상을 세그멘테이션하고 원하는 물체만을 원하는 텍스처로 변환하여 최종 아웃풋을 얻는다. 제안하는 네트워크는 물체를 다양한 스타일로 바꾸는 것이 가능한데, 이 중에서 이미지에 명화의 화풍을 입히는 것을 중점으로 하여 데모를 구현했다. 빠른 속도로 네트워크를 실행하기 위해 기존 연구들에 비디오 처리의 관점을 접목했다. 여러 프레임을 묶어 옵티컬 플로우를 생성하고, 첫 번째 프레임을 인스턴스 세그멘테이션한 후 마스크를 추출했다. 이후 마스크 영역만 뽑아낸 이미지를 새로운 입력으로 하여 스타일 트랜스퍼를 거치고, 이 첫번째 프레임과 나머지 프레임들의 옵티컬 플로우로 나머지 프레임들의 세그멘테이션과 스타일 트랜스퍼를 예측하여 다시 비디오 프레임으로 만들어 주었다. 본 알고리즘은 옵티컬 플로우 설정으로 네트워크의 계산량을 줄이며 속도를 개선했다. 빠른 데이터 처리로 사용자가 원하는 물체의 텍스쳐가 바뀔 수 있게 되었고, 이는 현실 세계가 실제로 바뀐 듯한 느낌을 들게 한다. 또한, 컴퓨터 비전에서 활발하게 연구되었던 분야를 AR로 끌어와 두 분야의 융합 가능성을 열었다. 현재 코로나의 영향으로 집에서 취미생활을 즐기는 인구가 많아졌다. 본 연구를 통해 많은 사람에게 집에서 쉽게 명화의 감성을 즐기고 느낄 수 있는 양질의 콘텐츠를 제공해주려 한다. 또한, 박물관과 미술관 등의 기관에서도 이 기술이 활용될 수 있다. 명화를 느낄 수 있는 다양한 콘텐츠를 이용하여 박물관이나 미술관의 홍보 효과도 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.161-162
• /
• 2013

본 논문에서는 Mental ray 렌더러를 통해 렌더링 된 이미지의 색감과 사실적인 빛의 감쇠효과를 위해 사용되는 Color Management를 활용한 Linear Work Flow 작업과정을 제시하고 그 이론적인 배경을 설명하고자 한다. 디지털로 사용되는 대부분의 이미지 포맷은 모든 모니터에서 동일한 색감을 표현하기 위해 sRGB라는 표준화된 형식을 사용하고 있다. 하지만 Mental ray는 기본적으로 감마 커브가 1.0으로 이루어진 이미지를 렌더링한다. sRGB가 가지고 있는 2.2의 감마커브와 차이가 발생함에 따라 사용자가 원하는 색감을 얻어내기 어렵다. 반면에 Color Management를 활용해 렌더링 된 이미지의 감마 커브를 수정해주면 3D 소프트웨어로 사용 된 텍스쳐의 원본 색감을 렌더링 후에도 유지할 수 있다. 또한 라이팅의 감쇠(Decay)와 산란에도 영향을 주어 보다 풍부한 색감의 이미지를 얻게 된다. 본 연구에서는 Autodesk Maya의 Mental Ray를 이용해 실험을 하고 Color Management를 활용한 이미지와 그렇지 않은 이미지를 비교 분석한다. 연구의 범위는 제품 렌더링을 위한 스튜디오 라이팅 기법으로 한정하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.836-838
• /
• 2024

본 논문은 현대 사회에서 급증하는 VPN의 악용 가능성을 인지하고 VPN과 Non-VPN 트래픽 구별의 중요도를 강조한다. 전통적인 포트 기반 분류와 패킷 분석 접근법의 한계를 넘어서기 위해 트래픽 플로우 특징과 인공지능(AI) 기술을 결합하여 VPN과 Non-VPN 프로토콜을 구별하는 새로운 방법을 제안한다. 직접 수집한 패킷 데이터셋을 사용하여 트래픽 플로우 특징을 추출하고, 패킷의 페이로드와 결합해 이미지를 생성한다. 이를 CNN 모델에 적용함으로써 높은 정확도로 프로토콜을 구별한다. 실험 결과, 제안된 방법은 99.71%의 높은 정확도를 달성하여 트래픽 분류 및 네트워크 보안 강화에 기여할 수 있는 방법론임을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.257-258
• /
• 2017

머신러닝 기법을 다양한 분야에 사용되는 연구가 한창이다. 본 논문에서는 악성 코드의 분류 시스템에 머신러닝 기법을 적용하였다. 악성 코드 파일을 적당한 크기로 이미지화하여 텐서 플로우의 인셉션 V3에 적용하였다. 실험 결과, 이미지의 사이즈 조정과 파라미터 조정을 통해 매우 만족할 만한 수준으로 악성 코드를 잘 분류함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.370-373
• /
• 2022

Recently, various deep learning framework models such as Tensorflow, Pytorch, Keras, etc. have appeared. In addition, CNN (Convolutional Neural Network) is applied to image recognition using frameworks such as Tensorflow, Pytorch, and Keras, and the optimization model in image classification is mainly used. In this paper, based on the results of training the CNN model with the Paitotchi and tensor flow frameworks most often used in the field of deep learning image recognition, the two frameworks are compared and analyzed for image analysis. Derived an optimized framework.