• Journal of the Korean Applied Science and Technology
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• v.40 no.1
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• pp.146-159
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• 2023

As a makeup technique for a baby-faced image, there will be a difference in perception of the expression technique of baby-faced makeup according to general matters.' Two hypotheses were supported: 'There will be a difference in perception of the expression technique of baby face makeup depending on the general characteristics', and the makeup technique for creating a baby face image is an important function for both men and women, as well as appearance. As a 'physical resource' for social activities, it was confirmed that there is an improvement in the efficiency of the body and mind and an outstanding improvement in mental ability in daily life. Through the results of the study on 'expression of baby face image makeup', awareness and interest in baby face images are high, but research on the production of baby face images is needed. The need for facial expression elements for baby face makeup is expected to be used as basic data for developing baby face images, and this study focuses on external face management for baby face images and baby face makeup.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.106-110
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• 2006

현재 공학분야에서 감성을 소재로 진행되는 연구가 급격히 증가되고 있다. 그 중 상품 디자인과 이미지 검색 그리고 HCI(Human Computer Interaction) 분야에서 감성은 더욱 중요한 토픽이 되고 있다. 본 논문은 감성기반의 지능형 이미지 검색을 위한 감성처리 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 단일 시각정보만을 고려하였고 이는 감성에 적합한 검색을 위해서 너무 단편적인 결과를 갖는다. 인간의 감성에 보다 적합한 검색을 위하여 우리는 컬러와 형태가 복합된 이미지에 대한 감성을 처리한다. 이를 위해 첫째, 컬러와 형태의 속성을 공통으로 갖는 대표감성을 정의하고 각 속성에 감성 가중치를 부여한다. 둘째, 사용자의 감성의 적합한 이미지 검색을 위하여 각 이미지의 감성정보량을 측정한다. 이를 이미지 검색에 적용하고, 본 저자의 이전 연구 중 단일 정보만을 고려한 감성기반 검색시스템과 사용자 만족도를 이용하여 비교 평가한다. 제안된 방법은 기존의 단일시각정보만을 고려했던 감성기반 이미지 검색보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 복합시각정보에 대한 감성을 동시에 처리할 수 있는 연구로써의 의의를 갖는다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.999-1003
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• 2005

본 논문에서는 영상 입력 장치 또는 카메라 이미지 센서로부터 얻은 이미지 데이터에 대하여 Bayer입력 포맷을 우리가 디스플레이 장치로 보는 영상으로 출력하기 위해 전처리 작업을 수행한 후 이미지 이펙트를 수행한다. 본 논문에서는 연산량과 레지스터의 수를 줄이고 칩의 성능을 향상시키기 위해 이미지 이펙트를 RGB에 적용하지 하지 않고 YCbCr을 이용하여 이미지 이펙트를 수행한다. 이를 구현하기위해 원본 이미지 사이즈를 640${\times}$480으로 입력 데이터를 사용하고, 소프트웨어로 전처리하여 이미지 결과를 확인한 후, 최적화된 알고리즘를 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.274-276
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• 2012

최근 이미지들이 의료, 군사, 산업등 많은 분야에서 사용되고, 다양한 정보를 담고 있다. 하지만 유출시 많은 문제를 야기 시킬 수가 있으며, 컴퓨팅의 발전으로 이미지의 해상도는 점점 향상되고 있어서 예전보다 정확하고 많은 정보가 노출될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이미지 암호화에 관한 다양한 기법들이 소개 되었다. 하지만 이러한 기법들은 작은 크기나 적은 색 정보에서 가능한 기법들이 대부분이었다. 그리고 현재 많이 사용되는 다중코어나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 사용할 수 있는 기법들에 대한 연구가 활발히 이루지지 않았다. 본 논문에서는 다중코어나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 사용될 수 있는 병렬 이미지 암호화 기법을 제안한다. 병렬 연산을 위해 이미지를 작은 이미지 단위로 나눌 때 발생할 수 있는 Jigsaw puzzle 공격에 취약점을 노출하지 않도록 일정한 크기로 나누어서 처리하는 기법대신에 다양한 크기로 나눠서 처리하는 기법을 제안하고 구현 및 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.841-844
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• 2015

이미지 인식과 내용분석은 이미지 검색과 멀티미디어 데이터 활용 분야에서 핵심기술이라 할 수 있다. 특히 최근 스마트폰, 디지털 카메라, 블랙박스 등에서 수집되는 영상 데이터 양이 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 이미지를 인식하고 내용을 분석하여 활용할 수 있는 기술에 대한 요구가 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 이미지 내용정보를 이용하여 자몽으로 이미지로부터 태그정보를 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기계학습 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)에 ImageNet의 이미지 데이터와 라벨을 학습시킨 후, 새로운 이미지로부터 라벨정보를 추출하는 것이다. 추출된 라벨을 태그로 간주하고 검색에 활용한다면 기존 검색시스템의 정확도를 향상시킬 수 있다는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.564-567
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• 2012

이미지의 시각단어를 이용한 이미지의 자동분류 및 태깅에 관련된 연구가 다양하게 진행되고 있지만, 기존의 연구는 특징점 추출과 이미지 비교를 위하여 비슷한 구도의 객체에만 적용하거나 배경을 제거한 객체를 대상으로 하는 등 선별된 이미지를 주로 사용하고 있다. 본 논문에서는 사용자가 특징점의 비교를 의도하지 않고 배경을 포함하여 촬영한 이미지를 대상으로 하여 이미지 시각단어를 이용한 자동 분류 및 태깅의 정확도를 향상시키는 방법을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.724-726
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• 2023

컴퓨터 비전 문제 중 이미지 분류는 핵심적인 주제 중 하나이다. 딥러닝의 발전으로 이미지 분류 문제에서 높은 정확도와 성능을 보여준다. 하지만 대부분 이미지 분류 연구에서 시각정보인 이미지 내의 특징에만 의존하고 있다. 그렇기에 이미지의 본질적인 맥략과 함께 있는 텍스트 정보를 활용하지 못하는 경우도 있다. 이에 본 논문은 텍스트 정보를 활용하여 이미지 분류 성능을 개선하는 방식을 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.12
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• pp.267-273
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• 2010

This study is about to reveal the connections and the importance of China's country image, product image, and purchase intention. Following are the results of the empirical analysis summary. First, in country's national image, except political image, economic image and cultural image have a positive (+) impact on the product image is true. Secondly, a country's product image have a positive (+) impact on purchase intention. Therefore, consumer tend to improve purchase intention when China's product image increase. In summary, consumers' purchase intention can obtain the best positive result, when a country's national image is set as the core factor, which combines and improves concurrently with one's product image.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.502-507
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• 2009

We present a real-time photomosaics method for small image set optimized by feature selection method. Photomosaics is an image that is divided into cells (usually rectangular grids), each of which is replaced with another image of appropriate color, shape and texture pattern. This method needs large set of tile images which have various types of image pattern. But large amount of photo images requires high cost for pattern searching and large space for saving the images. These requirements can cause problems in the application to a real-time domain or mobile devices with limited resources. Our approach is a genetic feature selection method for building an optimized image set to accelerate pattern searching speed and minimize the memory cost.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.298-301
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• 2009

최근 들어 무선 멀티미디어 서비스를 위한 Wireless Sensor Network 에 관한 연구가 활발히 진행됨에 따라 그 응용의 한 부분으로써 이미지 센서를 이용하여 이미지 데이터를 전송하는 WISN(Wireless Image Sensor Networks) 에 관한 연구가 시작되었다. WISN은 센서노드의 제한된 자원(배터리, 대역폭, 처리속도, 메모리 크기)으로 인해 많은 어려움을 갖는다. 특히 그 중에서 제한된 배터리로 인해 이미지 센서노드는 효율적인 에너지 관리가 필요하다. 이미지 센서노드의 에너지 소모는 이미지 캡쳐 과정, 이미지 데이터의 처리 및 가공(compression)과정, 이미지 데이터의 전송 과정에서 발생한다. 또한 수 Kbyte 이미지 데이터는 기존의 무선센서 네트워크의 데이터보다 훨씬 크기 때문에 빈번한 이미지 데이터의 전송은 노드의 수명을 단축시켜 전체 네트워크의 분단을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 JPEG 이미지 크기의 변화량을 고려하여 전송 횟 수를 최소화하는 기법을 제안한다. 종단 센서노드는 자신이 이전 JPEG이미지와 현재 JPEG이미지의 크기를 비교하여 특정 임계값 이하이면 전송하지 않고, 임계값 이상일 때에는 변화된 특정 부분의 이미지만을 보냄으로써 데이터량을 줄이게 된다. 결과적으로 효율적 에너지 관리를 통해 센서 노드의 라이프타임을 향상 시키는 결과를 가진다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 테스트 보드를 만들어 제안된 기법과 일반적인 방법에서의 데이터의 전송 횟수 및 에너지 소모량과 노드의 라이프타임을 비교하여 제안된 기법의 성능의 우수함을 보였다.