• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.319-321
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• 2020

스테레오 이미지는 카메라 두 대를 사용하여 찍은 미묘하게 다른 두 사진을 의미한다. 이 차이는 우리가 두 눈의 차이로 대상과의 거리를 계산하는 것처럼 이미지의 깊이를 예측할 수 있기에 요즘 주목받고 있는 자율주행 자동차나 로봇 비전에 이 기술이 사용된다. 심지어는 스마트폰 또한, 듀얼 카메라라는 이름으로 우리 일상생활에 쉽게 접할 수 있다. 이러한 상황에서 본 논문에서는 두 대의 카메라에서 찍힌 스테레오 이미지에서 손상된 한쪽의 이미지를 복원하는 기술문제에 대해 다루고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.938-942
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• 2009

브랜드 이미지가 마케팅에 미치는 영향이 커지면서 기업은 브랜드 가치 형성을 위해 온/오프라인 PR활동과 함께 브랜드 웹사이트를 적극적으로 활용하고 있다. 또한 학계와 관련 업계에서는 소비자들의 웹사이트의 이용 경험이 브랜드이미지 형성에 미치는 영향에 대하여 많은 연구를 진행해 왔다. 그러나 이와 반대로 웹사이트의 평가에 있어서 선 경험된 브랜드 이미지가 사이트의 평가에 영향을 미칠 수 있음에 대해서는 거의 연구되지 않았다. 본 연구에서는 브랜드 인지도와 브랜드 이미지를 통해 형성되는 브랜드 충성도-특히, 감정적 브랜드 충성도(Affective brand loyalty)-가 웹사이트의 사용자 경험에 있어서 디자인과 인터랙션디자인에 대한 감정적 평가에 미치는 영향에 대해 조사하였다. 이를 위하여 중국의 대학생, 대학원생 70인을 대상으로 중국에서 판매되고 있는 자동차 브랜드 8개를 선정하여 브랜드 충성도와 웹사이트의 사용자경험 평가에 대한 상관관계를 조사하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.376-378
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• 2022

최근, 인공지능 기술을 인공지능 스피커, 인공지능 챗봇, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 널리 활용하고 있다. 이러한 인공지능 활용 분야 중 영상처리 분야에서는 인공지능을 활용하여 객체를 검출하거나 사물을 인식하는 등 다양한 활용성을 보이고 있다. 예를 들면, CCTV 영상 속 범죄자의 모습을 분석하거나 드론으로 촬영한 영상 속에서 자동차의 개수를 파악하는 등 영상처리 분야에서 인공지능을 활용하는 사례는 점차 늘어가고 있다. 또한, 이러한 영상처리 분야에서 촬영된 이미지를 가지고 카메라의 위치를 파악하고자 하는 시도가 늘고 있다. 이미지 속의 특정한 객체를 기반으로 카메라의 촬영 위치를 분석하려는 것이다. 이를 활용하면 특정 공간 속 사람을 사각지역 없이 촬영할 수 있는 최적의 카메라 개수를 구하거나 CCTV를 설치하기 위한 최적의 위치를 구하는 등 다양한 현실 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상이 된다. 본 논문에서는 특정 공간에서 촬영된 이미지를 분석하기 위한 방법으로 가상 휴먼이 합성된 데이터를 활용하는 것을 제시한다. 이를 위해 실제 공간과 가상 휴먼을 합성하여 실제 공간에 사람이 있는 것과 같은 이미지를 획득하도록 하였다. 본 논문에 따르면 공간 분석을 위해 실제 이미지 데이터를 얻는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이며 인공지능 학습을 위한 실제 이미지 데이터를 획득하기 어려운 상황에 대한 해결책을 제시할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.663-665
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• 2021

이미지에 대한 정보를 식별하는 기술인 이미지 인식은 현재 무인 자동차의 자율주행, 안면 인식, 의료 등의 여러 산업 분야에 적용되어 활발히 사용되고 있다. 이 중에서 이미지 객체 인식을 활용하여, 단순히 세포를 인식하는 것에서 더 나아가 TBHP 처리 세포에 대해 용액의 투입량과 시간 등의 다양한 조건을 고려함으로써 하나의 이미지에 포함된 세포의 전체 생존율을 판단하여 구분해보고자 한다.

• 감성과학
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• 제1권1호
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• pp.161-169
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• 1998

제품의 “감성이미지”란 제품의 기능과 함께 제품의 전달하는 감각적 요소 그리고 사용자가 제품을 통해 표현하고자 하는 개념적 표상을 통합하는 이미지이다. 감성이미지의 국제 비교 연구는 사용자가 특정 제품에 대해 가지고 있는 이미지를 구가나 문화의 맥락 속에서 해석하고, 이들 이미지를 상호 비교 평가하고자 한다. 생활문하 속에서 사용자들이 제품에 대해 가지는 감성이미지를 계량적으로 규명하고 비교 평가하며, 이 정보를 기초로 각국의 문화와 정서에 적합한 제품 디자인의 모형을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 구체적인 연구활동으로 다음과 같은 방법이 제시되었다. 먼저, 각 문화 집단을 특징 지울 수 있는 표상개념으로 “언어 이미지” 스케일을 구성하였다. 이 언어 이미지에 대응하는 디자인 요소로 색채를 활용하여, 언어 개념과 색채 요소에 상응하는 자동차 제품의 감성 이미지가 각 문화 집단에 따라 상이하게 나타날 수 있는지를 비교하고자 하였다. 본 연구에서 나타난 각 문화 집단들이 특정 제품에 대해 적용하는 감성 이미지는 언어와 색체 요소로 구체화 될 뿐 아니라, 이들 집단이 형성한 사회적 표상(social representation)의 개념으로 비교될 수 있는 것을 보이고자 하였다.

• 디자인학연구
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• 제13권2호
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• pp.7-13
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• 2000

자동차 특성에 대한 소비자의 감성을 자세하게 조사하여 자동차 설계 시에 적용시키는 것은 매우 중요하다. 제품 디자인에는 기능, 품질, 외형 등의 주요요인 들이 있으며, 그 중에서 외형에서 느껴지는 색감, 재질감, 형태감 등 소위 디자인 적 요인에 의한 이미지가 판매에 큰 영향을 주고 있다. 이러한 점에서 현대의 상품개발이 성공하기 위한 관건은 그 제품의 디자인에 있다고 해도 과언이 아닐 것이다. 그러므로 산업디자이너들은 소비자들이 제품을 실제 사용하는 데 관한 기능적인 문제와 연관지어 조형적인 측면을 고려하고 있다. 이와 같은 관점에서 본 연구의 목적은 소형 전기자동차의 외형을 디자인함에 있어서 인간의 니즈(Needs)를 객관적으로 감성 평가하여 구매자의 감성요구에 적합한 소형 전기자동차를 디자인하는데 두었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.125-127
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• 2024

최근 COVID-19 팬데믹으로 전 세계적으로 원격 근무로의 전환 속도가 가속화되면서 VPN 을 사용하는 기업이 증가하면서 VPN 을 통한 국내 개인정보 및 기술 유출이 빈번하게 일어나고 있다. 기존 전통적인 네트워크 프로토콜 분석 방법은 다양한 우회 방법과 패킷의 암호화로 인해서 VPN 프로토콜 탐지가 불가능하다. 하지만 AI 기반 모델을 사용하면 암호화된 패턴을 학습을 하여 분류가 가능하다. 따라서 본 논문에서는 오토인코더 기반 이미지 분류 기법으로 전통적인 방법으로 탐지하기 불가능하다고 생각했던 암호화된 VPN 패킷 중의 VPN 프로토콜을 직접 수집 및 탐지했고 성능이 0.99 가 나왔다.

• 감성과학
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• 제25권4호
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• pp.129-138
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• 2022

음성 어시스턴트가 차량에 탑재되기 시작하면서, 차량의 조형적 특징과 음성 어시스턴트간의 연관성이 중요해지고 있다. 본 연구는 자동차에 적용된 음성 어시스턴트와 외관의 조화스러움에 대하여 공통된 감성적 특징을 기반으로 살펴보고자 하였다. 12가지 차량 이미지와 6가지의 음성 어시스턴트에 대해 15종의 형용사를 바탕으로 감성 평가를 실시하였다. 실험은 온라인 개별 인터뷰로 진행되었으며, 총 24명의 대학생이 참여하였다. 참여자들은 각 자극물을 대표하는 감성 형용사 3종을 1, 2, 3위로 평가하고, 선정 이유에 대한 간단한 인터뷰를 진행하였다. 설문 결과에 대해 주성분분석을 수행하여 2개의 주요 요인을 추출한 뒤, 각 요인을 축으로 하여 자극물을 분포시켰다. 분포도를 바탕으로 감성적 특징을 도출하고자 계층적 군집 분석을 수행하였다. 주성분 분석 결과 자동차 이미지와 음성 어시스턴트를 설명하는 감성적 차원으로 "편안한-급진적인"과 "가벼운-무거운"이 추출되었다. 두 차원을 바탕으로 자극물들을 분포시킨 결과, 자동차와 음성 어시스턴트가 동일한 축을 바탕으로 다양하게 분포해 두 요인이 자극물간 감성적 특징을 도출하기에 적합하다고 판단되었다. 자극물들의 분포도를 바탕으로 계층적 군집분석을 수행하여 17개의 자극물을 4가지 군집으로 추렸다. 각 군집은 도전적인, 우아한, 위엄있는, 활기찬 그룹으로 도출되었다. 본 연구에서는 차량의 조형적 특징과 음성 어시스턴트의 감성적 이미지를 동시에 설명할 수 있는 두 축을 도출하였다. 도출된 축을 바탕으로 그려진 분포도에 군집 분석을 수행해 감성적 특징을 분류하였으며, 총 4개의 감성적 특징이 도출되었다. 본 연구는 자동차의 조형적 특징에 맞춘 음성 어시스턴트 제안을 위한 디자인 품평 가이드로 활용되어, 추후 출시되는 차량에서 사용자들의 자동차 음성 어시스턴트 감성 경험이 증진될 것으로 기대한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.69-73
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• 2017

본 논문에서는 기계학습 기반의 실시간 이미지 인식 알고리즘을 개발하고 개발한 알고리즘의 성능을 테스트 하였다. 실시간 이미지 인식 알고리즘은 기계 학습된 이미지 데이터를 바탕으로 실시간으로 입력되는 이미지를 인식한다. 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능을 테스트하기 위해 자율주행 자동차 분야에 적용해보았고 이를 통해 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능을 확인해보았다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.174-177
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템을 구현하기 위해서는 영상에서 번호판을 추출하는 영역과 추출된 번호판에서 각 문자의 숫자를 추출하는 영역, 마지막으로 이를 인식하는 영역으로 나누어진다. 본 논문에서는 번호판 영역이 다른 영역보다 녹색의 밀집도가 높다는 특징을 이용하여 이미지에서 번호판을 추출하고, 개선된 퍼지 ART학습 알고리즘으로 자동차 번호판 인식에 적용한다. 실험결과에서는 여러 차량에 대해 인식율이 우수한 것을 보인다.