• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.301-304
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• 2007

자동으로 이미지 안에 존재하는 객체들을 인식하는 문제는 내용 기반 이미지 검색이나 로봇 비전과 같은 다양한 분야들에서 매우 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 객체의 주요 색상 정보들을 이용하여 실시간으로 이미지 안의 객체들을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 전체적인 구조는 다음과 같다. 처음에 MPEG-7 색상 정보 기술자들 중 하나인 주요 색상 정보 기술자를 이용하여 객체의 주요 색상 정보들을 추출한다. 이 때 이 정보는 가우시안 색상 모델링을 통하여 빛이나 그림자와 같은 외부 환경 조건에 좀 더 강인한 색상 정보로 변환된다. 다음으로 변환된 색상 정보들을 기반으로 주요 객체와 입력 이미지와의 픽셀 값차이를 계산하고, 임계값 이상의 값을 가지는 픽셀들을 제거한다. 마지막으로 입력 이미지에서 제거되지 않은 픽셀들을 기반으로 하나의 영역을 생성한다. 결론으로서, 본 논문에서는 제안된 방법에 대한 실험 평가들을 수행 및 분석하고 몇몇 한계점들에 대해서 알아본다. 또한 이 문제들을 해결하기 위한 앞으로의 연구 계획에 대해서 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1285-1288
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• 2000

인터넷의 양적 질적 성장을 통해 인터넷상에 존재하는 웹 문서의 숫자는 엄청난 속도로 증가하여 왔다. 이러한 방대한 웹 문서를 대상으로 한 검색 방법은, 지금까지 일반적으로 텍스트 기반의 방법이 주류를 이루어 왔다. 그러나 웹 문서는 멀티미디어 형태로 존재하며 텍스트, 이미지, 동영상, 컴퓨터 그래픽 둥 다양한 미디어들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 인터넷에 존재하는 웹 문서를 대상으로 내용 기반 이미지 검색방법을 제시한다. 내용기반 웹 이미지 검색 시스템은 웹 상의 텍스트 기반의 기존 상용 검색엔진을 이용하여 주요 검색어에 대한 이미지를 수집하는 웹 이미지 수집기와 수집된 이미지에 대해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 데이터베이스에 색인하는 데이터베이스 불리기(population), 그리고 내용 기반 이미지 검색엔진으로 구성된다. 사용자는 장르, 주제 및 주요단어에 의해 분류되어 데이터베이스에 색인된 웹 이미지를 대상으로 검색이 가능하다. 이는 웹 문서를 직접 대상으로 한 특정 단어에 대한 내용 기반 이미지 검색이 가능하며 검색이 데이터베이스를 대상으로 이루어지기 때문에 빠른 검색 속도를 얻을 수 있으며, 또한 기존 웹에서 제공되는 텍스트 기반의 상용 검색엔진을 이용하여 주요단어에 대한 웹 이미지를 수집하여 색인하기 때문에 별도의 텍스트 검색엔진 구현을 필요로 하지 않는다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.7
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• pp.71-82
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• 2021

The main purpose of this study was to investigate K-pop stars' images in photos presented by social networks in China. In this study photos of K-pop stars were collected from a community site of Baidu as one of the biggest portal sites and were five idol groups (EXO, IKON, T-ara, Wonder Girls, and Girls' Generation) which have beeb getting famous in China. For this musical styles and backgrounds of the K-pop idol stars were scrutinized in brief and explored in respect with its images. The results of the study were follows: First, the overall pictorial images of K-pop boys' groups were characterized in masculine and stylish images emphasizing the western appearance. In case of K-pop girl groups, sexy, gorgeous, feminine and youthful images were identified. In conclusion, K-pop idol stars is contributing to expand Korean pop arts into Chinese public culture as Chinese people produced and circulated the pictorial images of K-pop stars and facilitated consumption activities of K-pop contents.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.571-573
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• 1998

정보전달에 있어서 멀티미디어 정보가 차지하는 비중이 점점 증대됨에 따라 멀티미디어 데이터 암호화의 필요성이 부각되고 있는 실정이다. 그러나 기존의 암호화에 일반적으로 적용되어온 DES(Data Encription Standard)와 같은 전통적인 암호화 알고리즘은 멀티미디어 데이터를 암호화하여 실시간으로 처리하기에는 충분히 신속하지 못한 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 디지털 이미지 프로세싱 기법중 압축기법과암호화 기법을 일련의 과정으로 통합하여 멀티미디어 정보의 중요부분을 차지하는 디지털 이미지의 실시간 암호화 처리기법을 연구하였다. 디지털 이미지의 저주파수 성분과 고주파수 성분을 다단계의 레벨로 분리하여 각 대역별로 성분을 집중시킨 후 임의의 배치 순서로 재배치하는 방법을 통해 DCT(Discrete Cosine Transform)과정 및 양자화과정을 거친 공간주파수 성분을 Zig-Zag순서가 아닌 임의의 배치 순서로 재배열할 때 발생되는 이미지의 크기가 상대적으로 커지는 점과 저주파수 성분이 주요 성분으로 구성된 이미지의 경우 해독이 비교적 용이하다는 점, 또한 약간의 응용으로 각 블록의 DC값만을 추출하여 이미지의 주요 내용을 파악할 수 있는 문제점을 해결하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.130-132
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• 2000

주요 멀티미디어 자료인 이미지는 데이터 특성을 표현하기가 어렵고, 특성추출에서 얻은 데이터가 너무 고차원적이라 이를 저차원의 처리가능한 데이터로 변환하는 과정에서 많은 손실이 있다. 이미지의 특성값을 전체 이미지의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 기존의 이미지 전체 특성추출기법이나 고정된 블록의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 이미지 블록 특성추출기법은 유사 이미지의 검색이 부정확하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지를 가변적인 영역으로 나누어 특성값을 얻고, 히스토그램을 이용하여 효율적으로 유사 이미지를 찾는 영역기반 유사 이미지 검색기법을 제안하고 이를 구현하였다.

• International Area Studies Review
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• v.16 no.1
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• pp.353-378
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• 2012

The main purpose of this paper is to analyze the influence of selection attributes of convention center on participant's satisfaction. Specially, this study is focusing on the moderating effects of city image and city attractiveness. In the dimensions of convention center selection attributes, many factors affect participant satisfaction can be assumed that. They are categorized as seven factors; main facilities, subsidiary facilities, operations management, human services, board and lodging, accessibility, and peripheral conditions. The data was collected from 260 foreigners who visited the Shanghai convention center in China. 237 respondents were analyzed via intercept survey based on self-administered questionaries. The results of this study supported the proposed conceptual framework overall. The findings indicate that first, main facilities, subsidiary facilities, human services, accessibility, and peripheral conditions affected positively participant's satisfaction. Second, the high level city image and city attractiveness have moderating effect between some selection attributes of convention center and participant's satisfaction.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2009.08a
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• pp.45-64
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• 2009

국내시장의 개방화 추세에 의해 해외 농축산물 수입이 급증하고 소비자의 소득이 높아짐에 따라 소비의 형태가 품질우선으로 바뀌고 있다. 개별농가 및 정부. 지자체에서는 이에 대한 대응으로 농축산물의 브랜드화를 추진하고 있으나 지속적으로 브랜드 난립, 브랜드화 및 마케팅 전략 부재 등이 주요 문제점으로 지적되어왔다. 이에, 우수축산물을 실태를 분석하여 브랜드 마케팅 전략수립을 위한 브랜드 네이밍, 브랜드 디자인 등 브랜드 이미지개발에 대한 방안을 모색해보았다. 이는 기존의 주요 농산물 공동브랜드의 이미지 개발전략에 대한 분석을 함으로써 앞으로 공동브랜드 개발주체에게 브랜드화와 브랜드 이미지 개발방향에 대한 기초 자료를 제공할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.161-164
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• 2007

최근 인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 이미지 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 색상, 모양, 질감 특징을 이용한 유사도-기반검색에 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상과 색상의 공간적 특성을 포함하는 픽셀샘플링, 그리고 이미지의 외형적 변경에 강인함을 갖는 불변 모멘트 값을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상을 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 유사성 검사 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보 이미지에 색상의 공간적 정보를 포함한 픽셀샘플링을 이용하여 색상의 공간적인 위치까지 유사한 이미지만을 선별한다. 두 번째 유사성 검사단계에서 이미지가 외형적으로 변형된 유사이미지의 검출이 어려운 점을 보완하는 방법으로 이미지의 불변 모멘트를 이용하여 검색의 정확성을 높인다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 데이터베이스에서 검색을 효율성을 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.36-39
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• 2020

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 복잡한 특징을 담고 있는 얼굴 이미지에 대해 이를 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 특히, 이미지로부터 주요한 특징들을 추출하여 간결하게 이미지를 대표할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 딥 러닝을 통해 생성하는 연구가 인기를 끌고 있다. 이는 딥 러닝 끝 단에 있는 Fully-connected layer 의 출력으로 얻을 수 있으며 이미지의 의미론적 상관관계를 이용하여 학습된다. 구체적으로, 이미지 기술자는 실수형 벡터 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화 하여 비슷한 이미지 사이에는 벡터 거리가 가깝게, 서로 다른 이미지 사이에는 벡터 거리가 멀게 구성된다. 본 연구에서는 미리 학습된 인공 신경망을 통과시켜 얻은 얼굴 이미지 기술자를 활용하여 멤버 분류를 위한 두 개의 인공 신경망을 학습하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 얼굴 인식에 널리 사용되는 벤치 마크 데이터셋을 활용하였고, 그 결과 제안된 방법이 높은 정확도로 멤버를 분류할 수 있다는 것을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.3_4
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• pp.239-246
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• 2004

Image snapping for an image moves the cursor location to nearby features in the image, such as edges. In this paper, we propose geometric snapping for 3D triangular meshes, which is extended from image snapping. Similar to image snapping, geometric snapping also moves the cursor location naturally to a location which represents main geometric features in the 3D triangular meshes. Movement of cursor is based on the approximate curvatures which appear geometric features on the 3D triangular meshes. The proposed geometric snapping can be applied to extract main geometric features on 3D triangular meshes. Moreover, it can be applied to extract the geometric features of a tooth which are necessary for generating the occlusal surfaces in dental prostheses.