• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.9
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• pp.21-32
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• 2022

Image labeling must be preceded in order to perform object detection, and this task is considered a significant burden in building a deep learning model. Tens of thousands of images need to be trained for building a deep learning model, and human labelers have many limitations in labeling these images manually. In order to overcome these difficulties, this study proposes a method to perform object detection without significant performance degradation, even though labeling some images rather than the entire image. Specifically, in this study, low-resolution oriental painting images are converted into high-quality images using a super-resolution algorithm, and the effect of SSIM and PSNR derived in this process on the mAP of object detection is analyzed. We expect that the results of this study can contribute significantly to constructing deep learning models such as image classification, object detection, and image segmentation that require efficient image labeling.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.2
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• pp.115-121
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• 1999

특정 환경이 제시하는 이미지는 색으로 나타내어진다. 그러면, 특징 사회적 환경에 대해 사람들은 특정한 색채 반응을 만들어내는가\ulcorner 특정 사회적 상황에 대해 사람들이 어떤 색채이미지를 만들어 내며, 이런 색채이미지가 사회적 상황을 일관적으로 나타낼 수 있는지를 파악하고자 하였다. 각 사회적 상황에 맞는 색채 코디네이션과 이미지를 찾고자 할 때, 대표적인 경우가 화장이다. 여성의 화장에서 나타나는 색채 이미지는 사용자의 취향과 같은 성격특성에 따라 달라지지만, 이것은 또한 사회적 상황에 따라 다르게 표현되기도 한다. 본 연구에서는 사회적 상황을 캐주얼, 비즈니스, 지적분위기, 이브닝(섹스어필)의 4가지 조건을 제시하고 이것에 따른 색채 감성이미지가 어떻게 나타나는지를 살펴보았다. 연구결과는 각각의 상황은 일관적인 색채 이미지를 가지고 있을 뿐 아니라, 사람들에게 공통적으로 적용될 수 있는 색채이미지로 표현된다는 것을 밝힐 수 있었다. 특정 환경에 관한 개대는 특징적인 색채 이미지로 반영되며, 이런 결과들은 환경색채의 디자인과 구체적인 상황과 맞는 제품의 색조 디자인 등에 직접 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.6 no.4
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• pp.255-260
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• 2005

Images such as photos, film and documents can be difficult to interpret because of aging or noise distortion. There are various methods for restoring noise-distorted images using filters and thresholds. Regardless of the condition or type of image, the process is difficult. In this paper we propose a method of digital image processing that we developed in which a composite image is formed by blending and color mapping.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.4
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• pp.639-646
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• 2022

In this paper, to solve the large dataset problem, we collect images through an image collection method called web crawling and build datasets for use in image classification models through a data preprocessing process. We also propose a lightweight model that can automatically classify images by adding category values by incorporating transfer learning into the image classification model and an image classification model that reduces training time and achieves high accuracy.

• Journal of IKEEE
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• v.27 no.1
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• pp.59-64
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• 2023

Deep learning can solve various computer vision problems, but it requires a large dataset. Data augmentation technique based on image binarization for constructing large-scale datasets is proposed in this paper. By extracting features using image binarization and randomly placing the remaining pixels, new images are generated. The generated images showed similar quality to the original images and demonstrated excellent performance in deep learning models.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.267-271
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• 2007

본 논문은 원본이미지와 은닉이미지의 좋은 압축률과 만족할만한 이미지의 질, 그리고 외부공격에 강인한 이미지은닉의 한 방법으로 특이치 분해와 퍼지 군집화를 이용한 벡터양자화를 이용한 워터마킹 방법을 소개하였다. 실험에서는 은닉된 이미지의 비가시성과 외부공격에 대한 강인성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.350-352
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• 1999

하위레벨 이미지프로세싱(Low-Level Image Processing)과 이미지인식과 해석을 주로하는 상위레벨 이미지프로세싱(High-Level Image Processing)의 접목은 현존하는 기술과 연구소서는 상대적으로 접목이 힘들며 아직까지도 많은 연구가 진행되고 있다. 후자에 더 가까운 접근을 위해서 본 논문에서는 특정 이미지를 인식하는 과정에서 모양-기반 객체(Shaped-Based Object)와 기계학습(Machine Learning) 이론을 바탕으로 두 분야의 연관을 시도하였다. 이미지 내의 객체에 대한 기하학적인 특징을 얻기 위해서 모양-기반의 특징값 추출방법을 제시하고 있으며, 보다 발전된 인식을 위해서 기계학습이론을 적용시키고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.365-367
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• 1999

최근 인터넷 검색엔진에서 이미지 검색이 중요한 요소로 대두되고 있으며, 특히 영상 자체의 내용을 근간으로 하는 내용-기반 이미지 검색 시스템이 인기를 모으고 있다. 본 논문에서는 이러한 내용-기반 이미지 검색 시스템에서 중요한 문제인 객체 특징 추출방법에 대해서 논의하며, 특정 이미지 객체에 적용될 수 있는 4가지 종류(모양, 칼라, 크기, 면적)의 특징 값을 제안한다. 또한, 제시한 특징 값을 사용하여 웹 상에서 구현한 검색 시스템의 설계를 함께 선 보인다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1999.08a
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• pp.17-20
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• 1999

내용기반 이미지 검색에서는 이미지의 하위 영역을 구분하는 방식에 대하여 다양한 접근이 이루어져 왔다. 그중 한 가지가 Stricker와 Dimai가 제안한, 이미지를 다섯개의 영역으로 나누고 그 가운데 주재 객체가 위치할 것을 가정하여 높은 가중치를 부여하는 방법인데, 본 연구에서는 이와 같은 가정이 타당할 것인가를 S.K. Chang의 PIM(Picture Information Measure) 엔트로피를 계산하여 검증하려 하였다. 실험결과 이미지의 중앙과 그 외부 영역 사이에는 유의미한 차이가 존재하는 것으로 나타났으며, 따라서 Stricker와 Dimai의 방식을 지지할 수 있을 것으로 결론 내릴 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.95-100
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• 2001

본 논문은 시간에 따라 변하는 스크린 이미지의 스트리밍에 적합한 이미지 압축 및 저장 방법을 세안하는 것이다. 이를 위하여 시간에 따라 변화하는 스크린 이미지의 특성을 일반 동영상과 비교하여 분석하였으며, 분석 결과에 의거하여 스크린 이미지의 스트리밍에 가장 적합한 압축 및 저장 방법을 제안하였다. 제안된 방법들은 스트리밍 데이터를 효과적으로 지원하는 DirectShow의 구조에 따라 구현되었으며, 구현된 내용을 보인다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위하여, 구현된 시스템 상에서 압축 성능이 측정되었으며 그 결과를 설명한다.