• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.644-651
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• 2004

본 논문은 웹상에 존재하는 이미지를 멀티 스레드에 의한 분산 아키텍처를 이용하여 수집 및 검색 시스템으로, 웹문서에 나타나는 텍스트중 이미지의 이름이나 확장자 그리고 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 이미지 자료를 JDBC를 이용하여 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 이미지 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다. 또한, 멀티 스레드를 이용한 분산 아키텍처를 이용하여, 데이터베이스화 하는 시간에 효율을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.322-324
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• 2001

기존의 이미지 검색에서는 원하는 이미지를 검색하기 위하여 사용자가 이미지의 가시적 속성을 정확히 표현하도록 요구함으로써 질의가 제한되었다. 본 논문에서는 색상으로부터 유추될 수 있는 감성 형용사를 감성 용어 시소러스로 구축하여 감성 기반의 이미지 검색이 가능하도록 하였다. 감성 용어 시소러스를 이용함으로써 ‘부드러운’, ‘세련된’등과 같은 감성 용어를 검색의 질의어로 사용할 수 있게 되어 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있게 되고, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.526-528
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래로 방대한 센서와 네트워크를 통한 보다 편리한 응용 서비스들이 개발되고 있다 이미지 센서 등은 센서 자체의 패턴을 이용하여 보다 다양한 서비스 제공이 가능하다는 장정을 이용하여 본 논문에서는 이미지 센서와 이의 패턴을 이용한 증강현실 서비스를 제공하는 어플리케이션을 제안한다. U-카탈로그 서비스는 이미지센서를 통하여 상품에 대한 동영상 정보를 받아볼 수 있고, 이미지 센서 위에 바로 해당 상품의 30 객체를 올려서 사용자는 원하는 각도와 방향에서 실제로 상품을 눈앞에 놀고 보는 것과 같은 실감 있는 서비스를 받을 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.579-582
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• 2019

이미지의 특정 객체를 제거할 때, 주변 환경을 고려하면서 제거하기에 어려움이 있다. 본 연구는 특정 객체가 제거되면서 생기는 빈자리를 자연스럽게 보완하기 위해서 이미지 내용을 기반으로 이미지를 변경하는 Seam Carving 알고리즘을 이용하여 보다 자연스러운 결과 이미지를 생성하는 프로그램을 구현했다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.7-10
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• 2014

이 연구에서는 음원 서비스의 이용자들이 공개앨범에서 추천한 음원 리스트에 특성가수와 동시출현한 곡들의 정보를 분석하여 특성가수의 이미지를 네트워크 기법으로 표현하였고 동시출현한 곡의 통계분석을 통하여 해당 가수를 선택한 이용자가 선호할 만한 연관 곡을 추천하고자 하였다. 분석결과 추천되는 음원리스트에 동시 출현되는 가수들의 장르적 특성으로 특정가수의 이미지가 표현되었고 시기별로 가수의 이미지가 변화되는 것이 추적되었다. 이 연구에서 제시된 방법은 이용자에게 변화하는 가수의 이미지에 따라 연관 정보를 유연하게 추천할 수 있는 방안으로 활용될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.257-260
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• 2009

기존 이미지 검색사이트는 대부분 이미지 파일의 이름에 포함된 단어를 기반으로 검색을 수행하였다. 좀더 진보한 이미지 검색을 위해서 하세도표를 이용한 색 구성 영역을 데이터베이스화 하고 Contour개념을 이용하여 이미지 자체의 직관적인 검색이 가능하도록 하는 시스템을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.645-647
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• 2022

최근 딥러닝 기반의 이미지 분류는 다양한 산업과 서비스에서 활용되고 있으며, 이미지 인식을 통한 다양한 테스트가 SNS를 통해 인기를 끌고 있다. CNN은 대표적인 이미지 분류를 위한 신경망 모델로 본 연구에서는 사진속의 얼굴에 대해 동물상 인식을 위하여 동물 얼굴 이미지 및 각 동물상을 대표하는 연예인의 이미지를 수집하고, CNN 기반의 동물상 인식 모델을 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.1053-1056
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• 2008

통신에서 이미지의 보안을 유지하는 일이 점점 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 기존의 여러 암호화 기법 통신상의 다양한 보안요구를 충족하지 못하고 있는 것이 현실이다. 이 논문에서는 새로운 암호화 전략이 제안되고 구현된다. 이는 통상적으로 카오스라 하는 암화 이미지와 원 이미지 간에 관계가 카오스적인, 패턴이 없는 무질서와 혼합적 구조를 가지고 있으나 그럼에도 불구하고 원래의 이미지로 돌아 올 수 있다. 여기에서는 이러한 카오스적 형태의 암호화 전략을 제안하고 구현하여 향후 나아간 연구를 자극하고자 한다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.22 no.1
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• pp.106-115
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• 2021

Classifying work trades using images can serve an important role in a multitude of advanced applications in construction management and automated progress monitoring. However, images obtained from work sites may not always be clean. Defective images can damage an image classifier's accuracy which gives rise to a needs for a method to enhance a work trade image classifier's performance. We propose a method that uses work dependency information to aid image classifiers. We show that using work dependency can enhance the classifier's performance, especially when a base classifier is not so great in doing its job.