• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.1
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• pp.17-24
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• 2002

In this paper, we propose a new watermarking method using isolation of invalid blocks for image authentication. We embed messages into the high frequency band in the DCT domain because of its imperceptibility and fragility. And we were able to inspect the identity of valid blocks between error corrected original images and watermarked images through experiments. As a result, we found that the watermarked image is enough to extract binary messages. Therefore, the extra information such as the original image or watermark was not necessary in our extracting process. Experiment results show that the proposed method can be used successfully for image authentication.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.83-86
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• 2015

기존의 스트리트 뷰 이미지들은 일일이 사용자가 검색해야 하며 이미지 파일을 하나씩 클릭해서 넘겨 봐야한다는 점과 제공되는 스트리트 뷰 이미지들이 웹페이지 형태로만 제공된다는 불편함이 있었다. 이를 개선하고자 본 논문에서는 스트리트 뷰 이미지를 동영상으로 제공하여 쉽게 길을 찾아갈 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 어플리케이션은 사용자가 출발지와 도착지를 입력하면 Google Maps APIs를 이용해 최단경로를 받아온다. 그 후 최단경로에 해당하는 좌표값에 해당하는 이미지를 Google Maps APIs URL을 이용하여 Android 내부 DB로 받아온다. 마지막으로 DB에 저장된 이미지를 동영상으로 변환하여 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.8-10
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• 2019

열화상 장비는 빛이 없는 암흑 상태에서도 물체에서 발산하는 적외선을 탐지하여 이를 영상으로 제공하는 장비이다. 이러한 장점으로 기존 활용되던 군사 분야와 더불어 자동차 및 감시시스템 등 다양한 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 따라서 기존 방식인 FPGA 기반 열화상 이미지 모듈은 민수 시장의 다양한 요구사항과 환경을 반영하기에는 힘들 실정이다. 그에 따라 FPGA 기반 시스템의 단점을 보완하고 추가적인 요구사항을 만족하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 상용 이미지 프로세서 기반 열화상 이미지 처리 모듈을 제안한다. 기존 FPGA 기반 열화상 이미지 처리 방식이 아닌 상용 이미지 프로세서 기반 구조 설계로 함으로써 다양한 영상 입·출력 인터페이스 수신 및 표준 영상 출력 포멧을 지원한다. 따라서 상용 프로세서 기반 열상 처리 모듈을 통한 시스템 개발 시 뛰어난 접근성으로 시스템 구축이 용이하고 다양한 요구사항 적용이 가능함에 따라 개발 기간 및 비용 단축, 다양한 응용에 사용이 가능할 것으로 예상한다.

• Journal of Distribution Research
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• v.6 no.1
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• pp.77-101
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• 2001

Recently, the role of Internet becomes wide so that it could provide the information among users as well as the opportunity to make commercial transactions in the cyberspace. Now, the virtual storefronts are the virtual space where anyone makes a profit on Internet by selling and buying goods/services. Therefore, it is important to develop the good image for cyberconsumers so that virtual storefronts can attract many browser to buy goods. The study reported examines how combination of specific elements in the internet environment influence cyberconsumers' inferences about the virtual storefront and discusses the extent to which these inferences mediate the virtual storefront loyalty. Results show that the virtual storefront elements were posited to be antecedents of virtual storefront image rather than components of virtual storefront image. In addition, the virtual storefront image mediators the satisfaction and loyalty of cyberconsumer on virtual storefront.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.6
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• pp.145-152
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• 2009

We are surrounded by so many images these days. These images have their own meanings and have an effect on our subject, whether consciously or unconsciously. Michel Foucault disclosed that upon closer examination the rationalism deeply rooted in Western society was not made autonomously but involuntarily by heteronomous power. Because the emotion of image within this relationship can be effectively conveyed just through its being seen, the image has been used for controlling and mustering people through the adjustment of its meaning by power. With the advance of technology and media of today, the image in this visual power is out of the object for reproduction, and then forms a new paradigm of manipulation, transformation and reproduction and is being changed to the formation of Panopticon power and its corresponding relationship.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.4
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• pp.171-176
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• 2022

CNN is a type of deep learning and is a neural network used to process images or image data. The filter traverses the image and extracts features of the image to distinguish the image. Deep learning has the characteristic that the more data, the better models can be made, and CNN uses a method of artificially increasing the amount of data by means of data augmentation such as rotation, zoom, shift, and flip to compensate for the weakness of less data. When learning CNN, we would like to check whether outline image learning is helpful in improving performance compared to conventional data augmentation techniques.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.455-458
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• 2008

단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.9
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• pp.191-203
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• 2022

In this paper, we developed a system that intelligently identifies skin image data from big data collected from social media Instagram and extracts standardized skin sample data for skin condition diagnosis and management. The system proposed in this paper consists of big data collection and analysis stage, skin image analysis stage, training data preparation stage, artificial neural network training stage, and skin image identification stage. In the big data collection and analysis stage, big data is collected from Instagram and image information for skin condition diagnosis and management is stored as an analysis result. In the skin image analysis stage, the evaluation and analysis results of the skin image are obtained using a traditional image processing technique. In the training data preparation stage, the training data were prepared by extracting the skin sample data from the skin image analysis result. And in the artificial neural network training stage, an artificial neural network AnnSampleSkin that intelligently predicts the skin image type using this training data was built up, and the model was completed through training. In the skin image identification step, skin samples are extracted from images collected from social media, and the image type prediction results of the trained artificial neural network AnnSampleSkin are integrated to intelligently identify the final skin image type. The skin image identification method proposed in this paper shows explain high skin image identification accuracy of about 92% or more, and can provide standardized skin sample image big data. The extracted skin sample set is expected to be used as standardized skin image data that is very efficient and useful for diagnosing and managing skin conditions.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.507-509
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• 2012

많은 사용자가 직접 글을 작성하고 데이터를 업로드 하는 SNS 서비스의 데이터 분류 및 분석에서 빅 데이터 활용방안이 다양하게 논의되고 있다. 특히 기존에 활용하던 텍스트 기반의 분류에서 이미지, 동영상에 대한 분류가 다양하게 시도되고 있다. 본 논문에서는 위키피디아를 이용한 이미지 태그의 의미정보를 바탕으로 플리커에서 샘플 이미지를 추출하고 이를 활용하여 'bag of visual word' 기법으로 사용자가 업로드한 이미지를 자동 분류하는 방법을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.151-154
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• 2020

뉴럴넷 기술이 발전과 힘께 다양한 분야에서 획기적인 성능 향상이 이루어지고 있다. 이미지 압축 분야에서도 기존의 전통적인 툴 제인 구조의 압축 방식에서 벗어나 종단간(end-to-end) 뉴렬넷 기반의 이미지 압축 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 최근 네트워크를 통해 변환된 피쳐 데이터의 엔트로피를 최소화하는 방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이에 기반한 최근의 연구는 VVC 화면 내 코딩 기술보다 우수한 코딩 효율성을 제공하고 있다. 그러나 변환된 피쳐 데이터에 대한 특성 분석은 부족한 실정이며, 이에 본 논문에서는 엔트로피 최소화 기반 종단간 이미지 압축 네트워크의 피쳐 공간 데이터에 대한 공간적 (spatial) 상관관계와 채널간(inter-channel) 상관관계(correlation)를 분석하고, 나아가 최근 제안된 종단간 이미지 압축 네트워크의 문맥 기반 예측 기능을 통해 잔존하는 데이터 중복성이 효과적으로 제거됨을 보인다.