• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.567-569
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• 2023

GAN은 이미지 생성모델로서 이미지 공간에서 좋은 결과를 보여왔다. 우리는 이러한 GAN의 능력을 더욱 향상하기 위하여 본 연구에서 주파수 영역에서 이미지를 학습하고 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 학습데이터를 2D FFT로 주파수 영역으로 변환한 후 변환된 학습데이터를 GAN이 학습하게 한다. 학습 후에 GAN은 새로운 이미지를 생성하며 생성된 이미지를 2D IFFT하여 이미지 공간으로 변환한다. 이렇게 주파수 영역에서 이미지를 생성하는 방법은 이미지 공간에서 생성하는 방법보다 다양한 장점이 있다. 생성된 이미지의 품질을 평가하기 위하여 4개 데이터 셋에 4개의 평가지표를 사용하여 평가한 결과 주파수 영역에서 생성한 이미지가 IS, P&R, D&C 측면에서 더 좋은 것으로 평가되었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.727-729
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• 2024

본 연구는 상세 페이지 이미지의 도용을 방지하기 위한 이미지 유사도 확인 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 이미지 검색 모델 Unicom을 사용하여 제품 이미지 간의 유사도를 측정하고, 도용 가능성이 높은 상위 10개의 이미지를 반환하는 시스템을 설계한다. 학습에는 Stanford Online Products(SOP) 데이터셋과 In-Shop 데이터셋을 사용하였으며, 테스트는 국내 온라인 쇼핑몰에서 수집된 제품 이미지와 상세 이미지 데이터를 통해 이루어졌다. 성능 평가는 Rank-k accuracy를 사용하여 측정하였으며, Rank-10 기준으로 높은 정확도를 기록하였다. 본 연구는 이미지 검색 모델을 활용하여 온라인 쇼핑몰에서 발생할 수 있는 이미지 도용 문제를 효과적으로 탐지하고, 지적재산권 보호를 강화할 수 있는 도구를 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.3
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• pp.15-24
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• 2010

In this paper, we propose an image classification which combines semantic relations of tags with contents of images to improve the satisfaction of image retrieval on application domains as huge image sharing sites. To make good use of image retrieval or classification algorithms on huge image sharing sites as Flickr, they are applicable to real tagged Web images. To classify the Web images by 'bag of visual word' based image content, our algorithm includes training the category model by utilizing the preliminary retrieved images with semantically related tags as training data and classifying the test images based on PLSA. In the experimental results on the Flickr Web images, the proposed method produced the better precision and recall rates than those from the existing method using tag information.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1191-1194
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• 2022

인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Society of Costume Conference
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• 2001.04a
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• pp.41-41
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• 2001

본 연구는 1990년대 밀리터리 패션에서 성적 이미 지의 표현양상을 살펴보고 각각의 미적 특성과 형성 요인을 분석하여 현대 여성의 다양한 미적 가치와 미의식을 이해하고자 한다. 1, 2차 세계대전을 계기로 자연스럽게 등장한 밀 리터리 패션은 20세기 초반에 여성의 사회참여와 지 위 향상으로 인해 실용성과 기능성을 추구하였고 중 반에 들어서면서 히피와 젊은 세대들에 의해 반전운 동의 일환으로 입혀져 안티패션의 의미를 내포하게 되었으며 후반에는 포스트모더 니즘으로 인해 다양성 을 추구하는 복고풍의 패션 트랜드로서 각종 컬혜션 에서 부각되었다. 그 결과 밀리터리 패션은 기존의 남성적 이미지뿐만 아니라 여성적 이미지도 표현하 게 되었다. 이러한 밀리터리 패션에 나타난 성적 이 미지는 권위적 이미지와 공격적 이미지의 남성적 이 미지와 보수적 이미지와 과시적 이미지, 관능적 이미 지의 여성적 이미지로 표현되어 나타났다. 남성적 이미지는 자유주의 페미니즘과 관련하여 남성 중심적 사고 방식에 도전하고자 하는 여성들의 자아의식이 한층 강하게 작용한 일종의 반 패션 현 상으로 권위적 이미지와 공격적 이미지로 특정지을 수 있다. 첫째, 권위적 이미지는 주로 고전적 군복과 제복의 이미지를 차용해 군복이 가지는 권위와 위엄을 표출 하였으며 남성 우월주의에 기초한 영웅주의를 가시 적으로 표현하였다. 이는 떳떳하게 자신의 위치를 세 우고자 하는 여성들의 욕구를 대변하였으며 영웅주 의와 가부장제도가 그 형성요인으로 작용하였다. 둘째, 공격적 이미지는 권위적 이미지에 대한 저 항과 기존의 성 정체성에 대한 저항으로써 전위적인 형태와 해체적인 표현으로 본래의 위엄있는 군복의 이미지를 무너뜨려 남성다웅의 표면적인 메시지를 약화시키고자 하였으며 반체제 정신, 성 정체성에 대 한 저항, 해체주의가 그 형성요인으로 작용하였다. 여성적 이미지는 급진주의 페미니즘과 관련하여 여성 본래의 성을 부각시키고 여성이 주체가 된 여 성중심적 사고로 여성의 감성적 심리를 패션을 통해 표현하고자 하였으며 보수적 이미지, 과시적 이미지, 관능적 이미지로 특징 지을 수 있다. 첫째, 보수적 이미지는 남성적 영역이라고 믿어왔 던 군복에 여성성을 강조하여 가늘고 유연한 실루엣 과 곡선적인 라인, 색채. 심플한 디테일만으로 밀리 터리 패션을 표현하여 남성중심의 이데올로기에서 벗어나 여성도 사회의 중심이 될 수 있음을 시사하 였으며 남성 권위의 추락이 그 형성요인으로 작용하 였다. 둘째, 과시적 이미지는 전통적 군복이 과거의 상 류층 엘리트들만의 아이템이었듯이 현대의 여성들은 신분과 매력의 과시를 표현하고자 금속 단추나 벨트 등 기타장식을 부각시킨 밀리터리 패션을 착용하였 으며 엘리트층에 대한 동경이 그 형성요인으로 작용하였다. 셋째, 관능적 이미지는 신체의 간접적인 노출과 직접적인 노출을 통해 여성의 신체에 의한 에로틱한 관능미를 부여하고자 하였으며 나르시시즘과 보이고 자 하는 욕구, 성적 유희가 그 형성요인으로 작용하였다. 그러므로 밀리터리 패션에 나타난 성적 이미지에 관한 연구는 패션을 통해 자아를 표현하고 미적으로 자기완성의 방편을 삼으려고 한 현대 여성들의 가치 관과 미의식을 이해하며 이를 충족시키고자 하는 패 션 트랜드와 디자인 개발에 도움이 될 것이다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.25 no.10
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• pp.1695-1706
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• 2001

본 연구는 조선시대 남자 포제(포제에 나타난 복식이미지의 구성요인을 밝히고 남자포제 유형별(철릭, 답호, 직령, 도포, 창의, 주의), 시기별(전기, 중기, 후기) 복식이미지를 알아봄으로서 조선시대 남자포제가 가진 복식이미지를 밝혀 현대 전통복식 디자인에 응용될 수 있는 기초적인 자료를 제공하고자 한다. 의복 자극물은 남자 평상복을 중심으로 하여 조선초기(1477년∼1543년)의 남자 포제로는 철릭, 답호, 직령 3점과 조선중기(18세기)는 도포, 창의 2점, 조선후기(17세기 후기∼20세기 초)는 주의 1점으로 하였고, 당 시대의 정화한 복식이미지를 살펴보기 위해 유물을 복원 제작하여 사용하였다. 이것을 모델에게 착장시켜 슬라이드로 제작한 후 자극물로 제시하였다. 의미지분척도외 구성은 자유언어연상법으로 형용사를 수집하여 23쌍의 형용사쌍을 구성하였다. 패널단은 대학생 남·여 총 600명으로 하였고 자료분석은 SAS을 이용하여 요인분석 분산분석 등을 사용하였다. 1. 조선시대 남자 포제의 요인구조는 품위성 요인(25.2%), 활동성 요인(l4.2%), 관할성 요인(37.9%), 현시성 요인(6.7%), 경연성 요인(5.7%)으로 구성되었으며, 이들 5개 요인의 전체변량 62.7% 중에서 품위성 요인, 활동성 요인, 관할성 요인이 전체변량의 50%를 넘어서 이 세 요인이 남자 포제에서 기본적으로 느껴지는 중요한 요인임을 알 수 있다. 2. 조선시대 남자 포제 유형별 복식이미지의 차이를 알아본 결과, 철릭은 가장 부자연스러운, 주름있는, 곡선적인, 부드러운, 특이한 이미지의 포제로 나타났으며, 답호는 가장 절제된, 직선적인 딱딱한, 특이한 이미지로, 직령은 가장 비활동적인, 답답한, 전통적인 이미지로 도포는 가장 품위있는. 관할한 이미지로 창의는 다른 포제에 비해 평범한, 단순한, 이미지로 주의는 가장 품위 없는, 일상적인, 활동적인, 단순한, 순수한 이미지의 포제로 평가되었다. 모든 남자포제가 전통적, 순수한 이미지의 포제로, 철릭을 제외한 모든 포제가 단순한 이미지로 나타나 조선시대 남자 포제가 공통적으로 가지는 이미지는 단순하고 순수한 이미지를 가지고 있음을 알 수 있다. 3. 남자 포제의 시기별 복식이미지에서는 조선전기(철릭, 답호, 직령)의 포제는 관할성 요인이 높은 의례적인, 관할한, 특이한 이미지로 평가되었고 조선중기(도포, 창의)의 포제는 품위있는, 절제된, 풍성한 이미지로 평가되었으며, 조선후기(주의)의 포제는 활동적인, 단순한, 직선적인 이미지로 나타났다. 따라서 시대별 남자 포제의 이미지는 시대적 여건과 상황에 따라 변화되어 왔으며, 시대에 따라 추구하는 이미지가 달랐다는 것을 알 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.193-199
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• 2007

인터넷 쇼핑이 점차 대중화되어가면서 다양한 형태의 인터넷 쇼핑몰이 등장하고 있다. 현재 인터넷 쇼핑몰에 사용되는 상품이미지는 움직임이 없는 정적인 JPEG 이미지부터 빠르게 움직이는 동적인 GIF 이미지까지 다양한 형태를 이루고 있다. 이러한 상품이미지의 움직임 속도에 따라 사용자가 인지하는 쇼핑몰 사이트의 가격대와 상품의 가격대가 다를 것으로 예상했으며 사이트의 상품이미지의 지배적인 움직임 속도가 오프라인 상점을 연상하는데 영향을 미칠 것으로 추측하였다. 실험은 같은 상품 이미지를 동적인 움직임 정도에 따라 세 가지로 분류하여 사용자로 하여금 예상되는 쇼핑몰의 가격대를 매기도록 하였고, 어떤 오프라인 상점을 연상하는지 조사한 결과 사용자들은 정적인 상품 이미지를 사용하는 쇼핑몰 페이지를 고가의 인터넷 쇼핑몰로, 동적인 상품이미지를 사용하는 쇼핑몰 페이지를 저가의 인터넷 쇼핑몰로 인식하였다. 또한 상품 이미지의 움직임과 오프라인 상점의 가격대별 연상이 어느 정도 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 이 연구를 통해 동적인 상품이미지와 정적인 상품이미지가 쇼핑몰의 가격대인지 형성에 미치는 역할을 알아보고 가격 관련 사용자 경험에 시사하는 바를 살펴보았다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.145-156
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• 2003

Most of the content-based image retrieval systems focuses on similarity-based retrieval of natural picture images by utilizing color. shape, and texture features. For the neuroscience image databases, we found that retrieving similar images based on global average features is meaningless to pathological researchers. To realize the practical content-based retrieval on images in neuroscience databases, it is essential to represent internal contents or semantics of images in detail. In this paper, we present how to represent image contents and their related concepts to support more useful retrieval on such images. We also describe the operational semantics to support these advanced retrievals by using object-oriented message path expressions. Our schemes are flexible and extensible, enabling users to incrementally add more semantics on image contents for more enhanced content searching.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.11a
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• pp.31-34
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• 2005

디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.3
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• pp.37-43
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• 2009

In this paper, we proposed that a novel method base on a binary image that technique is proposed for data hiding into binary images and halftone image. A binary image is bitmap image and halftone is composed by two-tone value in a limited region in an image. For this reason, it is not easy to hide messages in binary images. PWLC is a new method to hide a message in binary images. However, it yields images of unacceptable quality, unless you should change very few of it. Therefore, in order to solve this problem, we used run-length method into binary images. That is, we find a proper region to hide messages. In this paper, we proposed new method to hide messages in binary images. In addition, we proved that our algorithm is better than PWLC through the experiment.