• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.293-296
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• 2024

현재 생성형 AI가 활발히 연구되고 있는 가운데, 대부분의 이미지 생성 AI는 프롬프트를 기반으로 한 Text-To-Image 방식을 주로 사용하고 있다. 하지만, 프롬프트 기반의 생성 AI는 실제 서비스에 도입하기 어려운 점이 많다. 여러 이미지 중, 하늘 이미지는 메타버스 등 가상 공간에서 매우 자주 사용되는 이미지 중 하나이면서 여러 입력값에 의해 이미지가 달라진다. 이 논문에서는 GAN을 활용해 기상 조건에 적합한 하늘 이미지를 생성하는 프로그램을 설계 및 구현한다.

• International Commerce and Information Review
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• v.17 no.3
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• pp.73-91
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• 2015

This study investigated how Korean image and cosmetics products image effect by the Korean Wave(Hanllyu) on the Vietnam Customer focus on the cosmetics. Especially, Korean Wave of this study consisted in the movie/drama, K-pop and Korean stars. Korean image and cosmetics brand image was effected by factors related to the Korean Wave which had been deducted, based on preceeding research. A study was conduct in Vietnam where the spread of the Korean Wave content customer bases has been over along time. A total of 295 samples were used for th final analysis. Data analysis consisted of descriptive statistics, Cronbach's alpha, a confirmatory factor analysis, and multi-regression. It is also found that Korean image and cosmetics brand image has affect by Korean Wave. and Cosmetics purchasing intention has affect Korean image and cosmetics brand image.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1779-1783
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• 2008

영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 1999.05a
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• pp.58-59
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• 1999

오늘날 소비자에게 있어 제품의 이미지는 제품을 선택하는 중요 기준이 되고 있으며, 기업의 제품개발에 있어서도 제품의 이미지는 품질과 성능 못지 않게 매우 중요한 요소로 자리잡고 있다. 디자이너의 입장에서 성공적인 제품디자인의 개발을 위해서는 소비자가 원하는 이미지를 정확하게 파악하고, 그 이미지를 디자인에 충분히 반영해야 할 것이다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.933-935
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• 2014

휴대전화 사용의 대중화로 인하여 개개인의 휴대전화로 수신되는 스팸메시지의 양도 덩달아 증가하게 되었다. 이것은 휴대전화 사용자가 불법광고 노출의 원인이 되고 있다. 이에 많은 스팸메시지 차단기법이 제시되었지만 이는 텍스트기반의 문자메시지에 특화되어있어 문자가 포함되어있는 이미지스팸에는 차단이 어렵다는 문제점이 존재 한다. 이에 본 논문에서는 휴대전화로 오는 이미지메시지 중 스팸이미지를 검출해 내는 모바일 스팸이미지 필터링 시스템을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 시스템은 스팸이미지를 분석하여 이미지의 패턴을 검사하여 특정 패턴이 포함된 이미지에 대해서 스팸이미지로 분류하여 필터링하게 됨으로써, 실제 휴대전화로 수신되는 스팸이미지를 이용한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 텍스트기반 스팸필터링시스템에서 할 수 없었던 스팸이미지 필터링을 할 수 있음을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.165-170
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• 2000

본 논문에서 소개할 온라인 앨범 사이트는 텍스트 기반의 이미지 검색과 색상 기반 검색이 가능한 검색 엔진을 갖추었다. 기존의 검색 엔진들은 매우 단순한 키워드 매칭만을 통하여 이미지를 검색하여 그 결과 이미지와 사용자가 찾고자 하는 이미지 사이의 유사성이 낮은 경우가 많았다. SUMMIT(Sejong University MultiMedia Information Technology)은 등록된 각 사용자에게 개별 공간을 할당하여 사용자가 스스로 원하는 이미지를 업로드하거나 다운로드하게 한다. 또한, 각 사용자는 자신이 구성한 앨범 내에서의 키워드 검색과 내용기반 검색을 수행할 수 있으며 다른 사용자가 공개한 이미지나 시스템 데이터베이스에 저장된 이미지까지 포함한 포괄적인 검색 결과도 획득할 수 있다. 본 시스템은 각 사용자별 페이지 내에서의 검색이 가능하므로 검색의 정확도와 활용도를 높일 수 있다. 사용자는 SUMMIT에 올린 이미지나 타인이 공개한 이미지를 자신 혹은 기타 홈페이지에 직접 하이퍼링크할 수 있으며 어느 페이지에서도 같은 이미지 링크 태그를 사용할 수 있다는 용이함도 취할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.687-690
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• 2015

본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나, 기존 이미지 매칭에서는 이미지 회전-불변만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭과 함께 대칭 변환을 지원하는 새로운 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 대칭 변환 매칭은 회전-불변만을 지원하는 기존 윤곽선 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 대칭 변환 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.122-125
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• 2010

최근, 소셜 미디어 공유 시스템의 사용자-참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소인 폭소노미에 기반하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 폭소노미에 기반한 현재의 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 이미지 검색시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 태그간 의미관계를 이용한 이미지 태그 랭킹 기법을 활용하여 태그들을 이미지와의 관련정도에 따라 정렬하여 할당한 후, 이미지의 태그 순위를 고려하여 이미지와 질의어와의 관련성에 따라 효율적으로 이미지를 검색하기 위한 기법을 제안한다. 또한, 제안한 기법이 기존의 이미지 공유 시스템의 검색 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.1
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• pp.161-169
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• 1998

제품의 “감성이미지”란 제품의 기능과 함께 제품의 전달하는 감각적 요소 그리고 사용자가 제품을 통해 표현하고자 하는 개념적 표상을 통합하는 이미지이다. 감성이미지의 국제 비교 연구는 사용자가 특정 제품에 대해 가지고 있는 이미지를 구가나 문화의 맥락 속에서 해석하고, 이들 이미지를 상호 비교 평가하고자 한다. 생활문하 속에서 사용자들이 제품에 대해 가지는 감성이미지를 계량적으로 규명하고 비교 평가하며, 이 정보를 기초로 각국의 문화와 정서에 적합한 제품 디자인의 모형을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 구체적인 연구활동으로 다음과 같은 방법이 제시되었다. 먼저, 각 문화 집단을 특징 지울 수 있는 표상개념으로 “언어 이미지” 스케일을 구성하였다. 이 언어 이미지에 대응하는 디자인 요소로 색채를 활용하여, 언어 개념과 색채 요소에 상응하는 자동차 제품의 감성 이미지가 각 문화 집단에 따라 상이하게 나타날 수 있는지를 비교하고자 하였다. 본 연구에서 나타난 각 문화 집단들이 특정 제품에 대해 적용하는 감성 이미지는 언어와 색체 요소로 구체화 될 뿐 아니라, 이들 집단이 형성한 사회적 표상(social representation)의 개념으로 비교될 수 있는 것을 보이고자 하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.194-198
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• 2007

본 연구의 주제는 텍스트를 어떻게 회화적이미지로 전환시킬 수 있을까?에 대한 것이다. 오늘날 디지털 환경 속에 있는 우리는 이미지 중심의 세계 속에 살고 있다. 과거 텍스트가 해왔던 정보의 생산과 전달 그리고 저장의 역할을 오늘날은 상당부분 이미지가 하게 되었다. 하지만 그럼에도 불구하고 아날로그 방식과 정서는 여전히 우리 곁에 남아있는 것도 사실이다. "Yesterday to Today"는 문자의 최소 단위인 알파벳을 통하여 이미지를 재현하려는 작품이다. 이 작품은 크게 두 가지 Idea로 이루어지는데 하나는 복수개의 실시간 영상 소스를 이용하여 이미지를 구성해내는 것과, 다른 하나는 텍스트에 의한 이미지의 변환이다. 복수개의 실시간 영상 소스는 프로그램이 작동하는 컴퓨터와 직/간접적으로 연결되어 전달되는데, 직접적으로 연결되어 근거리의 특정한 지점으로부터 영상 소스를 받을 수 있고, 또 하나의 방법은 인터넷을 통한하나 이상의 원거리 지점으로부터 보내어지는 영상을 조합하여 받을 수 있다. 프로그램 구현 개념은 픽셀 소스 카메라에서 캡쳐된 최초 이미지를 명도, 색상, 채도로 분류하고, 이것의 각각을 26개의 구간-자판의 개수에 의하여 정해짐-으로 나누고, 다시 그 각각의 구간을 26단계로 나눈다. 이렇게 나누어진 구간들은 알파벳과 1:1로 대응시켜 결과이미지의 해당 부분을 수치대로 재현하도록 프로그램 시킨다. 이미지의 부분들을 지정하기 위하여 특정한 텍스트로부터 알파벳의 빈도수를 조사했는데, 이 조사를 바탕으로 빈도수의 많고 적음에 따라 이미지부분들이 26개 구간으로 정해졌다. 이미지 재현 방법은 사용자가 모니터 위의 Result Image Cam을 통하여 얻고자 하는 이미지를 캡쳐한 후, 특정한 텍스트를 타이핑하면 이미지를 재현할 수 있는데, -입력된 텍스트의 알파벳은 프로그램이 지정한 HSI 컬러 모델의 영역과 1:1로 대응하게 하였다-이 이미지는 특정 장소에 실시간으로 받아진 영상을 데이터화 한 소스에 의하여 만들어진다. 이미지를 재현할 때 텍스트에 따라 알파벳 빈도수는 달라질 수 있으므로 비록 최초 이미지가 동일할지라도 얻고자하는 결과 이미지가 달라진다. 그러므로 사용자는다양한 창조적 경험을 할 수 있다.