• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.644-651
• /
• 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 Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.579-582
• /
• 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 Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.93-96
• /
• 2014

최근 기업, 학교 등에서 가상 데스크톱 환경을 구축하는 사례들이 확대되면서 보다 효율적이고 안정적인 서비스를 제공할 수 있는 적합한 스토리지 시스템 도입이 요구되고 있다. 가상 데스크톱 시스템은 대부분 가상 데스크톱의 기본 이미지를 스토리지 시스템에 저장하고 다수의 가상 데스크톱 스냅샷들이 기본 이미지를 공유하도록 함으로써 시스템 운영과 보안 그리고 자원 활용을 높이도록 구성한다. 이러한 가상 데스크톱 이미지는 파일 시스템에서 파일 기반으로 저장되고 관리된다. 따라서 파일 시스템에서 파일 기반의 스냅샷 기능이 필요하다. 하지만 일반 파일 시스템에서는 스냅샷과 같은 기능이 제공되지 않기 때문에 이미지를 QCOW2 등과 같은 파일 포맷으로 만들어서 스냅샷 기능을 사용할 수 있다. 하지만 스냅샷 기능을 수행하기 위해서는 파일 데이터를 읽고 쓰는 동작이 함께 수반되어야 하기 때문에 가상 데스크톱 성능에 커다란 영향을 미칠 수 있으며 가상 데스크톱 환경이 확장함에 따라 파일 데이터 입출력으로 인한 오버헤드로 서비스를 제공하기 어렵게 된다. VDI-FS 시스템은 가상 데스크톱 환경을 지원하기 위한 파일 시스템으로 기본 이미지와 스냅샷들 간의 메타데이터 및 데이터 공유를 제공하며 보다 효율적인 스냅샷 기능을 제공한다. 본 논문에서는 VDI-FS 시스템에 대한 소개와 스냅샷을 지원하는 방법에 대해 기술한다. 그리고 NFS에서 QCOW2 를 이용한 스냅샷을 사용했을 때와 VDI-FS 시스템에서 스냅샷을 사용했을 때와의 성능 비교를 통하여 VDI-FS 시스템의 스냅샷 기능이 우수한 성능을 보임을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Library and Information Science Society Conference
• /
• 1997.06a
• /
• pp.55-56
• /
• 1997

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
• /
• v.12 no.2 s.25
• /
• pp.145-150
• /
• 2006

This paper proposes an analysis to image of Inchon port using fuzzy theory. After analysis, positive opinion is mean membership function 0.73 and positive membership function 0.27, negative opinion is mean membership function 0.69, negative membership function 0.31 about Inchon port development. therefore, for port development need to accomodation of each opinion positive opinion is maximum decrease from 20 age to 30 age. and negative opinion is maximum increase from 10 age to 20 age. According to the results, port development need to high positive image as leisure and development of waterfront and low negative image as integrated port management and strategy of considered environment port.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.380-382
• /
• 2022

해상풍력발전단지 환경평가를 위한 조류충돌저감장치를 개발하기 위하여, 천연기념물 조류를 구부할 수 있는 인공지능 카메라를 개발한다. 보호해야 할 조류를 90프로 이상 정확하게 구분하기 위한 계층구조 라벨링 방법을 고안하고 YOLO5 모델을 사용하여 학습을 수행하고, 그 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.391-394
• /
• 2000

무선인터넷 분야는 전송속도 및 서비스를 제공받는 단말기의 특성상 콘텐츠 크기의 제약을 가지다. 그 크기란 현재 무선기기의 전송속도에 의해 정해진 것으로 앞으로 더 높은 전송속도를 가지게 된다면 상관없겠지만, 현재는 이 전송량의 한계 때문에 거의 대부분의 콘텐츠들은 이미지보다는 상대적으로 크기가 적은 텍스트 기반으로 설계되고 만들어지고 있다. 하지만, 이미지를 기반으로 하는 게임 응용분야의 경우 이와 같은 제약으로 인해 상대적으로 작은 이미지만으로 구현하고 있다. 본 논문은 현재의 콘텐츠 제약에 따르면서, 큰 이미지를 일정 패턴을 갖는 다수의 작은 이미지로 분할하는 기법을 통해 상대적으로 적은 데이터 전송량으로 이미지를 처리할 수 있는 이미지 기반의 사용자 인터페이스를 제작할 수 있는 이미지 분할 관리 기법을 제안하고, 실제 게임 구현을 통해 그 실용성을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.429-430
• /
• 2018

The introduction of mobile devices increased the need to apply limitations such as mobile devices' memory, speed, energy, and bandwidth on the designs of searching images. There is a demand to reduce such limitations on searching images on the mobile phone. Hence, this paper proposes a design that adds tags on pictures to manage the images in mobile environment, allowing efficient searches and deletion of duplicate files based on the similarities of the images. The proposed method does not compromise its efficiency by increasing costs; it also reduces the volume of data needed for mobile devices.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.9 no.7
• /
• pp.782-800
• /
• 2006

Image metadata is used to describe the contents, structures, and features of a given image data. There exist lots of image metadata-related standards. Such image metadata need to be shared to efficiently search the correct images in Web Service-enabled distributed environments. In this thesis, we propose an interoperable system architecture for utilizing image metadata and query extension methods using metadata mapping for correct and efficient image searching. In the proposed methods, the provider schema using non-standard image metadata are mapped into the schema based on the VRA standard, which is used as a basic and intermediary standard in MDR(MetaData Registry). We support mapping operations between the VRA standard and other standards, to reduce the number of unnecessary mapping operations and to enable easier addition of schema based on new standards. Using the proposed query processing methods, which utilize image metadata and overcome their heterogeneity by metadata mapping, it is possible to severely improve the correctness of image retrieval. To show the usefulness of our schemes, we implemented a prototype system and performed retrieval performance evaluation on extended query processing.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.343-350
• /
• 2022

It is worth verifying the effectiveness of data integration between data with different features. This study investigated whether the data integration affects the accuracy of deep neural network (DNN), and which integration method shows the best improvement. This study used two different public datasets. One public dataset was taken in an actual farm in India. And another was taken in a laboratory environment in Korea. Leaf images were selected from two different public datasets to have five classes which includes normal and four different types of plant diseases. DNN used pre-trained VGG16 as a feature extractor and multi-layer perceptron as a classifier. Data were integrated into three different ways to be used for the training process. DNN was trained in a supervised manner via the integrated data. The trained DNN was evaluated by using a test dataset taken in an actual farm. DNN shows the best accuracy for the test dataset when DNN was first trained by images taken in the laboratory environment and then trained by images taken in the actual farm. The results show that data integration between plant images taken in a different environment helps improve the performance of deep neural networks. And the results also confirmed that independent use of plant images taken in different environments during the training process is more effective in improving the performance of DNN.