• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권2호
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• pp.158-165
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• 2003

영상간의 유사도는 일반적으로 영상으로부터 추출한 특징벡터간의 벡터공간상의 거리를 계산해서 판단한다. 그러나 이러한 특징벡터가 유사도 계산을 위한 하나의 방법이지만 항상 인간의 유사도 개념을 충실히 반영하지는 않는다. 그러므로 현존하는 대부분의 영상검색시스템들은 각 특징간의 중요도를 선정하여 유사도에 반영하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 영상검색을 위한 새로운 초기 가중치 설정과 갱신 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 먼저 데이터 베이스 영상을 인간의 인지도 판단에 의해 그룹화 한 후, 내부질의와 외부질의를 수행하고, 검색된 영상중 유사한 영상이 어느 그룹에 속하는지 알아내어 각 영상별로 유사도 계산에 필요한 최적 특징 가중치를 계산한다. 2000개의 영상 데이타에 대한 실험을 통해서 제안된 알고리즘의 우수성을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권9호
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• pp.736-743
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• 2013

적외선 탐색 및 추적 시스템에서 원거리에 표적이 존재할 경우 표적의 크기가 매우 작고, 해무와 같은 클러터와 다양한 센서 잡음으로 인해 표적의 검출이 매우 어렵다. 특히 표적의 화소 값과 유사한 잡음이나 클러터가 존재하는 경우 일반적인 임계화 기법을 적용하는 경우 표적의 오검출 위험이 매우 높다. 이러한 이유로 본 논문에서는 영상의 밝기 정보와 표적에 대한 사전 정보를 이용하여 최적의 표적 검출 결과를 도출하기 위한 적응적 임계화 기법을 제안한다. 소형 표적을 강조하기 위하여 인간 시각 시스템을 반영한 CSF(Contrast Sensitivity Function)를 적용하고, 표적이 강조된 영상에서 영상의 밝기 정보와 거리 정보를 이용하여 표적을 검출한다. 다양한 환경 조건에서 획득된 적외선 영상에 대한 실험 결과들은 제안 알고리즘의 견실한 성능을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.816-822
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• 2016

콘텐트 기반 이미지 검색은 기존의 태그 또는 레이블이 있는 텍스트 기반의 검색이 아닌 이미지의 특징을 이용하여 검색하는 방법이다. 실생활 이미지 데이터는 태그나 레이블이 달려있는 경우가 많지 않기 때문에 텍스트 기반의 검색 방법을 사용하기 힘든 경우가 있다. 또한, 기존에 주로 사용되는 이미지 특징 벡터의 유사도를 사용하여 검색하는 방법은 추출 벡터의 유사도 기준으로 사용자가 의도한 결과가 나올지 확신할 수 없다. 예를 들어 사용자가 입력한 질의 이미지와 검색된 이미지들의 종류가 일치하는지의 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자가 질의 이미지의 클래스를 예상하고 결과도 동일한 클래스를 원한다는 가정에 착안하여 이미지 검색 엔진의 성능을 개선하였다. 기존의 유사도 기반의 검색에 머신 러닝 기법을 사용한 이미지 분류기를 적용하여 질의와 동일한 클래스의 결과를 찾는 방법을 제안하였으며, 그 성능을 20개 카테고리에 속하는 11,530개의 이미지로 구성되어 있는 PASCAL VOC 공개 데이터를 이용하여 검증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권10호
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• pp.147-153
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• 2014

본 논문에서는 어안렌즈의 방사형 왜곡을 보정하면서 생기는 계단 현상과 흐려짐 현상을 제거하기 위해서 자기 예제 참조기반 단계적 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 포물선 방정식을 적용해서 어안 렌즈 영상을 단계적으로 보정하고, 보정된 결과 영상에 자기 예제 참조 방법을 적용하여 계단 현상(jagging artifact)과 흐려짐 현상(blur artifact) 등의 부작용을 제거한다. 제안된 방법은 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 주변부 열화 개선이 필요한 자동차의 전후방 카메라, 비디오 감시 시스템 등에 적용하여 손실율이 적은 영상 획득을 가능하게 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.69-79
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• 2022

본 연구에서는 이미지 물질의 표면의 특성을 나타내는데 사용되는 노말 맵(normal map) 이미지를 생성하고, 이를 활용하여 원본 물질 이미지의 분류 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 우선, (1) 이미지 내에서 물질의 표면 특성을 반영하고 있는 노말 맵을 생성하기 위해서 Generator로 Attention-R2 Gate를 적용한 U-Net을 사용하고, 생성된 노말 맵과 원본 노말 맵의 유사도를 Reconstruction loss로 활용한 Pix2Pix 기반의 방법을 사용하였다. 그 다음으로 (2) 앞서 만들어진 노말 맵 이미지를 분류 네트워크의 Attention Gate에 적용하여 원본 물질 이미지를 분류의 정확도를 개선할 수 있는 네트워크를 제안한다. 그리고 Pixar Dataset을 이용하여 생성된 노말 맵에 대해서, Ground Truth에 해당하는 노말 맵 사이의 유사도를 평가한다. 이 때, 유사도 측정 방식에 따라 다르게 적용된 reconstruction loss function의 결과를 비교한다. 또한 물질 이미지 분류에 대한 평가를 위해서 MINC-2500과 FMD 데이터셋을 기준으로 제안된 방법과 선행연구의 비교 실험을 통해 보다 정확하게 구분할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 이미지 내에서 물질을 파악하는 할 수 있는 다양한 이미지 처리 및 네트워크 구축에 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 복식
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• 제64권7호
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• pp.97-113
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• 2014

The study aims to determine the significance and characteristics of self-similarity inherent in natural objects or phenomena, the existence of self-similarity in design created by fashion designers, and the traits and internal significance implied in self-similarity and their effects on fashion. The subject of the study is Viktor & Rolf, and the scope of the study is the collections created from 2001 to 2014, which include designs implemented in their early years and those unveiled in the media. Self-similarity means attributes of a fractal structure appearing without change in the original form, even after modification of scale or direction in terms of shape or phenomena. As self-similarity is applied to the arts and design sectors, it leads people to pay attention to fundamental characteristics and intrinsic forms as a factor of expressing a unique creative world. Analysis of Viktor & Rolf collections generated ribbons, overlapping/juxtaposition, side decorations and exaggerated design elements as basic units of self-similarity. These factors had self-similarity rates as high as 84%. Self-similarity was established as design elements formed in the incipient stage were repeated in a certain form, and continued for a long period of time. It served as an element that recognizes design and a fashion designer at the same time. Characteristics of self-similarity appearing in Viktor & Rolf collections can be summarized as homeostasis based on an equivalent relationship, balance based on self-organization, reducibility into essential elements, and uniqueness based on odd shapes. These characteristics influenced the pursuit of consistent brand image, the maintenance of a fashion designer's creative world, the formation of styles and the expression of a fashion designer's identity.

• 디자인학연구
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• 제14권4호
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• pp.5-14
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• 2001

[감성지향 제품] 디자인에 있어서는 디자이너가 제품을 통해 표현하려는 이미지와 사용자가 제품을 통해 느끼는 감성적 평가와의 사이에 존재하는 갭(gap)이 문제가 되고 있는데, 이 갭을 해소하는 데에 있어 디자인 과정에서 활용되어진 이미지화상들과 디자인 평가를 위해 사용되었던 감성적 평가어 사이와의 관련도에 관한 정보는 특히 유효하다. 본 연구에서는 이러한 관련도 정보에 근거하여, 이미지 화상 및 이미지어 탐색을 통해 스타일링 디자인을 지원하는 감성검색시스템을 제안한다. 본 시스템에 있어서 관련도 정보는 이미지어와의 유사도를 유의어 계수로 상정한 퍼지 시소러스에 의해 표현된다. 또한 이미지어 사이의 유사도는 이미지 화상 평가를 기초로 산출된다. 이미지 탐색은 검색 중시도(weight)를 파라메터로한 퍼지 시소러스 전개의 알고리즘에 의해 실행되며, 탐색 모드로서 이미지어 상호간, 이미지어에서 이미지화상, 이미지 화상에서 이미지어, 이미지 화상간의 합계 네 종류의 모드가 제공 된다. 또한 이들 모드간의 이행은 직접 조작형 인터페이스에 의해 실행되며, 이로 인해 아이디어 탐색단계에 있어서의 디자이너의 발상과정이 원활하게 지원된다. 시스템은 감성적 평가의 계측 유니트와 갭의 연산, 가시화 유니트로부터 구성되며, 조작의 일관성을 유지하기 위해 통일적인 인터페이스의 환경 하에서 구축하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.154-161
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• 2015

기존의 예제기반 초해상도 복원은 다수의 외부영상을 이용한 사전 생성 방법과 단일 영상을 이용한 자기참조 예제기반 복원 방법이 있지만, 입력영상의 특성과 패치사전에 따라 복원 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 본 논문에서는 멀티 프레임의 움직임 정보를 이용하여 적응적 패치 선택을 통한 초해상도 영상복원 방법을 제안한다. 제안하는 초해상도 영상 복원 방법은 3가지 단계로 구성된다. i) 인접한 프레임간의 움직임 정보를 이용한 로컬 영역을 정의, ii) 단계적 열화를 이용한 적응적 패치 검색 방법, iii) 최적의 패치검색을 통한 패치 결합 및 초고해상도 영상복원이다. 결과적으로 제안하는 방법은 인접한 프레임간의 움직임 정보와 단계적 열화를 이용하여 패치를 검색함으로써 패치 검색의 정확성을 높여주고, 동영상에서 부자연스러운 현상이 제거된 초해상도 영상 복원이 가능하다. 실험결과에서는 기존의 초해상도 영상복원 방법과 비교할 때 복원 부작용이 감소되어 자연스럽게 복원된 영상을 제공하는 동시에, peak-to-peak signal noise ratio (PSNR)과 structural similarity measure (SSIM)를 사용한 객관적 성능 향상을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.851-854
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• 1998

Recently efficient image coding algorithms using zerotree have been proposed. In these methods, the locations of nonzero wavelet coefficients are encoded with a tree structure, called zerotree, which can exploit the self-similarity of the wavelet pyramid decomposition across different scales. These are very effective, especially in low bit rate image coding. In this paper, two zerotree image coding algorithms, EZW and SPIHT, are briefly introduced, and a new zerotree searching scheme is proposed to emphasize the significance of a wavelet coefficient by its orientations as well as its scale.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.423-426
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• 1995

An image processing algorithm is developed in order to recognize the type of cars, the position of a number plate and the characters on the plate. To recognize the type af cars, comparison of two images is used. One has a car image, the other is just a background image without car. After that recognition, a vertical line filter is used to find the location of the plate. Finally the similarity method is used to recognize the numbers on the plates.