• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.413-425
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• 2019

본 연구자는 시선 이동에 관한 연구를 진행 하였다. 시선이동의 기초적 변수는 디테일이다. 연구 결과 디테일의 변수는 컬러, 농도, 대비 등 다른 요인보다 시선 유입에 더 중요하게 작동하였다. 또한 사진의 피사체의 힘이 중심의 힘을 압도했다. 주 피사체와 배경이 되는 톤의 농도의 차이가 강하면 시각적인 중심이 주 피사체에 좀 더 유입된다. 주 피사체와 배경의 톤의 농도의 차이가 약하면 시선이 중심부와 주변부로 다양하게 퍼져 나가게 된다. 주요 요인은 노출의 차이로 노출의 차이가 심한 배경의 톤에는 시선이 거의 도달 하지 않는다. 피사체 중 사람은 주목 요인이 매우 높게 관찰되었다. 사람의 얼굴이 등장하는 사진은 다른 요인 보다, 비교적 주목도가 얼굴에 집중되는 경향이 있다. 사람이 들어간 사진에 관한 관심과 기억 효과는 높았다. 성적인 것, 위험한 것은 다른 요인보다 강하게 시선을 이동시키는 요인이 되는 것으로 관찰 되었다. 또한, 시선의 이동은 피사체의 형태, 위치, 밝기, 크기, 컬러, 패턴이 일정한 영향을 미치고 있다. 즉 피사체의 종류 및 내용이 시선 이동에 가장 주 요인으로 작동한다고 연구하였다. 또한 디테일이 다음변수로 중요한 요인이 된다. 그 외의 농도, 컬러, 위치, 크기 요인은 차선적 요인으로 관찰 연구하였다. 이는 광고사진에서 시선을 고정하거나 시선의 유도를 위해서는 피사체의 내용과, 디테일, 해상도 포커스 부분이 매우 중요하다는 시사점을 가진다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제1권1호
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• pp.1-10
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• 2014

In this paper, we propose a new view synthesis technique for coding of multi-view color and depth data in arbitrary camera arrangements. We treat each camera position as a 3-D point in world coordinates and build clusters of those vertices. Color and depth data within a cluster are gathered into one camera position using a hierarchical representation based on the concept of layered depth image (LDI). Since one camera can cover only a limited viewing range, we set multiple reference cameras so that multiple LDIs are generated to cover the whole viewing range. Therefore, we can enhance the visual quality of the reconstructed views from multiple LDIs comparing with that from a single LDI. From experimental results, the proposed scheme shows better coding performance under arbitrary camera configurations in terms of PSNR and subjective visual quality.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.173-184
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• 2010

유비쿼터스 네트워크 기술이 발전하면서 모바일 단말기를 이용한 인터넷 사용은 휴대성과 편의성뿐만 아니라 시간과 장소에 구애 받지 않기 때문에 점점 증가하고 있다. 그러나 모바일 단말기의 다양한 기종과 많은 마크업 언어의 종류 등의 원인으로 모바일 컨텐츠 제작은 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 편집한 모바일 웹 페이지를 모바일 단말기에서 서비스할때 편집한 화면과 동일한 형태로 서비스하기 위하여 이미지 맵 방법을 제안하였다. 제안된 이미지 맵 방법을 이용한 모바일 웹 서비스 방법은 웹 페이지를 구성하고 있는 여러 개의 객체들을 하나의 이미지로 캡쳐해서 서비스하는 방법이다. 제안된 방법을 이용한 모바일 단말기는 몇 개의 객체들로 페이지를 재구성 할 때 표현이 더 쉽고 편집과 동일한 단말기 서비스 화면을 얻을 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.93-98
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• 2023

Instagram is one of the fastest-growing online photo social web services where users share their life images and videos with other users. Image tagging is an essential step for developing Automatic Image Annotation (AIA) methods that are based on the learning by example paradigm. Hashtags can be used on just about any social media platform, but they're most popular on Twitter and Instagram. Using hashtags is essentially a way to group together conversations or content around a certain topic, making it easy for people to find content that interests them. Practically on average, 20% of the Instagram hashtags are related to the actual visual content of the image they accompany, i.e., they are descriptive hashtags, while there are many irrelevant hashtags, i.e., stophashtags, that are used across totally different images just for gathering clicks and for search ability enhancement. Hence in this work, Sorting instagram hashtags all the way through mass tagging using HITS (Hyperlink-Induced Topic Search) algorithm is presented. The hashtags can sorted to several groups according to Jensen-Shannon divergence between any two hashtags. This approach provides an effective and consistent way for finding pairs of Instagram images and hashtags, which lead to representative and noise-free training sets for content-based image retrieval. The HITS algorithm is first used to rank the annotators in terms of their effectiveness in the crowd tagging task and then to identify the right hashtags per image.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.1-9
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• 2018

Much research has been conducted to judge aesthetic value for a single type of stimuli, but research to determine aesthetic value when two kinds of stimuli are presented at the same time is not explored in depth. In this paper, we measure the difference between the presentation of visual stimuli like general image and the presentation of signboard image including text stimuli using EEG. In the experiment, two oddball tasks were performed for general images and signboard images, and EEG changes according to the aesthetic value of the images were measured. As a result, the change of ERP in signboard image was larger than that of general image. We confirmed that more visual information was received and processed when two stimuli were presented at the same time.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_2호
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• pp.585-592
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• 2013

CBIR is an effective tool to search and extract image contents in a large remote sensing image database queried by an operator or end user. However, as imaging principles are different by sensors, their visual representation thus varies among image modality type. Considering images of various modalities archived in the database, image modality difference has to be tackled for the successful CBIR implementation. However, this topic has been seldom dealt with and thus still poses a practical challenge. This study suggests a cross modality CBIR (termed as the CM-CBIR) method that transforms given query feature vector by a supervised procedure in order to link between modalities. This procedure leverages the skill of analyst in training steps after which the transformed query vector is created for the use of searching in target images with different modalities. Current initial results show the potential of the proposed CM-CBIR method by delivering the image content of interest from different modality images. Despite its retrieval capability is outperformed by that of same modality CBIR (abbreviated as the SM-CBIR), the lack of retrieval performance can be compensated by employing the user's relevancy feedback, a conventional technique for retrieval enhancement.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.53-62
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• 2000

디지털 워터마킹은 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위한 중요한 기술로 취급되어 오고 있다. 삽입되는 워터마크는 압축, 필터링에서 cropping에 이르기까지 다양한 공격에 대하여 견고하여야 한다. 특히, JPEG은 인터넷 응용을 위한 뛰어난 정지 영상 압축 표준이기 때문에 JPEG 압축에 견관 디지털 워터마킹 기법이 특별히 요구된다. 지금까지 제안된 대부분의 디지털 워터마킹 기법은 JPEG의 품질수준(quality level)을 고려하지 않고 픽셀이나 계수를 변조하여 처리한다. 이것은 워터마크의 제거가 쉽게 이루어진다. 본 논문에서는 JPEG 압축시에 발생되는 영상의 손실을 계산하기 위해 JPEG 압축의 품질 계수를 워터마크 삽입 시의 파라메터로써 이용하여 JPEG 압축에 의한 차를 계산한다. 인간 시각의 성질 중에서 밝기 차의 식별력을 고려함과 동시에 영상의 에지 정보를 이용한 시각 성분을 계산한다. 이와 같이 JPEG 압축에 의한 영상의 손실과 인간의 시각 성질을 고려한 워터마크를 구성한 후에 영상에 삽입하는 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1386-1399
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• 2004

본 논문에서는 상호 관계에 기반한 자동 이미지 주석 생성 방법을 보인다 새로운 실험 이미지를 위한 자동 주석의 생성은 훈련 데이타 내의 주석과 함께 주어진 이미지들을 이용하여 이미지의 시각적 속성과 텍스트 속성의 상호 관계를 발견해 냄으로 수행된다. 본 논문에서 제시하는 상호 관계 기반 자동주석 생성 모델은 1) 시각적 속성의 적절한 군집화, 2) 시각적 속성과 텍스트 속성의 가중치 부여, 3) 노이즈 제거를 위한 차원 축소 등의 요소를 고려하여 설계된다. 실험은 680 MB의 Corel 이미지 데이터를 이용하여 각 10개의 데이타 집합에 대해 수행되었으며, 실험 결과, 시각적 속성과 텍스트 속성에 대한 가중치 부여와 시각적 속성의 적절한 군집화가 모델의 성능을 향상시키며, 본 논문에서 제시한 상호 관계기반 모델이 기존의 EM을 이용한 자동 주석 생성 모델에 비해 45%의 상대적 성능 향상을 보인다.

• ETRI Journal
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• 제36권3호
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• pp.450-459
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• 2014

In this paper, we present a new, easy-to-generate system that is capable of creating virtual 3D tree models and simulating a variety of growth processes of a tree from a single, real tree image. We not only construct various tree models with the same trunk through our proposed digital image matting method and skeleton-based abstraction of branches, but we also animate the visual growth of the constructed 3D tree model through usage of the branch age information combined with a scaling factor. To control the simulation of a tree growth process, we consider tree-growing attributes, such as branching orders, branch width, tree size, and branch self-bending effect, at the same time. Other invisible branches and leaves are automatically attached to the tree by employing parametric branch libraries under the conventional procedural assumption of structure having a local self-similarity. Simulations with a real image confirm that our system makes it possible to achieve realistic tree models and growth processes with ease.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2683-2702
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• 2015

A Content-based Image Retrieval (CBIR) system employs visual features rather than manual annotation of images. The selection of optimal features used in classification of images plays a key role in its performance. Category proliferation problem has a huge impact on performance of systems using Fuzzy Artmap (FAM) classifier. The proposed CBIR system uses a modified version of FAM called Non-Proliferation Fuzzy Artmap (NPFAM). This is developed by introducing significant changes in the learning process and the modified algorithm is evaluated by extensive experiments. Results have proved that NPFAM classifier generates a more compact rule set and performs better than FAM classifier. Accordingly, the CBIR system with NPFAM classifier yields good retrieval.