• Journal of Information Management
• /
• v.40 no.2
• /
• pp.71-94
• /
• 2009

Indexing images using traditional indexing methods like taxonomy is not always efficient because of its visual content. This study examined how to apply folksonomies to image retrieval. To do this, first, we developed a category model for image tags found in Flickr. The model includes five categories and seventeen subcategories. Second, in order to evaluate the usefulness of the model to represent the various image tags as well as to investigate the end-user tagging behavior, three researchers classified the sampled image tags(141 most popular tags, 105 tags on three individual tag clouds and 3,848 image tags assigned on 156 images) according to the model. Finally, based on the research results, we proposed three methods for efficient image retrieval: extending folksonomies by combining them with ontologies; improving image retrieval efficiency using visual content and folksonomies; and updating taxonomy using folksonomies.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.263-270
• /
• 2019

This study was done to identify the relationship between safisfaction with major, critical thinking disposition and nurse image of nursing students. Subjects were 280 associates nursing students (2nd, 3rd, 4th grade) in M university. SPSS 21.0 was used to analyze the data for the descriptive statistics, t-test, ANOVA, Scheffe's test, and Pearson correlation coefficients. The score for satisfaction of major was 3.81, critical thinking disposition scoring 3.52, nurse image scoring 3.85. Satisfaction of major was significantly positive correlation between critical thinking disposition and nurse image of nursing students. Therefore, increase to satisfaction of major in nursing student, it is necessary to study how to improve the nurse image by improving the critical thinking disposition of nursing students.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2017.01a
• /
• pp.37-38
• /
• 2017

이미지 합성은 전경과 배경이 조화롭게 나타나도록 표현하는 것이 필수적이다. 이미지 합성의 품질을 나타내는 현실성이 결여될 경우 객체와 배경이 조화롭게 합성되지 못해 뒤틀리거나 돌출되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 현실성 높은 합성을 위해 이미지 합성 기법들 중에서 현실성을 향상시키는 연구 동향을 조사한다. 이미지 합성 기법 분류에 따라 대표적인 기법을 선택하여 현실성 향상에 대한 연구를 중심으로 소개하고 발전방향을 제시한다.

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

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.20 no.8
• /
• pp.1-7
• /
• 2019

When using conventional 3D image scanning methods, it is common for image scanning to be done manually, which is labor-intensive. Scanning a space made up of complicated equipment or scanning a narrow space that is difficult for the user to enter, is problematic, resulting in quality degradation due to the presence of shadow areas. This paper proposes a method to scan an image using a rover equipped with a scanner in areas where it is difficult for a person to enter. To control the scan path precisely, the 3D image remote scan automation method based on the rover move rule definition is described. Through the study, the user can automate the 3D scan plan in a desired manner by defining the rover scan path as the rule base.

• 프린팅코리아
• /
• s.21
• /
• pp.166-169
• /
• 2004

1980년대 이미지제판 기술로부터 1990년대 모듈라 프리프레스/DTP 세계로의 변천은 컬러 캘리브레이션을 프리프레스 회사들의 새로운 임무로 만들었다. 컬러 매니지먼트 시스템은 스캐너, 디지털 카메라, 컬러 모니터 등의 프로파일을 생산한다. 그리고 인쇄할 때도 원래의 색이 출력당시에도 정확하게 이미지제판 되도록 한다. 10년 만에 컬러 매니지먼트는 실험적인 단계에서 벗어나 현대 미디어 산업의 필수 기술로 진화했다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.77-80
• /
• 2014

멀티미디어 기술의 보급 확산 및 급속한 발전으로 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 사용자 또한 대형 화면에 대한 선호도가 높아지고 있다. 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 차세대 방송기술로 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리된 $4096{\times}4096$ 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(8K : $7680{\times}4320$ 혹은 $8192{\times}4320$ 픽셀)를 처리 지원을 하고 있다. 따라서 초고화질 이미지의 획득 및 저장을 위해서는 고속의 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 초고화질 해상도 이미지의 고속 처리를 위한 병렬처리 기술에 대해 단계적 연구를 실행하며, 이를 위하여 1차적으로. JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 사용자 정의의 쓰레드 기반 고속처리를 수행하였다. 실험 결과 기존의 처리보다 사용자 정의 기반 쓰레드 고속처리가 초고화질 해상도 이미지(UHD 8K : $7680{\times}4320$)를 기준으로 최대 15배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.10 no.5
• /
• pp.397-406
• /
• 2024

Today, in the field of contemporary fashion design, AI is being actively utilized as a new design tool, leading to a new paradigm of collaboration between designers and AI. This study is about a method for developing integrated fashion design through collaboration between human designers and AI. The purpose of this study is to analyze the visual and formative characteristics and changes of fashion design images generated using the AI generation program Midjourney, thereby expanding the understanding and utilization methods of AI image generation programs in fashion design development. The results of this study are as follows. First, Midjourney has the characteristic of relying more on the characteristics of the existing image used rather than the command when creating the image. It also creates new images by distributing and applying the design through an eclectic interaction between the costume and the image background. By excluding the names of fashion items from the commands, you can generate images that can give you more diverse ideas. Second, Midjourney initially expressed clothing colors using colors used in fashion schematics in color creation, and gradually expanded to various color series. Third, there is a kind of compromise between color and design when Midjourney creates an image, and accordingly, by specifying and limiting the image background and clothing colors, more diverse and advanced fashion design images can be created.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.326-329
• /
• 2003

영상이나 이미지로부터 3차원 정보를 복원해내기 위한 기술은 컴퓨터 비젼과 그래픽스 분야에서 많은 연구의 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 연속적으로 획득된 여러 장의 이미지로부터 특징점을 추출한 후 그 점들로부터 프로젝티브 복원을 하고 카메라 파라메터를 계산하여 유클리디언 공간으로 변환시켜 3차원 데이터를 계산하는 방법을 구현하였다. 계산된 3차원 데이터와 가장 적합한 폴리곤을 선택하고 텍스쳐 매핑을 하는 방법을 결합하여 사실적인 3차원 모델을 생성할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.279-279
• /
• 2022

최근 이미지분석 기술은 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 급격한 발전으로 인해 의학, 생물학, 지리학, 재료공학 등에서 수많은 연구 분야에서 광범위하게 활용되고 있으며, 이미지분석은 다량의 토사에 대하여 입경을 포함한 형상학적 특성을 간편하게 정량화 할 수 있기 때문에 매우 효과적인 분석 방법으로 판단된다. 현재 모래의 입도분석 방법으로는 신뢰성 있는 체가름 시험법(KSF2302) 등이 있으나, 번거로운 처리과정과 많은 시간이 소요된다. 또한 입자형상은 입경이 세립 할수록 직접 측정이 어렵기 때문에, 최근에는 이미지 분석을 이용하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구에서는 75㎛ 이상의 조립질 하상 토사 이미지를 취득하여, 입자들의 장·축단 길이, 면적, 둘레, 공칭직경 및 종횡비 등의 형상학적 특성인자를 자동으로 측정하는 프로그램 개발을 수행하였다. 프로그램은 이미지 분석에 특화된 라이브러리인 OpenCV(Open Source Computer Vision)를 적용하였다. 이미지 분석 절차는 크게 이미지 취득, 기하보정, 노이즈제거, 객체추출 및 형상인자 측정 단계로 구성되며, 이미지 취득시 패널의 하단에 Back light를 부착해 시료에 의해 발생되는 음영을 제거하였다. 기하보정은 원근변환(perspective transform)을 적용했으며, 노이즈 제거는 모폴로지 연산과 입자간의 중첩으로 인한 뭉침을 제거하기 위해 watershed 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로 객체의 외곽선 추출하여 입자들의 다양한 정보(장축, 단축, 둘레, 면적, 공칭직경, 종횡비)를 산출하고, 분포형으로 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 이미지분석을 적용한 토사의 형상학적 특성 측정 방법은 시간과 비용의 측면에서 보다 효율적으로 하상 토사에 대한 다양한 정보를 획득 할 수 있을 것으로 기대한다.