• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2016.02a
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• pp.269-269
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• 2016

최근, 플렉서블 광전자소자 제작 기술의 눈부신 발전으로, 기존의 평면형 이미지 센서가 가지고 있는 여러가지 한계를 극복하기 위해 곡면형 이미지 센서 제작에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 리소그래피, 물질 성장, 도포, 에칭 등의 대부분의 반도체 공정은 평면 기판에 기반한 공정 방법으로 곡면 구조의 이미지 센서를 제작하기에는 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 곡면형 이미지 센서의 제작을 위해 곡면 구조 위에서의 직접적인 공정 대신 평면 기판에서 단결정 실리콘을 이용해 전사 인쇄가 가능하고 수축이 가능한 초박막 구조의 이미지 센서를 제작한 후 이를 떼어내는 방식을 이용하였다. 이온 주입 및 건식 식각 공정을 통해 평면 SOI (Silicon on Insulator) 기판 위에 단일 광다이오드 배열 형태의 소자를 제작한 후 수 차례의 폴리이미드 층 도포 및 스퍼터링을 통한 금속 배선 공정을 통해 초박막 형태의 광 검출기를 완성한다. 이후 습식 식각 및 폴리디메틸실록산(PDMS) 스탬프를 이용한 전사 인쇄 공정을 통해 기판으로부터 디바이스를 분리하여 변형 가능한 형태의 이미지 센서를 얻을 수 있다. 이러한 박막형 이미지 센서는 유연한 재질로 인해 수축 및 팽창, 구부림과 같은 구조적 변형이 가능하게 되어 겹눈 구조 카메라, 튜너블 카메라 등과 같이 기존 방식의 반도체 공정으로는 구현할 수 없었던 다양한 이미징 시스템 개발에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.21 no.5
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• pp.527-535
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• 2017

In this study, we analyzed the image of artificial intelligence recognized by elementary students using semantic differential scale. First, we extracted 23 pairs of image adjectives related to perception of artificial intelligence. Adjectives were classified into three types related to recognition, emotion and ability and 827 elementary students were examined. Image factors were classified into four factors: convenience, technological progress, human-friendliness, and concern. As a result, they showed a clear image that artificial intelligence is clever, new, and complex but exciting. In comparison with variables, female students, coding experience and older students thought that artificial intelligence was more human-friendly and technological progressive.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.237-243
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• 2014

In this paper, we propose a mobile image retrieval system which utilizes the mobile device's sensor information and enables running in a variety of the environments, and implement the system on Android platform. The proposed system deals with a new image descriptor using combination of the visual feature with EXIF attributes in the target of JPEG image, and image matching algorithm which is optimized to the mobile environments. Experiments are performed on the Android platform, and the experimental results revealed that the proposed algorithm exhibits a significant improved results with large image database.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.64-66
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• 2010

본 연구는 모바일 플랫폼 기반의 서비스 콘텐츠 제공을 위해 온톨로지와 텍스트 마이닝 및 소셜 네트워크기술을 융합한 시맨틱 소셜 네트워크 기술과 이미지 매칭 기술을 이용하여 주변의 의약품에 대한 정확한 정보를 획득하고 이를 사용자의 병증에 적용할 수 있는지에 대한 지식을 제공하고 스마트폰의 아바타와 컴퓨터 기반 대화를 진행하여 사용자의 병증에 대한 가진단을 제공하는 Cyber Medicine Guider를 연구하여 스마트폰 플랫폼 기반의 서비스 지향적 지능형 컨텐츠의 가능성을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.299-301
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 키워드 학습과 비교 영역 학습을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화된 비디오 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 색상 히스토그램 비교기법과 제안하는 비교 영역 학습 기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.10
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• pp.1189-1195
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• 2013

In this paper, we are going to describe the performance characteristic of very high resolution image processing with WebCL on the web environment. In order to evaluate the variance of the execution time by WebCL, we modified the Pixastic library, one of the most representative image processing libraries written in JavaScript, by using WebCL. We achieved a speedup of up to 4.2 times and 2.8 times on average against the original one for the image of 8K Ultra HD with the WebCL-based library.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.5-6
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• 2023

본 논문에서는 MIPS 아키텍쳐 기반 펌웨어에 대한 페이지 단위의 이미지 베이스 주소 탐색 방안을 제안한다. 이 방법은 MIPS 기반 임베디드 기기의 펌웨어를 대상으로, 대상 내의 분석 대상의 이미지 베이스 주소 계산 알고리즘을 효율적으로 개선하여 이미지 베이스 주소탐색 시간을 최소화하는 것을 목표로 한다. 이 방법은 펌웨어 내 문자열의 주소를 기준으로 세그먼트 시작 주소를 유추, 페이지 단위인 4KB 단위로의 이미지 베이스 주소 후보군을 계산하여 이미지 베이스 주소 후보군을 선별하는 것을 그 원리로 한다. 본 논문에 적용된 방법은 기존의 경험적 방법을 통한 펌웨어 베이스 탐색 방안에 비해 정확도면에서 우수함을 보인다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.5
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• pp.9-16
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• 2018

Images with lower illumination from the light source or with dark regions due to shadows, etc., can improve subjective image quality by using retinex-based image enhancement schemes. The retinex theory is a method that recognizes the relative lightness of a scene, rather than recognizing the brightness of the scene. The way the human visual system recognizes a scene in a specific position can be in one of several methods: single-scale retinex, multi-scale retinex, and multi-scale retinex with color restoration (MSRCR). The proposed method is based on the MSRCR method, which includes a color restoration step, which consists of three phases. In the first phase, the existing MSRCR method is applied. In the second phase, the dynamic range of the MSRCR output is adjusted according to its histogram. In the last phase, the proposed method transforms the retinex output value into the display dynamic range using a logarithm transformation function considering human visual system characteristics. Experimental results show that the proposed algorithm effectively increases the subjective image quality, not only in dark images but also in images including both bright and dark areas. Especially in a low lightness image, the proposed algorithm showed higher performance improvement than the conventional approaches.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.1045-1048
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• 2019

최근 CCTV 사용이 보편화되면서 방범 목적으로 서비스 시설이나 공공시설에 설치되는 CCTV의 수가 급격하게 증가하고 있다. 그에 따라 CCTV를 감시하는 노동력이 부족해지는 문제가 발생하여 이를 대체하기 위해 카메라 영상을 통하여 한번 인식한 사람을 다른 시간이나 장소에서 촬영된 영상에서 다시 인식하는 사람 재인식 기술이 주목받고 있다. 또한, 이러한 사람 재인식 기술은 보안 분야뿐만 아니라 영화나 드라마와 같은 영상 컨텐츠에 적용되어 불법 복제물을 찾는 일에 사용될 수도 있다. 기존의 사람 재인식에는 이미지의 유사도를 계산하는 방법이 사용되었지만, 조명이나 카메라 각도가 달라지면 성능이 급격하게 떨어지는 문제가 있었다. 최근에는 딥러닝 기술이 발달하면서 전반적인 영상처리 분야의 성능이 향상되었고, 사람 재인식 분야 역시 딥러닝을 활용하면서 성능이 향상되었다. 하지만 딥러닝을 활용한 방법의 경우 보통 두 개의 이미지를 입력으로 사용하여 같은지 다른지를 판단하게 되므로 각 이미지의 공통점이나 차이점을 동시에 고려하기는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위해 세 개의 사람 이미지를 입력으로 사용하여 특징을 추출하고, 특징 맵을 재구성하여 각 이미지의 차이점과 공통점을 동시에 고려하며 학습할 수 있는 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.40-41
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• 2023

This paper introduces the design of detection, recognition, and tracking algorithms for VTS radar image-based objects. The detection of objects in radar images utilizes artificial intelligence technology to determine the presence or absence of objects, and can classify the type of object using AI technology. Tracking involves the continuous tracking of detected objects over time, including technology to prevent confusion in the movement path. In particular, for land-based radar, there are unnecessary areas for detection depending on the terrain, so the function of detecting and recognizing vessels within the region of interest (ROI) set in the radar image is included. In addition, the extracted coordinate information is designed to enable various applications and interpretations by calculating speed, direction, etc.