• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.421-425
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• 2006

본 논문에서는 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.319-322
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• 2010

본 논문에서는 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.106-108
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• 2022

이미지 기반 3D 형상 복원에 있어서, 이미지에 보이지 않는 폐색(Occlusion) 영역 부분에 대한 정보가 손실되므로 완전한 복원에 어려움이 있으며, 세밀한 텍스쳐(Texture) 표현이 이루어지지 않고 심한 평활화(Smoothing)나 고립된 노이즈 메쉬(Isolated Noise Mesh) 등 구조적 훼손이 발생한다. 주로 깊은 신경망을 이용하여, 음함수(Implicit Function) 기반 방법은 사전훈련이 완료된 보조 신경망들을 전면부에 배치하거나, Hourglass 등 임베딩(Embedding) 아키텍처를 추가하거나, 또는 표면 법선(Surface Normal)과 같은 환시(Hallucination)를 생성하여 신경망에 입력하기도 한다. 이 논문에서는, 인물의 이미지를 입력받아 색상, 머리카락 및 의상을 포함하는 완전 3D 인간 복원 기술들을 조망해본다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.719-722
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• 2021

최근 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식 등 여러 분야에서 고려되고 있는 기술이다. 그러나 딥러닝 기술을 이용하기 위해서는 대형데이터 세트가 필요하나 이를 구축하기 힘들고 많은 시간이 필요하다는 문제점이 있다. 이에, 본 논문에서는 웹 크롤링을 통해 사용자가 원하는 카테고리의 이미지 데이터 세트를 수집하고 수집한 데이터들을 전처리 과정을 통해 딥러닝 모델에 입력할 수 있는 데이터 세트의 구축을 자동화하며, 전이학습을 통해서 적은 훈련 시간과 높은 정확도를 얻을 수 있는 이미지 분류모델을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.234-236
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• 2023

Edge AI 환경에서의 DNNs 학습 방법 중 하나인 분할 학습은 모델 전도 공격으로 인해 입력 데이터의 프라이버시가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 분할 학습 환경에서의 모델 전도 공격에 대한 기존 방어 기술들의 한계점을 회피할 수 있는 TrapMI 기술을 제안하고, 이를 통해 입력 이미지를 원 본 데이터 세트의 도메인에서 특정 타겟 이미지 도메인으로 이동시킴으로써 이미지 복원의 가능성을 최소화시킨다. 추가적으로, 테스트 과정에서 타겟 이미지의 정보를 알 수 없는 제약을 회피하기 위해 AutoGenerator를 구축한 후 실험을 통해 원본 데이터 보호 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.53-54
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• 2019

과거부터 사람들은 달을 인지해왔으며, 인류는 지속적으로 달을 관찰하고 탐구를 멈추지 않았다. 지역문화와 민족문화가 다르기 때문에 달의 이미지에 관한 다른 이해를 바탕으로 미술, 건축, 종교 등에 반영되어 왔다. 영화기술의 발전과 더불어 다양한 영상콘텐츠에도 달이 등장해왔다. 하지만 달에 대한 상징성 연구가 미흡하여 영상콘텐츠에서의 달 이미지 활용에 어려움이 있어왔다. 때문에 본 연구를 통해 영상콘텐츠에서 표현된 달 이미지를 연구하여 달의 의미를 분석하고 표현 방법에 대한 전문성을 높이고자 한다. 연구방법은 첫째, 지역 및 문화별 달의 의미를 제시한다. 둘째, 달과 여성의 이미지 사이의 관계를 이론적 배경으로 제시한다. 셋째, 달의 여성상징적 의미에 관한 영상콘텐츠 작품 사례를 분석하였다. 연구결과 동서양 신화에 등장하는 달의 여성상징은 영상콘텐츠에서 등장인물의 이름과 디자인의 활용 등이 주를 이루었다. 본 연구를 통해 달에 대한 상징에 대한 동서양의 특징을 도출하고, 향후 영상콘텐츠 작품 창작에 활용되기를 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1697-1698
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• 2013

정보처리 기술이 발전함에 따라 정보에 대한 접근과 소통은 더욱 빠르고 편리하게 되었고, 동시에 사용자의 정보에 대한 요구 또한 세분화되고 다양해지면서, 이러한 다양한 요구에 대응하기 위해서 사용자의 경험과 소통하여 인지과정에 영향을 줄 수 있는 감성이 중요하게 인식되고 있다. 감성은 동일한 외부자극에 대해 개인의 경험, 환경 등에 따라 다르게 나타나기 때문에 객관적으로 측정하기가 어렵지만, 외부자극에 대해 반사적이고 직관적으로 발생하여 의사결정 과정에 지속적으로 영향을 주기 때문에 사용자의 경험과 소통하여 사용자의 요구를 이해할 수 있는 정보를 제공한다. 본 논문에서는 이미지 공유 사이트를 이용하여 이미지라는 외부자극에 대해 사용자들이 느낀 어휘들을 수집하고 긍정과 부정 감성을 분석하여 어휘를 기반으로 이미지의 감성을 측정하고 평가하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.2
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• pp.238-246
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• 2018

The production of hyper-realistic digital rendering images has been available due to radical improvements of recent digital rendering and CGI (Computer-Generated Imagery) software technologies. The photorealism of digital architectural rendering images requires further studies and discussions in that architectural visualization becomes a foundation of other fields using digital rendering technology, such as movies, games, and VR industry. The principles for achieving photorealism on digital architectural rendering images were re-defined and detailed elements were analyzed through theoretical analysis of the former studies. Four principles were drawn from the architectural rendering images produced by newly-developed technologies: physically-accurate lighting calculations, accurate object geometry representation, realistic material and texture, and characteristics of photography. The sub-elements of those four principles are categorized into either essential or selective for photorealistic imagery and the randomness of the selective elements could explain the variety of photorealistic architectural rendering styles.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.7
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• pp.381-391
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• 2018

The purpose of this research is to propose a new method of PSD(Platform Screen Door) ads using animated image for efficiency, based on the theoretical background that moving objects have a stronger visual attractiveness effect than static objects. For this, we analyze the relationship between the screen door and the train, then derive the positional and visual elements which help to create efficient animated images. Based on this analysis, we made an example and applied into 3D program to confirm the implementation process of the animated PSD ads. As the result, the research shows that it is possible to produce a new type of PSD ads that can show dynamic visual effects and can give diversity to the PSD advertising media through the combination of the images using time difference.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.185-185
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• 2021

기후변화로 인한 돌발 강우 등 이상 기후 현상이 증가함에 따라 정확한 강우예측의 중요성은 더 증가하는 추세이다. 전통적인 강우예측의 경우 기상수치모델 또는 외삽법을 이용한 레이더 기반 강우예측 기법을 이용하며, 최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측 모델의 경우 주로 시계열 이미지 예측에 적합한 2차원 순환 신경망 기반 기법(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM) 또는 합성곱 신경망 기반 기법(Convolutional Neural Network(CNN) Encoder-Decoder) 등을 이용한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용해 미래 강우예측을 수행하도록 하였다. GAN 방법론은 이미지를 생성하는 생성자와 이를 실제 이미지와 구분하는 구별자가 경쟁하며 학습되어 현재 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발한 GAN 기반 모델은 기상청에서 제공된 2016년~2019년까지의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시키고, 2020년 레이더 이미지 자료를 이용해 단기강우예측을 모의하였다. 또한, 기존 머신러닝 기법을 기반으로 한 모델들의 강우예측결과와 GAN 기반 모델의 강우예측결과를 비교분석한 결과, 본 연구를 통해 개발한 강우예측모델이 단기강우예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.