• 제목/요약/키워드: 미디어 내 이미지

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3차원 그래픽 매핑기법을 이용한 미디어 GIS (Media GIS using Three-Dimensional Graphics Mapping Technique)

  • 김성수;이성호;김경호;김경옥
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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    • pp.229-231
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    • 2002
  • 본 논문에서는 실세계의 비디오 영상을 기반으로 사용자에게 비디오내의 지리객체들의 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템 구현 기법을 제시한다. 제안된 기법은 2차원 수치지도와 3차원 부가속성을 가진 3차원 데이터베이스를 이용하여 비디오와 지리정보를 연계할 수 있는 새로운 기법을 제시하고 미디어 GIS 시스템을 구현하였다. 또한, 2차원, 3차원, 미디어 데이터간의 상호연계 및 운용기능을 제공함으로써 기존의 지리정보시스템 분야의 새로운 패러다임을 제시한다. 3차원 그래픽 매핑기법은 기존의 비디오에서 얻어진 이미지에 대한 별도의 이미지 프로세싱 과정 없이 지리정보를 서비스 할 수 있다는 장점을 가진다. 제안된 방법을 이용하여 비디오 영상을 스트리밍하면서 클라이언트가 지리 정보서비스 받을 수 있는 GeoVideo 서버 및 웹을 통해 서비스를 제공하는 GeoVideo 클라이언트 시스템을 구현하였다.

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이미지 초해상화 및 인페인팅 합동 학습을 위한 단계적 처리 모델 (A Step-by-Step Approach for Joint Learning of Image Super-Resolution and Inpainting)

  • 손채연;김수예;김희권;김문철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.139-143
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    • 2021
  • 본 논문에서는 꾸준히 연구되어 오던 이미지 복원 문제에서 초해상화와 인페인팅이라는 복합적 이미지 복원을 동시에 처리하는 해결 방법을 제안한다. 초해상화는 국지적 픽셀 정보를 이용하여 고해상도의 영상을 복원하고, 인페인팅은 이미지 전체 정보를 활용하여 영상 내 비어 있는 영역을 생성해야 하므로, 이러한 두 가지 영상 복원 기법을 동시에 수행하는 것은 상당히 어려운 문제이다. 그렇기에 인페인팅과 초해상화는 이미지 복원에서 널리 활용되는 기술인 만큼 동시에 해결할 수 있는 기법에 대한 수요는 있음에도 지금까지 거의 연구되지 않았다. 본 논문은 초해상화 및 인페인팅 합동 처리에 있어 복합적인 정보를 모두 다뤄야하는 네트워크가 서로의 성능을 저하시키지 않도록 개략적 복원 네트워크 (Coarse network), 디테일 복원 네트워크 (Refinement network), 초해상화 네트워크 (SR network)로 분리하여 초해상화 및 인페인팅 합동 처리를 수행하며, 각 단계마다 결과 영상을 얻어 스케일 별 정답 영상과 손실함수를 계산하여 복합적인 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시한다. 또한 순차적 단일 모델에 비하여 인페인팅과 초해상화를 합동 학습하는 제안 모델이 개선된 화질의 결과 영상을 획득할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.

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최소 공간관계를 이용한 효율적인 이미지 검색 (Efficient Image Retrieval using Minimal Spatial Relationships)

  • 이수철;황인준;변광준
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제32권4호
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    • pp.383-393
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    • 2005
  • 멀티미디어 데이타베이스에서 이미지를 검색하기 위해 공간관계를 이용하는 것은 비주얼한 인터페이스 시스템을 통해서 효율적으로 수행할 수 있다. 시스템에서 이미지의 객체들은 2D 스트링으로 표현되고, 이것은 이미지 내의 객체를 추상화 하는 방법으로 객체의 심볼릭 프로젝션을 통해서 생성된다. 그러나 2D 스트링 표현기법을 이용한 이미지 객체간의 공간관계는 정확하지 않기 때문에 3D 이미지를 검색할 때 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기위해 본 논문에서는 3D 이미지를 위한 공간 연산자를 이용한 공간관계를 제안하고, 이미지의 공간관계에서 중복되는 부분을 제거하기 위해 여러 가지 추론규칙을 이용한다. 이러한 규칙을 기반으로 하는 추론기법은 내용을 이용해 이미지를 검색할 때 질의 처리 시스템에서 사용되고, 기존의 방법보다 정확도와 융통성이 높다.

Mesoscopic Network를 이용한 딥페이크 감지 기법 (Deepfake Detection with Mesoscopic Network)

  • 이혜리;양희규;추현승
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.652-654
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    • 2022
  • 소셜 미디어와 스마트폰의 대중화로 인해 디지털 이미지와 비디오를 만들어 내는 일이 매우 흔해졌다. 전통적인 이미지 포렌식 기술 압축 방법은 데이터를 손상시킨다는 점에서 비디오에 적용하기 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝과 MesoNet을 이용한 모델을 통해 참 혹은 거짓만 나타내는 기존의 결과 산출 방법에서 더 나아가 네가지의 분류 방법으로 딥페이크 감지 흐름을 살펴보고자 한다.

유한 체상에서의 사전 비밀이미지 공유 기법 (A Proactive Secret Image Sharing Scheme over GF(28))

  • 현승일;신상호;유기영
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.577-590
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    • 2013
  • Shamir의 (k,n)-threshold 비밀 공유(secret sharing) 기법은 참가자(participant)의 서명(signature)과정을 생략하기 때문에 악의적인 공격자에 의해 속임(cheating) 행위가 발생할 수 있고, 이러한 문제점을 해결하기 위해 여러 가지 기법들이 제안되었다. 대표적인 기법으로는 사전 비밀 공유(proactive secret sharing)가 존재한다. 이 기법은 불규칙적인 주기로 참가자들에게 배포된 공유값(shadow value)을 새롭게 변경해준다. 본 논문에서는 사전 비밀 공유 기법을 기존의 비밀이미지 공유(secret image sharing)에 처음으로 적용시킨다. 제안하는 기법은 유한 체($GF(2^8)$)상에서 비밀이미지의 공유가 수행된다. 유한 체 연산은 효율적이고, 안전한 암호 연산을 수행하기 위해 지난 30년간 널리 사용되어 왔고, 제안하는 기법에서는 사전 비밀이미지 공유 과정 내의 비밀 이미지의 손실(lossy)을 방지하기 위해 사용한다. 공유된 이미지(shadow image)를 생성하는 과정 내에서, 비밀이미지 공유 다항식(polynomial)을 이용하여 생성된 값은 삽입 용량(embedding capacity)과 PSNR의 상관관계(correlation)를 고려하여 LSB-2 방법을 이용해 커버 이미지(cover image)에 삽입된다. 실험에서는 비밀이미지의 삽입 용량과 공유된 이미지와 커버 이미지(cover image)간의 왜곡(distortion)의 비율(ratio)을 측정한다. 실험 결과에서는 기존의 제안되었던 기법들과의 비교 분석을 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증한다.

스크린 콘텐츠 코딩 툴을 이용한 라이트필드 렌즈렛 영상 부호화 (Light Field Lenslet Video Compression using Screen Content Coding tool)

  • 이순빈;정종범;김인애;류은석
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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    • pp.49-52
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    • 2020
  • MPEG-I(Immersive) 그룹에서는 몰입형 미디어 영상처리 표준화의 일환으로 마이크로렌즈를 통한 다시점 영상 처리 기술인 Dense Light Field에 대한 성능 탐색을 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-I에서 정의된 라이트 필드 시퀀스에 대해 versatile video codec(VVC)에 대한 압축 성능 분석을 시행하였으며, 또한 렌즈렛(Lenslet) 형태의 특정적인 이미지 정보를 효율적으로 압축하기 위한 스크린 콘텐츠 코딩 툴의 효율 비교를 진행하였다. 또한 렌즈렛 영상에서의 화면 내 블록 카피(intra block copy) 기법이 선택되는 비율을 확인하고, 화면 내 블록 카피 기법을 통해 렌즈렛 영상이 효율적으로 압축될 수 있음을 보였다.

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신경망 기반 오디오 초 해상도 기술 성능 분석 (Performance analysis of audio super-resolution based on neural networks)

  • 임우택;백승권;성종모;이태진
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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    • pp.337-339
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    • 2020
  • 오디오 초 해상도 기술은 저 해상도의 오디오 신호를 이용하여 고 해상도의 오디오를 복원 또는 생성해 내는 기술이다. 본 기술 분야는 기존에 주파수 대역 확장, 인공 대역 확장 기술 등으로 연구되었으나, 최근 딥러닝 기술의 발전, 이미지 초 해상도 기술 연구 등에 힘입어 오디오 초 해상도 기술 이라는 이름으로 주로 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 오디오 초 해상도 기술에 연구 동향에 대하여 설명하고, 기존의 논문 들에서 주로 다루고 있는 음성 데이터 베이스가 아닌 MedleyDB 음악 데이터 베이스를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험은 4-폴드 교차 검증을 통해 수행되었으며, 실험 결과 제안하는 컨벌루션 신경망 구조 기반 오디오 초 해상도 기술은 입력 저해상도 오디오 대비 SNR 이 3.41 dB 향상됨을 확인하였다.

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온톨로지를 이용한 이미지 내 객체사이의 의미 정보 추론 (Semantic Information Inference among Objects in Image Using Ontology)

  • 김지원;김철원
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.579-586
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    • 2020
  • 웹 페이지에는 방대한 양의 멀티미디어 자료가 있으며 정확한 검색을 위하여 낮은 수준의 시각 정보에서 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 기술들은 대부분 한 장의 이미지에 하나의 정보를 추출하므로 이미지 내에 여러 객체가 조합되어 있는 경우 의미 정보를 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지내의 여러 객체와 배경 등을 추출하기 위하여 우선 각각의 저수준 특징을 추출하고, 이를 SVM을 이용하여 미리 정의해 놓은 배경과 객체로 나눈다. 이렇게 나눈 객체와 배경은 온톨로지로 구축하고, 위치와 연관 관계의 의미 정보를 추론엔진을 이용하여 추론한다. 이는 이미지 내의 여러 객체들 사이에 의미 정보 추론이 가능하고, 좀 더 복잡하고 다양한 고수준의 의미 정보를 추론하는 방법을 제안한다.

공간 유사도와 주석을 이용한 이미지 검색 기법 (Image Retrieval Scheme using Spatial Similarity and Annotation)

  • 이수철;황인준
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권2호
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    • pp.134-144
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    • 2003
  • 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타의 검색시스템에서 객체들 간의 공간 관계는 이미지를 표현하는 중요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 기존의 검색 방식과는 달리 이미지에 나타나 있는 객체들간의 다양한 공간 관계와 각 객체들이 가지고 있는 특징을 이용한 새로운 방식의 이미지 검색 기법을 제안한다. 이것은 질의 이미지와 데이타베이스 내에 있는 이미지들 간의 유사성을 효율적으로 계산하는데 유용하다. 특히 각 객체들 간의 공간 정보와 그들의 특징들에 대한 정보들이 XML 형태로 주석 처리되어 있기 때문에 이전 검색 기법보다 정확하고 신속하게 질의를 처리한다. 마지막으로 제안된 검색기법을 이용한 이미지 검색 시스템을 구현하여, 실제 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

거리 정보를 이용한 빠른 얼굴검출방법 (Rapid face detection using depth information)

  • 이초일;김병수;김회율
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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    • pp.226-229
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    • 2011
  • 얼굴검출기술의 발전으로 인하여, 다양한 분야에 얼굴 검출을 활용한 기술이 이용되고 있다. 최근 Viola 와 Jones 의 얼굴검출 방법이 신뢰도 있는 검출률과 빠른 연산속도로 인하여 주로 이용되고 있다. 하지만 고해상도 이미지와 제한된 하드웨어를 사용하는 시스템의 경우, 실시간 처리가 어려워지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 거리 정보를 이용한 빠른 얼굴검출방법을 제안한다. 속도 개선을 위해 먼저 거리 정보를 이용하여 영상의 불필요한 부분을 제거하고, 피부색상정보를 이용하여 관심영역을 설정한다. 또 크기에 대응하기 위해 피라미드 이미지를 이용하는 방법 대신, 거리 정보를 이용하여 얼굴의 크기를 추정한다. 마지막으로 검색창 내의 거리 분산을 계산하여, 평평하거나 굴곡이 심한 영역을 제거함으로 얼굴 검출 속도를 개선하였다. 실험결과 기존 방법에 비해 더 빠른 검출속도와 유사한 검출성능을 확인할 수 있었다.

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