인공지능 기술의 발달로 현대사회 사람들은 일상생활에 편리함을 제공받고 업무의 효율성과 생산성이 향상되었다. 대한민국 보육교사들은 수많은 업무로 인해 근무시간 대비 휴식시간과 점심시간이 턱없이 부족하다. 본 논문에서는 보육교사가 일일이 아동들의 사진을 분류하는 업무에 편의성을 제공하여 보다 많은 휴식시간을 보장받고 활용할 수 있도록 전이학습을 통한 아동 이미지 자동 분류 시스템에 대해 기술하고자 한다. 이 시스템을 통해 분류된 아동들의 사진을 매년 제작하는 유아 포토북 제작에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
중간값 필터는 n×m 크기의 이미지와 반경 r이 주어지면 이미지의 모든 픽셀에 대해 반경 r에 속하는 픽셀들의 중간값으로 변환하는 것으로, 이미지 처리가 필요한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 픽셀의 정보가 8비트인 경우에는 O(nm) 시간 알고리즘이 존재하나 16비트 이상에는 적용이 어렵고 대신 Gil과 Werman의 O(nmlog2r) 시간 알고리즘이 존재한다. 본 논문에서는 16비트 깊이 이상의 정보를 갖는 이미지에 대해서도 효율적으로 동작하는 중간값 필터 알고리즘을 제안한다. 시간 복잡도는 O(nmlog2r)로 Gil과 Werman의 알고리즘과 동일하지만 엄밀한 분석과 실험을 통해 2배 이상 향상됨을 보인다.
인터넷 환경의 비약적인 발전과 디지털 카메라의 보급률의 증가 및 일반화가 됨에 따라 인터넷 상의 블로그, 카페, 홈페이지 등 개인의 정보 공유 환경이 발달하였다. 이에 다양한 콘텐츠의 제작 및 보급의 필요성이 증가하게 되었으며 이러한 필요에 따라 기존의 단순한 이미지 뷰어를 내장한 편집프로그램, 혹은 고도의 전문적 교육이 필요한 프로그램들의 사용이 증가하였다. 하지만 이러한 프로그램들의 문제점은 다량의 이미지를 편집, 보정할 시 시간적인 문제가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다량의 이미지를 일괄적으로 편집할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 콘텐츠들의 다양한 카테고리를 벗어나 각각의 카테고리에서의 장점들을 묶어 하나의 새로운 콘텐츠로 발전시킬 수 있는 퓨전그래픽 이미지 콘텐츠 개발에 대하여 제안한다. 제안된 방법을 통해 콘텐츠 제작 시간 및 콘텐츠 제작에 소요되는 비용을 절감한다. 또한 검색엔진을 통하여 콘텐츠에 대한 검색 시의 불필요한 시간을 줄였음을 보여준다.
최근 무선 인터넷 서비스의 활성화와 함께 모바일 환경에서 브라우저의 사용이 급증하고 있으며, 모바일 사용자들은 PC 수준의 품질을 요구하고 있다. 이에 따라 모바일 웹브라우저도 WAP 방식이 아닌 풀브라우징(full browsing) 방식으로 전환되고 있다. 하지만, 모바일 단말 환경에서 웹브라우저의 성능에는 많은 제약사항이 존재하며, 부족한 메모리, 저 사양의 CPU, 낮은 네트워크 속도, 그리고 브라우저의 엔진 문제 등으로 인해 여전히 사용자들의 브라우저 로딩에 대한 체감 속도는 낮은 편이다. 본 논문에서는 저사양 휴대 단말 환경에서의 브라우저 로딩 속도를 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 제안 방식에서는 텍스트와 이미지 등 데이터 타입을 분류하여 부하가 적게 걸리는 텍스트 레이아웃을 먼저 보여줌으로써 사용자의 체감속도를 향상시키고, 아울러 이미지가 커서 렌더링(rendering) 시간이 오래 걸리는 경우 이미지를 축소하거나 화질을 낮추는 방식으로 렌더링 부하를 줄여서 페이지 로딩 시간을 단축시키는 방법을 사용한다. 실험 결과, 제안 기법을 사용하는 경우 현재 사용하는 방법에 비해 이미지가 적은 Web 페이지의 경우 1st drawing 77.04%, full drawing 5.47%, 이미지가 많은 페이지의 경우 26.32%의 로딩 시간을 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 최근에 활발히 연구되고 있는 딥러닝 기술인 생성적 적대 신경망(GAN)을 핵의학 영상에 적용하여 잠재적으로 유용성이 있는지 확인해보고자 하였다. 본원에서 18F-FDG Brain PET/CT검사를 진행한 30명의 환자를 대상으로 하였고 List모드로 15분 검사한 후 이를 1, 2, 3, 4, 5분 초기획득시간 이미지로 재구성하였다. 이 중 25명의 환자를 GAN모델의 학습을 위한 트레이닝 이미지로 사용하고 5명의 환자를 학습된 GAN모델의 검증을 위한 테스트 이미지로 사용하였다. 학습된 GAN모델에 입력으로 1, 2, 3, 4, 5분의 초기획득 이미지를 넣고 출력으로 15분 인공지능 표준획득 이미지를 획득한 후 이를 기존의 15분 표준획득시간 검사 이미지와 비교 평가하였다. 평가에는 정량화된 이미지 평가방법인 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수를 이용하였다. 평가 결과 초기획득시간 이미지에서 1에서 5분으로 갈수록 실제 표준획득시간 이미지에 가까운 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 수치를 나타내었다. 이러한 연구를 통해 앞으로 인공지능 기술이 핵의학 분야에서 의료영상의 획득시간 단축과 관련하여 중요한 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 Lamb파에 대한 시간-반전과정과 이미지기법을 기반으로 하여 기준 데이터를 사용하지 않는 구조물 건전성 모니터링(SHM) 기술을 제안하였다. 제안된 기술이 갖는 주요 세가지 특징은 다음과 같다: (1) 제안된 기술에서는 귀환신호를 직접 손상진단에 사용하기 때문에 귀환신호와 초기 입력신호의 차이로부터 손상신호를 구할 필요가 없다; (2) 기존의 기술에서 널리 사용되는 형상비교법을 사용하지 않고 귀환신호에서 얻는 비시간 정보를 활용하는 이미지기법을 사용하였다; (3) 손상 이미지를 보다 뚜렷하게 얻기 위하여 이미지에 대한 개선된 수학적 정의를 사용하였다. 본 연구에서 제안한 SHM기술은 손상을 평판의 몇몇 위치에 부가한 경우에 대한 손상탐지 실험을 수행함으로써 검증하였다.
3D 공간정보를 이용하여 3D 이미지를 처리하는 시스템이 많이 상용화되어 있다. 기존에 3D 이미지를 처리하기 위한 방법으로 고성능의 시스템을 이용하거나 이미지 압축 기술을 사용하였다. 하지만 고성능의 시스템을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 가격의 부담이 크다는 문제점이 있고 이미지 압축 기술을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 원 이미지에 손실이 크다는 문제점이 있다. 또한 일반 시스템에서 3D 이미지를 처리하려면 3D 이미지의 파일의 크기가 크기 때문에 공간 이미지를 처리하는데 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 3D 이미지를 병렬로 처리하여 디스플레이 시간을 단축하는 병렬 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시된 병렬 알고리즘은 3D 이미지를 다수의 노드로 분할하여 각 노드에서 이미지를 화면에 디스플레이 하는 방법을 사용한다. 병렬컴퓨터의 노드의 수가 증가함에 따라 제안된 알고리즘의 성능이 증가함을 실험을 통해 보였다.
본 논문은 도시에 대한 새로운 인문학적 담론이 형성되고 도시의 이미지 개선을 위한 다양한 마케팅 전략 수립을 통한 방법론이 제시되고 실행되는 과정에 주목하고자 한다. 이와 같은 상황을 고려하여, 본 연구에서는 케빈 린치(Lynch, K)의 ‘실체적 이미지’의 도시이론을 통해 도시와 지역이 어떻게 ‘시간’과 ‘공간’의 기능으로서 작용하고, 도시 이미지 형성과 장소의 역할을 하고있는 미국 서부지역의 Santa Monica 도시의 ‘상징적 이미지’를 통해 어떻게 도시 기능이 유기적 관계가 형성되고 있는지 살펴보고자 한다.
본 논문은 웹상에 존재하는 이미지를 멀티 스레드에 의한 분산 아키텍처를 이용하여 수집 및 검색 시스템으로, 웹문서에 나타나는 텍스트중 이미지의 이름이나 확장자 그리고 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 이미지 자료를 JDBC를 이용하여 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 이미지 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다. 또한, 멀티 스레드를 이용한 분산 아키텍처를 이용하여, 데이터베이스화 하는 시간에 효율을 개선하였다.
이미지에 대한 정보를 식별하는 기술인 이미지 인식은 현재 무인 자동차의 자율주행, 안면 인식, 의료 등의 여러 산업 분야에 적용되어 활발히 사용되고 있다. 이 중에서 이미지 객체 인식을 활용하여, 단순히 세포를 인식하는 것에서 더 나아가 TBHP 처리 세포에 대해 용액의 투입량과 시간 등의 다양한 조건을 고려함으로써 하나의 이미지에 포함된 세포의 전체 생존율을 판단하여 구분해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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