• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.553-555
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• 2000

기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리단계엣 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증 시간이 길어 지는 등 성능 저해 요인이 많다. 본 논문에서는 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입려영상에서 집적 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 설계 및 구현한다.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.32
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• pp.43-61
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• 2013

The aberrant movement that Gilles Deleuze wanted to describe represents 'unclosed' or 'unlimited' possibility; it also means that a being has unlimited virtual power until it turns into a thing. In this paper, I analyzed and classified "Dialogue Factual,"one of the animation films by Jan Svankmajer, based on the logical grounds by Gilles Deleuze. First, as a result of analysis according to the seven characteristics in the experimental animation by Paul Wells, 'Dialogue Factual' has all of the features in the experimental animation, and, as I have found, the analysis through a comparison with Carl Dreyer's "The Passion of Joan Of Arc" indicates the works by Jan Svankmajer do not conform to Sensory-motor schemata. Such aberrant properties are involved with the time-image by Gilles Deleuze; by comparison with "Lavender Mist No. 1", one of the artworks by Jackson Pollock, it has been confirmed that "crystal image," the important concept of the time-image, is inherent in "Dialogue Factual". Lastly, the analysis of shots suggests that the movement-image and the time-image coexist in "Dialogue Factual". However, they are not to be classified by a clear-cut dichotomy.

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

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.7C
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• pp.719-725
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• 2003

The content-based image retrieval system extracts features of color, shape and texture from raw images, and builds the database with those features in the indexing process. The search in the whole retrieval system is defined as a process which finds images that have large similarity to query image using the feature database. This paper proposes a new two-stage search method in the content-based image retrieval system. The method is that the features are condensed and stored by the property of Cauchy-Schwartz inequality in order to reduce the similarity computation time which takes a mostly response time from entering a query to getting retrieval results. By the extensive computer simulations, we have observed that the proposed two-stage search method successfully reduces the similarity computation time while maintaining the same retrieval relevance as the conventional exhaustive search method. We also have observed that the method is more effective as the number of images and dimensions of the feature space increase.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.5
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• pp.472-475
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• 2001

논고에 제시한 작품의 제작 과정과 발표를 토해보편성을 가진 실사의 동영상 이미지들을 프레임(frame)이라는 구조적 차원으로 확대하고 분석하여 시간속의 이미지와 음의 관계를 파악하고, 환원하여 이를 통한 시각적 훈련과 교육의 방법적 기틀을 마련함으로써 애니메이션의 학문적 가능성을 파악하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.256-261
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• 2007

본 논문은 이미지 완성(Image Completion)을 위한 근사적 에너지 최적화 알고리즘을 제안한다. 이미지 완성이란 이미지의 특정영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서 이미지 완성은 유사-확률적(pseudo-probabilistic) 시스템인 Markov Random Field로 모델링된다. MRF로 모델링된 이미지 완성 시스템에서 사후 확률(posterior probability)을 최대로 만드는 MAP(Maximum A Posterior) 문제는 결국 시스템의 전체 에너지를 낮추는 에너지 최적화 문제와 동일하다. 본 논문에서는 MRF의 최적화 알고리즘들 중에서 Belief Propagation 알고리즘을 이용한다. BP 알고리즘이 이미지 완성 분야에 적용될 때 다음 두 가지가 계산시간을 증가시키는 요인이 된다. 첫 번째는 완성시킬 영역이 넓어 MRF를 구성하는 정점의 수가 증가할 때이다. 두 번째는 비교할 후보 이미지 조각의 수가 증가할 때이다. 기존에 제안된 Priority-Belief Propagation 알고리즘은 우선순위가 높은 정점부터 메시지를 전파하고 불필요한 후보 이미지 조각의 수를 제거함으로써 이를 해결하였다. 하지만 우선순위를 정점에 할당하기 위한 최초 메시지 전파의 경우 Belief Propagation의 단점은 그대로 남아있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 이미지 완성을 위한 MRF 모델을 피라미드 구조와 같이 층위로 나누어 정점의 수를 줄이고, 계층적으로 메시지를 전파하여 시스템의 적합성(fitness)을 정교화 해나가는 Hierarchical Priority Belief Propagation 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.726-729
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• 2015

최근 네트워크 및 카메라 모듈의 발전으로 인해 생성되는 이미지 데이터의 양이 대용량화 되고 있으며, 이미지 데이터를 이용한 이미지 검색 서비스가 제공되고 있다. 이미지 검색 서비스를 제공하기 위해 이미지 데이터베이스 구축이 요구된다. 효율적인 데이터베이스 구축을 위해 Bow 기법을 이용하여 데이터의 차수를 낮춘 후 이미지 벡터를 저장하는 방식을 사용한다. 그러나 이미지 데이터의 수가 급격히 증가하여 오랜 수행 시간을 요구한다. 본 논문에서 인-메모리 기반 분산 프레임워크인 스파크를 이용한 이미지 벡터 생성 과정을 분산 설계하였다. 실험을 통해 제안하는 분산 처리 기법이 기존방법에 비해 효율적임을 보인다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.7 no.5
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• pp.537-544
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• 2006

Image Search is one of the most exciting and fast growing research areas in the filed of multimedia technology. This paper conducts an empirical evaluation of color descriptor that uses the information of color distribution in color images, which is the most basic element for image search. With the experimental results, we observe that in the top 10% of precision, HSV, Daubechies 9/7 and 2 level decomposition have little better than others. Also histogram quadratic metrics outperform the Minkowski form distance metrics in similarity measurements, but spend more than 20 in computational times.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.606-608
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• 2018

최근 CCTV나 블랙박스 등 멀티미디어 데이터를 생성해내는 장치의 사용이 늘어나고 있다. 이러한 대용량 멀티미디어 데이터가 증가함에 따라 사용자가 동영상과 같은 멀티미디어 데이터 내의 객체를 식별하기 위해서는 많은 시간을 할애하여 매뉴얼하게 일일이 찾아야 하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 동영상 및 이미지에서와 같은 멀티미디어 데이터에서 객체를 자동으로 식별할 수 있 수 있는 딥러닝 기반의 객체 식별 및 검색 모델을 제안한다. 제안하는 객체 식별 검색은 이미지 검색과 동영상 검색을 지원한다. 이미지 검색에서는 이미지에 존재하는 동일한 객체를 검색 대상 이미지들에서 객체를 식별하고, 이미지에 존재하는 객체를 검색하여 결과로 반환한다. 또한 동영상 검색에서는 동영상에서 검색하고자 하는 객체를 식별하고 객체가 출현하는 시간을 전처리과정을 통해 기록하며, 검색하고자 하는 동영상 내에 존재하는 객체의 검색이 가능하다. 따라서 사용자가 동영상에서 객체의 검색 시 키워드 검색이 가능하여 동영상을 모두 재생하서 객체를 식별해야 하는 번거로움을 해결할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.223-225
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• 2002

오늘날 실시간 하에서 자동적인 교통정보의 분석은 IVHS(Intelligent Vehicle High-way Systems)의 많은 분야에서 필수적으로 사용된다. 또한 바쁜 현대인들이 러시아워에서 교통이 다소 원활한 지역으로 이동하여 시간을 절약하고자 교통 정보를 이용하고자 한다. 하지만 모바일폰은 작은 디스플레이, 메모리, 전원 장치 등등의 제약 사항을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 제약을 가지고 있는 도로 교통 영상 스트림을 모바일폰에서 서비스하기 위한 실시간 비디오 처리 방법을 제안한다. 영상 스트림의 시간적 정보를 바탕으로 프레임 율을 조절하는 시간적 처리 방안과 불필요한 영역제거, 이미지 크기 변환, 칼라 수 줄이기등의 공간적 활용 방안을 제안하고자 한다. 이와 더불어 모바일폰에서의 질 높은 서비스를 제공하기 위하여 비디오 스트림을 이루는 이미지 각각에 대한 이미지 질 향상에 대한 처리 방법들을 제안 하고자 한다. 본 연구의 실험으로 모바일폰에서 효율적인 도로 교통 영상 서비스를 제공할 수 있음을 알 수 있다.