• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
• /
• pp.145-147
• /
• 2004

웹 상에서의 자료 검색 방법이 기존의 키워드 검색이나 단순 내용 기반 검색 방법에서 다양한 형태의 의미기반 검색으로 발전하고 있다. 멀티미디어 데이타를 효율적으로 저장, 검색하기 위해서는 표준화된 데이타 구조가 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료 중에서 이미지의 의미기반 검색을 지원하기 위해 기존의 메타데이타 표준안을 반영한 확장성 있는 통합 이미지 메타데이타 구조를 정의하였다. 또한 통합 이미지 메타데이타를 웹 상에서 상호 교환하기 위해 XML 문서 형태로 표현하였으며, 이를 위해 VRA와 통합 이미지 메타데이타에 대한 XML 스키마를 정의하고 통합 이미지 메타데이타 XML 문서 생성기를 작성하였다

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제14권5호
• /
• pp.472-476
• /
• 2008

본 논문에서는 이진 이미지 기반의 간단하고 사용자 친화적인 (n,n) 시각 비밀 분산 방법을 제안한다. 제안한 방법은 간단한 XOR 연산과 NOT 연산만을 이용하여 사용자 친화적인 이미지들 내에 숨기고자 하는 비밀 이미지 정보를 분산해서 숨기는 기법으로, 효율적인 숨김(em-bedding)과 복원(reconstruction) 알고리즘 제공, 비밀 이미지의 손실없는 완벽한 복원 기능 제공, 사용자 친화적인 의미있는 이미지들을 공유함으로써 자신이 속해있는 그룹을 쉽게 구분할 수 있는 기능 제공, 그리고 기존의 방법과 달리 원본 커버 이미지와 같은 크기의 비밀 이미지를 공유할 수 있는 등의 시각 비밀 분산 방법이 갖추어야하는 많은 장점들을 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
• /
• pp.462-464
• /
• 2012

이미지를 입력으로 사용하는 다양한 응용 분야에서, 이미지에 포함되어 있는 객체의 의미를 이해하는것은 매우 중요하다. 이미지에 포함된 객체의 인식을 위해 우선적으로 관심 영역을 추출하는 경우, 인식하고자 하는 대상의 특징에 대한 사전 지식이나 입력된 이미지에서의 위치, 색, 그리고 크기 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 이미지로부터 사전 지식이 전무한 불특정 다수의 객체에 대한 의미를 추론해야 하거나 그로부터 정보를 수집해야 하는 경우, 이러한 관심 영역 추출 방법은 효과적이지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 컬러 이미지를 입력으로 사용하는 응용에서 이미지의 양자화 된 색 정보와 다중 저해상도 정보만을 이용하여 관심 객체가 될 가능성이 있는 후보 관심 영역들을 포함하는 최소 장방형 영역들을 구조적 정보와 함께 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.575-578
• /
• 2003

본 논문은 제한된 영역 안의 다수 물고기를 추적하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라로 물고기가 있는 수조의 영상을 얻은 다음 실시간으로 얻는 매경영상을 통해 물고기의 이미지만을 얻는다. 이렇게 얻어진 이미지를 ART2 알고리즘을 통해 clustering을 하고 각각의 물고기라 추정되는 cluster와 이전까지 측정되어진 물고기 좌표와의 거리 계산을 통해 각각의 물고기의 개체 인식을 하게 된다. 본 논문에서는 기존의 물고기 이미지를 얻는 방법을 개선하여 다 개체 추적을 위한 깨끗한 개체 이미지를 얻는 방법과, 각 cluster들과 이진 물고기 위치와의 거리계산을 통한 개체 인식 방법에 대해 초점을 맞추었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
• /
• pp.535-540
• /
• 2006

집적 영상(Integral Imaging) 시스템은 관찰자가 특수안경의 착용 없이 육안으로 3 차원 영상을 볼 수 있는 무안경식 양안시차 디스플레이 방식 중 하나로, 수직, 수평 시차와 총천연색의 영상을 제공한다. 집적영상 시스템은 3 차원 정보를 2 차원 엘리멘탈 이미지 (Elemental image)의 형태로 저장하는데, 엘리멘탈 이미지는 조금씩 다른 방향에서 제한된 크기로 촬영된 이미지이다. 엘리멘탈 이미지는 컴퓨터 그래픽으로 만들어질 수도 있는데, 이를 이용하는 집적 영상 방식을 CG 직접 영상 시스템이라 한다. 이와 같이 컴퓨터 계산에 의해 엘리멘탈 이미지를 얻는 과정을 이미지 매핑 (Image mapping)이라 부른다. 이제까지 제안된 이미지 매핑 방식에는 점대점 (Point to Point), MVR (Multi-Viewpoint Rendering), PGR (Parallel Group Rendering) 이 있다. 그러나 이런 방식들은 계산량이 많거나 렌즈 어레이 개수의 증가에 의해 속도에 영향을 받는 단점이 있어, 아직 가상현실 같은 실시간 CG 응용 분야에 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 VVR (Viewpoint Vector Rendering)이라는 기존의 방법과 비교해 향상된 새로운 이미지 매핑 방법을 제안한다. 먼저 VVR 개념을 자세히 설명한 후 VVR 을 사용한 집적 영상 시스템을 구현하여 MVR 방법과 비교 분석한 실험결과와 개선되어야 할 방향을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권3호
• /
• pp.231-238
• /
• 2006

본 논문에서는 모바일 게임의 전체 용량 중 상당 부분을 차지하는 이미지를 무손실로 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 이미지의 압축률을 높이기 위해 실제로 압축을 수행하기 전에 전처리 과정에서 이미지를 재구성 한 후 RFC-1951에 정의된 Deflate 알고리즘으로 압축하였다. 전처리 과정에서는 이미지의 정보를 바탕으로 사전 기반 부호화의 특징인 사전의 크기를 얻고, 픽셀 패킹과 DPCM 예측 기법을 사용하여 이미지를 재구성하는 방법을 사용하여 일반적인 방법으로 압축할 때 보다 압축률을 향상시켰다. 제안된 압축 방법을 다양한 모바일 게임 이미지에 적용하여 압축률을 실험한 결과 기존 모바일 이미지 포맷에 비해 약 9.7%의 압축률이 향상됨을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
• /
• pp.701-704
• /
• 2020

이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 이를 활용하며 눈에 띄는 성능향상을 이루었다. 딥러닝을 기반으로 한 대부분의 이미지 초해상도 연구는 딥러닝 네트워크 모델의 구조에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 그러나 최근 들어 딥러닝 기반의 이미지 초해상도가 합성된 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지만 실제 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지 못한다는 사실이 주목받고 있다. 이에 따라 모델 구조를 바꿔 성능을 향상 시키는 것에는 한계가 있어 데이터의 활용이나 학습 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 이미지 초해상도를 위한 난이도 조절 기반 전이학습법(transfer learning)을 제안한다. 제안된 방법에서는 이미지 초해상도를 배율을 난이도가 쉬운 낮은 배율부터 순차적으로 전이학습을 진행한다. 이는 이미지 초해상도의 배율이 높아질수록 학습이 어렵기 때문이다. 결과적으로 본 논문에서는 높은 배율의 이미지 초해상도를 진행하기 위해 낮은 배율의 이미지 초해상도, 즉 난이도가 쉬운 학습부터 점진적으로 학습을 진행하였을 때 더욱 빠르고 효과적으로 학습할 수 있음을 보여준다. 제안된 전이학습 방법을 통해 적은 횟수의 업데이트로 학습을 진행하였을 때 일반적인 학습방법 대비 약 0.18 dB 의 PSNR 상승을 얻어, RealSR [9] 데이터셋에서 28.56 dB의 성능으로 파라미터 수 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.155-162
• /
• 2008

컴퓨터의 성능과 인터넷의 발달로 디지털 이미지의 보안에 대한 중요성이 더욱더 증가하고 있고, 그 결과로 혼돈신호를 이용한 암호화 알고리즘은 이미지를 암호화하는 기술 중 새로운 방법으로 그 내용이 부각되고 있다 이 논문에서 서로 다른 두 개의 혼돈계를 잡음을 이용하여 동기화 시키는 방법에 대한 연구의 수행 결과를 보인다 이 동기화 방법으로 이미지 암호화 시스템을 구축하고 석가탑 이미지를 사용하여 구축된 암호화 시스템의 성능을 증명하였다. 연구 결과로 제시한 이미지 암호화 방법은 잡음이 복호화의 킷값으로 사용되는 암호화 방법으로 기존의 방법보다 암호화 정도가 강하게 된다. 본 연구에서는 우리는 이 암호화 방법이 효과적이면서 쉽게 적용될 수 있는 새로운 알고리즘이라고 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.152-157
• /
• 2010

컴퓨터와 인터넷의 발달로 정보의 형태가 다양화 되어 문서 위주의 자료들로부터 이미지, 오디오, 비디오, 음성 등의 모습으로 혼합되어 가고 있다. 하지만 대부분의 검색은 문서 위주로 하기 때문에 이미지, 오디오, 비디오 등은 파일의 이름이 명확하게 설정되어 있지 않을 경우에는 검색을 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 문서가 아닌 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 검색이라고 한다. 그리고 이미지의 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 이미지 검색이라고 한다. 본 논문에서는 HSI 컬러 공간, ART2 알고리즘, SOM 알고리즘을 이용한 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습 대상을 선정하기 위해 원 영상의 특징을 분할한다. 그리고 사용자가 학습 대상을 선정하도록 하기 위해 분할된 특징을 SOM 알고리즘에 적용하여 비슷한 특징을 가지는 영상들로 군집화 한다. 군집화된 영상들에 대해 사용자가 학습 대상을 선정하여 ART2 알고리즘에 적용하여 학습한다. 제안한 방법을 적용하여 이미지 검색을 실험한 결과 제안된 방법은 하나의 이미지가 여러 개의 키워드를 가질 수 있기 때문에 이미지에 포함된 정보를 효과적으로 검색하는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.101-104
• /
• 2003

많은 디지털 이미지 중에서 원하는 이미지를 효과적으로 검색하기 위한 방법 중에 이미지에 저장되어 있는 이미지에 대한 텍스트 정보를 가지고 검색을 하는 방법이 있다. 하지만 이는 이미지에 대한 정보 형식 자체가 이미 정해져 있다는 한계가 있다. 하지만 이미지에 따라 검색에 사용할 수 있는 정보 자체가 다를 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 원하는 이미지 필드자체를 추가하여 정보를 삽입하고 검색에 활용하는 방안은 제안하고자 한다. 또한 이미지의 영역에 대한 정보를 추가하여 이미지의 영역별 특징을 나타낼 수 있게 하여 검색 시에 원하는 영역의 이미지만을 표시하게 함으로써 검색의 속도도 높이고자 한다.