• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.307-314
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• 2008

본 논문에서는 이미지의 선에 대하여 워터마크 정보를 삽입 및 추출하는 기술을 제안한다. 기존의 워터마킹 기술이 이미지의 픽셀 밝기값을 이용하는 것과 달리 제안된 알고리즘은 이미지의 곡선들을 B-스프라인 곡선으로 모델화하여 B-스프라인 제어점을 추출하고 이를 주파수 영역으로 변환하여 워터마크를 삽입한다. 제어점에 Delaunay 삼각화를 적용하여 메시를 생성하고, 메시-스펙트럼 분석을 통하여 주파수 영역의 메시-스펙트럼 계수를 계산한다. 워터마크는 이 계수의 중간 주파수 성분에 스프레드 스펙트럼 방식으로 삽입한다. 워터마크가 삽입된 계수를 메시-스펙트럼 역변환을 통하여 제어점을 계산하고 이를 통하여 워터마크가 삽입된 B-스프라인 곡선을 재구성할 수 있다. 삽입된 워터마크는 원본 선 이미지를 사용하여 검출이 이루어진다. 먼저 대상 선 이미지를 B-스프라인 모델화하고 곡선의 굴곡점을 이용하여 원본 선 이미지와 동기화를 수행한다. 동기화된 이미지에서 워터마크 삽입과정과 같이 메시-스펙트럼 계수를 추출하고 원본 메시-스펙트럼 계수와의 차이값을 계산하여 워터마크를 추출한다. 마지막으로 랜덤 워터마크와 추정된 워터마크의 상관 계수를 계산하여 삽입된 워터마크를 확인할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 워터마킹 알고리즘이 기존 알고리즘보다 기하학적 공격과 프린트-스캔 공격에 강인함을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1641-1648
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• 2017

본 논문의 주요 목적은 컬러 이미지에서의 노이즈 제거를 위한 다양한 필터들의 성능 분석 비교이다. 기존의 노이즈 제거 필터들에 대한 분석에서 한 발 더 나아가 RGB에서 HSV나 $YC_BC_R$로 컬러 모델변환을 하여 노이즈를 제거하는 방법을 제안하였다. 논문에서 사용된 예인 Median, Wiener, Mean 등의 노이즈 제거필터들의 성능 개선에 도움을 주기위해 고안했으며 현재까지는 컬러 이미지를 위한 필터들의 성능분석이나 컬러모델 변환을 이용한 개선 방법들이 제안된 바가 없다. 이에 영감을 받아서, 고안된 새로운 방법을 테스트 하였다. 실행해 본 결과, 현재 사용되고 있는 필터들 중에서 몇몇 필터들의 성능을 향상시켜서 컬러 이미지에서의 노이즈 제거에 큰 도움을 주는 것으로 나타났다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1113-1119
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• 2006

본 논문에서는 광고나 포스터제작에 사용될 수 있는 이미지 모자이크 기법을 소개한다. 모자이크는 임의의 개수의 셀로 하나의 전체 이미지를 표현하는 기법이다. 이중 포토 모자이크는 사진의 조합으로 새로운 사진을 생성한다. 이는 만들고자 하는 영상을 격자를 이용해 나누고 해당 격자에 최적의 이미지를 영상 DB 로부터 찾아 격자를 채움으로써 하나의 이미지 모자이크를 생성한다. 본 논문에서는 하나의 단위 이미지(색이 할당되지 않고 형태만 갖는 영상)를 사용하여 경계로 구분된 특정 영역을 채워나감으로써 하나의 추상화된 예술적 모자이크 영상을 생성하는 알고리즘을 소개한다. 하나의 단위 이미지는 회전, 이동을 통해 다양하게 변할 수 있으며 입력영상의 그래디언트의 방향과 에지정보를 이용해 해당영역을 채우게 된다. 이를 위해서 에지를 넘어서지 않도록 단위 이미지를 변환시키며 최적의 위치를 찾게된다. 또한 입력영상의 색상이나 임의의 색상이나 특정 색상테이블을 이용해 단위 이미지에 색상을 할당함으로써 만들고자 하는 입력영상과 비슷한 모양을 갖거나 형태만을 유지한 추상화된 모자이크 영상 생성이 가능하다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.197-202
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• 2016

이 논문에서는 비정형 의료이미지 정형화 및 패턴 추출을 위해, 의료기기 또는 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 의료이미지 저장을 위한 데이터베이스 구축한다. 이러한 비정형 이미지의 특징을 정형화된 디지털 데이터로 변환한 후 정형화된 디지털 이미지 데이터로부터 의미있는 패턴 정보를 생성한다. 이러한 경험 기술 소개를 통해 많은 연구자들은 의료이미지 데이터베이스를 보다 쉽게 접근할 수 있고 다양한 분야에서 정형화된 의료이미지를 활용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.360-362
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• 2019

본 논문에서는 k-Means 클러스터링을 활용한 컬러 기반 이미지 추출을 통한 색각 검사 방안 연구를 진행한다. 이를 위해, RGB 컬러스페이스 기반의 이미지를 특별한 컬러스페이스 이미지로 변환 후 컬러 패턴 분포에 따라 k-Means 클러스터링을 적용하여 다양한 형태의 이미지를 추출하는 실험을 수행한다. 위의 실험을 통해 하나의 이미지를 컬러 분포 패턴을 통해 클러스터링하여 이미지를 추출을 통하여 정상인과 색각 이상자를 판별할 수 있었다. 실험 결과, 다양한 형태와 색을 가진 이미지를 추출하여 정상인이 보는 이미지와 색각 이상자가 보는 이미지가 다른 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1-9
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• 2018

본 논문은 얼굴의 표정 변화를 통해 감정을 분석하는 방법으로 조현병의 초기 증상을 스스로 인지할 수 있는 감정 트레이닝 프레임워크를 제안한다. 먼저, Microsoft의 Emotion API를 이용하여 캡처된 얼굴 표정의 사진으로부터 감정값을 얻고, 피크 분석 기반 표준편차로 시간에 따라 변화하는 얼굴 표정의 미묘한 차이를 인식해 감정 상태를 각각 분류한다. 그리하여 Ekman이 제안한 여섯 가지 기본 감정 상태에 반하는 감정들의 정서 및 표현능력이 결핍된 부분에 대해 분석하고, 그 값을 이미지 색상 변환 프레임워크에 통합시켜 사용자 스스로 감정의 변화를 쉽게 인지하고 트레이닝 할 수 있도록 하는 것이 최종목적이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.16-19
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• 2013

화이트 밸런스를 유지해야 하는 이유는 입력 이미지의 컬러 밸런스와 동질의 화질 유지를 위하거나, 혹은 이미지를 개선할 때 화질 균일 성을 유지하기 위함이다. 그러나 기존 컬러 개선 방식들은 화이트 밸런스 보존에 관계없이 컬러 개선이 이루어지기 때문에 컬러 개선 전과 후의 화이트 밸런스가 다르게 나타난다. 이 논문에서는 색 순응 변환을 이용하여 화이트 밸런스를 보존하면서 자연스러운 컬러 이미지 개선 및 컬러 측정 알고리즘을 제안한다. 그 결과는 제안된 알고리즘은 Color Naturalness Index 와 Color Colorful Index 라고 풀리는 객관적 방법뿐만 아니라 주관적인 방법 에서도 개선됨을 확인하였다. 알고리즘의 복잡도는 낮으므로 현실 어플리케이션에서도 유용하게 이용될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.332-334
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• 2014

PC와 모바일 디바이스 간에 데이터를 전송하는 방법은 여러 수단이 있으나, 직접 연결 또는 동일한 IP의 소켓통신을 위한 방법만이 존재한다. 이러한 방법들은 PC 와 모바일 디바이스가 직접적으로 연결되어야 가능하며, 동일한 OS가 아닌 경우 자료형의 범위 차이로 인한 데이터 훼손이 발생한다. 이를 개선하기 위해 데이터베이스 영역을 공유하며 데이터의 입 출력 시에 Base64 코드로 변환하여 데이터의 형태를 통일 시키는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 서로 다른 이기종 플랫폼 PC와 모바일 디바이스 간의 이미지 데이터 비교를 위하여 원본 바이트코드를 Base64로 변환 하는 과정을 거친다. 이 때 데이터양의 증가로 발생되는 전송속도 저하를 개선하기 위하여 모바일 디바이스와 데이터베이스를 직접 연결하는 JTDS 기법을 적용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.438-440
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• 2021

기계학습의 발전에 따라 다양한 분야에 인공지능 기법이 적용되고 있다. 이 분야 중 이미지에 있는 문자를 텍스트로 변환하는 OCR 기법이 있다. HP에서 개발된 tesseract는 그 기법의 하나다. 그러나 이미지의 문자를 인식하는 인식률이 아직은 낮다. 이를 위해 본 연구에서는 온톨로지를 이용하여 문맥을 인지시키는 후처리 과정을 통해서 이미지의 문자 변환율에 향상을 기하고자 한다.

• 한국안광학회지
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2005

색각 이상자의 색지각은 색 이미지의 색 공간 변환을 사용하여 가능하다. 적록 색각이상자에게, G채널를 극대화(+100)한 경우, G채널를 최소화(-100)한 경우, R채널만 극대화(+100)한 경우, R 채널을 CIE $L^*a^*b^*$ 색 공간에서 $b^*$ 좌표의 (-)값인 황색(Y) 채널로 변환 시킨 경우, B채녈(청)과 G채널(록)로 만 분리하고 다시 명암차로 나타낸 경우, RGB 채널 변환 및 채도를 분리시킨 후 명암만으로 이미지를 얻는 경우 등에 의해 색지각이 가능하다.