• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.328-331
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• 2013

본 논문에서는 멀티코어 모바일 디바이스에서 최적의 스레드 구성을 측정하기 위해 이미지 코덱을 사용하여 다양한 환경에서 스레드 개수에 따른 인코딩 수행시간을 분석하였다. 인코딩은 Quantization을 사용하여 JPEG 파일들을 하나의 GIF 파일로 변환하는 기능을 수행하며, 듀얼코어와 쿼드코어 안에서 각각의 스레드 개수를 늘려가며 측정하였다. 듀얼코어에서는 스레드 4개였을 경우가 성능이 효율적이였으며, 쿼드 코어에서는 스레드 3개였을 경우가 성능이 효율적이였다. 분석 후 결론은 스레드 개수와 성능은 비례하는 것이 아니며 성능에 크게 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 코어와 I/O입출력의 성능 및 데이터 크기에 따라 적당한 스레드 개수를 정하여 사용하는 것이 효율적이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.14-16
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• 2014

가상 데스크탑 시스템은 단일 물리적 서버상에 가상화 기술을 사용하여 다수의 가상 머신을 실행하고, 이를 네트워크로 연결된 클라이언트에서 사용하는 기술이다. 가상 데스크탑에는 저장장치의 역할을 하는 가상 데스크탑 이미지가 연결되며, 본 이미지에는 운영체제 및 필요한 응용 프로그램이 설치되어 배포된다. 따라서, 새로운 가상 데스크탑을 생성할 때 가상 데스크탑 이미지를 함께 생성해야 하며, 이는 저장장치를 사용한 작업으로 시간이 많이 소요되는 작업이다. 본 논문에서는 이미지 풀을 사용한 빠른 가상 데스크탑 생성 방안을 제안한다. 이미지 풀은 일정 수의 가상 데스크탑 이미지를 포함하고 있으며, 이미지 준비기는 이미지 풀에 있는 이미지의 개수가 일정하게 유지되도록 골든 이미지에서 복사해오는 역할을 담당한다. 가상 데스크탑 생성시, 이미지 풀에서 필요한 이미지를 지연시간 없이 바로 가져옴으로써, 가상 데스크탑 생성에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.346-348
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• 2006

기존의 웹 이미지 검색 시스템들은 웹 페이지에 포함된 텍스트들의 출현빈도, 태그유형 등을 고려해 각 키워드들의 중요도를 평가하고 이를 이용해 이미지의 캡션을 결정한다. 하지만 텍스트 정보만으로 캡션을 결정할 경우, 키워드와 이미지 사이의 관련성을 평가할 수 없어 부적절한 캡션의 배제가 어렵고, 사람의 인지와 맞지 않는 캡션이 추출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 웹 이미지 마이닝 방법을 통해 웹 페이지로부터 캡션 후보 키워드를 추출하고, 자동 이미지 주석 방법을 통해 이미지의 개념 부류 키워드를 결정한 후, 두 종류의 키워드를 결할하여 캡션을 선택한다. 가능한 결합 방법으로는 키워드 병합 방법, 공통 키워드 추출 방법, 개념 부류 필터링 방범 캡션 후보 필터링 방법 등이 있다. 실험에 의하면 키워드 병합 방법은 높은 재현율을 가져 이미지에 대한 다양한 주석이 가능하고 공통 키워드 추출 방법과 개넘 부류 키워드 필터링 방법은 정확률이 높아 이미지에 대한 정확한 기술이 가능하다. 특히, 캡션 후보 키워드 필터링 방법은 기존의 방법에 비해 우수한 재현율과 정확률을 가지므로 기존의 방법에 비해 적은 개수의 캡션으로도 이미지를 정확하게 기술할 수 있으며 일반적인 웹 이미지 검색 시스템에 적용할 경우 효과적인 방법이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.922-923
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• 2023

인터넷에는 많은 이미지 데이터가 존재하지만, 대규모 이미지를 효과적으로 수집하는 것은 어려운 실정이다. 본 논문은 GAN을 통해 사용자가 지정한 개수만큼 원하는 이미지를 생성하는 웹 플랫폼을 제안한다. 기존의 단일 이미지다운, 크롤링, 웹 스크래핑을 통한 이미지 데이터 수집 방법보다 다량 이미지 데이터를 안전하게 수집할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1525-1529
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• 2010

우리나라는 산지가 많고 산지하천을 따라 대부분의 도로와 농경지 또는 주거지가 분포하고 있어 집중호우시 산지하천의 피해가 심각한 실정이다. 하천계획에서는 설계홍수량을 산정하여 하천제방 등의 하천설계에 활용하는데 이 홍수량을 산정하기 위해서는 장기간에 걸친 유출자료를 확보하여야 한다. 홍수자료 생산에서는 수위-유량관계곡선 자료가 필요하며 이는 수위와 유속을 동시에 측정하여 취득된다. 경사가 급한 산지하천에서 집중호우시에 유속을 측정을 할 경우 위험에 노출되기 쉽고 시간과 인력이 많이 소요되므로 디지털 영상을 이용한 유속측정방법을 적극 활용하여야 한다. 이 방법에서 가장 중요한 것은 영상내의 정보를 이용하여 실제 부유물의 이동거리를 산정하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 실내실험을 통해 개수로에서 부자의 실제이동거리를 이론적으로 결정할 수 있는 방법을 도출하였다. 그림 1과 같이 개수로에서 부자의 이동거리를 측정하고 그림 2와 같이 실제이동거리와 이론이동거리의 관계를 나타낸 나타내었다. 이는 본 연구의 부자를 이용할 경우 영상이미지에서 이론적인 부자 이동거리 산정이 가능함하고 개수로에서 표면유속측정에 활용될 수 있을 것이다. 일반적으로 유속과 수면변동이 큰 개수로에서 부자이동거리에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.257-260
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.1 s.104
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• pp.29-36
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• 2006

In this paper, we present a leaf image retrieval system that represents and retrieves leaf images based on their shape. For more effective representation of leaf images, we improved an existing MPP algorithm. Also, in order to reduce the response time, we proposed a new dynamic matching algorithm at basically revises the Nearest Neighbor search. The system provides users with an interface for uploading query images or tools to generate queries based on shape features and retrieves images based on their similarity. For convenience, users are allowed to easily query images by sketching leaf shape or leaf arrangement on the web. In the experiment, we constructed an image database of Korean native plants and measured the system performance by counting the number of similar images retrieved for queries.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.283-286
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• 2006

내용기반의 이미지 검색방법은 객체의 내부의 정보를 이용한 검색방법으로 색상, 모양, 질감과 같은 특징을 사용한다. 이러한 특징 중에 모양은 검색에 사용될 수 있는 점을 추출하여 유사도 계산에 사용한다. 유사도 계산은 점의 개수가 증가할수록 검색의 응답시간도 함께 증가한다는 문제점이 있다. 본 논문은 응답시간 향상을 위하여 특징점들에 대한 그리드 기반의 유사도 매칭 기법을 제안한다. 그리드 기반의 유사도 매칭 기법은 점들을 그리드로 나누어 검색의 범위를 좁힘으로써 매칭하는 횟수를 줄이는 방법이다. 특징점으로 사용된 점들은 이미지의 선으로부터 MPP(Minimum Perimeter Polygons) 알고리즘으로 추출하였으며, 특징 점들간의 거리값의 합을 유사도로 계산하였다. 실험에서는 400여개의 식물 잎 이미지로부터 점들을 추출하여 검색 시간을 비교하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.11
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• pp.2493-2499
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• 2011

With growth of nano-bio industry, it is of significant importance to develop an automated system to exploit cell behaviors, including migration, mitosis, apoptosis, shape deformation of individual cells and their interactions among cells in the process of cell growth. In this paper, we proposed preprocessing techniques, a classification method which classifies clusters (overlapping multiple cells) from cells and an automated method which counts the number of cells and clusters in order to analyze 2D or 3D deformations of the cells in the real-time images from microscope in the cell culture. We conducted the 3T3 cell images taken from each thirty-minute interval. It showed the average 99.8% accuracy automatically for separating cells and clusters.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.264-264
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• 2019

개수로 흐름 해석을 위해 수치모형을 적용할 때 반드시 거쳐야 하는 과정이 격자망을 구성하는 일이다. 불규칙한 형상의 자연수로를 모의할 때 격자망 생성은 쉬운 일이 아니며, 따라서 가시적으로 격자망 생성을 돕고, 격자망의 수정도 용이한 도구가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 수심적분된 흐름방정식을 지배방정식으로 하여 개수로 흐름 해석을 용이하게 하고자 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 개발하였으며, 이를 소개하고자 한다. 격자망은 기본적으로 사각형과 삼각형 요소로 구성될 수 있으며, 유한차분모형 등에서는 정형사각형 격자망을, 유한요소모형에서는 비정형 사각형 및 삼각형 격자망 또는 혼합망을 생성시킬 수 있다. 이산점(scatter points)이나 절점(node points)을 생성하거나 기존의 자료를 불러들여 삼각망 또는 사각망을 형성시킬 수 있으며, 연속선(polylines)을 작성하여 형성된 폐다각형(polygones)을 이용하여 정규 또는 비정규의 삼각망 또는 사각망을 형성시킬 수 있다. 또한 두 점사이를 선형 또는 반원 형태로 편향 정도(biased value)를 설정하여 원하는 개수만큼 나눌 수 있도록 하여, 보다 효율적인 격자형성이 가능토록 하였다. 기존 상용 프로그램에서 작성된 격자를 불러들여 활용 가능하며, 백그라운드 이미지로 지형도나 위성사진을 띄어놓고 이미지 상에서 격자를 형성할 수도 있다. 기본적으로 마우스를 이용하여 화면의 이동, 확대 및 축소와 점, 선, 요소의 생성 및 선택이 가능하다. 본 프로그램은 Qt와 modern OpenGL을 바탕으로 제작되었으며, 마이크로소프트사의 windows 뿐만 아니라 Mac OS, Linux 버전의 설치 파일 작성이 가능하다.