• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.577-580
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• 2003

본 논문에서는 캐릭터 디자인 프로세스의 필요성을 충족시켜주기 위해 프로토타입 이론(prototype theory)에 대한 문제점을 파악하고 이를 보완하기 위하여 전형성과 동시에 중요하게 인지되는 또 다른 속성 즉 형태 심미성의 개념적 구조를 파악하였다. 그리고 심미성을 측정 할 수 있는 척도를 검증한 선행 연구를 바탕으로 심미적 영향요소중의 하나인 비례(proportion)를 추출 하였다. 이를 적용한 새로운 캐릭터 디자인 프로세스를 구축하여 캐릭터 디자이너의 아이디어 발상의 한계성을 극복하고 소비자가 선호할 수 있는 캐릭터 디자인을 창출하여 캐릭터 디자인의 성공확률을 높이고자 하는데 연구의 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.157-160
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• 2003

고성능 컴퓨팅 자원으로 널리 사용되고 있는 클러스터(cluster)는 독립된 시스템을 네트웍으로 연결해 놓은 것으로 단일 시스템 이미지를 제공하는 것이 중요한데, 그 중에서도 클러스터에서 수행되는 작업을 지속적으로 모니터링하는 것은 관리자와 사용자에게 모두 필요하다. 본 연구에서는 기존의 클러스터 모니터링 등을 목적으로 개발된 툴과 비교하여 기능 및 성능이 우수한 프로세스 모니터링 시스템을 설계하고 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.180-181
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• 2018

JPEG is a most widely used standard image compression technology. This research introduces the JPEG image compression algorithm and describes each step in the compression and decompression. Image compression is the application of data compression on digital images. The DCT (discrete cosine transform) is a technique for converting a time domain to a frequency domain. First, the image is divided into 8 by 8 pixel blocks. Second, working from top to bottom left to right, the DCT is applied to each block. Third, each block is compressed through quantization. Fourth, the array of compressed blocks that make up the image is stored in a greatly reduced amount of space. Finally if desired, the image is reconstructed through decompression, a process using IDCT (inverse discrete cosine transform).

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.173-173
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• 2017

드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.199-200
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• 2016

스포츠 산업 응용 분야에서 공의 실시간 품질검사는 산업 생산성과 경쟁력 견지에서 중요한 이슈이다. 컴퓨터 비전 기반 자동 품질검사는 이 문제를 해결하는 하나의 방법이다. 머신 비전 시스템은 품질관리 및 산업프로세스의 실시간 피드백을 주어, 물리적인 제한과 사람의 주관적인 판단을 극복할 수 있다. 컴퓨터비전 기반 시스템에서 디지털카메라에서 취득되는 디지털이미지는 주로 24-비트 컬러이미지이다. 이처럼 많은 레벨을 가지는 이미지분석은 복잡한 이미지 처리기법을 필요로 한다. 그러나 실시간 애플리케이션에서, 한 부분은 실시간으로 검사되어져야 한다. 이 논문에서는 최적의 임계값을 사용하여 스포츠산업계의 산업요구 사항을 만족하는 골프공 품질검사 시스템을 개발하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.3 no.1
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• pp.14-20
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• 2003

In this paper efficient skew estimation and correction approaches are proposed. To detect the skew of text images, Hough transform using the perpendicular angle view property and shape moments are peformed. The resultant primary text skew angle is used to align the original text. The performance evaluations of the proposed methods with respect to running time are shown.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.137-138
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• 2018

이미지의 픽셀 기반 처리는 한 픽셀의 값을 변환하고 다른 픽셀의 값에 관계없이 현재 픽셀의 값에 따라 변환하는 프로세스를 의미한다. 픽셀 기반 처리는 이미지 변환, 이미지 향상 및 이미지 합성과 같은 많은 분야에서 가장 기본적인 작업이다. 본 논문에서는 히스토그램 연산과 같은 영상의 전처리 과정이 경계 검출 결과에 미치는 상호 연관성에 대해 알아보고 픽셀 기반의 처리를 이용하여 효과적으로 영상의 윤곽을 찾는 방법을 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.5
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• pp.133-138
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• 2010

In this paper, we make up a feature image including spatial properties and statistical properties on image, and format covariance matrices using region variance magnitudes. By using it to texture classification, this paper puts a proposal for tough texture classification way to illumination, noise and rotation. Also we offer a way to minimalize performance time of texture classification using integral image expressing middle image for fast calculation of region sum. To estimate performance evaluation of proposed way, this paper use a Brodatz texture image, and so conduct a noise addition and histogram specification and create rotation image. And then we conduct an experiment and get better performance over 96%.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.251-267
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• 2015

The Indian Buffet Process is a stochastic process on equivalence classes of binary matrices having finite rows and infinite columns. The Indian Buffet Process can be imposed as the prior distribution on the binary matrix in an infinite feature model. We describe the derivation of the Indian buffet process from a finite feature model, and briefly explain the relation between the Indian buffet process and the beta process. Using a Gaussian linear model, we describe three algorithms: Gibbs sampling algorithm, Stick-breaking algorithm and variational method, with application for finding features in image data. We also illustrate the use of the Indian Buffet Process in various type of analysis such as dyadic data analysis, network data analysis and independent component analysis.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.33 no.12
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• pp.1853-1861
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• 2009

Body sizing of has been recognized as an important element affecting the degree of customer satisfaction in the apparel industry. Recent developments in IT technologies have enabled more studies in custom-made apparel systems that comply with the diverse demands from customers in many countries. Diverse methods to obtain personal physical size are being studied. This study estimates the accuracy by developing the system in which the data of length and girth can be calculated through changing a modeling by comparing the data with circular 3-dimensional physical configuration data. This information was computed from the process (such as the conversion to a standardize image) which utilizes the image capture of 2-dimensional three sides (front, side, and rear), contour tracing, and key-node selection and by realizing it in the real world.