• Archives of design research
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• v.13 no.1
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• pp.157-166
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• 2000

Since the cognitive science developed as a brandl of academic researdl, studies on human brains have flourished. Emotional features have been centered on the field of design, and the development of the design process has been diversified that makes use of the factors. The purpose of this study is to reflect the current trend and to convert the results into a method for designing. The researdl is based on the mind map techniques which spread like a trendy fashion, and tries to supply a theoretical explanation of how to overcome the fixed idea. Recognizing the importance of learned information in approaching a problem, I regarded the roles of left and right brain as analogue and digital images interpreting them by freely crossing language(digital images) and visual thought (analogue images), using mapping tedlniques. I pursued the research goal of the techniques focusing on the idea of using mapping. As a result of this. I established a logic system [figure 8] in that a proposition which starts as a problem introduction goes on until a problem solution, which is visualized with concept presentation, using a brainstorming technique. According to the suggested concept. I concluded that idea proliferation as a design demand can be solved by applying mapping techniques like one shown in figure 12.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.4
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• pp.89-100
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• 2011

Physical memory analysis has been an issue on a field of live forensic analysis in digital forensics until now. It is very useful to make the result of analysis more reliable, because record of user behavior and data can be founded on physical memory although process is hided. But most memory analysis focuses on windows based system. Because the diversity of target system to be analyzed rises up, it is very important to analyze physical memory based on other OS, not Windows. Mac OS X, has second market share in Operating System, is operated by loading kernel image to physical memory area. In this paper, We propose a methodology for physical memory analysis on Mac OS X using symbol information in kernel image, and acquire a process information, mounted device information, kernel information, kernel extensions(eg. KEXT) and system call entry for detecting system call hooking. In additional to the methodology, we prove that physical memory analysis is very useful though experimental study.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.3
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• pp.51-55
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• 2020

In this paper, an improved FAM is proposed by adopting similarity learning in the existing FAM (Fuzzy Associative Memory) used in image restoration. Image restoration refers to the recovery of the latent clean image from its noise-corrupted version. In serious application like face recognition, this process should be noise-tolerant, robust, fast, and scalable. The existing FAM is a simple single layered neural network that can be applied to this domain with its robust fuzzy control but has low capacity problem in real world applications. That similarity measure is implied to the connection strength of the FAM structure to minimize the root mean square error between the recovered and the original image. The efficacy of the proposed algorithm is verified with significant low error magnitude from random noise in our experiment.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.175-178
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• 2009

본 연구는 감성공학적 접근법으로 터치 모바일 폰의 자유 드로잉 GUI 요소를 디자인 하기 위한 프로세스를 검증하는 것이 목적이다. 본 연구의 프로세스는 다음과 같이 진행되었다. 첫째, 터치폰에서 자유드로잉하는 행태를 파악하기 위하여 남 녀 대학생 57 명을 대상으로 터치폰 일기를 쓰게 하여 분석하였다. 또한 관찰 대상자가 선호하는 패션, 좋아하는 이미지를 수집하여, IRI 표준 이미지 스케일 맵에 매핑하여 감성 요소를 추출하였다. 둘째, 추출된 감성 요소는 Norman(2002)에 의거한 감각적(Visceral), 행태적(Behavioral), 심볼적(Reflective) 감성 어휘로 도출하고, 요인 분석을 통해 대표 감성 어휘를 도출하였다. 셋째, 자유 드로잉을 위한 터치 모바일폰 GUI 요소를 도출한 후 대표 감성 어휘와의 관계성을 분석하여 관계성이 높은 디자인 요소를 추출하였다. 마지막으로 추출된 대표 디자인 요소와 대표 감성 어휘는 다차원척도(Multidimensional scaling : MDS) 분석을 실시하여 2 차원 축에 모델링하고, 정량적으로 디자인에 반영될 주요 감성을 도출해본 결과 사용자의 감성적 경험을 통해 도출된 GUI 와 유사성이 높은 감성 어휘는 감성적 디자인을 할 때 주 요소로 적용 된다는 사실을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2007.05a
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• pp.139-142
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• 2007

본 연구의 목적은 특정 목적을 가진 제품들의 특성들을 파악하여 디자인 개발시 이러한 특성들을 제품 컨셉 또는 디자인 형태에 응용하고자 함이다. 이를 위해 먼저 실험 대상을 설정하였고, 실험 대상을 선택한 후 실험 대상에 관한 기초 설문과 실험 대상 이미지 분석을 실시하였다. 이후 실험 대상의 디자인과 기능적 요소를 추출하여 코딩하였다. 그리고 실험 대상의 이미지분석 후 얻은 요소와 실험 대상의 요소의 관계를 증명하였으며, 실험 대상의 특성 추출을 위한 설문을 실시하였다. 이러한 실험 프로세스를 거쳐 특정한 제품에 특성들을 추출함으로써 디자인 개발 시 소비자 니즈의 분석이 가능하며, 제품을 이해하는 기초 자료로 사용이 가능하다. 또한 디자이너가 제품을 쉽게 이해하고 디자인 개발 시 컨셉 설정에 큰 기초가 된다. 본 연구의 MP3의 경우 MP3의 이미지 분석 결과 음악성, 확장성, 휴대성, 사용성, 신체 부담감, 인터페이스, 그리고 개성으로 나타났으며, 이들과 각각 연관된 특성들을 찾았다. 이로써 MP3를 디자인할 때 중요 특성들을 제시하였다. 이러한 기초 연구를 통해 보다 효과적인 소비자 니즈 파악이 가능하고, 디자인 기초 학문 발전을 가져올 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.115-117
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• 2001

대부분의 embedded system에서 hard-disk 대용으로 flash memory를 사용하고 있으며, flash device에 압축 커널이미지와 root file system image를 가지고 있다. Booting 고정 중 커널의 압축이 풀리고 메모리에 로드되어 제어를 넘겨받으면 flash memory 상에 존재하는 root file system image를 ramdisk의 image로 로드하여 시스템은 결국 ramdisk에 root file system을 가지게 된다. Ramdisk 상의 프로그램을 실행하기 위해 메모리로 실행파일 이미지를 copy하는 과정을 피하고 ramdisk 상의 이미지를 바로 프로세스의 virtual memory area에 직접 매핑 시켜 주는 XIP(eXection-In-Place)를 구현함으로써 많은 메모리 절감 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 ramdisk를 root file system으로 사용하는 embedded system에서의 XIP 구조를 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.311-312
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 기반 욕창 감지를 위한 욕창 객체 탐지를 연구한다. 객체 탐지 딥러닝 기법으로 RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO 등 다양한 기법이 존재하며, 각 모델의 특징 또한 다르다. 욕창은 단계별로 피부, 조직에 손상의 정도가 다르다. 낮은 단계의 경우 일반적인 피부색과 유사하게 나타나며, 높은 단계의 경우 근육, 뼈, 지지 조직 등의 괴사로 인해 삼출물 또는 괴사조직이 나타난다. 논문에서는 One-Stage Detection 기법인 YOLO를 기반으로 욕창 이미지 내부에서 욕창 탐지를 진행한다. 현재 보유하고 있는 이미지 데이터 수가 많지 않아 데이터 증강기법을 통해 데이터를 증강하여 학습에 활용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1220-1223
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• 2023

폐기물을 처리하는데 있어 배출과 수거에 대한 프로세스 자동화를 위해 폐기물 객체 유사도 판별이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 폐기물 데이터셋에서 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 HSV(Hue, Saturation, Value)기반으로 두 이미지의 공통된 특징을 추출해 융합하고, 기계학습을 통해 이미지 객체 간의 유사도를 측정하는 모델을 제안한다. 실험을 위해 수집된 폐기물 데이터셋 81,072 장을 활용하여 이미지를 학습시키고, 전통적인 임계치 기반 유사도 측정과 본 논문에서 제시하는 유사도 측정을 비교하여 성능을 확인하였다. 임계치 기반 측정에서 SIFT 와 HSV 는 각각 0.82, 0.89(Acc)가 측정되었고, 본 논문에서 제시한 특징 추출 방법을 사용한 기계학습의 성능은 DT(Decision Tree)와 SVM(Support Vector Machine) 모두 0.93 (Acc)로 4%의 정확도가 향상되었다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.18 no.2
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• pp.89-98
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• 2018

The recent Neural Network technique has shown good performance in content generation such as image generation in addition to the conventional classification problem and clustering problem solving. In this study, we propose an image generation method using artificial neural network as a next generation content creation technique. The proposed artificial neural network model receives two images and combines them into a new image by taking color from one image and shape from the other image. This model is made up of Convolutional Neural Network, which has two encoders for extracting color and shape from images, and a decoder for taking all the values of each encoder and generating a combination image. The result of this work can be applied to various 2D image generation and modification works in game development process at low cost.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.1
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• pp.193-202
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• 2008

In this study, we want to composite the source image and the target image when the environment includes water surface in the target image such as lake, sea, etc. The water surface is different from other common environment. On the water surface, the object must be reflected or refract and sometimes is deformed by the wave of water. In order to composite the object in the source image onto the water image, we analyze the water surface of the target image and let the object be synthesized realistically based on the wave of water. Our composite process consists of three steps. First. we use Shape-from-Shading technique to extract the normal vector of the water surface in the target image. Next, the source image is deformed according to the normal vector map. Finally, we composite the deformed object onto the target image.