• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.572-584
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• 2000

내용기반 이미지 검색을 하기 위해서는 이미지에 대한 내용정보가 필요하며, 이러한 내용정보간에는 상호 연관성이 존재한다. XML(eXtensible Markup Language)은 내용정보간의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 이미지 내용정보를 구조화하기 위한 방법으로 XML을 사용하였다. 또한 이미지는 눈에 보이는 객체의 시각적인 특징과 이미지 전테가 내포하는 시술적인 의미도 가지므로, 이러한 이미지의 특성에 따라 내용정보의 구조도 객체의 시각적 특징 중심의 모델링과 의미 중심의 모델링으로 구분하여 XML 문서 구조를 모델링 하였다. 구조화된 모델들 간의 객체지향 특성을 이용하여 XML 데이터 서버인 eXcelon에 통합하고, 이를 XQL(XML Query Language)에 의하여 질의해 냄으로써 검색 구간에 제약을 가하고 이를 통하여 더욱 효과적인 검색을 지원하도록 한다. 검색되어진 XML 문서 구조는 XSL(extensible StyleSheets Language)의 적용을 통하여 쉬운 형태로 웹 브라우저 상에 출력하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모댈링의 효율성을 검증하기 위하여, 웹 상에서 이미지 내용정보의 상호 연관성에 기반 하여 원하는 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.299-301
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• 1999

최근 데이터베이스 시스템 분야에서는 각종 비쥬얼 시뮬레이터, 가상현실, 게임 등과 같은 응용이 등장함에 따라서 3차원 이미지 데이터의 중요성이 높아지게 되었고 이에 대한 검색 및 관리가 필요하게 되었다. 그래서 본 논문에서는 3차원 이미지 데이터베이스에서 내용기반 검색을 지원하기 위한 모델링 방법과 3차원 이미지 데이터베이스 시스템의 구조를 제시한다. 이를 위한 요소기술로서 3차원 객체의 모델링 기법과 객체간이 공간관계 표현 기법이 제시되었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.145-156
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• 2003

Most of the content-based image retrieval systems focuses on similarity-based retrieval of natural picture images by utilizing color. shape, and texture features. For the neuroscience image databases, we found that retrieving similar images based on global average features is meaningless to pathological researchers. To realize the practical content-based retrieval on images in neuroscience databases, it is essential to represent internal contents or semantics of images in detail. In this paper, we present how to represent image contents and their related concepts to support more useful retrieval on such images. We also describe the operational semantics to support these advanced retrievals by using object-oriented message path expressions. Our schemes are flexible and extensible, enabling users to incrementally add more semantics on image contents for more enhanced content searching.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.44-49
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• 2007

반짝이는 특성의 물체에 대해 이미지를 기반으로 색을 추출하는 경우 반짝이는 특성을 포함하면서 내재되어 있는 색 특성을 표현하기 위해 색 곡선(color line)을 이용한다. 이 경우 추출하려는 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지를 선정하는 방법이 필요하다. 이를 위해서 실감모델링을 위해 색 곡선을 기반으로 색을 추출하는 방법을 제시하고 제시된 방법을 위해 색을 추출하기 가장 적합한 이미지를 선정하는 기준을 색포화율(color saturation ratio)을 통해 제안한다. 색포화율이란 색을 구성하는 요소 중에서 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들을 최대 색거리를 가진 픽셀들로 간주하여 계산된 색거리의 총합에 대해 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들의 색거리 총합의 비율를 의미한다. 이상적으로 이 비율이 최소가 되면 하이라이트를 제외한 어떤 픽셀도 포화되지 않기 때문에 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 추출하기 위해 촬영된 이미지는 하이라이트를 제외한 모든 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지가 생성된다. 또한, 이렇게 선정된 이미지에서 추출된 색의 효율성을 보이기 위해 색 공간과 이미지 상에서 다양한 형태의 응용 결과를 제시하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.8 no.1
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• pp.49-62
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• 2005

The VR (virtual reality) simulator such as helicopter simulation needs virtual environment of existing urban area. But the real urban environment keeps changing. We need a modeling method to make use of the GIS data that are updated periodically. The flight simulation needs to visualize not only buildings in near distance but also a large number of buildings in the far distance. We propose a method for modeling urban environment from aerial image and digital map with a comparatively small manual work. Image based modeling is applied to urban model which considers the characteristic of Korean cities. Buildings in the distance can be presented without creating a lot of polygons. Proposed method consists of the pre-processing stage which prepares the model from the GIS data and the modeling stage which makes the virtual urban environment. The virtual urban environment can be modeled with the simple process which utilizes the height map of buildings.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.210-214
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• 2002

본 논문에서는 효율적인 이미지 분할을 위한 객체지향 모델링 방법을 제시한다. 이를 위하여 분할 객체와 자료구조를 제시하며 각각의 객체들을 위한 클래스 계층 구조를 나타낸다. 또한 객체의 부분에 대한 계층구조는 물론 객체의 기하학적인 표현을 위한 표현 클래스도 제시한다. 결론적으로 이미지 객체에 대한 시스템 독립적 이미지 분할을 위한 클래스 계층 구조를 객체지향 방법으로 제시하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.6
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• pp.573-584
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• 2020

This study is about the development of AI algorithm education program using cognition modeling to positively improve students' image on AI. First, we analyzed the concept of user-based collaborative filtering and developed the education program using the cognition modeling method. We checked the adequacy of program through the expert validity test. Both CVR values for the content development method of cognitive modeling and the developed program showed validity above .80. We applied the developed program to elementary school students in class. The test was conducted using a semantic discrimination to examine changes in students' perception of artificial intelligence before and after. We were able to confirm that the students' AI images were significant positive change in 12 of the 23 words in the adjective pair.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.425-428
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• 2020

본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.562-571
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• 2000

이미지 데이터는 텍스트 데이터와는 달리 다양한 색상과 모양, 질감과 같은 비정형적인 특징을 가진다. 따라서 이미지 데이터베이스는 텍스트 기반의 전통 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 질의, 검색 방법을 사용한. 특히, 내용 기반 이미지 검색에서의 검색 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 복합 질의문 계획 생성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 먼저, 단일 조건을 갖는 시각 질의에 대한 처리 기법들을 토대로 여러 조건을 갖는 복합 질의를 처리하기 위한 복합 질의문 계획 생성기법인 SSCC(Similarity Search for Conjunction Combination Query) 알고리즘을 제안한다. SSCC는 이미지 데이터베이스 검색 시스템에서 복합 질의를 처리하기 위한 질의 최적화 과정에서 질의 수행 시간과 투플 I/O를 최소화하는 질의문 계획을 생성하기 위해 사용된다. SSCC 알고리즘은 복합질의를 단일 질의들로 준해하고 퍼지 집합 이론을 도입하여 단일 질의의 결과들을 통합한다. 논문에서 연구된 내용 기반 복합 질의문 계획 생성 기법은 특정 이미지 영역에 국한되지 않으며 다양한 종류의 시각 질의를 수행하기 위한 효율적인 질의문 계획 생성 기법으로 사용될 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.8
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• pp.1094-1107
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• 2011

We can use panorama systems or image based modeling systems when we want to make 3D space model and look around result. Panorama systems make 3D model to stitch images and map cylinder or cube. The structure of 3D model, made by panorama system, is not same as structure of a real room, so user can't infer a real structure. Typically, Image based modeling systems work on a desktop computer. That makes it difficult to reconstruct 3D model in real time and take long time for processing. In this paper, we propose a 3D panorama modeling system that uses images on a mobile device. This system reconstructs a 3D space model, similar with a real room in real time, from multiple images captured part of rooms. Using this system, user can reconstruct various shape of space and look around a 3D space model.