• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.35-36
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• 2016

본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.295-299
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• 2002

본 연구에서는 피륙의 물리화학적 특성에 의해 결정되는 촉감, 태 이외에도 색채, 무의 등 여러 요소들의 영향을 받아 복합적으로 표현되는 의류소재의 총체적인 개념인 의류소재 이미지는 어떤 것들이 있으며 이러한 이미지들은 어떻게 분류될 수 있는지를 알아보기 위하여 의류소재 이미지의 평가를 위한 축을 개발해 보았다. 1995년부터 2000년까지의 Texjournal과 인터패션플래닝에서 발간되는 98/99FW부터 0255까지 트렌드 북에서 소재를 설명하는 형용사를 조사하여 유사한 형용사를 통합 처리하여 87개의 형용사를 최종 추출하여 형용사쌍을 만들고 소재 자극 없이 형용사쌍이 주는 소재이미지만을 가지고 쌍비교법을 통해 유사성을 7점 척도로 표시하도록 하였다. 얻어진 결과를 다차원척도법을 이용하여 분석하여 87개의 형용사의 평가차원을 살펴보았다. 의류소재 이미지를 평가하는 축을 다차원 척도법을 이용하여 개발한 결과 '남성적-여성적', '새로운-낡은 듯한', '캐주얼-클래식', '모호한-정돈된'의 4가지 차원의 8개축이 개발되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.69-78
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• 2006

본 연구는 감성공학을 이용하여 승용차의 이미지분석을 하는데 관련된다. 본 연구에서는 감성공학적 접근법으로 제품의 이미지를 표현하는 적합한 형용사 조합을 도출한 다음 의미변별법을 이용하여 감성평가를 실시하고 그 결과를 요인분석법으로 처리하여 형용사 조합을 소수의 요인으로 축약한다. 다음으로 소수의 요인을 축으로 하여 이미지 공간을 구축하고 공간 내에서 개별 제품의 이미지 위치를 파악하는 것이다. 본 연구에서는 국산 승용차 12개 모형에 대해서 감성공학적 접근법으로 이미지 평가실험을 하였는데, 감성평가에는 127명의 패널이 참가하였으며 14개 형용사 조합에 대해서 요인분석으로 이미지 공간을 구성하는 2개의 축, 즉, 요인을 도출하고 이미지공간에서의 개별 제품의 위치를 파악하였다. 그 결과 대체로 자동차 3사가 목표하는 이미지를 달성하고 있음이 나타났다.

• 과학교육연구지
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• 제48권1호
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• pp.63-73
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• 2024

학습자들이 가지고 있는 교과관련 직업에 대한 이미지를 아는 것은 교사의 교수·학습의 방향성을 결정하는 좋은 자료가 된다. 기존의 그리기 이미지 분석도구는 과학자의 외형적인 이미지 및 그림을 분석하는 데 오랜 시간이 소요된다는 한계점이 있었다. 의미분석법은 특정 대상의 이미지를 분석하는데 널리 사용되는 방법이다. 그러나 의미분석법을 활용한 연구는 초창기 연구에서 사용한 형용사쌍을 연구 내용에 맞추어 그대로 사용함으로써 시대 변화에 따른 용어나 요인들을 반영하지 못하는 한계점이 있었다. 이 연구에서는 의미분석법을 활용하여 중등학생의 과학자에 대한 이미지 측정도구를 개발하고, 이를 중학생에게 적용하여 과학자 이미지 측정도구 활용의 유용성에 대한 교육적 시사점을 논의한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.164-172
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• 2023

백사장 모래의 입도분포는 해빈의 침식과 퇴적을 파악하는 데 중요한 정보를 제공한다. 모래의 입도분포 분석에 보편적으로 사용되는 체가름시험은 분석 시간이 길고 개별 입자의 형상과 색에 대한 정보를 얻을 수 없다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 체가름시험법 보다 측정 과정이 간편하고 효율적인 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석 방법을 제안하였다. 이미지 분석 과정 중 이미지 기울기(Image Gradient) 계산을 통한 입자 경계 추출로 해상도가 상대적으로 낮은 스마트폰 디지털 이미지의 배경으로부터 입자를 효과적으로 검출하였다. 경상북도 4곳의 해수욕장에서 채취한 시료를 이용해 본 연구에서 제안한 경계 추출 이미지 분석법과 경계를 추출하지 않는 분석법을 각각 체가름시험 결과와 비교 검증하였을 때, 본 연구에서 제안한 방식은 D₅₀에서 평균 8.21%의 평균 오차율을 보여 경계를 추출하지 않는 분석법 보다 65% 낮은 오차를 보였다. 따라서 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석은 간편하고 효율적이며 체가름시험에 준하는 정확성을 가짐을 확인하였다.

• 디자인학연구
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• 제16권4호
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• pp.207-214
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• 2003

수사법이 영상이미지를 구성하는데 중요하게 작용하는 이유는 영상이 비언어적 수단들로 소통되기 때문이다. 영상이미지에 내재된 수사법은 일차적으로는 이야기가 설득력을 갖도록 기능한다. 이차적으로 수사법은 영상을 아름답게 꾸미는 기능을 맡는다. 이로 인해 아름다운 비유법이나 신선한 수사법이 가미된 영상이미지를 접할 때 우리는 좀 더 즐거움과 기쁨을 느끼게 되는 것이다. 한편으로 헐리우드 영화에 의한 볼거리 영상과 디지털 영상 성을 강화시키는 컴퓨터에 의한 가상성의 극대화는 수사적 표현이 또 다른 차원으로 전개되고 있음을 보여주고 있다. 고전적인 서사구조와 달리 현대의 영상은 많은 기표 요소들로 기의를 구축하고 있으며, 각 기표들이 의미작용을 일으키기 위해 은유적으로 구성되고 있는 양상을 갖는다. 본 연구에서는 영상의 의미작용의 요체로서 수사법이 어떻게 작용하고 있는지를 규명하고, 효과적인 영상이미지를 구현하기 위해 수사법을 이해하도록 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.130-132
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• 2000

주요 멀티미디어 자료인 이미지는 데이터 특성을 표현하기가 어렵고, 특성추출에서 얻은 데이터가 너무 고차원적이라 이를 저차원의 처리가능한 데이터로 변환하는 과정에서 많은 손실이 있다. 이미지의 특성값을 전체 이미지의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 기존의 이미지 전체 특성추출기법이나 고정된 블록의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 이미지 블록 특성추출기법은 유사 이미지의 검색이 부정확하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지를 가변적인 영역으로 나누어 특성값을 얻고, 히스토그램을 이용하여 효율적으로 유사 이미지를 찾는 영역기반 유사 이미지 검색기법을 제안하고 이를 구현하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.85-87
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• 2022

최근 CCTV 출입 기록, 휴대폰 보안, 스마트 매장 등에서 얼굴 인식을 통해 개인을 식별하는 기술이 널리 사용되고 있다. 카메라의 각도, 조명, 사람의 움직임 등 얼굴 인식에 많은 외부 환경이 영향을 미치고 있지만 그중에서도 실제 영상에서 얼굴이 차지하는 영역이 작아 저해상도 얼굴 인식에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 이미지 해상도가 얼굴 인식에 끼치는 영향을 알아보고 이미지 초해상화를 통해 얼굴 인식 성능을 개선하고자 한다. 쌍선형, 양3차 회선 보간법과 딥러닝 기반의 이미지 초해상화 모델인 RCAN을 이용하여 업스케일링한 데이터셋에 대해 학습한 ArcFace를 통해 얼굴 검증 평가를 진행하였다. 고해상도 이미지는 얼굴 인식 성능을 향상시키며, RCAN을 사용한 이미지 초해상화가 보간법을 사용한 방법보다 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.960-962
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• 2021

Monte Carlo 렌더링은 모든 빛을 광원에서부터 추적하는 것 대신, 몇 개의 빛의 경로만을 추적해서 이들의 평균으로 화소값을 정해 이미지를 만드는 방법이다. 여기서 추적하는 빛이 많다면 이미지가 사실적으로 만들어질 수 있지만 연산량이 증가한다. 따라서 적은 빛의 경로를 추적하여 렌더링을 수행하여 이미지를 만들고, 노이즈를 제거해서 많은 양의 빛을 추적하여 렌더링을 한 이미지와 유사하게 만들려는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 많은 연산량을 요구하기 때문에 고성능의 기기 사양을 요구한다. 따라서 본 연구에서는 저사양의 기기에서 활용할 수 있도록 Harris corner 검출법과 median filtering을 활용한 렌더링 이미지 노이즈 제거 연구를 수행했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.805-807
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• 2005

본 논문에서는 동적 계획법(dynamic programming)과 이미지 세그먼트(segment)를 이용한 새로운 스테레오 정합(stereo matching)기법을 제안한다. 일반적으로 동적 계획법(dynamic programming)은 빠르면서도 비교적 정확하고, 조밀(dense)한 disparity map을 얻을 수 있다. 그러나 경계(boundary)근처의 폐색지역(occlusion region)이나, 텍스쳐가 적은 모호한 영역에서는 잘못된 결과를 유도할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 먼저 이미지를 아주 작은 영역으로 분할(over-segmentation)하고, 이런 작은 영역들이 비슷한 disparity를 가질 것이라고 가정한다. 다음으로 동적 계획법(dynamic programming)을 통해 정합을 수행한다. 여기서 계산비용(cost)은 기존의 정합윈도우 안에서 세그먼트 영역을 적용한 새로운 비용함수를 사용하며, 이 새로운 비용함수를 통해 정확도를 높인다. 마지막으로 동적 계획법을 통하여 얻어진 조밀한 disparity map을 세그먼트 영역들의 시각특성(visibility)과 유사도(similarity)를 이용하여 에러를 찾아내고, 세그먼트 정합을 통해 수정함으로 정확한 disparity map을 찾아낸다.