• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.253-255
• /
• 2003

기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.

• Journal of Information Management
• /
• v.39 no.1
• /
• pp.151-176
• /
• 2008

The purpose of this research is to contribute to improvement strategy by defining public image for librarians in motion pictures. Therefore, this research analyzed image of librarians in the motion pictures which librarian appeared as a character and produced in Korea and America from the year 1992 to 2006 through quantitative content analysis method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.152-154
• /
• 2010

본 연구에서는 내용 기반의 텍스타일 이미지 검색 시스템을 구축하였다. 텍스타일 이미지에 대한 색상, 질감, 모양 특성 추출 조합을 각각 혹은 가중치를 이용한 방법으로 검색한다. 검색은 사용자 인터페이스에서 오라클 데이터베이스 시스템에서 제공되는 이미지의 색상, 질감 특성 값에 대한 검색과 결과 피드백을 보면서 진행된다. 또 검색 대상 이미지들을 유사도에 따라 다차원 비례법에 의하여 2차원 화면에 클러스터링하여 전체 이미지의 군집화 특성을 쉽게 파악할 수 있는 기능을 구현하였다.

• The Korean Publising Journal, Monthly
• /
• s.285
• /
• pp.42-42
• /
• 2000

• 베이커리
• /
• no.4 s.333
• /
• pp.80-81
• /
• 1996

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.699-704
• /
• 2006

본 논문은 회전 및 천이불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극좌표계에서 동일한 공간 주파수에서 각도 방향으로 투영을 하는 각도 투영법을 제안하며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수이 합과 표준편차를 특징벡터로 이용한다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위해 극좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에도 효율적인 검색률을 보인다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.11 no.11
• /
• pp.1592-1600
• /
• 2008

This study is to help creative idea generation based on the theory of the 'reconstruction of character shape image elements', and aims to extrusion of creative and diverse shapes with combination of image elements upon computing creative image generation. In order to suggest the design generation methodology for the maximization of idea generation ability and to overcome restriction of thinking out of existing idea generation methodology, it has suggested the CGS(Character Generation System) that is a creative idea generation methodology identified and complemented the problem of the existing computerized idea generation(PDS with Proportion) method out of the preceded studies on the creative idea generation methodologies. this study is expected to have effectives as one method for idea generation or creative image generation assistance during the 3D character development process, and to serve as an assistance to overcome the restriction of the character shape image generation through diverse idea generations.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.25 no.12
• /
• pp.119-130
• /
• 2009

To measure the soil deformation, two common techniques of the digital image analysis-Particle Image Velocimetry (PIV) and Digital Image Correlation (DIC)-have been used. To generally apply these techniques to the soils, the accuracy of these techniques should be evaluated under various conditions. In this study, the influence factors including the image resolution, the degree of displacement and deformation, the size of pixel subsets, and analysis techniques were analyzed. The deformation of an idealized particle assembly using the discrete element method was measured by the digital image analyses, and then the results were compared with the actual deformations. To conduct the optimal digital image analysis, various factors are systematically analyzed in terms of the degree of the displacement and the deformation.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
• /
• v.30 no.4
• /
• pp.69-78
• /
• 2023

With the rapid growth of artificial intelligence, the demand for semiconductors is enormously increasing everywhere. To ensure the manufacturing quality and quantity simultaneously, the importance of automatic defect detection during the packaging process has been re-visited by adapting various deep learning-based methodologies into automatic packaging defect inspection. Deep learning (DL) models require a large amount of data for training, but due to the nature of the semiconductor industry where security is important, sharing and labeling of relevant data is challenging, making it difficult for model training. In this study, we propose a new framework for securing sufficient data for DL models with fewer computing resources through a divide-and-conquer approach. The proposed method divides high-resolution images into pre-defined sub-regions and assigns conditional labels to each region, then trains individual sub-regions and boundaries with boundary loss inducing the globally coherent and seamless images. Afterwards, full-size image is reconstructed by combining divided sub-regions. The experimental results show that the images obtained through this research have high efficiency, consistency, quality, and generality.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.1835_1836
• /
• 2009

본 논문에서는 비접촉식 미세 측정 광학기에 의해 측정된 이미지를 Stitching 기술과 B-Spline 보간법에 의해 보다 빠르고, 정밀한 복원 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각각의 이미지로부터 매칭, 피매칭 템플릿(Template)을 검출한다. 그런 다음 두 이미지의 오버랩(Overlap)되는 부분을 기준하여 기준면으로부터 roll, pitch, yaw 오차를 계산하여 매칭시킨다. 마지막으로, B-Spline 보간법에 의해 매칭된 부분을 연속화한다. 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.