• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.102-109
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• 2013

본 연구의 목적은 사진을 사실의 묘사와 재현에 국한하지 않고 상상력을 자유롭게 표현할 수 있는 미디어로서 새로운 가능성을 모색하고 일상의 경험을 창의적으로 표현하는 작업을 위한 기법의 구현에 있다. 포토몽타주 제작기법 연구를 위한 작품의 형성배경으로서 사진과 회화의 다원성 연구를 위한 픽토리얼리즘, 포토몽타주 기법을 탄생시킨 다다이즘에 대한 분석을 위한 문헌연구와 선행연구조사를 수행하였으며 새로운 시각적 표현 기법의 모색을 위한 작품제작을 병행하여 사진과 회화의 융합가능성을 고찰하였다. 연구 방법으로 기존의 포토몽타주 제작기법과의 차별성에 대하여 조사하고 Transfer Mode를 활용하는 이미지합성과 다중 레이어의 멀티이미지를 합성하는 포토몽타주 제작기법에 대하여 설명하고 영상을 구성하는 이미지 언어의 기능적인 측면에서 이미지를 활용하여 포토몽타주를 제작하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.759-764
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• 2002

HTML 페이지로 대표되는 웹 문서에서 이미지는 매우 큰 비중을 차지하고 있지만 이에 대한 분석 및 이해에 관한 연구는 활발하게 진행되지 못하고 있다. 여러 가지 웹 이미지들은 중요한 정보를 전달하기도 하지만 그렇지 않은 것들도 있다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 인터넷 사이트의 웹 이미지들을 수집하여 기계학습(machine learning)에 기반한 분류(classification)론 통해 제거 가능한 이미지와 제거 불가능한 이미지의 두가지 클래스로 분석해 본다. 이를 위해 16개의 독특하고 풍부한 웹 이미지 특징들을 발굴하고 베이지안 기법과 결정 트리 기법을 사용하여 실험하였다. 그 결과 각각의 기법에서 87.09%, 82.72%의 F-measure 값을 얻었으며 특히, 특징 그룹의 비교 실험을 통해 본 연구에서 추가한 특징들이 매우 유용한 것임을 입증하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.234-237
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• 2009

많은 건설 현장에서 카메라와 CCTV(Closed-circuit Television)와 같은 장비를 활용하여 건설 현장의 상황을 모니터링 하고 있다. 하지만 많은 작업이 실외에서 이루어지는 토목 건축공사의 특성상 적절한 수준의 영상 데이터를 축적하는 것은 쉽지 않은 일이다. 특히, 이미지 프로세싱기법을 사용 하여 자동화된 건설 관리의 수행 시, 영상 데이터의 품질에 따라 에러가 발생하여 건설 관리자가 잘못된 정보를 얻게 될 경우도 발생하게 된다. 본 연구에서는 케니엣지(Canny Edge) 인식기법과 워터쉐드(Watershed) 변환, 그리고 3D CAD Mask를 이용한 건축 구조물 기둥의 시공 상황 분석 기법에 근거하여, 영상 데이터 분석 시 오류를 최소화하기 위한 에러 제거 알고리즘을 제시한다. 실제 데이터와 비교를 통하여 그 활용 가능성 또한 검증한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.86-86
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• 2016

최근 포항가속기연구소 10A 빔라인에 Scanning Transmission X-ray Microscopy (STXM)가 완성되어 운영 중이다. Soft x-ray imaging 장치로서 기술적으로 Sample scanning 기법이 활용된다. 이는 Zone plate를 통해 집속된 빔이 샘플에 조사되고 검출되는 방식이다. 이러한 Scanning 기법을 활용하고 있는 10A STXM은 기본적으로 흡수분광기법 (x-ray absorption spectroscopy)을 이용하고 있다. 특히, 10A 빔라인 STXM은 최고 20 nm까지 공간분해능이 가능하다는 장점이 있다. 따라서 수십에서 수백 나노미터 크기의 시료들 또는 나노구조에 대한 물리화학적 상태 분석이 쉽게 이루어지고 있다. 주로 시료를 투과하면서 흡수되는 X-선 세기 대비를 맵핑하는 형식의 이미지 데이터와 더불어 X-선의 에너지를 조정함으로써 각 에너지에 해당하는 이미지스택을 결과로 얻게 된다. 이러한 이미지 결과로부터 시료의 나노크기에서 오는 물리화학적 상태를 분석하고 물리에서 바이오까지 다양한 분야의 실험 활용이 가능한 상태다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.513-516
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• 2005

단백질 2DE 이미지 분석의 주요작업은 스팟 매칭에 의한 동일한 종류의 단백질 그룹인 패어링 클래스를 구성하는 것으로서 단백질간의 상호 작용, 질병에 관련한 단백질의 변화 등을 관찰할 수 있다. 하지만 2DE 실험의 여러 가지 문제점으로 인하여 패어링 클래스는 먼지, 공기방울 등 에러를 포함하게 되며 이런 에러들은 왜곡된 분석결과를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 동일한 조직에서 같은 종류의 단백질은 발현량이 비슷하다는 특성을 이용하여 패어링 클래스의 개개의 스팟을 참조 스팟 속성으로 나눈 값을 유사도로 정의하고, 스팟의 유사도가 사용자에 의하여 선택되는 필터링 배수에 의한 범위를 벗어날 때 에러 스팟으로 간주하여 제거되는 에러 필터링 기법을 제안한다. 실험에서는 정확도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(Harmonic-mean) 값을 사용하여 제안된 필터링 기법의 타당성을 보여준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.37-43
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• 2009

스테가노그래피는 인터넷에서 은닉메시지가 보내어지는 사실 자체를 숨기는 것이다. 일반적인 스테간 분석은 스테고 신호의 통계량에서 갑작스런 변화인 이상치를 감지하는 것이다. 혼합된 스테고 이미지에 비해 은닉자료가 매우 작은 경우 은닉된 자료의 감지와 위치를 찾아내는 일반적이고 효과적인 감지기법 즉, 이웃한 4개의 픽셀값을 이용한 삽입용량값과 카이스퀘어 검사기법 등을 함께 고려하는 개선된 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.675-677
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• 2023

본 연구는 병리학 이미지 분석에서 자주 발생하는 문제 중 하나인 레이블링 불일치 문제를 해결하고자 준지도학습(semi-supervised learning) 기법을 적용하였다. 기존의 병리 진단 과정은 정확한 판정 및 치료를 위해 전문가의 판단을 필요로 한다. 이로 인해, 시간이 매우 많이 소모되며 전문가의 피로도가 증가한다. 최근 이를 해결하고자 지도학습(supervised learning) 기법을 사용하여 업무의 피로도를 감소시키고자 하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 병리 이미지 데이터에 대한 접근이 어렵고, 병변의 위치를 레이블링 하는 부분에서 많은 비용이 발생한다. 또한 암 병변의 스펙트럼적 특성으로 인해 레이블링 과정 속에서 레이블링 불일치 문제가 발생할 가능성이 높다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우리는 제한된 레이블 된 데이터와 많은 양의 레이블 되지 않은 데이터를 활용하는 준지도학습 방법론을 제안한다. 이 제안하는 방법은 필요한 수동 레이블링 작업량을 줄여, 병리학자들에게 보다 효과적인 진단 도구를 제공할 것으로 예상된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1292-1304
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• 2012

최근에 디지털 이미지는 광고주나 이미지 편집자들에 의해 극단적으로 수정되는 경우가 많다. 또한 일반인들도 간단한 편집 프로그램을 통해 원본 이미지를 수정함으로써 사진을 조작하곤 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 수정된 이미지에 대한 식별 및 분석 방법을 제안하고자 한다. 수정 이미지 분석에는 크게 기하학적 변형(geometric changes)과 필터링 변형(filtering change)으로 나누었다. 이러한 변형에는 항상 보간법을 기반으로 한 알고리즘을 내포하고 있기 때문에 보간의 흔적을 분석할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그 방법으로 minimum 필터와 laplacian 연산 그리고 maximum 필터를 이용한 보간 검출 맵을 구현하였으며, 실제로 수정된 이미지에 제안하는 알고리즘을 적용하여 변형된 흔적을 검출 맵을 통해 분석할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.363-365
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• 2012

데이터의 규모 및 활용도, 그리고 사용자 접근성 측면에서 실세계 데이터에서 가장 중요한 이슈가 되는 것은 비디오 데이터이다. 장르나 등장인물, 배경 등이 매우 상이한 대량의 비디오 데이터들이 등장하고 있기 때문에, 통일된 사전지식을 이용한 비디오 데이터 분석이 매우 비현실적이 되어가고 있으며 사전지식을 활용하지 않는 비디오 분석기법의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 진화 파티를 필터링과 우점 이미지를 이용하여 비디오 데이터를 분절(Segmentation)하는 기법을 소개한다. 이미지 분절화 과정에서 해결해야 할 난점은 시점 변화 및 움직임 등에 의해 발생하는 사소한 변화가 컴퓨터 관점에서는 무시하기 어려운 큰 변화로 해석될 수 있다는 점이다. 동일장면에서의 시점 변화와 같은 사소한 변화로 인하여 동일 세그먼트를 추정하지 못하는 어려움을 해결하기 위하여 우리는 이미지 일부를 표현하는 파티클의 개체군을 생성하여 협력적인 방식으로 개별 이미지 세그먼트를 표현하는 방법을 개발하였다. 또한 동일 인물의 움직임과 같은 변화에 대응할 수 있도록 진화 파티를 필터링 방법을 컬러 히스토그램 방법과 결합하여 추론 성능을 한층 개선하였다. 실제 TV 드라마에 대하여 수행된 인간 평가자의 분절 평가 결과와 비교하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.41-51
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• 2024

본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.