• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06c
• /
• pp.232-235
• /
• 2011

지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.1285-1288
• /
• 2000

인터넷의 양적 질적 성장을 통해 인터넷상에 존재하는 웹 문서의 숫자는 엄청난 속도로 증가하여 왔다. 이러한 방대한 웹 문서를 대상으로 한 검색 방법은, 지금까지 일반적으로 텍스트 기반의 방법이 주류를 이루어 왔다. 그러나 웹 문서는 멀티미디어 형태로 존재하며 텍스트, 이미지, 동영상, 컴퓨터 그래픽 둥 다양한 미디어들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 인터넷에 존재하는 웹 문서를 대상으로 내용 기반 이미지 검색방법을 제시한다. 내용기반 웹 이미지 검색 시스템은 웹 상의 텍스트 기반의 기존 상용 검색엔진을 이용하여 주요 검색어에 대한 이미지를 수집하는 웹 이미지 수집기와 수집된 이미지에 대해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 데이터베이스에 색인하는 데이터베이스 불리기(population), 그리고 내용 기반 이미지 검색엔진으로 구성된다. 사용자는 장르, 주제 및 주요단어에 의해 분류되어 데이터베이스에 색인된 웹 이미지를 대상으로 검색이 가능하다. 이는 웹 문서를 직접 대상으로 한 특정 단어에 대한 내용 기반 이미지 검색이 가능하며 검색이 데이터베이스를 대상으로 이루어지기 때문에 빠른 검색 속도를 얻을 수 있으며, 또한 기존 웹에서 제공되는 텍스트 기반의 상용 검색엔진을 이용하여 주요단어에 대한 웹 이미지를 수집하여 색인하기 때문에 별도의 텍스트 검색엔진 구현을 필요로 하지 않는다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2010.10a
• /
• pp.114-117
• /
• 2010

특정 대상 또는 외부 자극에 대해 반사적이고 직관적으로 발생하는 느낌으로 정의되는 감성은 자신의 경험을 바탕으로 개개인이 서로 다른 반응을 보이는 특징을 가진다. 이러한 감성은 맞춤형, 적응형 및 개인화된 서비스를 요구하는 현대사회에서 반드시 필요하고 연구되어야 하는 대상이다. 하지만, 감성은 외부 자극에 따라 빠르게 변하고 객관성을 유지하기 어려울 뿐 아니라 복합적으로 나타나기 때문에 측정하거나 표현하기가 매우 어렵다. 시각정보는 감성을 이해하고 전달하는 데 큰 비중을 차지하며, 대상에 대한 종합적인 정보를 전달하여 빠르게 인지하고 이해하는데 많은 도움을 준다. 그 중 색채정보는 대상의 객관적인 특정, 심리적 속성 및 사회적 배경을 반영할 수 있어 복합적인 감성을 효과적으로 표현하고 전달한다. 많은 연구를 통해 감성과 색채정보 간의 관계를 생성하고 정의하였지만, 단일 시각정보로 감성을 표현하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 종합적인 시각정보를 고려한 감성연구를 제안하기 위해 대용량의 감성어휘와 이미지를 수집하였다. 감성어휘는 The Center for the Study of Emotion and Attention(CSEA)에서 생성한 균형 감성어휘 중 273개를 사용하였고 감성이미지는 객관성과 공통성을 유지하기 위해 사용자의 참여가 활발하고 이미지에 부착된 태그가 비교적 정확한 Flickr를 사용하여 수집하였다. 감성어휘 당 약 500개의 이미지를 수집하고자 시도하였고, 총 130,944개의 감성이미지 후보를 수집하였다. 한 번 수집된 이미지는 중복을 피하였고, JPEG형식으로 저장되어 있다. 또한, 각 이미지에는 사용자 태그가 평균적으로 약 25개가 포함되어 있고, 총 2,l47,645개의 태그를 수집하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.27 no.1
• /
• pp.77-82
• /
• 2022

The research study was conducted for development of the advanced image analysis service system based on deep learning. CNN(Convolutional Neural Network) is built in this system to extract learning data collected from Google and Instagram. The service gets a place image of Jeju as an input and provides relevant location information of it based on its own learning data. Accuracy improvement plans are applied throughout this study. In conclusion, the implemented system shows about 79.2 of prediction accuracy. When the system has plenty of learning data, it is expected to predict various places more accurately.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2003.07d
• /
• pp.2648-2650
• /
• 2003

웹을 중심으로 인터넷이 발전하면서 웹 기반의 응용 서비스가 계속적으로 개발되고 있고, 대부분의 인터넷 정보들은 웹 페이지 단위로 저작되고 관리되고 있다. 웹 페이지는 일정한 형태인 HTML의 태그로써 나타내어지고, 텍스트뿐만 아니라 그림, 소리, 동영상 등의 여러 가지 미디어를 사용하여 사용자에게 다양한 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 웹 페이지에서 사용되고 있는 다양한 미디어 중에서도 특히 이미지를 수집하기 위한 Web Image Picker를 제안하고자 한다. 이는 여러 웹 페이지들의 주소를 입력받아 해당 웹 서버에 접속하여 웹 페이지를 가져오고, 가져온 웹 페이지에서 사용된 이미지 태그를 분석한다. 분석된 이미지 정보를 통해 이미지의 사용 횟수를 알 수 있고, 또한 이미지 파일들을 자동으로 수집할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.10a
• /
• pp.153-155
• /
• 2022

Recently, we are using robots and drones to collect images. However, as the robot or drone is shaken by external influences, pre-processing technology to register images is required. Therefore, in this paper, we use autonomous robots, drones dataset and improve the quality of shaken image data through the Deblur deep learning model. We confirmed through the experimental results that the shaken images were registered and evaluated the model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.922-923
• /
• 2023

인터넷에는 많은 이미지 데이터가 존재하지만, 대규모 이미지를 효과적으로 수집하는 것은 어려운 실정이다. 본 논문은 GAN을 통해 사용자가 지정한 개수만큼 원하는 이미지를 생성하는 웹 플랫폼을 제안한다. 기존의 단일 이미지다운, 크롤링, 웹 스크래핑을 통한 이미지 데이터 수집 방법보다 다량 이미지 데이터를 안전하게 수집할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.232-234
• /
• 2006

인터넷 기술의 발달과 디지털 카메라와 같은 디지털 미디어 생산 장비의 발달로 WWW에 이미지 데이터의 양이 급격하게 늘어나면서 웹 이미지에 대한 효율적인 검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 검색 요구를 만족시킬 수 있도록 기존의 텍스트 기반의 검색과 시각 정보 기반의 검색을 병합하여 수행할 수 있는 웹 이미지 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 제안한 웹 이미지 검색 시스템은 웹 이미지 수집 및 검색정보 추출 도구. 검색 서버. 그리고 검색 클라이언트로 구성된다. 웹 이미지 수집 및 검색 정보 추출 도구는 웹에서 이미지를 수집하여 이미지가 속해있는 웹 문서 구조를 이용하여 적절한 키워드를 선택하며 시각 정보 기반의 검색을 지원하기 위해 MPEG-7 시각 정보 기술자(1)를 추출한다. 빠른 검색을 위해 추출된 텍스트 정보는 상용 데이터베이스에 저장되며 MPEG-7 시각 정보 기술자는 고차원 데이터 색인 방법인 HBI (Hierarchical Bitmap Index)(2)를 사용하여 색인 정보를 만들어 사용한다. 검색 클라이언트는 사용자가 각 검색 요소에 가중치를 부여하여 검색 할 수 있도록 하며 원하는 검색 결과를 얻을 때까지 반복하여 검색할 수 있는 연관 피드백 과정도 포함한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.6 no.4
• /
• pp.347-357
• /
• 2020

This study intended to examine the nature of image which uses the network as the medium in the context of 'post-internet art' and categorize and analyze the cases of applications within art images. In the post-internet art which embraces the background of Web 2.0 and extended digital and network environment, image is transformed and re-mediated into various formats beyond fixed forms. Hito Steyerl defined the image, copied, downloaded, and reedited digitally in low quality as 'poor image.' Young artists, the digital native generation, capture and re-contextualize the changed network environment and depict it in various images. In this context, the application of image in post-internet art can be categorized and analyzed into the 'Image Collected as Material' produced by collecting and recomposing images found in social media, operating system, and website, 'Image Processed through Work' which is newly processed and re-contextualized by using editing programs, and 'Combined Digital-Reality Image' which represents the section of the digital society as the film and image that combine virtuality and reality.

• Journal of IKEEE
• /
• v.26 no.4
• /
• pp.639-646
• /
• 2022

In this paper, to solve the large dataset problem, we collect images through an image collection method called web crawling and build datasets for use in image classification models through a data preprocessing process. We also propose a lightweight model that can automatically classify images by adding category values by incorporating transfer learning into the image classification model and an image classification model that reduces training time and achieves high accuracy.