• 정보관리학회지
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• 제18권4호
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• pp.183-200
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• 2001

기존의 전통적인 이미지 데이터로의 접근방식은 각 이미지를 기술하는 색인어 및 키워드들에 의하여 이루어졌다. 이러한 키워드에 의한 전통적인 방식은 색인의 객관성 및 이용자들의 적절한 탐색어 선택에 따르는 부담을 수반하는 것이어서 이미지 검색의 문제점으로 제시되어 왔다. 이 연구는 객관성 있는 이미지 기술의 어려움과 키워드 탐색의 한계성을 인식하고 색인어와 매칭되는 탐색어 선택에 따르는 이용자의 부담을 덜 수 있는 방법의 하나로 비주얼 브라우징 기법을 제시하였다. 키워드 탐색 방법과 비주얼 브라우징 방법, 그리고 이 두 가지를 혼합 사용하는 방법을 비교하는 실험을 통하여 각 방법의 효율성을 측정하고 장점 및 단점을 살펴보았다. 실험 결과 키워드 탐색 방식은 탐색의 효율적인 측면을 고려할 때에 적합한 것으로 나타났으며 비주얼 브라우징 방식은 탐색 결과의 포괄적인 측면을 기대할 때에 이용될 수 있는 것으로 드러났다. 이러한 결과는 한 방식이 다른 방식보다 절대 우위의 효율성을 가진다기보다는 이용자가 요구하는 정보의 양과 정확성에 따라 각 방식의 효율성이 달라진다는 것을 제시하고 있다. 이 연구는 비주얼 브라우징 방식을 통하여 현재의 키워드 중심의 이미지 탐색 방식의 문제점을 완화시키고 이용자 중심의 탐색 방식과 이미지 검색 시스템의 디자인을 위한 방향을 제시하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.633-640
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• 2021

본 연구는 동영상 학습에서 텍스트와 이미지 제시방식이 학습자의 학습몰입, 학습만족, 학업성취에 미치는 차이를 분석하였다. 이때 텍스트 제시방식은 2~3단어로 구성된 짧은 문장형태와 키워드형태로 구분하였고, 이미지 제시방식은 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지와 관계정보만을 표현하는 이미지로 구분하였다. 실험연구를 위해 중국 형태대학교 1학년 167명을 텍스트와 이미지 제시방식에 따른 4가지 유형의 동영상 집단에 무선배정한 후 학습하게 하였다. 분석하기 위해 SPSS 25.0을 사용하여 다변량분산분석(MANOVA)을 실시하였다. 연구결과, 짧은 문장형태로 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단이 키워드 형태의 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 둘째, 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단이 관계정보만 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 짧은 문장형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 높았다. 반면에, 키워드 형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 낮았다. 이러한 결과는 교수자 내레이션이 포함된 동영상을 설계할 때 이미지와 텍스트의 제시할 때 시사점을 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.81-84
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 문자열 위주의 획일적 형태에서 음성, 이미지 등 다양한 형태의 데이터들을 처리하게 되었으며, 또한 빠르고 정확하게 처리되기를 요구하고 있다. 현재 데이터 처리 중심부에 있는 Database는 대부분이 Relation DB 위주로 되어 있어 Datafile 에 데이터를 저장하고 있어 대용량의 이미지 데이터 처리에 적합하지가 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보강하기 위해 Relation DB 하에서 대용량의 이미지 데이터 처리를 가능하게 하는 기법을 제시한다. 이렇게 함으로써 이미지 데이터를 Upload, Download 시 따른 응답 속도를 보장 할 수 있도록 LRU 알고리즘 기반으로 제안을 하였다. 본 논문에서 제안된 기법은 시뮬레이션을 통해 (1)기존 RDB(Relational Database)의 BLOB(Binary Large Object)필드를 이용한 이미지 데이터 처리 방식, (2)별도의 저장 공간에 이미지 데이터를 입/출하는 방식, (3)별도의 저장 공간에 이미지 데이터를 입/출력할 때 LRU(least Recently Used)알고리즘을 이용하는 방식에 대하여 성능 평가를 하였다. 그 결과 (3)별도의 저장 공간에 LRU(least Recently Used)알고리즘을 이용하여 입/출력하는 방식이 (1)기존의 RDB(Relational Database)형태에 BLOB(binary large object)필드를 이용한 것 보다 성능이 높음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.502-504
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• 2003

사전식 압축 방식이라 불리는 LZ-압축은 빠르고도 좋은 압축률을 가지고 있기 때문에 널리 이용되고 있다. 그래서 LZ-압축 방식을 이미지 압축에 적용하는 시도가 이루어지고 있으나 아직 명확하게 정의가 이루어지지 않거나, 정확한 실험 결과가 제시되지 않은 경우가 많다. 이 논문에서는 기존의 정사각형을 이용한 압축 과정 중 다소 모호했던 파싱 과정을 명확히 하며, 매칭에 사용된 정사각형들이 겹쳐지는 비율에 관한 확률적 분석 및 실험 결과를 제시한다. 또한 Test Image Set에 관한 정확한 압축률을 제시한다. 특히 이 논문은 정사각형들이 겹쳐지는 비율에 관한 최초의 확률적 분석을 제시하고 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.535-540
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• 2006

집적 영상(Integral Imaging) 시스템은 관찰자가 특수안경의 착용 없이 육안으로 3 차원 영상을 볼 수 있는 무안경식 양안시차 디스플레이 방식 중 하나로, 수직, 수평 시차와 총천연색의 영상을 제공한다. 집적영상 시스템은 3 차원 정보를 2 차원 엘리멘탈 이미지 (Elemental image)의 형태로 저장하는데, 엘리멘탈 이미지는 조금씩 다른 방향에서 제한된 크기로 촬영된 이미지이다. 엘리멘탈 이미지는 컴퓨터 그래픽으로 만들어질 수도 있는데, 이를 이용하는 집적 영상 방식을 CG 직접 영상 시스템이라 한다. 이와 같이 컴퓨터 계산에 의해 엘리멘탈 이미지를 얻는 과정을 이미지 매핑 (Image mapping)이라 부른다. 이제까지 제안된 이미지 매핑 방식에는 점대점 (Point to Point), MVR (Multi-Viewpoint Rendering), PGR (Parallel Group Rendering) 이 있다. 그러나 이런 방식들은 계산량이 많거나 렌즈 어레이 개수의 증가에 의해 속도에 영향을 받는 단점이 있어, 아직 가상현실 같은 실시간 CG 응용 분야에 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 VVR (Viewpoint Vector Rendering)이라는 기존의 방법과 비교해 향상된 새로운 이미지 매핑 방법을 제안한다. 먼저 VVR 개념을 자세히 설명한 후 VVR 을 사용한 집적 영상 시스템을 구현하여 MVR 방법과 비교 분석한 실험결과와 개선되어야 할 방향을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.543-548
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• 2017

360도 이미지는 대중에게 이전에 경험하지 못했던 특별한 시각적 경험을 제공한다. 360도 이미지를 제작할 수 있는 방법은 여러 가지가 있지만, 본 논문에서는 기존의 제작방식을 포함하여 간단하며 유효한 두 가지의 제작방법을 제시하고자 한다. 첫 번째 방법으로는 48장의 이미지를 합성하여 한 장의 360도 이미지를 만드는 것이고, 두 번째 방법으로는 6장의 이미지를 사용하여 한 장의 360도 이미지를 제작하는 것이다. 앞서 제시한 두 가지 제작 방식의 특징과 장단점의 비교를 통하여 더욱 간단하면서도 효율적인 제작방식을 선택할 수 있다. 소개를 통하여 제시되는 제작방법은 VR작품 제작의 문턱을 낮출 수 있으며, 일반인들도 360이미지 제작을 더욱 간편하게 할 수 있게 됨으로써 VR영상 콘텐츠 산업이 더욱 발전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.246-248
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• 2019

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.494-498
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• 2006

본 논문은 이미지코드의 전처리 단계에서 노이즈 제거시 방향성을 다르게 하였을 때 그 노이즈 제거율을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 이미지코드에서 전처리단계는 코드를 인식을 결정하는 중요한 단계로서 원할한 서비스와 인식률을 높이기 위해서는 그 성능을 높일 필요가 있다. 기존에 제시되었던 단방향성을 가지는 노이제 제거 방식에서는 주변영역과 연결된 부분을 노이즈로 인식한다는데 있어서는 동일하지만 방향성을 가진 특성상 노이즈를 제거할 수 없는 부분이 있다는데서 착안되었다. 제시된 나선형 및 양방형 성 마스킹 방식을 가지고 노이즈 제거시 단방향으로는 제거할 수 없었던 부분의 제거율을 상당히 높일 수 있었고, 전처리 단계에서의 인식률도 높일 수 있게 되었다. 실험을 통해 제거된 노이즈의 픽셀을 단방향성, 나선형, 양방향성, 방식을 각각 비교 평가하였다. 단방향성 노이즈 제거방식에서는 노이즈 마스크가 방향성을 가지기 때문에 노이즈를 제거할 수 없는 부분이 있지만, 제안된 양방향성, 나선형 노이즈 마스크를 사용하면 단방향성보다 향상된 노이즈 제거율을 볼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.177-178
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• 2018

키보드 정보가 노출되는 취약점이 발견되면서 키보드를 통하여 아이디 및 비밀번호를 입력하는 인증의 보안성 결여 문제가 대두되었다. 이를 대응하기 위하여 마우스를 통하여 비밀번호를 입력하는 이미지 기반 인증이 등장하였으며, 이 인증방식은 인터넷 뱅킹 및 결제 서비스와 같이 중요도가 높은 서비스에 도입되어 사용자가 입력하는 비밀번호를 안전하게 보호한다. 하지만 키보드와 동일하게 사용자가 입력하는 마우스 데이터가 노출되는 취약점이 발견되고 있으며, 본 논문에서는 WM_INPUT 메시지를 활용하여 노출되는 마우스 데이터를 보호하는 방안을 제시한다. 제시하는 방안은 WM_INPUT 메시지를 활용하는 공격을 효과적으로 방지하며, 이를 통하여 이미지 기반 인증방식의 안전성을 강화할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.169-174
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• 2001

본 논문에서는 패치워크 방식을 변형한 공간영역상의 블라인드 이미지 워터마킹을 제안한다. 패치워크 알고리즘에 기반한 기존의 방식에서는 샘플당 화소수가 1로 제한되었으나, 여기서 제시한 알고리즘에서는 1 보다 큰 샘플당 화소수를 가질 수 있도록 샘플 확장계수를 도입하여 기존 방식을 개선하였다. 또한 이미지 특성에 따라 워터마크를 삽입하기 위해 샘플군의 평균값에 비례하도록 워터마크 삽입강도를 조절하였다. 샘플 확장계수에 의해 샘플당 4화소 이상을 할당하는 다양한 조건하에서 모의실험을 수행하였고, 샘플 확장계수의 도입으로 인한 성능개선을 확인할 수 있었다.