• Annual Conference of KIPS
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• 2016.10a
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• pp.663-664
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• 2016

다양한 분야에서 특정 이미지와 유사한 내용의 이미지를 찾기 위해서 이미지 유사도 기법을 지원하는 웹 또는 프로그램이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이미지 유사도 기법을 병리학 이미지에 적용하여 특정 세포를 찾는데 사용함으로써 사용자에게 정확하고 신뢰성 있는 정보를 전달하려 한다. 실제로 병리학에서 특정 세포를 찾기에는 세포의 크기가 너무 작고 모양이 일정하지 않는다는 점 때문에 유사한 세포를 찾기가 힘들다. 이를 해결하기 위해 Leveling과 Tiling 방식을 적용하여 데이터를 추출하고 이미지 동기화를 통해 유사도 비교 시 정확도를 높이도록 한다. 다양한 병리학 이미지 포맷을 지원하는 OpenSlide 기반의 대용량 이미지에 제안하는 방식을 적용하여 특정 세포와 유사한 부분을 찾아내는 실험을 통하여 제안하는 방식이 효율적임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.392-394
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• 2000

본 논문에서는 DNA칩 이미지 처리시스템을 위한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. DNA칩 이미지를 분석하여 처리할 수 있는 많은 DNA칩 분석 시스템이 있다. 하지만 이전의 시스템들은 정확한 이미지 처리를 통한 올바른 유전자 발현정보를 얻기 위해서 많은 사용자의 개입이 필요한 단점이 있었다. 본 논문에서는 사용자의 개입이 없는 정확한 자동 이미지 처리를 위해서, $\varepsilon$-그래프 모델링 기법을 제시하고, MBR, Mass, Geometry 등 세가지 종류의 반점(spot) 중심을 이용한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. 제시된 이미지 처리 기술은 완전한 자동 DNA칩 분석 시스템으로, 사용자의 개입없이도 정확한 DNA칩 위치 정보를 얻을 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.357-358
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• 2009

다양한 내용 기반의 이미지 검색 기법 중에서 특히 색상 기반의 검색은 다른 기법들에 비해 효율성 면에서 우수하기 때문에 PMP 와 같은 소형 기기에서부터 디지털 TV 등의 대형 기기에까지 적용 가능하다는 장점이 있으며, 실제 이를 적용한 제품들이 발표되고 있다. 한편, 디더렁(Dithering) 기법은 이미지가 주는 느낌을 유지하면서도 정보의 양을 줄일 수 있게 해준다. 따라서 디더링 처리된 영상으로부터 색상 정보를 추출하고, 색상 정보간의 EMD 값을 영상간 유사도로 사용한다면 효과적인 이미지 검색이 가능하다. 본 논문에서는 디더링된 색상 정보 기반의 새로운 검색 기법을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1063-1068
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• 2002

공간 관계는 이미지나 멀티미디어 데이터를 검색하기 위한 시스템에서 오브젝트들을 표현하는데 중요한 요소이다. 본 논문에서는 기존의 검색 방식과 다르게 이미지에 있는 여러 오브젝트들간의 공간 관계와 각 오브젝트들이 가지고 있는 특징을 이용한 새로운 방식의 이미지 데이터 검색기법을 제안한다. 이것은 질의와 데이터베이스 내에 있는 이미지들간의 유사성을 효율적으로 계산하는데 유용하다. 또한 각 오브젝트의 공간정보와 특징들에 대한 정보들이 XML형태로 주석 처리되어 있기 때문에 이전 검색 기법보다 정확도가 높다. 마지막으로 제안한 검색기법을 이용한 이미지 검색 시스템을 구현하여, 실제 데이터를 검색함으로써 성능을 평가하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.3-5
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• 2007

본 논문에서는 새로운 내용기반 이미지 검색 기법으로 식물 잎의 윤곽선에 대하여 동적 시간 정합 기법을 이용하여 유사한 이미지를 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 식물 잎의 기준점에 대하여 잎의 가장자리를 따라 가면서 구해지는 거리의 곡선을 통하여 잎의 외형 특성을 표현하였다. 추출된 곡선 정보의 효율적인 저장과 처리를 위하여 곡선의 특성을 표현할 수 있는 퓨리에 계수(Fourier Coefficients)를 계산하고 이를 바탕으로 유사한 이미지를 계산하였다. 이런 과정에서 생기는 문제점으로는 복잡한 형태의 곡선에 대해서는 퓨리에 계수를 통하여 저장하고 복원하는 과정에서 원본 곡선의 세부적인 형태 정보를 상실하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복잡한 곡선 유형에 대해서는 복원시 상실되는 정보가 최소화될 수 있는 작은 단위의 구간으로 나누고 이에 대한 퓨리에 계수를 계산하는 방법으로 다수의 퓨리에 계수 세트를 추출하는 이진 구간 분할 (Binary Range Reduction) 알고리즘을 사용하였고 질의 이미지와 저장된 이미지들을 비교하는 과정에서 검색의 정확도를 향상시키기 위하여 동적 시간 정합(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 그리고 검색의 효율을 더욱 높이기 위하여 추출된 외형 정보를 기반으로 잎의 유형을 다양한 카테고리로 분류하는 외형 기형 기반의 잎 분류 기법을 제안하였다. 다양한 실험을 통하여 제안한 기법이 식물 잎 검색에 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.293-296
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• 2018

생성적 적대 네트워크를 활용하여 텍스트, 스케치 등 다양한 자원으로부터 이미지를 생성하기 위한 연구는 활발하게 진행되고 있으며 많은 실용적인 연구가 존재한다. 하지만 기존 연구들은 텍스트나 스케치 등 각 하나의 자원을 통해 이미지를 생성하기 때문에 설명이 부족한 텍스트, 실제 이미지와 상이한 스케치와 같이 자원의 정보가 불완전한 경우에는 제대로 된 이미지를 생성하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점올 극복하기 위해 텍스트와 스케치 두 개의 자원을 동시에 활용하여 이미지를 생성하는 새로운 생성 기법 TS-GAN 을 제안한다. TS-GAN 은 두 단계로 이루어져 있으며 각 단계를 통해 더욱 사실적인 이미지를 생성한다. 본 논문에서 제안한 기법은 컴퓨터 비전 분야에서 많이 활용되는 CUB 데이터세트를 사용하여 이미지 생성 결과의 우수성을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.862-863
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• 2024

기존의 딥러닝 모델을 활용한 얼굴 탐지 시스템은 영상을 처리할 때 이미지의 양이 과도하여 추론 속도가 영상 재생 속도보다 느려지게 되고, 이로 인해 지연 현상이 발생한다. 본 논문은 이미지 크기 조정 및 광학 흐름을 활용하여 얼굴 탐지에 필요한 추론량을 줄이는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 세 단계의 처리 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 프레임의 크기를 줄여 프레임 처리 속도를 효과적으로 향상시킨다. 두 번째 단계에서는 비탐지 구간이 아닌 프레임만을 배치 처리하여 딥러닝 모델로 추론하여 처리 시간을 단축시킨다. 세 번째 단계에서는 광학 흐름 알고리즘을 이용하여 비탐지 구간에서 얼굴 추적을 함으로써 정확도는 유지하면서 탐지 시간을 단축한다. 본 논문에서 제안하는 이미지 크기 조정 및 광학 흐름 알고리즘 기반 얼굴 탐지 시스템은 처리 시간을 수십 배 이상 단축하여 영상에서의 얼굴 탐지에 있어서 우수한 성능을 입증하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.4
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• pp.720-732
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• 1996

Spatial match retrieval methods for iconic image databases recognize an image document as several icon symbols. Therefore the iconic symbols are used as primary keys to index the image document. When a user requires content-based retrieval ofimages, a spatial match retrieval method converts a query image into iconic symbols and then retrieves relevant images by accessing stored images. In order to support content-based image retrieval efficiently, we, in this paper, propose spatial match retrieval methods using signatures for iconic image databases. For this, we design new index representations of two-dimensional iconic images and explain implemented system.. In addition, we compare the conventional 9-DLT and our two-dimensional image retrieval method in terms of retrieval precision and recall ratio. We show that our method is more efficient than the conventional method.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.476-478
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• 2023

딥러닝은 컴퓨터 비전의 상당한 발전을 기여했지만, 딥러닝 모델을 학습하려면 대규모 데이터 세트가 필요하다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 바운딩 박스와 원본 이미지의 바운딩 박스를 결합하여 합성 데이터 생성기법을 제안한다. 원본 이미지와 동일한 범주의 데이터셋에서 참조 이미지의 객체를 추출한 다음 생성 모델을 사용하여 참조 이미지와 원본 이미지의 특징을 통합하여 새로운 합성 이미지를 만든다. 실험을 통해, 생성 기법을 통한 딥러닝 모델의 성능향상을 보여준다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.1
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• pp.77-83
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• 2004

컴퓨터 그래픽스는 컴퓨터를 이용하여 다양한 이미지를 생성하는 응용 학문이다. 컴퓨터를 이용하여 이미지를 생성하기 위해서는 나타내고자 하는 물체를 표현하는 모델링과 표현된 모델을 이미지로 나타내기 위한 렌더링이 필요하며, 일반적으로 모델링 방법에 따라 렌더링 기법도 좌우된다.