• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.97-100
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• 2002

이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성을 가지기 때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 사용자가 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 연구에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링와 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지끼리는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축하여 검색이 빠르게 이루어지는 유사 검색방법을 제안한다 제안 검색 방법은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱기법의 인덱싱을 같이 적용함으로써 VQ(Vector Quantization)보다 높은 재현율과 정확도를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.139-143
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• 2021

본 논문에서는 꾸준히 연구되어 오던 이미지 복원 문제에서 초해상화와 인페인팅이라는 복합적 이미지 복원을 동시에 처리하는 해결 방법을 제안한다. 초해상화는 국지적 픽셀 정보를 이용하여 고해상도의 영상을 복원하고, 인페인팅은 이미지 전체 정보를 활용하여 영상 내 비어 있는 영역을 생성해야 하므로, 이러한 두 가지 영상 복원 기법을 동시에 수행하는 것은 상당히 어려운 문제이다. 그렇기에 인페인팅과 초해상화는 이미지 복원에서 널리 활용되는 기술인 만큼 동시에 해결할 수 있는 기법에 대한 수요는 있음에도 지금까지 거의 연구되지 않았다. 본 논문은 초해상화 및 인페인팅 합동 처리에 있어 복합적인 정보를 모두 다뤄야하는 네트워크가 서로의 성능을 저하시키지 않도록 개략적 복원 네트워크 (Coarse network), 디테일 복원 네트워크 (Refinement network), 초해상화 네트워크 (SR network)로 분리하여 초해상화 및 인페인팅 합동 처리를 수행하며, 각 단계마다 결과 영상을 얻어 스케일 별 정답 영상과 손실함수를 계산하여 복합적인 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시한다. 또한 순차적 단일 모델에 비하여 인페인팅과 초해상화를 합동 학습하는 제안 모델이 개선된 화질의 결과 영상을 획득할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.775-777
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• 2004

영상 내에 존재하는 사물에 대해서 변화를 감지하는 것은 일반적으로 카메라 영상에서 입력되는 두 개의 순차적인 영상에 대한 연산으로 구현된다. 그런데 카메라 영상을 이용하여 사물을 감지하는 경우 보통 이미지 전체가 아니라 일부에 대해서 관심을 갖게 된다. 따라서 전체 이미지에 대해서 움직임 감지 방법을 적용하는 것은 메모리 낭비와 처리 시간의 증가라는 비효율성을 야기 시킨다. 또, 영상 내에서 여러 개의 움직인 물체를 발견하는 것은 임의적인 물체의 수와 모양 때문에 처리 방법이 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 전체 이미지에서 일부분에 대하여 움직임을 감지할 수 있도록 사용자가 처리 구역을 작은 셀 들로 나누어 가상 공간을 설정하고, 나누어진 셀 당 한 물체의 움직임을 감지하는 기법으로 기존 움직임 감지 시스템에 효율성을 제고하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.122-124
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• 2021

최근 4차 산업혁명의 기술이 발전하며 인공지능과 클라우드 컴퓨팅의 융합에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 클라우드 컴퓨팅에 컨테이너 기술을 접목한 새로운 컴퓨팅 환경이 주목받고 있다. 그러나 현재 사용되고 있는 컨테이너 기반의 가상화 기술은 컨테이너 실행에 필요한 파일과 설정 값을 포함하고 있는 컨테이너 이미지를 통해 배포하는 방식을 사용하고 다수의 컨테이너가 하나의 커널을 공유하기 때문에 취약한 패키지를 사용하는 컨테이너 이미지가 다수의 사용자와 공유 되어 시스템 보안이 매우 취약하다 이에 본 논문에서는 자연어처리 기법을 활용한 취약점 분석 시스템을 통해 컨테이너를 실행에 필요한 파일과 설정 값을 포함하고 있는 컨테이너 이미지에서 취약점을 분석하는 시스템을 제안한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.91-98
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• 2023

Human-object interaction(HOI) detection requires both object detection and interaction recognition, and requires a large amount of data to learn a detection model. Current opened dataset is insufficient in scale for training model enough. In this paper, we propose an easy and effective data augmentation method called Simple Quattro Augmentation(SQA) and Random Quattro Augmentation(RQA) for human-object interaction detection. We show that our proposed method can be easily integrated into State-of-the-Art HOI detection models with HICO-DET dataset.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.10 no.2
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• pp.31-37
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• 2010

Shape conversion coefficient and equivalent diameter for changing 2D image to 3D image by the Digital Image Process(DIP) have been suggested and modified particle size distribution curve has been showed. Couple of aggregates, like two different marine aggregates and two different crushed stones, have been employed. The measured flatness ratios of each aggregate were 0.30, 0.36, 0.47 and 0.83, respectively. Also, the conversion shape coefficients of each aggregate were determinded as 0.77, 0.78, 0.84 and 0.92. The size of aggregate has been modified by multiplying the shape conversion coefficient and the aggregate size from DIP. The modified gradation curve with modified volume and weight of aggregate has been suggested. Within the limited test results, DIP is one of useful to get the particle shape of aggregate with limitation of measuring errors and to apply the particle distribution curve.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.300-303
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• 2011

이미지 어노테이션 기법은 효과적인 이마지 공유 및 검색을 위하여 활발하게 연구되고 있는 연구분야 중 하나로서, 최근에는 사용자들에 의하여 제작되는 방대한 양의 이미지 데이터 및 태그 정보를 제공하는 Flick와 같은 소셜 이마지 데이터베이스를 활용함으로써 이미지 어노테이션 및 이미지 검색을 효과적으로 수행하고자 하는 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 이미지 지식정보의 관리 및 공유를 위한 온톨로지와 소셜 이마지 데이터베이스를 활용하여 이미지 어노테이션을 수행하기 위한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 소셜 이미지 데이터베이스를 활용하여 의미 있는 개념들을 이미지 어노테이션에 활용하며, 지식 관리 체계인 온툴로지를 이용하여 이미지 데이터베이스 내의 이미지 및 개념간에 존재하는 의미적 관련성을 기반으로 보다 효율적인 이미지 검색을 수행하고자 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.12
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• pp.3885-3895
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• 2000

The emergence of digital imaging and digital networks has made duplication of original artwork easier. In order to protect these creations, new methods for signing and copyrighting visual data are needed. In the last few years, a large number of schemes have heen proposed for hiding copyright marks and other information in digital image, video, audio and other multimedia objects. In this paper, we propose a technique for embedding the watermark of visually recognizable patterns into the frequency domain of images. The embedded watermark can be retrieved from the decoded sequence witbout knowledge of the original. Because the source image is not required to extract the watermark, one cannot make the fake original that is invertible to watermarking scheme from the waternlarked image. In order to recover the embedded signature data without knowledge of the original, a prediction of the original value of the pixel containing the information is needed. The prediction is based on a averaging of amplitude values in a neighborhood around the pixel itself. Additionally the projxJsed technique could survive several kinds of image processings including JPEG lossy compression.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.9C no.1
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• pp.1-8
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• 2002

Digital image watermarking is a technique for the purpose of protecting the ownership of the image by embedding proprietary watermarks in a digital image. It is required for the digital image watermarking scheme to pursue the robustness against water marking attacks and the perceptual Invisibility more than usual in steganography area, to guarantee not a hidden watermarking algorithm but the publicity of water-marking algorithm details and hidden use of key, which can protect the unauthorized user access from detection. In this paper we propose a new copyright watermarking scheme, which is barred on one-way hash functions using ElGamal functions and modular operations. ElGamal functions are widely used in cryptographic systems. Our watermarking scheme is robust against LSB(least significant bit) attacks and gamma correction attack, and also perceptually invisible. We demonstrate the characteristics of our proposed watermarking scheme through experiments. It is necessary to proceed as the future work the algorithm of achieving at the same time both the pseudo-randomness for the steno-key generation and the asymmetric-key generation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.826-829
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• 2024

3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서의 높은 활용성으로 인해 대량의 학습 데이터가 수집되어 딥러닝 모델 연구가 진행되어 온 반면, 동물 자세 추정의 경우 3D 동물 데이터의 부족으로 인해 관련 연구는 극히 미진하다. 본 연구는 동물 자세 추정을 위한 예비연구로서, 3D 학습 데이터가 없는 상황에서 단일 이미지로부터 3D 사람 자세를 추정하는 딥러닝 기법을 제안한다. 이를 위하여 사전 훈련된 다중 시점 학습모델을 사용하여 2D 자세 데이터로부터 가상의 다중 시점 데이터를 생성하여 훈련하는 연역적 학습 기반 교사-학생 모델을 구성하였다. 또한, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 제안된 모델이 동물데이터에서 적용 가능한지 평가하기 위해 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 단안 이미지 기반 모델보다 3D 자세 추정의 성능을 개선함을 보여준다.