• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.237-244
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• 2023

Today, AI is being applied to various industrial fields, leading to a paradigm shift in the overall industry. In the fashion industry, AI is also used to predict trends and provide various services for consumers, and in particular, AI image creation tools have the potential as a tool for fashion design development. This study investigated the possibilities and limitations of using Midjourny for fashion design development by creating images using Midjourney among AI image creation tools and identifying its characteristics. The characteristics of images created in Midjourney are as follows. First, it has the intuitiveness to create images by intuitively applying or combining images corresponding to commands. Second, there is randomness in which different images are generated when the same command is entered at different times. Third, when using existing images and commands together, the image created in Midjourney is more dependent on the existing image than the command. In conclusion, Midjourny's various image creation functions and the ability to change images according to commands can be helpful in developing original fashion designs. However, it is important to note that fashion designs that cannot be worn or made are sometimes presented. It is expected that the results of this study will serve as basic data for the use of AI image creation tools for fashion design development.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.5
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• pp.136-146
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• 2015

The active control of a vehicle based on vehicle recognition is one of key technologies for the intelligent vehicle, and the part-based image representation is necessary to recognize vehicles with only partial shapes of vehicles especially in urban scene where occlusions frequently occur. In this paper, we implemented a part-based image representation scheme using non-negative tensor factorization(NTF) and realized a robust vehicle recognition system using the NTF feature. The result shows that the proposed method gives more intuitive part-based representation and more robust recognition in urban scene.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.2 no.2
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• pp.61-68
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• 1996

In this paper we propose a new visualization technique to characterize qualitative information of a large DNA sequence. While a long DNA sequence has huge information, it is not easy to obtain genetic information from the DNA sequence. We transform DNA sequences into a polygon to compute their homology in image domain rather than text domain. Our program visualizes DNA sequences with colored random walk plots and simplify them k-convex hulls. A random walk plot represents DNA sequence as a curve in a plane. A k-convex hull simplifies a random work plot by removing some parts of its insignificant information. This technique gives a biologist an insight to detect and classify DNA sequences with easy. Experiments with real genome data proves our approach gives a good visual forms for long DNA sequences for homology analysis.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.632-635
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• 2016

증강현실에서 영상과 증강된 콘텐츠 간의 이질감을 줄이기 위해서 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 하며, 정확한 호모그래피 행렬을 추정할때 RANSAC 알고리즘이 널리 사용된다. 그러나 RANSAC 알고리즘은 랜덤 샘플링 과정을 반복적으로 거치기 때문에 불필요한 연산 과정이 발생하고 이로 인해 알고리즘의 효율이 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해 DCS-RANSAC 알고리즘이 제안되었다. 제안된 DCS-RANSAC 알고리즘은 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 그룹으로 분류하고 각 그룹에 제약조건 문제를 적용하여 불필요한 연산 과정을 줄이고 정확도를 향상시킨 알고리즘이다. 그러나 DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않아 분류시 정확도가 저하되는 경우가 있다. 위의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 머신러닝 기법을 통해 이미지들을 자동으로 분류하고 각 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 MCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 분류하고 분류된 이미지에 제약조건을 적용시켜 알고리즘의 처리시간을 줄이고 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 MCS-RANSAC은 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 6% 단축되었고 호모그래피 오차율은 약 15% 줄어들었으며 참정보 비율은 2.8% 증가한 것으로 확인되었다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.5
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• pp.579-586
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• 2014

This paper analyzes the recognition of driver's behavior in lane change using context-free grammar. In contrast to conventional pattern recognition techniques, context-free grammars are capable of describing features effectively that are not easily represented by finite symbols. Instead of coordinate data processing that should handle features in multiple concurrent events respectively, effective syntactic analysis was applied for patterning of symbolic sequence. The findings proposed the effective and intuitive method for drivers and researchers in driving safety field. Probabilistic parsing for the improving this research will be the future work to achieve a robust recognition.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.806-809
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• 2015

급성심근경색증은 우리나라의 3 대 응급질환으로 골든타임 내의 빠른 진단과 처치가 필요하다. 보통 급성심근경색은 질환의 특성상 관상동맥의 상태를 파악하는 것이 중요하기 때문에, 진단을 위한 지표로서 의료 영상이 활용되고 있으며 빠른 진단을 위해서는 효과적인 영상 정보 제공이 요구되는 상황이다. 하지만 기존 시스템은 영상의 형식적인 메타데이터에 의해 식별되어 중요 의료정보를 결여된 평면적인 정보 제공이 이루어지고 있다. 그러나 영상에 내재된 의미적 특징을 기반으로 한 정보 제공이 가능해진다면, 효과적인 영상 정보의 확인이 가능해진다. 따라서 본 논문에서는 급성심근경색의 신속하고 효과적인 진단을 위해, 관련 영상으로부터 의학적으로 가치있는 의료정보들의 의미적 정보를 추출함으로써 개별적인 영상에 분산되어 있던 의료 정보들을 통합하며, 직관적이고 효과적으로 의료 영상정보에 대한 파악을 가능케 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.559-561
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• 2022

인공지능 시대에 들어서면서 개인 맞춤형 환경을 제공하기 위하여 사람의 감정을 인식하고 교감하는 기술이 많이 발전되고 있다. 사람의 감정을 인식하는 방법으로는 얼굴, 음성, 신체 동작, 생체 신호 등이 있지만 이 중 가장 직관적이면서도 쉽게 접할 수 있는 것은 표정이다. 따라서, 본 논문에서는 정확도 높은 얼굴 감정 식별을 위해서 Convolution Block Attention Module(CBAM)의 각 Gate와 Residual Block, Skip Connection을 이용한 Identity- CBAM Module을 제안한다. CBAM의 각 Gate와 Residual Block을 이용하여 각각의 표정에 대한 핵심 특징 정보들을 강조하여 Context 한 모델로 변화시켜주는 효과를 가지게 하였으며 Skip-Connection을 이용하여 기울기 소실 및 폭발에 강인하게 해주는 모듈을 제안한다. AI-HUB의 한국인 감정 인식을 위한 복합 영상 데이터 세트를 이용하여 총 6개의 클래스로 구분하였으며, F1-Score, Accuracy 기준으로 Identity-CBAM 모듈을 적용하였을 때 Vanilla ResNet50, ResNet101 대비 F1-Score 0.4~2.7%, Accuracy 0.18~2.03%의 성능 향상을 달성하였다. 또한, Guided Backpropagation과 Guided GradCam을 통해 시각화하였을 때 중요 특징점들을 더 세밀하게 표현하는 것을 확인하였다. 결과적으로 이미지 내 표정 분류 Task에서 Vanilla ResNet50, ResNet101을 사용하는 것보다 Identity-CBAM Module을 함께 사용하는 것이 더 적합함을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.11a
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• pp.282-286
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• 2006

다른 사람은 다른 취미가 있고, 다른 사람의 다르게 좋아한 게임, 매우 많은 영향의 player의 선택의 게임 요인에서, 색채는 직관 느낌의 제1번째의 요인에 영향을 준 것이었다. 본 논문은 게임 인물 색채를 연구대상으로 삼을 필요가 없고, 게임 인물의 색채의 대조를 분석하는 것을 강조하며, 한국 중일 삼국의 게임 인물의 색채의 대조를 분석하고, 3개의 국가의 게임 인물이 설계한 중에 색채의 운용의 공통점과 특징을 이해하며, 따라서 이후 게임 설계와 연구의 학습 중에 게임에 대한 인물은 독특한 인식을 향상시키는 것과 사용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.723-726
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• 2006

2006년 본 방송을 시작한 지상파 DMB 방송은 기존의 방송과 달리 하나의 물리 채널에 다양한 비디오와 오디오 서비스가 복합적이고 비 순차적인 형태로 제공되기 때문에 기존의 TV, Radio와 같은 기기 중심의 단순한 user interface 의 사용으로는 시청취에 제약이 발생한다. 따라서 비디오와 오디오, 오디오와 데이터, 비디오와 데이터와 같이 멀티 미디어 방송을 이동 중 시청취할 수 있는 새로운 형태의 user interface에 대한 개발이 필요하다. DMB 방송의 Information architecture 설계를 위한 기본적인 방송 관련 정보를 정의하였고, DMB 방송의 특징이라 할 수 있는 video service에 대한 고찰을 통해 DMB 방송 관련 기본 정보를 고찰하였다. 또한 방송 시청과 관련된 태스크 중심의 시나리오 개발을 통해 기능을 도출하고, 사용자들의 DMB 방송의 예상 시청 행태에 대한 조사 결과를 참조하여 필수적인 기능 중심으로 사용하기 쉽고, 기존 방송과 동일한 다양한 사용자를 고려하여 직관적인 인터페이스와 인터랙션을 제공하도록 설계하였다. 세부 UI 설계 단계에서는 기기 특성에 의한 제약 사항을 확인하고 방송구조의 시각화 대안 탐구 및 신호 해석에 의한 지연에 대한 민감도를 조사하고 방송 시청을 위한 화면 설계 및 네비게이션 방법을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.385-388
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• 2005

감성이란 외부의 자극에 대해 직관적이고 반사적으로 발생하는 저절로 반응하는 현상이다. 감성은 살아온 사회$\cdot$문화적 배경에 따라 흑은 현재 상태에 따라서 다르게 나타난다. 하지만 다소 개인적인 차이가 있을 수 있을지라도 개인이 속한 사회에 따라서 비슷한 상황 아래서는 비슷한 유형의 반응이 나타난다. 현재 감성 인식을 위해서 개인의 행동이나 신체적인 표현을 이용한 감성 인식 연구가 진행 중이다. 이러한 방법은 감성을 표현하는 방식에서 개인차가 커지면 효용성이 떨어질 수밖에 없다. 우리가 거짓말 탐지기를 사용하는 것처럼 본 논문에서는 감정에 따라 달라지는 개인의 생체 신호를 이용해서 감성 인식을 하고자 한다. 이를 위해서 감성에 따른 여러 가지 생체 신호를 추출하고 감성 인식을 위한 생체 신호의 특징점을 파악하고 패턴분류를 하고자 한다.