• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.263-275
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• 2010

정지궤도 해색탑재체(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager)의 주관 운영기관인 해양위성센터 (KOSC, Korea Ocean Satellite Center)는 한국해양연구원에 기반시설을 구축하였다. 또한, 해양위성센터는 수신시스템(GDAS), 전처리시스템(IMPS), 처리시스템(GDPS), 배포시스템(GDDS), 자료교환시스템(DMS), 기관간 자료교환시스템(EDES), 통합감시제어시스템(TMC) 등 GOCI 데이터의 서비스를 위한 준비를 완료하였다. 해양위성센 터에서는 매일 8번 관측되는 GOCI 데이터를 수신하고, 처리하여 배포정책에 따라 Level 1B 이후의 데이터를 사용자에게 배포하게 된다. 여기서는 해양위성센터의 시스템과 배포정책에 대한 개요를 설명하고, 사용자가 해양위성센터의 홈페이지에서 GOCI 데이터를 검색 요청하고 다운로드할 수 있는 방법을 소개한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.7-15
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• 2014

영상검색은 컴퓨터 비전과 데이터 마이닝 분야의 주요한 주제 중 하나이다. 현재 상용화된 영상 검색 시스템이 놀라운 성능을 보여주고 있음에도 불구하고, 폭발적으로 증가하는 웹상의 영상정보를 효율적으로 검색하기 위하여, 영상 검색 기술의 성능향상이 꾸준히 요구되고 있다. 재순위화는, 이런 요구를 만족시키기 위한 방법 중 하나로서, 영상 검색 시스템이 도출한 초기 결과를, 독자적인 알고리즘을 통해 연관도를 한 번 더 계산하고, 그에 따라 검색 결과의 성능을 향상시키는 방법이다. 지금까지 제안된 많은 재순위화 알고리즘이, 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 정보를 사용하지 않는다는 가정하에 개발되어 왔지만, 현재 Google 과 Baidu 등 많은 상업적 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 패턴에 대한 정보를 사용하기 시작함에 따라 이러한 가정이 어긋나고 있다. 또한, 영상 검색 시스템들이 독자적인 환경에서 개발되었기 때문에, 다수의 영상 검색 시스템의 협력으로 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 예측되는 상황에도 불구하고, 이에 대한 연구가 부족했다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여, 두 영상 검색 시스템이 사용하는 시각적 특징을 바탕으로, 두 시스템의 상보적인 정보를 이용하는 방법에 대하여 제안한다. 성능에 대한 평가는 가상 모형에서 이루어졌으며, 제안된 방법을 통하여 성능향상이 가능하다는 것을 보여준다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.670-675
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• 2014

최근의 소프트웨어는 인터페이스에 대한 사용자의 직관적인 이해를 돕기 위해, 시각적으로 정보를 표현하는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface)를 사용한다. 잘 디자인된 인터페이스는 사용자에게 정보를 효율적으로 전달하나, 그렇지 않은 경우는 보기에 불편하고 난해하다. 시각적 정보가 효율적으로 사람에게 전달되기 위해서는, 사용자의 시각적 관심이 이미지의 중요한 영역에 있도록 해야 한다. 이 논문은 사람의 시각체계 내 탐색(visual search)를 고려하여 Metro-Style GUI를 시각적으로 향상시키는 방법을 소개한다. 이 방법은 Metro-Style GUI 버튼의 공간적 매핑과 색 매핑의 두 단계로 구성되어 있다. 또한 Metro-Style GUI의 효용성을 정의하고, 이를 최적화하는 알고리즘을 함께 제안한다. 결과에서는 우리의 방법을 적용하여 Metro-Style의 GUI를 시각적으로 향상시킨 예시를 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1-11
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• 2022

딥러닝 기술의 발전에 따라 학습을 통해 선호도 랭킹 추정을 하기 위한 다양한 연구 개발이 진행되고 있으며, 웹 검색, 유전자 분류, 추천 시스템, 이미지 검색 등 여러 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 선호도 랭킹을 추정하기 위해 근사(approximation) 알고리즘을 이용하는데, 이 근사 알고리즘에서 적정한 정도의 정확도를 보장할 수 있도록 모든 비교 대상에 k번 이상의 비교셋을 구축하게 되며, 어떻게 비교셋을 구축하느냐가 학습에 영향을 끼치게 된다. 이 논문에서는 크라우드 소싱 기반의 딥러닝 선호도 측정을 위한 쌍체 비교 셋을 생성하는 새로운 알고리즘인 k-disjoint 비교셋 생성 알고리즘과 k-체이닝 비교셋 생성 알고리즘을 제안한다. 특히 k-체이닝 알고리즘은 기존의 원형 생성 알고리즘과 같이 데이터 간의 연결성을 보장하면서도 안정적인 선호도 평가를 지원할 수 있는 랜덤적 성격도 함께 가지고 있음을 실험에서 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.65-74
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• 2009

장면 전환 검출은 영상 정보의 색인 및 검색을 위한 전처리로서 비디오 검색 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술이다. 기존의 장면 전환 검출은 인접한 프레임간에 픽셀 값, 히스토그램 차이 등의 단일 특징을 이용하거나, 단일 특징들을 혼합하여 상호 보완 관계를 갖는 다수의 특징을 이용하여 장면 전환점을 검출하였다. 그러나 기존 방식은 적외선 촬영이나, 야간 촬영과 같이 특수한 영상에서 현저히 낮은 정확성을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 Color 히스토그램 특징과 KLT 알고리즘을 혼합하여 특수 영상에서 보다 효과적인 장면 전환 검출 방법을 제안한다. 제안방법의 성능을 확인하기 위해 특수 영상에 대하여 Color 히스토그램을 이용한 검출과 KLT를 혼합한 검출을 실험하였으며, 그 결과 제안한 기법이 기존 방법보다 성능평가지수에서 평균 11.4%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1145-1156
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• 2015

현재 농작물의 품질과 직결되는 병해충에 관하여 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 전용의 응용 시스템은 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 병해충 예찰 및 기본 정보에 관해서는 충실하나 즉각적인 진단 기능이 매우 부족하고 아울러 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 기반의 병해충 전용 시스템의 부재를 개선하기 위해서, u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 이미지의 전문 분석에 유용한 검색 라이브러리인 루씬(Lucene) 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트 폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있는 장점이 있다. 또한, 시스템의 확장 및 재사용성을 높이기 위해 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였으며, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다. 본 시스템을 통해 u-Farm 실현뿐만 아니라 농업인이나 재배 현장 관리자들이 농작물 작황, 병해충 현황 파악 및 관리를 실시간으로 진행할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.521-526
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• 2005

본 논문에서는 저 품질의 한글 문서 영상에서 OCR 기반 검색 시스템의 대안으로 키워드 검출 시스템(Keyword Spotting)을 제안하고 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교한다. 제안 시스템은 문자 분할, 키워드 특징 추출 그리고 단어 매칭으로 구성된다. 문자 분할 단계에서는 인접한 두 문자간의 연결을 효과적으로 분리하면서 문자 넓이 값의 분산이 최소가 되도록 하는 문자 분할 방법을 제안한다. 키워드 특징은 서체별 문자 모델의 결합으로 구성한다. 단어 매칭 단계에서는 문자 매칭에 기반한 단어 대 단어 매칭 방법을 적용한다. 본 논문에서 제안한 키워드 검출 시스템의 성능을 평가하기 위해 한글 문서 영상을 대상으로 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교하였다. 그 결과 한글 글자 크기가 작고 문서의 상태가 좋지 않은 경우 제안한 키워드 검출 시스템에 의한 검색 성능이 OCR 기반 검색 시스템 보다 우수함을 입증하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.35-45
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• 2018

Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.313-318
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• 2017

PhotoShop 등과 같은 디자인 관련 소프트웨어의 사용자들은 관련 지식에 관하여 알고 싶을 경우, 일반적으로 인터넷을 검색하게 된다. 그러나 인터넷에서 원하는 디자인 관련 지식만을 검색하기는 매우 어려운 실정이다. 왜냐하면 기존의 지식 공유 시스템들은 다루는 분야가 광범위하고, 디자인에 특화된 다양한 형태의 질문 및 답변, 지식 거래 등을 제공하는 곳은 거의 없기 때문이다. 본 논문에서는 디자인 지식의 특성을 반영하여 텍스트 뿐만 아니라 이미지, 동영상 등을 통한 자유로운 질의 응답 기능, 강의 기능, 지식거래 기능 등을 제공하는 동영상 기반 디자인 지식 공유 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 이용하여 디자인 지식을 공유함으로써 제품 경쟁력 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 본 시스템은 디자인 지식뿐만 아니라 다양한 지식을 공유할 수 있는 프레임으로 확대가 필요할 것이다.