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- 저자 : 어영정 (검색결과 10 건)
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어영정(Youngjung Uh),박진홍(Jinhong Park),한탁돈(Tackdon Han),변헤란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1C
최근 많은 컴퓨팅 작업들이 모바일로 옮겨지기 시작하면서 존재하는 알고리즘을 하드웨어에 구현하여 속도를 높이는 것이 이슈가 되고 있다. 그 중 영상의 특징 점을 기반으로 두 개 이상의 영상을 매칭하는 기술을 중심으로 하는 기술이 다양한 분야에서 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 분야에서 널리 활용되는 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)라는 특징 점 추출 알고리즘의 성능을 분석하여 모바일 디바이스를 위한 비용대비 성능이 높은 최적의 매개변수를 찾는다.
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문찬규,어영정,변혜란 한국방송∙미디어공학회 2018 방송공학회논문지 Vol.23 No.4
손상된 영상의 복원은 디지털 영상 처리기술이 등장하기 이전부터 시도되었던 근원적 문제이다. 컴퓨터의 연산 능력과 다양한 기술의 발전에 따라 손상된 영상을 복원하는 다양한 연구가 소개되었으나 그 결과는 사람에 의한 수동적 결과물과 비교하여 낮은 복원 결과를 보여 왔다. 최근 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network)의 발전으로 이미지 복원에 이를 적용한 다양한 연구가 소개 되고 있지만, 광범위한 영역이 손상된 경우 근접한 화소를 활용하는 방법으로 해결이 어렵다. 이와 같은 경우는 주변의 영상의 문맥적 정보를 통해 손상된 영역을 추론을 통한 복원이 필요하다. 본 논문에서는 심층 신경망 기술 중 하나인 적대적 생성신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 이용한 이미지 복원 네트워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 이미지 생성 네트워크, 생성 결과 판별 네트워크로 구성 된다. 본 논문에서는 제안하는 방안을 통해 다양한 종류의 이미지를 복원함에 있어서 훼손된 영역의 추론을 통하여 자연스러운 영상 복원뿐 아니라 원본 영상의 질감까지 복원이 가능함을 실험을 통해 확인 하였다.
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차재성,조선영,어영정,김성도,변혜란 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.8
최근 Flickr, Facebook과 같은 사진 공유 기반의 소셜 미디어 공유 사이트의 발전으로 인해 이미지의 양이 폭발적으로 증가하면서, 효율적인 이미지 검색을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 이미지에 자동으로 관련된 태그를 어노테이션하는 이미지 태깅 연구가 진행되고 있으며, 이미지 뿐 아니라 태그와 같은 이미지에 달린 컨텍스트 정보까지도 함께 고려함으로써 태깅 성능을 높이려는 시도를 하고 있다. 본 논문에서는 일관성 있는 태그 추출을 위해 Tag refinement를 이용한 웹이미지 어노테이션 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 관심영역 기반의 이미지 특징을 이용하여 쿼리의 이웃 이미지를 검색한다, 2) 검색된 이웃 이미지의 태그로부터 NMF 클러스터링을 기반으로 하여 쿼리와 관련된 태그를 추출한다, 3) 추출된 태그의 순서를 Tag Refinemt를 통해 관련성 순으로 결정하여 태깅한다. Flickr로부터 수집한 태그가 달린 이미지 데이터셋에 대해 실험하였고, 일반적인 이웃 투표 기법을 포함하여 클러스터링 방법과 제안하는 방법을 비교함으로써 태깅 성능을 평가한 결과 제안하는 방법이 기존의 방법보다 더 높은 태깅 정확도를 가지고 있음을 보였다. Recently, with the development of social multimedia tagging through Flickr and Facebook, many researches have studied by using social tag-annotated web image. However, previous methods produced the tag list with low consistency since low correlation among extracted tags. This paper proposes web image annotation through tag refinement for the consistent tag extraction. Our method produces tag result with high relevancy and consistency. We conduct an experiment on annotated web image dataset collected from Flickr. We show that the proposed method gives more high performance in tagging accuracy and consistency than the previous methods.
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임여선(Yeosun Lim),어영정(Youngjeong Uh),배건태(Guntae Bae),변혜란(Hyeran Byun),한탁돈(TackDon Han) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.2C
모바일 장치의 보급화에 따라 모바일 장치 기반의 다양한 기능들이 개발되고 있다. 특히 카메라 기능이 필수가 되고 고화질의 촬영이 가능해지면서 모바일 장치를 사용한 정지영상 및 동영상 획득이 많아졌지만 휴대용이라는 특징에 따라 흔들림에 강인한 영상을 얻기가 어려워 영상의 실질적 활용성이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 모바일 장치에서 획득한 영상의 블러 여부를 실시간으로 판별 하는 방법을 제안한다. 우리는 영상의 크기에 따른 그래디언트 값의 변화를 이용하여 블러 영상을 검출한다. 본 논문의 실험은 다양한 블러를 적용한 데이터를 이용하여 모바일 장치에서 제안한 방법으로 직접 수행되었다. 제안 방법은 아웃포커싱 및 모션 블러에 높은 분별력을 보였고 메모리 참조를 최대한 줄임으로써 모바일 장치에서도 빠른 속도로 블러를 검출하였다. 본 제안 방법으로 모바일 장치 상에서 실시간으로 블러 영상을 검출하는 것이 가능해짐으로써 획득한 영상의 사용성을 증대시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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김성도(Seongdo Kim),어영정(YoungJung Uh),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B
일반적으로 같은 장면을 찍은 여러 장의 이미지를 이용하여 파노라마를 생성하려는 경우에도 각 이미지 사이에는 많은 기하학적 제약이 존재하기 때문에 이미지들간의 관계를 단 하나의 호모그래피로 나타낼 수 없다. 하지만 현존하는 대부분의 파노라마 생성 알고리즘은 하나의 호모그래피를 이용하여 파노라마 이미지를 생성하는 방법을 이용하기 때문에 여러 가지 기하학적 제약을 제대로 나타낼 수 없다. 따라서 이러한 알고리즘을 이용한 파노라마의 결과 이미지는 많은 왜곡과 부정합을 포함하게 된다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 여러 개의 호모그래피를 생성하고 합성하여 파노라마 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통하여 기존 파노라마 생성 알고리즘에서 나타난 많은 왜곡과 부정합을 줄일 수 있으며 호모그래피 개수도 자동으로 판별하여 주기 때문에 사용자의 입력을 필요로 하지 않는다.
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모바일 기기에 적합한 색상 기반 영상 검색 시스템 하드웨어 설계
박용진(Yong-Jin Park),박진홍(Jinhong Park),어영정(Young-Jung Uh),변혜란(Hyeran Byun),한탁돈(Tack-Don Han) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.38 No.2
카메라가 탑재된 모바일 기기의 보급이 증대되고, 사용자가 저장하는 영상의 양이 증가함에 따라 영상 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 가능하게 하는 영상 검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 색상 기반 영상 검색 시스템은 영상을 분할하여 각 분할 공간의 색상에 따라 영상의 특징을 부여하고, 다른 영상의 각 공간의 색상 특징과의 차이를 구하여 영상의 유사도를 판단하는 시스템이다. 모바일 기기에서 지원하는 영상의 크기와 양이 증가함에 따라 영상 검색 시스템은 기존의 모바일 CPU를 이용한 소프트웨어 처리 방식으로는 실시간 처리에 한계가 있다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 실시간으로 색상 기반 영상검색을 수행할 수 있는 하드웨어 구조를 제안 및 구현하였다. 본 논문에서 제안한 하드웨어 구조는 기존의 모바일 CPU를 이용한 방식에 비해 영상 변환은 99%, 영상 검색은 99%의 수행 시간을 단축하였다. As the camera enabled mobile device distribution and the amount of images that users store are increased, there is an increase in the necessity of the image retrieval system which allows an efficient retrieval and management of images. The color-based retrieval system brings out a specific feature, we call as color-feature, by splitting each partition of the space depending on its color. Also, the system determines the similarity of images by calculating the differences from the color-feature from different image's spaces. As the size and quantity of images which are supported by mobile devices increase, the image retrieval system processed using existing software that uses the CPU becomes a limitation in real-time processing. Therefore, we have proposed and implemented a hardware architecture by accomplishing real-time color-based image retrieval system in our study. Compared to the previous method using mobile CPU, experimental results show that the proposed hardware architecture reduces 99% processing time of image conversion and 99% processing time of image retrieval.
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블록 히스토그램 및 동적 매칭을 이용한 중복 동영상의 빠른 검출
임여선(YeoSun Lim),배건태(GunTae Bae),임광용(KwangYong Lim),어영정(YoungJung Uh),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.2
다양한 IT 기술의 발전으로 동영상 데이터의 사용이 폭발적으로 증가하면서 중복 동영상 또한 증가하게 되었다. 원본 동영상에 여러 종류의 변환을 가하여 생성된 중복 동영상들은 저작권 침해 및 동영상 관리와 검색 시 정확도를 떨어뜨리고 작업 시간을 증가시키는 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 블록 히스토그램 기반의 특징 추출과 동적 매칭을 사용하여 빠르게 중복동영상을 검출하는 방법을 제안한다. 다양한 변환에 강인하도록 블록 단위로 시간적 히스토그램을 특징 벡터로 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 두 개의 동영상 데이터 집합을 사용하여 중복 동영상 검출, 중복 동영상 클러스터링, 속도 평가 등의 실험을 수행한 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법들보다 우수한 정확도를 나타내고 매칭 작업에서 약 5배 빠른 속도로 처리되는 것을 확인하였다. The use of multimedia data is sharply increasing according to the development of various IT technologies. Especially as the use of video increases exponentially, the video copy causes lower accuracy and demands more time for video management and video search. In this paper, we proposed the real-time video copy detection based on block histogram and dynamic matching. We extracted block histogram as feature vector for the various transformations. Moreover, dynamic matching method for faster and more accurate video matching was suggested. Two video data sets were used to evaluate the proposed method and it showed higher performances than previous work. Specifically, the proposed dynamic matching method is 5 times faster working speed and excellent accuracy.
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실시간 실제이미지 편집을 위한 생성적 적대 신경망의 공간차원 도입 기법 소개
김현수(Hyunsoo Kim),최윤제(Yoonje Choi),김준호(Junho Kim),유승주(Sungjoo Yoo),어영정(Youngjung Uh) 한국정보과학회 2021 정보과학회지 Vol.39 No.6
생성적 적대 신경망(generative adversarial networks, GANs)은 무작위 은닉벡터로부터 사실적인 이미지를 생성한다. 입력인 은닉벡터를 변조함으로써 결과이미지를 수정할 수 있지만, 실제하는 이미지를 편집하려는 경우 1) 실제이미지를 은닉벡터로 사영하는 최적화연산의 높은 시간복잡도 또는 2) 인코더를 통한 사영과정에서 생기는 오차에 의한 어려움이 있다. 본 특집원고에서는 은닉표현자에 공간차원을 도입하고 상응하는 공간별 변조연산을 사용하는 StyleMapGAN을 소개한다. 그로 인해 인코더기반의 사영을 통해 최적화연산보다도 정확한 결과를 얻을 수 있게 되고 지역별 편집이 가능해진다. 이미지 편집의 다양한 작업에 대한 폭넓은 실험은 StyleMapGAN의 우월함을 입증한다. 더불어, 기존의 편집방법들은 StyleMapGAN에서 여전히 유효하다.
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