• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.727-730
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• 2021

이미지와 비디오 합성 기술에 대한 수요가 늘어남에 따라, 인간의 손에만 의존하여 이미지나 비디오를 합성하는데에는 시간과 자원이 한정적이며, 전문적인 지식을 요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 스타일 변환 네트워크를 통해 이미지를 변환하고, 믹싱하여 생성하는 알고리즘이 등장하고 있다. 이에 본 논문에서는 GAN을 이용한 스타일 변환 네트워크를 통한 자연스러운 스타일 믹싱에 대해 연구했다. 먼저 애니메이션 토이 스토리의 등장인물에 대한 데이터를 구축하고, 모델을 학습하고 두 개의 모델을 블렌딩하는 일련의 과정을 거쳐 모델을 준비한다. 그 다음에 블렌딩된 모델을 통해 타겟 이미지에 대하여 스타일 믹싱을 진행하며, 이 때 이미지 해상도와 projection 반복 값으로 스타일 변환 정도를 조절한다. 최종적으로 스타일 믹싱한 결과 이미지들을 바탕으로 하여 스타일 변형, 스타일 합성이 된 인물에 대한 동영상을 생성한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.626-628
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• 2012

최근 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 분야로 이미지 스티칭에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭에서는 특징점을 추출 및 정합이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 효율적인 특징점 기술자 생성을 이용한 빠른 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 실험 결과, 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘 보다 빠르면서도 향상된 스티칭 이미지를 생성할 수 있었다.

• Archives of design research
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• v.15 no.1
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• pp.309-318
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• 2002

An expression of image in visual communication design traditionally has a dose relationship with the mechanical part of several expression media. Especially, an image conversion becomes easter by converging various forms of image such as a pictorial expression, a drawing up a plan, an optical expression and a reflected image into digital data in the image expression using digital mode. In addition, synthesis between various forms of visual ,images is activated by the integration of all expression media into digital mode and thus the extent of the image expression becomes diversified. Moreover, there is a tendency that a various dimensional expression such as 3D and 4D is generalized in the image expression of digital design. A partial or whole image conversion has often occurred during the generalization process of several image forms. Such conversion summarized into two factors, a formative side and a technical side. We described the existing pictorial expression as a formative side, an optical expression as a photography, a materialization of image conversion theory of computer graphic image conversion according to data form as a technical side and specific content according to dimension. We summarized objective and demonstrative resets through a simple simulation using a computer for the contents required a technical and qualitative measure and presented an application program of the particular results from the study to the visual communication design work by a case.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.274-276
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• 2012

존재하는 자료에 대한 물리적인 변형없이 있는 그대로의 형태를 유지하면서 해당 정보를 기반으로 원하고자 하는 전자 정보를 취득하도록 한다. 본 논문에서는 자료의 물리적인 변형없이 데이타 취득을 위해 이미지 인식 기술을 제안한다. 이미지 인식 기술을 위한 도구로 카메라폰을 이용하고 이를 통해 물리적 데이타에 대한 정보를 취득하고 특성 관리 데이타베이스를 이용하여 획득한 이미지의 값을 해석한다. 이렇게 해석된 정보를 기반으로 웹 브라우저를 통해 인터넷에 접근하여 해석된 값과 연관된 다른 정보를 획득할 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.8
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• pp.457-463
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• 2015

The image distortion field has been studied and applied variously in the fields of engineering and art. This research is to express artistic sense by using the engineering technology on image distortion. In order to do this, the paper first examines the aesthetic interpretations on artistic expressions of image distortion. Then, it explains that image distortion using magnetic force can be an artistic expression method and includes user immersion elements. In addition, it demonstrates that image distortion can be used as an artistic emotional expression based on interaction. This research will contribute to the production and development of creative emotional contents through the convergence of scientific technology and art.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.9 no.1
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• pp.86-95
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• 2004

본 논문은 디지털 TV에서 시정자가 보고 있는 동영상에서 관심 있는 화면을 갭춰하여 저장하고, 그 저장된 이미지들을 미술관이나 박물관 같이 꾸며진 환경에서 감상하듯이 다시 볼 수 있는 자신만의 이미지 갤러리를 만드는 것을 목적으로 한다. 또한, 컴퓨터 안에 있는 이미지를 PDA나 휴대폰 등에 쉽게 업로드할 수 있는 것과 같이 디지털 TV에서도 이 이미지들을 가공하거나 이메일을 통해 다른 사람에게 전달할 수 있다. 본 논문에서는 디지털 TV에 이러한 갤러리 기능을 추가하기 위한 데이터 방송 애플리케이션의 설계와 구현을 기술한다. 이 애플리케이션은 디지털 방송이 시작되면서 가능해진 본격적인 데이터 방송을 응용한 독특한 예이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 방송을 구현하는데 필요한 요소를 기술하고, 애플리케이션을 구현하는 과정에서 해결해야 했던 문제점들을 기술한다.

• 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 Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.272-275
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• 2018

본 논문에서는 기존 신경망 기반의 이미지 압축에 많이 사용되었던 신경망인 ResNet 을 대신하여 더 적은 개수의 파라미터를 사용하여 좋은 성능을 낼 수 있는 신경망 구조인 DenseNet 을 이미지 압축에 사용한다. 이미지 압축을 위해 사용되는 신경망 구조는 일반적으로 오토 인코더 구조인데, 병목 층에서 정보 손실이 상당히 많이 발생한다. 따라서 이미지 압축에서 신경망 내에서의 정보 전달은 상당히 중요하다. 기존의 논문에서는 이를 위해 이전의 정보를 그대로 뒤로 전달해주는 구조인 ResNet 을 사용하여 깊은 층에 대해서도 수렴이 잘 되는 결과를 보여주었다. 그러나 많은 수의 파라미터를 사용하는 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 DenseNet 을 이미지 압축에 사용하였고, 병목 층에서의 정보 손실로 인해 이미지의 고주파수 성분이 사라지는 현상을 해결하기 위해 원래 이미지와 JPEG2000 으로 압축한 이미지와의 차이를 추가 입력으로 넣어주어서 주관적인 화질을 개선하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2021.04a
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• pp.61-65
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• 2021

세계적으로 창업 생태계가 구축되면서 기술창업 분야가 두각을 보이고 있다. 기술창업은 기술력을 통한 지속력뿐 아니라 혁신적으로 변화를 진행시키므로 기술에 대한 투자 동향을 날이갈수록 높아지고 있다. 하지만 기술이 발전하면서 함께 주목되고 있는 분야가 사회적 가치를 가지고 있는 소셜벤처이다. 특히 UN에서 발표한 지속가능한 발전목표(SDGs)의 경우 필수적으로 사업 비즈니스 모델적으로 채택된 분야를 갖고 있어야하며 비재무적성과를 판단하는 기준인 ESG 또한 필수적인 사회적 가치 요소로 떠오르고 있다. 이러한 흐름 속에서 기술 역량을 내세웠을 때와 사회적 가치를 내세웠을 때 투자자들은 어떤 역량과 특성을 더 선호하며 투자 유무가 결정되는지를 분석해보고자 한다. 결국 기술 역량 또는 사회적 가치 둘중 하나를 내세운다는 것은 기업의 이미지를 나타내는것과 같은 의미이다. 이에 기술역량과 사회적 가치가 기업이미지를 유능 또는 따뜻함 중 어떻게 나타나는지 알아보고 투자 유무에 미치는 영향을 보고자 한다. 본 연구에서는 기술창업 기업 기술 범위를 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 바이오(Bio)로 총 4개로 분류하였다. 기술 창업의 기술범위를 독립변수로 설정하였으며 기술창업에서 기술역량 또는 사회적 특성을 내세웠을 때 기업이미지가 유능하게 보여지는지 따뜻하게 보여지는지를 알아보고자 한다. 기업이미지가 유능함 또는 따뜻함으로 비춰졌을 때 벤처투자에서 투자 유무가 결정되는지를 검증하고자 한다. 검증 방법에서는 벤처투자자가 아닌 창업교육을 이수하는 대학생들을 대상으로 모의투자를 통해 연구를 진행하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.246-248
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• 2019

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.