• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.391-395
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• 2021

텍스트 스타일 변환은 입력 스타일(source style)로 쓰여진 텍스트의 내용(content)을 유지하며 목적 스타일(target style)의 텍스트로 변환하는 문제이다. 텍스트 스타일 변환을 시퀀스 간 변환 문제(sequence-to-sequence)로 보고 기존 기계학습 모델을 이용해 해결할 수 있지만, 모델 학습에 필요한 각 스타일에 대응되는 병렬 말뭉치를 구하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 최근에는 비병렬 말뭉치를 이용해 텍스트 스타일 변환을 수행하는 방법들이 연구되고 있다. 이 연구들은 주로 인코더-디코더 구조의 생성 모델을 사용하기 때문에 입력 문장이 가지고 있는 내용이 누락되거나 다른 내용의 문장이 생성될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마스크 언어 모델(masked language model)을 이용해 입력 텍스트의 내용을 유지하면서 원하는 스타일로 변경할 수 있는 텍스트 스타일 변환 방법을 제안하고 한국어 긍정-부정, 채팅체-문어체 변환에 적용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.688-690
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• 2005

본 논문은 2D 실사 기반 가상 헤어스타일의 자연스런 착용감을 제공하기 위한 것으로, 가상 헤어스타일러의 모발 블렌딩 방법에 관한 것이다. 제안된 방법을 2D 실사 영상에서 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상타에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행할 시에 머리모양의 변형을 따라 단계적으로 변하는 가변 모핑 마스크를 사용하여 가상 헤어스타일을 생성하고 이렇게 생성된 헤어스타일을 가변 모핑 마스크의 경계 영역에서 시그모이드 함수에 기반한 모발 블렌딩을 수행함으로써 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스러운 착용감을 제공하는 여러 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있다. 통상 이러한 작업은 사용자의 수작업에 전적으로 의존하는 반면에 제안된 방법은 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 반자동화를 통해 작업 피로도와 작업 시간을 경감시킬 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스런 착용감을 제공하는 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 이점이 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.208-213
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• 2021

본 연구는 아르누보의 특성을 활용한 아트 마스크 디자인 제안이다. 선행연구를 바탕으로 아르누보의 특성을 곡선적 표현, 여성적 표현, 자연주의적 표현, 반복적 표현으로 분류하였으며 각 특성에 따라 아르누보의 대표화가 구스타프 클림트의 작품을 4점 선정하였다. 선정된 작품을 모티브로 아트 마스크에 리디자인하였으며 작품 제작에 따른 결과로는 첫째, 아르누보의 특성을 아트 마스크에 디자인 할 수 있는 가능성과 방법론을 모색하였다. 둘째, 아트 마스크에 표현될 수 있는 범위와 방식을 넓혀 다양한 소재에 따른 접근성을 높였다. 셋째, 아트 마스크와 미술사조의 융합은 아트 마스크의 작업 조건에 충분했다. 이러한 연구결과를 토대로 향후 아트 마스크에 표현될 수 있는 소재가 무궁무진해지길 바라며 메이크업 분야로서 아트 마스크의 위상이 더욱 높아지길 기대해본다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.3-9
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• 2008

본 논문은 반자동 필드 모핑에 기반한 2D 가상 컬러 헤어스타일의 모발 블렌딩에 관한 것이다. 제안된 2D 가상 컬러 헤어스타일러는 반자동 필드 모핑을 수행할 시에 고정형 모핑 마스크 대신에 가변형 모핑 마스크를 사용하여 가상 헤어스타일을 생성하고 이렇게 생성된 헤어스타일을 가변 모핑 마스크의 경계 영역에서 시그모이드 함수를 이용한 모발 블렌딩을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 방법은 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 이용하여 가상 헤어스타일을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 따르면, 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 외부 사용자 입력을 통해 자연스러운 헤어스타일을 생성할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.358-360
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• 2020

본 팀은 웹캠으로 촬영한 영상에서 원하는 물체를 선택하여 텍스처를 선택한 이미지의 스타일로 변환하는 프로젝트를 수행했다. 영상을 세그멘테이션하고 원하는 물체만을 원하는 텍스처로 변환하여 최종 아웃풋을 얻는다. 제안하는 네트워크는 물체를 다양한 스타일로 바꾸는 것이 가능한데, 이 중에서 이미지에 명화의 화풍을 입히는 것을 중점으로 하여 데모를 구현했다. 빠른 속도로 네트워크를 실행하기 위해 기존 연구들에 비디오 처리의 관점을 접목했다. 여러 프레임을 묶어 옵티컬 플로우를 생성하고, 첫 번째 프레임을 인스턴스 세그멘테이션한 후 마스크를 추출했다. 이후 마스크 영역만 뽑아낸 이미지를 새로운 입력으로 하여 스타일 트랜스퍼를 거치고, 이 첫번째 프레임과 나머지 프레임들의 옵티컬 플로우로 나머지 프레임들의 세그멘테이션과 스타일 트랜스퍼를 예측하여 다시 비디오 프레임으로 만들어 주었다. 본 알고리즘은 옵티컬 플로우 설정으로 네트워크의 계산량을 줄이며 속도를 개선했다. 빠른 데이터 처리로 사용자가 원하는 물체의 텍스쳐가 바뀔 수 있게 되었고, 이는 현실 세계가 실제로 바뀐 듯한 느낌을 들게 한다. 또한, 컴퓨터 비전에서 활발하게 연구되었던 분야를 AR로 끌어와 두 분야의 융합 가능성을 열었다. 현재 코로나의 영향으로 집에서 취미생활을 즐기는 인구가 많아졌다. 본 연구를 통해 많은 사람에게 집에서 쉽게 명화의 감성을 즐기고 느낄 수 있는 양질의 콘텐츠를 제공해주려 한다. 또한, 박물관과 미술관 등의 기관에서도 이 기술이 활용될 수 있다. 명화를 느낄 수 있는 다양한 콘텐츠를 이용하여 박물관이나 미술관의 홍보 효과도 기대할 수 있다.

• 한국의류학회지
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• 제48권3호
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• pp.417-432
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• 2024

This study aimed to enhance the comfort of health masks by conducting in-depth interviews, online surveys, and wearing tests on commercial health masks. The findings are summarized below. In-depth interviews revealed that the most comfortable mask styles were ranked as follows: Beak-1 (B-1) & Beak-2 (B-2) style > Flat style > 3-Horizontal foldable (3H) style. Men generally preferred flat style masks, while women favored beak-shaped masks. The internet survey results showed that 77.8% of surveyed brands offered a variety of mask styles, with 3H and B-2 masks being the most common. Different brands provided masks with different filtration levels, ranging from KF-AD to KF94. Size consistency also varied among brands, with flat masks having relatively consistent dimensions and B-2 masks showing significant size differences. Wearing tests indicated that 3H and B-1 masks were highly satisfying for categories like "itchiness," "unpleasant odor," and "mask slipping." Conversely, flat masks scored the highest satisfaction in classifications such as "stiff," "heavy," "thick," "hot while wearing it," "moisture accumulation," "breathing discomfort," "short ear straps," and "itchiness". Overall, the flat style, B-1, and B-2 yielded higher satisfaction levels, while 4-Horizontal foldable (4H) and 3H garnered lower satisfaction scores on wearing tests.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.619-628
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• 2022

얼굴 인식 및 얼굴 생성이 다양한 분야에서 큰 주목을 받고 있지만, 얼굴 이미지를 모델 학습에 사용하는데 따른 개인 정보 문제는 최근 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 소수의 실제 얼굴 이미지와 안면 마스크 정보로부터 다양한 속성을 가진 얼굴 이미지를 생성함으로써 개인 정보 침해 이슈를 줄일 수 있는 얼굴 편집 네트워크를 제안한다. 다수의 실제 얼굴 영상을 이용하여 얼굴 속성을 학습하는 기존의 방법과 달리 제안하는 방법은 얼굴 분할 마스크와 얼굴 부분 텍스처 영상을 스타일 정보로 사용하여 새로운 얼굴 이미지를 생성한다. 이후 해당 이미지는 각 참조 이미지의 스타일과 위치를 학습하기 위한 훈련에 사용된다. 제안하는 네트워크가 학습되면 소수의 실제 얼굴 영상과 얼굴 분할 정보만을 사용하여 다양한 얼굴 이미지를 생성할 수 있다. 실험에서 제안 기법이 실제 얼굴 이미지를 매우 적게 사용함에도 불구하고 새로운 얼굴을 생성할 뿐만 아니라 얼굴 속성 편집을 지역화하여 수행할 수 있음을 보인다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.289-297
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• 2020

본 연구는 코로나-19로 인한 대학생들의 라이프 스타일 변화를 알아보기 위해 5명의 대학생을 대상으로 진행되었다. 연구 결과 3개의 구성요소가 도출되었으며, 구성요소는 심리적 변화 경험, 환경적 변화 경험, 행동적 변화 경험이었다. 심리적 변화 경험으로는 매일 매스컴을 통해 확진자 소식 및 사망자 소식 등을 접함으로 불안과 공포 우울의 감정을 느꼈으나, 완치자 증가 소식 등을 접함으로 안도감과 종식에 대한 기대감을 나타내었다. 환경적 변화 경험으로는 감염 예방을 위한 사회적 거리두기와 학업 운영 변화를 경험하였다. 행동적 변화로는 마스크 구매 행렬 및 개인위생 관리 철저를 경험하였는데, 이는 코로나-19로부터 본인을 보호함과 동시에 타인에 대한 배려로 사료된다. 본 연구에서 코로나-19 초기 참여자들은 관망자에서 적극적인 행동자로 변화되었음을 알 수 있었다. 그러나 사회적 거리두기 등을 실천함에 따라 나타나는 문제점들에 대한 심리적·행동적 중재 프로그램 제공이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.86-93
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• 2009

본 논문에서는 실영상(컴퓨터로 생성한 영상 또는 실제 촬영한 영상)을 직접 손으로 스케치한 것과 같이 터치감이 나는 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 즉 실영상을 공간 필터 등의 영상 처리 기법을 통하여 사람이 손으로 직접 그린 것과 같이 농담의 차이를 느낄 수 있는 인간 친화적인 영상으로 변환한다. 먼저 소벨 마스크를 사용하여 윤곽선을 검출하고, 검출된 부분 중 불필요한 선들을 제거하여 첫 번째 영상을 구한다. 그리고 이를 반전시켜, 유사한 방법으로 두 번째 영상을 구하여 두 영상 간의 차를 구하고 여기에 해칭 효과를 적용하여 스케치 효과를 표현한다. 이와 같이 일련의 처리로 기존의 연필 해칭 효과 방식과 스케치 효과 방식에 비해 선에 농담 차이를 주어 수용성 펜을 이용하여 그린 느낌을 주었다. 또한, 입력 영상의 음영 부분에 서로 다른 해칭 효과를 적용하여 스케치의 느낌을 보다 잘 표현할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.1-8
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• 2022

최근 소개된 구글 MediaPipe의 모발 분할 방식은 실시간 모바일 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 단일 카메라 입력에서 신경망 기반 모발 분할을 위한 새로운 접근 방식을 제시한다. 상대적으로 작은 신경망으로 가상 머리카락 다시 칠하기와 같은 증강 현실 효과에 매우 적합한 고품질 머리카락 분할 마스크를 생성한다. 그렇지만, 모발 스타일 또는 모발 영역에 잡음이 있는 경우에 모발 분할 정확도가 떨어지는 문제점들이 있다. 이에 본 연구에서는 지정된 라벨에서 모발 위치와 모발 색상 가능성의 추정된 사전 분포에 따라 이미지의 에너지 함수를 구성하고, 이것을 그래프 절단 알고리즘에 따라 최적화시키는 방식으로 초기 모발 영역을 얻는 방식을 도입한다. 그런 다음에, 초기 모발 영역에 클러스터링 알고리즘과 사후 처리 기법을 적용하여 최종 모발 영역을 정밀하게 분할 할 수 있도록 한다. 제안된 방식은 MediaPipe의 모발 분할 파이프라인에 적용된다.