• Proceedings of the Korea Society of Costume Conference
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• 2004.05a
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• pp.3-12
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• 2004

$\square$ 디지털폐인 탐구 -폐인, 언어, 리플문화, 사진합성, 그외 작품활동 등 $\square$ 어떻게 읽을 것인가 -가상공간은 포스트 모더니즘의 현대 소비문화가 식민화된 형태 - 폐인사이트 요소분석과 심층인터뷰를 통한 포스트모더니티 분석 $\square$ 소비문화적 함의 - 능동적 소비문화 - 대항적 소비문화 - 키치적 소비문화 (중략)

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.3-10
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• 1998

In this paper, a new superimposition scheme using a computer vision system was proposed with 7 pairs of skull and ante-mortem photographs, which were already identified through other tests and DNA fingerprints at the Korea National Institute of Scientific Investigation. At this computer vision system, an unidentified skull was caught by video-camcoder with the MPEG and a ante-mortem photograph was scanned by scanner. These two images were processed and superimposed using pixel processing. Recognition of the individual identification by anatomical references was performed on the two superimposed images. This image processing techniques for the superimposition of skull and ante-morterm photographs simplify used the previous approach taking skull photographs and developing it to the same size as the ante-mortem Photographs. This system using various image Processing techniques on computer screen, a more precise and time-saving superimposition technique could be able to be applied in the area of computer individual identification.

• Journal of the Korean Ceramic Society
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• v.38 no.8
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• pp.765-770
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• 2001

광촉매용 ZnO 나노크기의 분말은 시작원료와 연료의 종류에 따라 용액연소법에 의해 제조되었다. 결정상은 XRD로부터 확인할 수 있었으며 분말의 하소온도는 TG 분석으로부터 결정되었다. 분말의 비표면적은 BET 법에 의해 측정되었으며 평균입자크기와 형태를 SEM과 TEM으로부터 조사하였다. 또한 분말의 순도를 조사하기 위해 적외선 흡수스펙트럼을 측정하였으며 광촉매 효율로서 은이 첨가된 사진현상액을 이용하여 은의 수거율을 측정하였다. 용액연소법으로 제조한 경우 시작원료와 연료에 관계없이 단상의 ZnO 분말을 쉽게 얻을 수 있었다. 그러나 합성된 ZnO 분말의 입자크기와 형태는 연료의 종류에 따라 서로 다르게 보였다. 특히, 연료로 glycine을 사용한 경우, ZnO 분말의 입자 형태는 균일한 나노 크기의 구형이었으나 carbohydrazide을 사용한 경우에는 판상과 같은 형태를 보였다. 이러한 결과를 기초로 하여 시작원료와 연료로 Zn(OH)$_2$와 glycine을 사용하여 합성된 ZnO 분말이 우수한 분말 특성을 보였으며 75nm의 입자크기와 94$m^2$/g의 비표면적을 보였다. 또한 사진현상액에 존재하는 은이 3분 이내에 완전히 제거되는 우수한 광촉매 성질을 보였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.3
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• pp.273-278
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• 2014

On poly and single crystalline Cu substrates, the graphene was synthesized by chemical vapor deposition(CVD). Optical microscopic images which were not possible to show the detailed characterization of graphene growth were adjusted and analyzed using image analyzing software. As a result it was possible to show the detailed growth mechanism of graphene by utilizing the image analysis. Nucleation of graphene on Cu grain boundary and its growth behavior into Cu grain are shown. In addition, the movement of graphene grain boundary interacting with Cu grain boundary and pinholes during growth was illustrated in detail, and the cause and result are discussed as a result of those interactions.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.117-120
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• 2000

본 논문에서는 2매의 2차원 얼굴영상으로부터 이들을 합성하여 3차원 얼굴의 가상형상을 복원한다. 여기서 2매의 2차원 얼굴영상은 정면과 측면 영상을 사용한다. 우선 임의의 일반 얼굴에 대한 기준모델을 설정하고, 이 모델에서, 얼굴형상의 특징을 표현하는 귀, 2개의 눈, 코 및 입 부분에 집중적으로 특징점을 규정하고, 그 외에 이마 및 턱 부분에도 특징 점을 규정하여 그 위치좌표를 저장해 둔다. 그 후 정면영상의 좌 우측에 측면영상을 대칭적으로 접속하고 영상의 기하변환 방법을 적용하여 점차적으로 합성한다. 이때 나타나는 합성부분에 색상 및 명도의 차를 제거하기 위해 선형보간법을 적용하여 자연스런 3차원 가상얼굴을 구현하게 된다. 그 결과 불특정 얼굴형상도 3차원으로 구현할 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.16 no.11
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• pp.85-95
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• 2018

With the popularity of smartphones, most peoples have been using mobile cameras to capture photographs. However, due to insufficient amount of lights in a low lighting condition, unwanted noises can be generated during image acquisition. To remove the noise, a method of using deep convolutional neural networks is introduced. However, this method still lacks the ability to describe textures and edges, even though it has made significant progress in terms of visual quality performance. Therefore, in this paper, the HOG (Histogram of Oriented Gradients) images that contain information about edge orientations are used. More specifically, a method of learning deep convolutional neural networks is proposed by stacking noise and HOG images into an input tensor. Experiment results confirm that the proposed method not only can obtain excellent result in visual quality evaluations, compared to conventional methods, but also enable textures and edges to be improved visually.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.223-226
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• 2009

본 논문에서는 플래시 영상을 기반으로 하면서 비-플래시 영상의 색상 정보를 이용하여 디지털 카메라의 사진 영상을 합성하는 알고리즘을 개선하였다. 장호석 등이 제안한 기존의 적응적 색상전달 알고리즘은 대부분의 경우에 만족스러운 결과를 나타냈지만, 두 영상 사이에 변이가 존재하는 경우에 적용하기 곤란한 한계와 함께 플래시로 인한 조도의 차이가 심한 경우에 배경 영역에서 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 플래시 및 비-플래시 영상 정렬과 배경 영역 개선 기법을 적용하였다. 이로서 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 현실적이고 자연스러운 영상을 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1000-1005
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• 2007

본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2004.11a
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• pp.153-159
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• 2004

Recently remote sensing technology is applied for digital and photographical data acquisition by use of satellites sensors. And It used for images restoration of vanished spatial information at the same sites according to changed of time and spaces. In this study, it applied for the 3-dimensional images generation and fly simulation to possibility for various application. As a results of its applied, it gained the results not only improvement of present methods but also real various application possibilities for 3 dimensional Image restoration.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.976-979
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• 2019

사회가 발전함에 따라 사람들의 의류 소비 패턴 매장 매출보다 모바일 쇼핑몰 매출이 늘고 있다. 스마트 뱅킹, 쇼핑몰 애플리케이션 등 모바일 서비스가 일상생활로 스며들면서 모바일로 의류를 구매하는 것은 쉬워졌다. 하지만, 온라인이라는 특성상 옷을 택배로 받고, 입어야 옷이 어울리는 지 아닌 지를 판단할 수 있다는 고질적인 문제점이 있다. 이러한 문제점은 반품 또는 교환으로 이루어지고 이는 쇼핑몰과 소비자 모두에게 굉장히 낭비되는 비용이다. 본 논문에서는 사람의 사진에 옷을 입힌 사진을 제공함으로써, 사람이 옷을 실제로 입지 않더라도 그 때의 fit 을 제공하고자 한다. 이때, 단순한 합성이 아니라, 딥러닝 중 GAN(Generative Adversarial Network)를 사용해 기존 기술의 문제점을 해결하고자 한다.