• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.197-202
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• 2009

Active Appearance Models(AAMs)은 얼굴인식, 얼굴추적, 표정인식 뿐만 아니라 눈동자 추적과 같은 분야에도 적용되어 좋은 성능을 보여 주었다. 보통 AAM 을 생성하기 위해서는 얼굴 영상과 얼굴의 특징을 나타내는 점으로 구성된 매쉬로 이루어 지는 트레이닝 셋이 필요하다. AAM fitting algorithm 은 학습한 얼굴과 유사한 얼굴을 Fitting 할 때에는 뛰어난 성능을 보이지만 조명에 의한 그림자 또는 액세서리에 의한 얼굴의 피부 가림과 같이 전체 얼굴이 잘 나타나지 않는 불완전한 영상의 Fitting 은 입력영상과 템플릿 영상간의 오차가 커지기 때문에 실패할 가능성이 매우 높다. 본 논문에서 우리는 AAMs 에서 사용되는 PCA를 Higher-order Singular Value Decomposition(HOSVD)로 대체하여 이 문제를 보완하는 강화된 AAM 을 제안한다. 제안된 AAM 에는 기존에 사용하던 고유벡터와 함께 HOSVD 를 통해 획득할 수 있는 Eigen-Modes 를 추가하여 사용한다. 또한 우리는 Yale Face Database를 이용한 평가를 통해 제안된 AAM 이 기존 AAM 보다 불완전한 영상에 효과적으로 대응하는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.330-331
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• 2017

최근 클라우드 및 신경망 기반의 지능형 CCTV기술이 사회 안전 분야의 핵심 기술로 부상하면서 신학계에 관심이 커지고 있다. 이러한 동향을 반영하여 공공/사회 안전을 위한 실 환경 기반 지능형 영상 인식 기술의 지속적인 성능 업데이트 및 관리를 위한 온라인 학습 기반 인식 기술이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 온라인 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다. 온라인 인식신경망 인큐베이팅이란, 원격 클라우드 환경을 이용하여 사용 중인 영상인식 신경망을 온라인 학습으로 실시간 업데이트하여 딥러닝 성능을 지속적으로 강화하는 기술이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.171-175
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• 2007

기대효과란 행동이 시작하기 전에 반대반향으로 일어나는 행동을 위한 준비단계로 주로 이차원 애니메이션에서 행동을 강조하기 위해 사용되어 왔다. 본 논문은 영상을 매개로 하여 인식기반의 기대효과를 자동 생성함으로써 시청자의 주의를 임의의 정보에 집중시키는 방법을 제안한다. 이미지 기반의 집중점을 찾는 문제와 영상 속의 움직임을 찾는 방법을 바탕으로 집중성 강화 알고리즘을 역으로 풀어 기대효과를 생성하는 방법을 제시한다. 주요점에 정보를 반대로 약화시키는 기대효과를 통해 주요점을 더욱 역동적으로 강조 할 수 있다. 본 논문의 알고리즘을 통해 광고 등의 전보전달을 위한 영상 또는 역동적 표현이 필요한 영상의 보정이 가능해진다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.8
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• pp.1-13
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• 2022

This study examined the interactive effects of selective exposure, political orientation, and political interest on YouTube political video users' attitude polarization. The results are presented as follows. In relation to research question 1 and 2, attitude polarization toward selective exposure and political orientation, selective exposure and political interest of YouTube political video users was examined. As a result, in the same selective exposure, the main effect on attitude polarization 'I' was found. Therefore, it was found that the higher the selective exposure of YouTube users to political videos, the stronger the attitude polarization toward YouTube users themselves. In relation to research question 3, attitude polarization toward political orientation and political interest of YouTube political video users was examined. As a result, the interaction effect on the attitude polarization 'I' was found in the political orientation and political interest. Therefore, when political interest in both progressive and conservative tendencies is high, the attitude polarization toward YouTube users themselves is also strengthened.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.1
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• pp.81-90
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• 2010

This paper presents H.264 coding schemes for multi-view video using the concept of layered depth image(LDI) representation and efficient compression technique for LDI. After converting those data to the proposed representation, we encode color, depth, and auxiliary data representing the hierarchical structure, respectively, Two kinds of preprocessing approaches are proposed for multiple color and depth components. In order to compress auxiliary data, we have employed a near lossless coding method. Finally, we have reconstructed the original viewpoints successfully from the decoded approach that is useful for dealing with multiple color and depth data simultaneously.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1661-1664
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• 2005

본 논문에서는 computer-aided analysis 의 일환으로 X-ray 심혈관 조영도를 이용하여 관상동맥의 구조를 보여주는 방법에 대해 제시하고자 한다. 관상동맥 폐색증 환자들에게 시술되는 스텐트 삽입 시술이나 관상동맥 우회로 시술을 할 때에는 X-ray 의 조영 영상이 매우 중요한 시술의 기준이 되고 있으며, 조영 영상에서 혈관을 빠르고 정확하게 인식하는 것은 시술의 필수 조건이다. 이러한 시술중의 혈관구조 인식을 돕기 위하여 본 논문에서는 심혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 골격을 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 혈관 구조 추출을 위하여 3 단계 알고리즘을 제시한다. 첫번째 단계에서는 조영도에서 잡음을 제거하기 위하여 동질영역을 블러링할 수 있는 speckle reducing anisotropic diffusion 을 이용한 이미지 필터링을 수행한다. 이 필터링은 영상내 잡음을 제거하고 혈관의 경계선을 강화하여 정확한 영상인식을 가능하게 한다. 두번째 단계에서는 영상 내에서 보여지는 주요 혈관을 분할하는 것이다. 이 영상분할에는 canny edge detection 과 개선된 영역확장법(adaptive region growing)을 동시에 이용하는 복합적 분할기법이 수행된다. 세번째 단계에서는 형태학적 기법(Morphology)을 이용하여 분할결과의 부족한 부분을 보완하고 골격화를 수행하여 정확한 혈관 구조를 추출해낸다. 실험을 위해서는 정상인의 관상동맥 영상 뿐 아니라 혈관이 가늘어지는 폐색이 관찰되는 환자의 영상에 대해서도 실험하였다. 또한 논문에서 제시한 알고리즘에 대한 검증을 위하여 실험 결과들은 의료진의 감수를 거쳤다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.2-2
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• 2023

기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.23 no.11
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• pp.1307-1314
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• 2012

To reduce the effects of clutters with subsurface inhomogenities in ground-penetrating radar(GPR) images, an eigenimage based signal-processing technique is presented. If the conventional eigenimage filtering technique is applied to B-scan images of a GPR survey, relatively homogeneous clutters such as antenna ringing, direct coupling between transmitting and receiving antennas, and soil-surface reflection, can be removed sufficiently. However, since random clutters of subsurface inhomogenities still remain in the images, target signals are distorted and obscured by the clutters. According to a comparison of the eigenimage filtering results, there is different coherency between subsurface clutters and target signals. To reinforce the pixels with high coherency and reduce the pixels with low coherency, the pixel-by-pixel geometric-mean process after the eigenimage filtering is proposed here. For the validity of the proposed approach, GPR survey for detection of a metal target in a randomly inhomogeneous soil is numerically simulated by using a random media generation technique and the finite-difference time-domain(FDTD) method. And the proposed signal processing is applied to the B-scan data of the GPR survey. We show that the proposed approach provides sufficient enhancement of target signals as well as remarkable reduction of subsurface inhomogeneous clutters in comparison with the conventional eigenimage filtering.

• The Optical Journal
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• s.112
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• pp.76-77
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• 2007

최근 UCC 열풍이 급속도로 전국을 강타하고 있다. UCC는 단순한 재미와 정보제공 차원을 넘어 최근에는 취업의 벽을 뚫기 위한 유용한 도구로 사용되고 있다. UCC를 활용한 톡톡 튀는 이력서가 기업체 인사담당자들 사이에서도 ‘효과 만점’의 전략으로 통하고 있다고 한다. 따라서 최근 시중에는 동영상 기능이 강화된 디지털카메라, 캠코더, 폰 카메라 등 다양한 기종들이 선보이고 있다. UCC 이용자를 잡기 위한 IT 업체들의 경쟁 또한 더욱 치열해질 전망이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.3
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• pp.94-102
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• 2014

In the 21th century, audiences were fascinated with stereoscopic 3d in the theaters again. Since 2009, interest in stereoscopic 3D had been increased explosively, but shortfall in stereoscopic 3D contents is yet to be solved. However, despite shaky conditions in broadcasting businesses, stereoscopic 3D movies are released steadily in Hollywood. And the movies with strong storytelling are performing in the film market, so common point among them is that stereoscopic 3d techniques are used for subserving narrative immersion effectively. Therefore, stereoscopic 3D techniques will be helpful for enhancing narrative immersion. So I researched relations between immersion and stereoscopic 3D, and proposed space planning process for enhancing narrative immersion in stereoscopic 3D.