• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.701-704
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• 2020

이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 이를 활용하며 눈에 띄는 성능향상을 이루었다. 딥러닝을 기반으로 한 대부분의 이미지 초해상도 연구는 딥러닝 네트워크 모델의 구조에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 그러나 최근 들어 딥러닝 기반의 이미지 초해상도가 합성된 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지만 실제 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지 못한다는 사실이 주목받고 있다. 이에 따라 모델 구조를 바꿔 성능을 향상 시키는 것에는 한계가 있어 데이터의 활용이나 학습 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 이미지 초해상도를 위한 난이도 조절 기반 전이학습법(transfer learning)을 제안한다. 제안된 방법에서는 이미지 초해상도를 배율을 난이도가 쉬운 낮은 배율부터 순차적으로 전이학습을 진행한다. 이는 이미지 초해상도의 배율이 높아질수록 학습이 어렵기 때문이다. 결과적으로 본 논문에서는 높은 배율의 이미지 초해상도를 진행하기 위해 낮은 배율의 이미지 초해상도, 즉 난이도가 쉬운 학습부터 점진적으로 학습을 진행하였을 때 더욱 빠르고 효과적으로 학습할 수 있음을 보여준다. 제안된 전이학습 방법을 통해 적은 횟수의 업데이트로 학습을 진행하였을 때 일반적인 학습방법 대비 약 0.18 dB 의 PSNR 상승을 얻어, RealSR [9] 데이터셋에서 28.56 dB의 성능으로 파라미터 수 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.562-565
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• 2004

본 작품은 보통의 애니메이션에서 나타나는 캐릭터는 등장하지 않고 거의 시종일관 미술적으로 창조된 이미지들의 애니메이션이다. 흔히 구체적인 스토리에 의해 등장하는 캐릭터들의 움직임 및 그 감정을 표현하는 애니메이션과 본 작품과 같이 구체적인 대사나 캐릭터에 의존하지 않는 이미지애니메이션을 비교해 보면 이미지애니메이션은 감독의 의도와는 상관없이 관객에 따라 느끼는 감정이 다양할 수 있다. 이는 추상미술을 감상하는 것과 같이, 보는 이에 따라 전혀 다르게 해석할 수도 있지만, 전체적인 분위기에서 감독이 의도한 것이 무엇인가를 생각하면서 감상하는 것도 좋은 감상법일 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.427-432
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• 2016

수치에 있어서 기억법은 숫자를 기억하는데 유용하다. 이러한 숫자와 관련된 기억법에서 점, 선, 막대 등과 같은 많은 방법들을 적용한 그래프나 이미지는 상당히 훌륭한 연상 기호의 역할을 한다. 수치와 관련된 기억법은 뇌가 원래의 형태보다 더 보유 할 수 있는 방법으로 정보를 변환하는 것과 관련된다. 이 연구의 이전 연구를 되짚어보면 수치 기억법과 관련하여 단순 그래프 알고리즘과 배열된 이미지 알고리즘을 제시했었다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 이전 연구의 알고리즘을 적용하기 위해 기억법 기반 수치 정보 시스템을 구현하고 평가한다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2016년도 추계학술대회 논문집
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• pp.76-92
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• 2016

산업이 고도화될수록 높은 품질과 보다 정밀하게 가공된 제품의 안정된 생산이 요구되고 있으며, 그에 대한 표준화된 측정법 및 관리법이 요구되고 있다. 산업체에서 생산되는 다양한 형태의 제품들 중, 마이크로메타 또는 나노메타 수준의 정밀한 가공 및 측정에 있어서, 정확하고 일관성 있게 빠른 시간 안에 제품분석을 수행 할 수 있는 방법은 오래 전부터 활발히 연구되고 있으며, 그 중 광학 기반의 3D-profiler 는 빠른 속도와 간편한 사용으로 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 분석법은 광학 현미경의 평면 분해능을 가지고, 나노크기의 물체 높이를 판별하여, 측정된 정보를 3차원 이미지로 형태를 재 구성할 수 있어, 미세한 표면 조도 변화나 나노 수준의 패턴 단차에 대한 정보를 간단하게 얻을 수 있다. 또한 빛의 간섭현상에 기초하여 시료 표면에 대한 정보를 얻기 때문에 원자단위 이하 수준의 측정 해상도를 가지게 된다. 표면의 칼라패턴에 대해서도 2D 평면 정보를 기초로, 다양한 색상의 패턴들에 대해 각각의 색에 따른 정확한 높이 분석 및 그 패턴 분리, 색깔과 매칭되는 3D 이미지 구현 등과 같은 분석이 가능하여, 이를 활용하여 다양한 분야에서 활발히 사용되고 있다. 실제 현장에서 측정된 다양한 3D 이미지를 소개하며, 이를 통해 광학 3D-Profiler에 대한 전반적인 성능 소개와 그 이해를 돕고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.683-688
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• 2009

본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 비접촉식 미세 측정 광학기에 의해 측정된 이미지를 템플릿 매칭과 B-Spline 보간법에 의해 보다 빠르고, 정밀한 복원 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각각의 이미지로부터 매칭 템플릿과 피 매칭 템플릿을 검출한다. 그런 다음 기준면으로부터 두 이미지의 중첩되는 부분의 롤, 피치, 요 오차를 보정하여 정합시킨다. 그리고 B-Spline 보간법에 의해 정합된 부분을 연속화한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 대한공업교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.25-42
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• 2010

이 연구는 공업계고등학교 학생들에게 형성되어 있는 '공학'에 대한 이미지를 알아보고, '공학' 이미지의 요인구조를 파악하기 위해 수행되었다. 연구 대상은 전국의 공업계고등학교 3학년 학생 695명이었다. 측정 도구는 Osgood(1957)이 개발한 의미분별법 도구에서 이용되었던 형용사 척도 문항을 참고하여 연구자가 개발하였으며, 예비조사를 거쳐 본 조사에서는 총 30개의 문항을 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 공업계고 학생들이 인식하고 있는 '공학'에 대한 전체적인 이미지 평균 점수는 4.27점으로 기준(4점)을 약간 상회하는 정도였다. 둘째, 전체적인 경향을 보면 '공학'은 중요하고 가치가 있지만, 어렵고 복잡하고 위험하다는 이미지가 공업계고 학생들에게 각인되어 있음을 알 수 있었다. 셋째, 요인분석 결파 6개씩 요인이 추출되었으며, 요인 1은 실용성, 요인 2는 감성, 요인 3은 섬미성, 요인 4는 용이성, 요인 5는 책임감, 요인 6은 적극성이라고 명명하였다. 넷째, 지역별 '공학'에 대한 이미지의 평균 비교 결과, 각 요인별로 지역에 따라 '공학'에 대해 인식하고 있는 이미지에 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1812-1816
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• 2009

이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 유체역학분야에서 지난 30 여년 동안 많이 활용되어온 속도측정 기법으로 오늘날에는 이를 수공학 분야에서 이를 유량측정 등 수리현상 해석에 활용하려는 시도가 다각적으로 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법을 용담댐 시험유역에 적용하여 그의 자연하천에서의 적용성을 검토하고자 한다. 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 PIV(Particle Image Velocimetry)로 통칭되고 있으며, PIV는 seeding, illumination, recording, 및 image processing의 네 가지 요소로 구성된다. seeding을 위해서 유체를 따라 흐를수 있는 작은 입자를 유체에 첨가한다. 유체를 따라 흐르는 입자들의 선명한 이미지를 얻기 위해서illumination이 필요하다. PIV를 이용하여 흐름을 해석하기 위한 illumination은 일반적으로 이중펄스 레이저가 이용된다. 이렇게 유속장 해석을 하려는 유체에 대하여 seeding 및 illumination이 준비되면 단일노출- 다중 프레임법, 혹은 다중노출-단일 프레임법으로 흐름을 recording을 한다. image processing은 이미지를 다운로드하고, 디지타이징 및 화질향상을 하는 전처리(pre-processing), 상관계수의 산정에 의한 유속 벡터의 결정 및 에러 벡터를 제거하고 유속장을 그래프화하는 후처리(post-processing) 과정으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모$(4m^2\sim45,000m^2$)의 흐름해석을 할 수 있도록 Fujita et al.(1994)와 Aya et al.(1995)이 확장시킨 것이다. PIV와 비교시 LSPIV의 다른 점은 넓은 흐름 표면적을 포함하기 위하여 촬영시에 카메라의 광축과 흐름 사이의 각도가 PIV에서 이용하는 수직이 아닌 경사각을 이용하였고 이에 따라 발생하는 이미지의 왜곡을 제거하기 위하여 이미지 변환기법을 적용하여 왜곡이 없는 정사촬영 이미지로 변환시킨다. 이후부터는 PIV의 이미지 처리 방법이 적용되어 표면유속을 산정한다. 다만 이미지 변환을 PIV 이미지 처리 전에 하느냐 후에 하느냐에 따라 유속장 해석결과에 차이가 있다. PIV의 네가지 단계를 포함하여 LSPIV의 각 단계를 구분하면, seeding, illumination, recording, image transformation,image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 나뉘어진다 (Li, 2002). LSPIV를 적용시 물표면 입자의 Tracing을 위하여 자연하천에서 사용하기에 적합한 환경친화적인 seeding 재료인 Wood Mulch를 사용하여 유속을 측정하였다. 적용지점은 용담댐 상류의 동향수위관측소 지점으로 이 지점은 한국수자원공사의 수자원시험유역이 위치하고 있다. 이미지의 촬영은 가정용 비디오 캠코더 (Sony DCR-PC 350)을 이용하여 두 줄기의 흐름에 대하여 각각 약 5분 동안의 영상을 촬영한후 이중에서 seeding의 분포가 잘 이루어진 약 1분간을 추출한후 이를 이용하여 PIV 분석에 이용하였다. 대체적으로 유속장의 계산이 무난하게 이루어지었으나 비교적 수질 상태가 양호하고, 수심이 낮고, 하상재료가 자갈로 이루어져 있어 비슷한 색상의 seeding 재료를 추적하기 어려운 구간이 발생한 부분에서는 유속의 계산이 정확히 이루어지지 않았다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.43-48
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• 2018

본 연구는 핸드폰과 같은 모바일 기기로 촬영한 문서 이미지에서 조명 조건들로 인해 발생한 부드러운 그림자를 제거하는 방법을 제안한다. 본 방법은 기존의 피라미드 기반 방법이나, 경계법 방법에 비해 더 좋은 결과를 만들어 낸다. 방법의 기본아이디어는 촬영된 문서 이미지로부터 이미지 지역 통계를 활용하여 글자나 그림 등의 흥미로운 내용이 있는 부분을 분리하고, 이 분리된 부분에 대해 적응적인 밝기 및 대조 조정과 레벨 변환을 수행하여 이미지를 더욱 선명하게 하는 것이다. 또한 내용이 없는 부분에 대해서는 부드러운 채움을 위해 이미지 변형량 기반의 빈 곳 메우기 방법을 이용한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.155-159
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• 2021

현대인들은 학업, 취업, 업무, 장수 스트레스 등 연령대별로 다양한 환경 스트레스에 시달리고 있다. 특히 우리나라의 자살사망률은 OECD 국가 중 가장 높은 수준으로 최근 코로나19와 관련한 걱정과 두려움, 불안, 우울을 느끼는 국민이 늘어나면서 자살시도도 증가세에 있다. 치유농업은 이러한 다양한 사회문제를 해결하기 위한 대안으로 제시되고 있으며 농촌자원들을 활용하여 사람들에게 휴식처를 제공하고 기획된 프로그램을 통해 치유할 수 있어 그 만족도가 높게 나타나고 있다. 우리나라의 치유농업은 2020년 3월 치유농업 관련법이 제정되면서 본격적인 활성화가 예상되고 있으나 치유농업에 대한 다양한 학술적인 연구는 많이 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 치유농업 체험자를 대상으로 치유농업프로그램의 유형이 체험만족도에 미치는 영향을 조사하고, 기능적이미지와 감정적이미지가 매개역할을 하는지에 대해 분석하는데 있다. 본 연구에서는 독립변수에 치유농업프로그램의 대표적인 유형인 원예치유, 동물매개치유, 음식치유, 숲치유 4가지를 선정하였고 종속변수에 체험만족도를 선정하여 영향을 미칠 것이라는 인과적 경로를 검증하고자 한다. 또한, 기능적이미지와 감정적이미지의 매개효과를 중심으로 진행하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.50-53
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• 2019

본 논문에서는 도메인 어댑테이션을 이용하여 폰트 변화에 강인한 한글 분류기를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델은 총 7 개로 이루어져 있으며 각각 이미지로부터 폰트에 무관한 정보를 추출하는 인코더, 추출된 정보의 유효성을 판단하기 위해 이미지 재합성에 사용되는 디코더, 재합성된 이미지의 글자 분류기, 폰트 분류기, 재합성된 글자의 정교함을 판단하는 판별기(discriminator), 그리고 인코더에서 추출된 정보에 대한 글자 분류기, 폰트 분류기이다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망의 학습법을 따르는 도메인 어댑테이션 기법을 이용하여 인코더의 추출 정보가 폰트 정보는 속이면서 글자 분류의 정확성은 높이도록 학습하였다. 학습 결과 인코더로부터 추출되는 정보들은 폰트에 무관한 성질을 지니면서 글자 분류에 높은 정확성을 띄었으며, 추가로 디코더에서 나오는 이미지들도 원본 폰트와 같은 이미지를 생성해 낼 수 있었다.