• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.69-70
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• 2021

본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.853-855
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• 2021

본 연구는 회화문화재 속에 표현된 다양한 종류의 객체를 검출할 수 있는 딥러닝 모델생성을 위해 필요한 학습용 이미지 데이터셋 구축방안을 제안한다. 먼저 기존 동양화 기반의 회화문화재 이미지 데이터 및 객체 특징 분석을 진행하였고, 이를 바탕으로 Natural image에 Pose transfer 및 Style transfer를 적용한 새로운 방식의 회화문화재 이미지 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안한 프레임워크를 통해 기존 문화재 분야에서 가지고 있던 제한된 데이터 구축문제를 극복하고, 검출모델 생성을 위한 대용량의 학습데이터 구축 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.562-565
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• 2021

스타일 변환 모델은 이미지 전체나 이미지 내에서 사용자가 지정한 영역을 대상으로 스타일을 변환시킨다. 이런 방식은 이미지 내의 다수의 객체에 대해 스타일 변환을 시행할 때 일일이 영역을 지정해 줘야 한다는 불편함과 결과물의 전체 해상도가 떨어진다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 한계들을 극복하기 위해 객체탐지 모델과 스타일변환 모델을 연동한 객체스타일변환모델을 제안하고 모델 간 연동방법에 대해 자세히 서술한다. 객체탐지모델인 Mask R-CNN 을 통해 필요한 객체를 탐지하고 탐지한 객체의 특징맵들을 스타일변환 모델인 zi2zi 의 입력 값으로 전달하여 이미지 내의 필요한 객체들만 스타일변환이 이루어지도록 모델이 동작한다. 이러한 모델은 기존에 있는 두 모델을 재사용함으로써 모델을 처음부터 새로 설계할 필요가 없다는 장점이 있으며, 공개된 다양한 모델들을 서로 융합하여 사용할 수 있는 방법을 제시하는데 도움을 줄 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.257-260
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• 2020

본 논문은 단일의 옷감 이미지로 가상의 그래픽 렌더링을 위해 Pix2Pix 방법을 이용하여 Normal map 을 생성하는 방법을 제시한다. 구체적으로 단일의 이미지를 이용해서 Normal map 를 생성하기 위해, Color image 와 Normal map 쌍의 training dataset 을 Pix2Pix 방법을 이용해서 학습시킨다 또한, test dataset 의 Color image 를 입력으로 넣어 생성된 Normal map 결과를 확인한다. 그리고 선행연구에서 사용되어오던 U-Net 방식의 방법과 본 논문에서 사용한 Pix2Pix 를 이용한 Normal map 생성 결과를 SSIM(Structural Similarity Index)으로 비교 평가한다. 또한, 생성된 Normal map 을 렌더링하고자 하는 가상 객체의 사이즈에 맞게 사이즈를 조정하여 OpenGL 로 렌더링한 결과를 확인한다. 본 논문을 통해서 단일의 패턴 이미지를 Pix2Pix 로 생성한 Normal map 으로 옷감의 디테일을 사실감 있게 표현할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.4
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• pp.601-608
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• 2010

This investigation proposes a new method to overcome disadvantages of panorama VR that is oriented toward spacial information and Object VR that is oriented toward object itself and consequently to make 3D virtual reality (VR) contents efficiently by using image based approach. 3D VR contents provide satisfactory qualities to users but 3D modeling is complex and elaborative and requires high cost. So, this paper aims at reducing tremendous efforts for making 3D VR by substituting 3D modeling with 'advanced Billboard'(we call it Smart Billboard). Smart Billboard has a mechanism for selecting an adequate mapping image that is observable at each user viewpoint and carry on texture mapping into the Billboard. And it is validated with the practical embodiments of a virtual museum in which the exhibitions are prepared by Smart Billboard.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.7
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• pp.145-151
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• 2018

This paper is a study on city brand development which is increasingly interested as a means to enhance the attractiveness of the city. the previous research, the design of city brand identity was an application from the internal stakeholder's point of view related to the metropolitan government. However, in the present study, we tried to take a external approach that perceptions and designs city brands from the related to the consumer. For the purpose of research, based on previous studies, we extracted three images of leading, stable and amusing city brand images and prepared three scenarios for the imaginary city as experimental stimuli. The results showed that the overall city brand attitude, residence intention, and tourism intention to the imaginary city were significantly different according to the leading, stability and amusement brand image. According to the results of this study, it is necessary to continuously effort the development of city brand image which is perceived by consumers in order to differentiate city.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1997.08a
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• pp.183-186
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• 1997

고문헌의 텍스트와 이미지를 디지털 방식으로 축적하여 제공하는 사례가 많아지고 있다. 전자화된 고문헌은 기존의 보존방안이었던 영인본이나 마이크로필름의 단점을 극복하고, 네트워크와 발달된 정보기술을 통해 매우 효율적인 정보이용수단을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 영국 Electronic Beowulf와 한글과컴퓨터사의 삼국사기 CD 96의 사례를 분석하여 고문헌을 디지털 방식으로 축적하고자 할 때 고려해야 할 사항을 제시하고, 이렇게 축적된 정보자원이 어떻게 이용자의 정보요구를 충족시킬 수 있을지 활용방안을 논하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.54 no.2
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• pp.419-434
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• 2020

The purpose of the study is to design and propose metadata standard for building AI training dataset of landmark images. In order to achieve the purpose, we first examined and analyzed the state of art of the types of image retrieval systems and their indexing methods, comprehensively. We then investigated open training dataset and machine learning tools for image object recognition. Sequentially, we selected metadata elements optimized for the AI training dataset of landmark images and defined the input data for each element. We then concluded the study with implications and suggestions for the development of application services using the results of the study.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2008.10b
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• pp.87-90
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• 2008

디지털 워터마킹은 디지털 콘텐츠에 워터마크를 삽입함으로써 불법적인 복제를 방지하고, 지적재산권 및 저작권을 보호하며, 소유권을 주장할 수 있는 근거를 제시하는 기술이다. 기존의 워터마킹 기법에서는 워터마크를 삽입함으로써 데이터 왜곡과 품질 저하가 불가피하다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 원래 데이터를 변경하지 않는 제로-워터마킹 기법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 VQ(Vector Quantization) 방식의 블록 효과를 줄이고, 압축 비율과 품질을 향상시킨 SMVQ(Side Match Vector quantization) 방식에 대한 제로-워터마킹 체계인 CSMVQ(Chaotic SMVQ)를 제안한다. SMVQ 이미지 압축에서는 동일하게 두 이웃 블록의 접면 정보를 이용하기 위하여 좌측 상단에서 우측 하단으로 진행되므로, 임의의 순서로 블록을 선택하여 워터마크를 삽입하기 어렵다. CSMVQ에서는 이전에 부호화된 이웃 블록들의 접면 정보의 일치성을 동적으로 고려하여 부호화를 진행한다. 그러므로 무질서한 방식으로 워터마크가 삽입되도록 지원할 수 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.7 no.4
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• pp.29-36
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• 2002

In this paper, a new edge detection method for area images is presented based on the scan-line image segmentation technology. The existing algorithms are lack of precision in its detections due to the noise factors such as depth perception and illumination problems when processing the 3D image into a 2D image. The general process of applying the scan-line method is to extract straight line components to determine the shape of the objects. However, we implement this method to an arc curve for precise detections. the paper proved precise detections that from off line to on line.