• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.239-247
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• 2012

본 논문은 시점 벡터 추정과 명도 차분 맵에 기반하여 직물 텍스쳐 매핑을 수행하는 객체 VR 기반 가상 직물 착용 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 객체 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착용 상태를 다시점에서 입체적으로 관측할 수 있도록 한 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이 선택된 의류 형상 영역의 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 가상 착용 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.616-624
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• 2009

본 논문에서는 인물, 배, 풍경 등으로 구성되는 한국 고전화의 3D 입체 Tour-Into-Picture를 제안한다. 기존의 TIP 기법은 2D 영상 또는 동영상을 제공하는 것과는 달리, 제안하는 TIP는 3차원 입체 콘텐츠를 제공한다. 따라서 한 장의 영상 내부를 항해하면서 입체로 시청할 수 있는 특징이 있다. 제안 방법은 첫째 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 생성한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 투영 영상들을 획득한다. 마지막으로 전경객체에서 발생하는 카드보드효과를 감소시키기 위하여 템플릿 및 로스 텍스처 필터 기반 깊이맵 생성을 새로이 제안한다. 제안 방법을 조선시대의 작품인 신윤복의 '단오풍정'과 김홍도의 '무이귀도'에 적용하였고, 입체 애니메이션으로 제작되어 보다 실감 있는 콘텐츠를 제공한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2001년도 학술대회지
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• pp.333-336
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• 2001

향후 미래의 산업에 있어서는 조직의 노하우, 인적자원의 의욕과 역량, 고객 만족도와 같은 보이지 않는 무형의 자산이 더 많은 기업가치를 창출하는 시대이다. 이러한 무형의 지식자산을 어떻게 운영하느냐가 기업의 성장 잠재력과 경쟁력에 영향을 미치게 된다. 건설업 또한 이러한 경영 패러다임의 변화에 따라, 지식경영을 도입하고자 노력하고 있다. 대형 건설업체의 경우 지식관리 시스템을 구축하여 자체적으로 자사의 지식을 관리하려는 시도를 보이고 있으나, 건설업의 지식자산에 대한 정의와 구성요소를 명확히 제시하지는 못하고 있는 실정이다. 지식자산의 분류방안에 대하여 수행된 기존의 연구들은 지식자산의 분류가 건설업을 기반으로 만들어진 것이 아니기 때문에, 이를 건설업의 지식자산 분류에 일방적으로 적용하는 것보다는 건설업의 특성을 고려한 건설업 지식자산에 대한 정의와 분류방안이 필요하다. 또한, 이러한 지식자산 분류체계를 바탕으로 하여, 향후, 기업 지식자산을 위한 평가모델 작성, 지식관리 시스템 구축을 위한 지식 맵으로의 활용이 가능할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.28-34
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• 2020

본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.25-34
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• 2016

잠입 액션 게임은 크게 적을 공격해 잠입하거나 적의 시야를 회피하는 두 가지 방식으로 진행된다. 최근의 잠입 액션 게임은 높은 액션의 비중으로 전면대결의 빈도가 높아져 다른 액션게임 장르와의 경계가 흐려졌다. 본 논문에서는 플레이어를 약자의 위치에 두어 액션을 이용한 잠입이 아닌 회피를 이용한 잠입을 주된 특징으로 하는 게임을 제작하고 그 제작과정을 기술한다. 회피를 위한 주요 요소로 빛을 선택해 적의 시야를 차단하여 회피하는 것을 주된 플레이 방법으로 삼았고 액션 요소를 추가하기 위해 다양한 프로토타입을 제작하여 테스터들에게 플레이하도록 하는 플레이 테스트를 거쳤고, 그 결과 제한된 상황에서의 액션이 선택되었으며, 잠입에 영향을 주는 사용자 인테페이스 중 미니맵, 입력 장치가 추가, 수정되었다. 잠입을 이용한 게임 제작 시 결정된 여러 사항들을 살펴보고 그 결정과정의 경험을 기술한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.31-38
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• 2023

딥러닝 기반 영상 처리 기술 중 최근 활발히 연구되어 많은 성능 향상을 이룬 기술 중 하나는 스타일 전이 (Style Transfer) 기술이다. 스타일 전이 기술은 콘텐츠 영상과 스타일 영상을 입력받아 콘텐츠 영상의 스타일을 변환한 결과 영상을 생성하는 기술로 디지털 콘텐츠의 다양성을 확보하는데 활용할 수 있어 중요성이 커지고 있다. 이런 스타일 전이 기술의 사용성을 향상하기 위해서는 안정적인 성능의 확보가 중요하다. 최근 자연어 처리 분야에서 트랜스포머 (Transformer) 개념이 적극적으로 활용됨에 트랜스포머의 기반이 되는 어텐션 맵이 스타일 전이 기술 개발에도 활발하게 적용되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 그중 대표가 되는 SANet과 AdaAttN 기술을 분석하고 향상된 스타일 전이 결과를 생성 할 수 있는 새로운 어텐션 맵 기반 구조를 제안한다. 결과 영상은 제안하는 기술이 콘텐츠 영상의 구조를 보존하면서도 스타일 영상의 특징을 효과적으로 적용하고 있음을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.65-71
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• 2024

본 논문은 스테레오 매칭에서 깊이 맵의 정확도를 높이기 위해 폐색 영역의 매칭 오류를 줄이면서 파라메터의 수를 줄일 수 있는 신경망을 제안한다. 이미지를 이용한 상황인식을 보다 정확하게 하기 위해 많은 분야에서 스테레오 매칭기반 객체인식이 활용된다. 복잡한 이미지에 많은 객체가 있을 때 객체간의 겹침과 배경에 의한 가림으로 폐색영역이 발생하여 깊이 맵의 정확도를 낮추게 된다. 이를 해결하기 위해 context 정보를 만들어 cost volume에 결합하거나 폐색영역에 RoI를 만들어 선택하는 기존 연구 방법은 신경망의 복잡도를 높여서 학습의 어려움과 구현에 비용이 많이 들게 된다. 본 논문에서는 cost volume 생성전에 지역적인 특징추출을 보다 강화하는 depthwise seperable 신경망을 만들어 파라메터의 수를 줄이고 폐색 오류에 강인한 신경망을 제안한다. 제안한 신경망은 PSMNet에 비하여 파라메터 수를 30% 줄이면서 페색오류에서 5.3%, 테스트 손실에서 3.6% 개선하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.484-491
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• 2015

항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 영상 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 및 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 있다. 본 논문은 딥 러닝 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 및 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 있어 특징 벡터맵을 통한 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 수 있다. 본 연구의 알고리즘은 크게 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 ConvNet기반으로 2개의 층을 쌓았고, 분류 및 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 분류 및 학습시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.47-55
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• 2020

본 논문에서는 앵커 프리 방법을 이용한 FCN(Fully Convolutional Network)기반의 1단계 다중 크기 얼굴 검출기를 제안한다. 최근 대부분의 연구들은 사전 정의된 앵커를 사용하여 얼굴이 있을 만한 위치를 예측한다. 그러나 사전 정의 앵커를 이용함으로써 학습 시 하이퍼 파라미터의 설정과 추가적인 계산이 필요하다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 앵커 프리 방법을 사용하여 하이퍼 파라미터를 없애고 여러 개의 특징 맵을 사용함으로써 클래스 내 불균형 문제를 완화하는 것이다. 이 방법들은 다음과 같은 효과가 있다. 첫째로 사전정의 앵커를 없앰으로써 앵커와 관련된 하이퍼 파라미터와 추가적인 계산을 피한다. 둘째로 클래스 내 불균형을 완화하기 위해 여러개의 특징 맵으로부터 얼굴을 예측한다. 정량적 평가를 통해 제안하는 방법에 따른 검출 성능을 평가 및 분석한다. FDDB(Face Detection Dataset & Benchmark) 데이터 셋의 실험 결과에서 제안하는 방법이 효과가 있음을 증명했다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.362-373
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• 2020

최근 자율 주행 자동차와 지능형 CCTV에 대한 관심이 높아지면서 효율적인 객체 검출의 중요성은 필수적인 요소이다. 본 논문의 기반이 되는 DPM(Deformable Part Models)은 객체에 대한 변형 가능한 부분의 혼합을 사용하여 가변적인 객체를 나타낼 수 있는 대표적인 검출기로 다양한 분야에서 많이 연구 되고 있다. 객체 모델의 파트 모양과 구성을 잡아내는 기법으로 높은 검출 성능을 보여주지만 복잡한 알고리즘으로 인해 실제 어플리케이션에서 사용하기에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 DPM에서 많은 연산을 필요로 하는 이미지 특징 피라미드(feature pyramid)를 구성하는 과정 대신, 특정 스케일에서 구해진 소수의 특징(feature) 맵에 적응적인 쌍선형(bilinear) 보간법을 이용하여 이미지 특징 피라미드를 재구성해 연산 속도를 줄이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 방식의 DPM은 기존 DPM 방식 대비 검출 성능은 2.82%가 낮아졌지만 평균 연산 시간 10%를 향상시킴을 알 수 있었다.