• 한국의류학회지
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• 제46권2호
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• pp.321-330
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• 2022

This study analyzed the difference between 2D image and 3D virtual clothing images based on stripe arrangement to obtain fundamental data for slim appearance. First, the slimming effect according to the three types of stripe ratio was examined. Subsequently, the slimming effects of seven types of one-piece dress designs according to the stripe location were analyzed. Subjective ranking was evaluated. The width items and radius of curvature were measured for the image's respective parts. Consequently, in 2D image and 3D virtual clothing images, the one with the narrowest stripe ratio was evaluated as the slimmest; however, the conditions for the slimming effect were different. In the seven one-piece dress designs, a difference was apparent in the ranking of the 2D image and 3D virtual clothing images. In the 3D virtual clothing image, arranging the stripes on the entire garment proved inefficient. The stripes were curved according to the curvature of the human body, creating an optical illusion that differed from that of the 2D image.

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.553-560
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• 2014

본 논문에서는 HTML5에서 Quadratic & Cubic B$\acute{e}$zier 곡선을 이용하여 2D 이미지를 3D 입체 이미지로 변환하는 방법을 제안한다. 3D 입체 이미지 변환은 원본 이미지에서 RGB색상 값을 분리 추출하여 좌안과 우안을 위한 2개의 이미지로 필터링한다. 사용자는 Quadratic B$\acute{e}$zier 곡선과 Cubic B$\acute{e}$zier곡선을 이용한 제어 점을 통해 이미지의 깊이 값을 설정하게 된다. 이 제어 점을 기반으로 2D 이미지의 깊이 값을 계산하여 3D이미지에 반영하게 된다. 이 모든 과정은 HTML5를 사용한 웹 환경에서 구현하였으며, 사용자들은 매우 쉽고 편리하게 자신들이 원하는 3D 이미지를 만들 수 있게 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.1897-1903
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• 2011

본 논문은 2D/3D 변환을 위한 객체 추출과 깊이정보(Depth-map) 생성기법에 관한 연구이다. 2D영상을 3D로 변환하기 위해서는 영상 객체 추출, 영상 거리 인식, 영상 생성, 재보정 단계를 거치게 되는데 본 논문에서는 영상 객체 추출과 영상 거리 인식에 해당하는 깊이정보를 생성하는 방법을 제안한다. 3D 영상으로의 변환은 2D 영상에서의 객체 추출과, 추출된 객체와 주변 배경을 구별하기 위한 거리감을 할당하는 깊이정보 생성이 중요하다. 보다 정확한 객체 추출과 깊이정보를 생성하기 위해 기존의 Optical flow에서 잡음을 제거한 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2D 영상을 깊이정보가 포함된 영상으로 변환하여 영상의 깊이 정보가 추정됨을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.121-126
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• 2002

3차원 영상은 2차원 영상과 달리 사물을 직접 볼 때처럼 입체감을 느낄 수 있으며 영상을 통해 바라보는 공간과 자신의 공간 연결이 더 자연스러워지므로 시각정보에 큰 영향을 주고 있다. 2차원 영상을 3차원으로 변환하기 위하여 몇 가지 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 3차원 영상을 변환하기 위하여 2차원 단일 영상을 사용하지 알고 계속적으로 입력되는 다중 영상을 MPEG의 움직임 벡터를 적용한 공간적 분석 알고리즘을 제안한 결과 실험대상으로부터 3차원 효과를 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.479-486
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• 2016

In this paper, the algorithm which can convert a 2D image into a 3D Model will be discussed. The 2D picture drawn by a user is scanned for image processing. The Canny algorithm is employed to find the contour. The waterfront algorithm is proposed to find foreground image area. The foreground area is segmented to decompose the complex shapes into simple shapes. Then, simple segmented foreground image is converted into 3D model to become a complex 3D model. The 3D conversion formular used in this paper is also discussed. The generated 3D model data will be useful for 3D animation and other 3D contents creation.

• 방송공학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.319-330
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• 2011

스테레오스코픽 3D 영상의 객관적인 화질 평가를 위해서 지금까지는 왼쪽과 오른쪽 영상에 대해 각각 2D 영상의 화질을 측정, 평가하는 방법을 사용하였다. 하지만 이 방법은 각각의 영상에 대해서 별도로 화질을 평가해야 하는 불편함이 따랐다. 그래서 본 논문에서는 왼쪽과 오른쪽 영상을 중첩하여 만든 하나의 영상을 통하여 스테레오스코픽 3D 영상의 화질을 평가하는 방법을 제안하여, 보다 간편하고 빠르게 스테레오스코픽 3D 영상의 화질을 평가할 수 있도록 하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.35-47
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• 2018

The 4th industrial revolution, digital image technology has developed beyond the limit of multimedia industry to advanced IT fusion and composite industry. Particularly, application technology related to HCI element algorithm in 3D image object recognition field is actively developed. 3D image object recognition technology evolved into intelligent image sensing and recognition technology through 3D modeling. In particular, image recognition technology has been actively studied in image processing using object recognition recognition processing, face recognition, object recognition, and 3D object recognition. In this paper, we propose a research method of human factor 3D image recognition technology applying human factor algorithm for 3D object recognition. 1. Methods of 3D object recognition using 3D modeling, image system analysis, design and human cognitive technology analysis 2. We propose a 3D object recognition parameter estimation method using FACS algorithm and optimal object recognition measurement method. In this paper, we propose a method to effectively evaluate psychological research techniques using 3D image objects. We studied the 3D 3D recognition and applied the result to the object recognition element to extract and study the characteristic points of the recognition technology.

• 한국안광학회지
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• 제16권1호
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• pp.83-90
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• 2011

목적: 일반 2D영상과 anaglyph 3D입체 영상을 시청했을 때 나타나는 자각 증상과 입체시 관련성을 비교 평가하고자 하였다. 방법: 20-30세의 대학생 70명(남 38명, 여 32명)을 대상으로 2D영상과 적록안경방식의 anaglyph 3D영상을 각각 30분 시청한 후 자각 증상을 설문 조사하였고, 2D영상과 3D영상 시청 전 후의 Titmus circles 및 TNO입체시를 평가하여 시각적 자각 증상과 입체시의 상관관계를 평가하였다. 결과: 2D영상과 3D영상 시청 후의 시각과 비시각적 자각 증상 모두 3D영상에서 높게 나타났다. 편광방식의 Titmus circles 입체시는 2D 및 3D영상 시청전과 후의 변화는 없는 것으로 나타났지만 적록안경방식의 TNO 입체시는 3D영상을 시청 후 더 좋은 것으로 나타났다. 3D영상 시청 후 시각적 자각 증상과 TNO 입체시는 증가하였고, 뚜렷한 상관관계(r=0.605)를 보였다. 결론: 시청 전의 입체시가 좋으면 3D영상 시청에서 상대적으로 시각적 자각 증상은 낮았다. 그러나 단시간 anaglyph 3D영상 시청에서 자각 증상이 증가되며, TNO 입체시의 향상은 시각적 자각 증상 완화와 관련성이 낮은 것으로 평가된다. 이러한 경향은 적록안경방식의 anaglyph 3D영상에 대한 적응 과정의 하나로 여겨진다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제6권2호
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• pp.13-16
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• 2014

This study aims to examine the effects of watching 2D and 3D images on the blink rate. Regarding the image watch, their blink rate for 2D and 3D images was separately checked for 1 minute in the 1m distance, before the watch, after 15 minutes of watch, and after 30 minutes of watch. About the change of their blink rate in the 2D image watch, it tended to become higher than that before watching the image; however, there was no statistical significance (paired t-test, p=0.106, p=0.062). And in the 2D image watch, it tended to increase in comparison between after 15 minutes and after 30 minutes, but there was no statistical significance (paired t-test, p=0.623). Meanwhile, about the change of their blink rate in the 3D image watch, it tended to decrease statistically significantly both after 15 minutes and after 30 minutes when compared with that before watching the image (paired t-test, p=0.000, p=0.000). In the 3D image watch, it tended to increase in comparison between after 15 minutes and after 30 minutes; however, there was no statistical significance (paired t-test, p=0.867).

• 방송공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.795-807
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• 2013

최근 2D 영상을 3D로 변환하는 2D-to-3D 변환기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지금까지는 영화나 애니메이션 등의 자연영상을 3D변환하는 것에 초점이 맞추어져 있었다. 그러나 텍스트, 이미지, 로고, 아이콘등이 혼재 되어 있는 윈도우영상의 경우, 이러한 3D변환기술을 적용하는데 어려움이 있다. 특히 텍스트는 동일한 깊이를 얻지 못하면 깨짐, 흔들림 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 먼저 자연영상과 윈도우영상의 분류를 수행하고 윈도우영상일 경우에 텍스트나 배경을 제외하고 이미지 영역만을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 영역에 대해서 3D변환을 각자 수행하고 나머지 영역은 변환하지 않음으로써 상기 문제점을 해결할 수 있다. 실험에서는 10,000장 이상의 실험영상을 테스트하였다. 실험결과로는 윈도우영상의 검출률이 97%을 얻었고, 윈도우영상의 영상영역의 검출률은 87%이다.