• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.553-563
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• 2022

다매체 시대, 동시대 미술에서는 형식론을 바탕으로 서사의 표현이 다양하게 확장되고 있다. 그리고 각 매체의 사용에 따른 표현형식이 극대화 되고 있다. 미술작품 이해의 측면에서도 이러한 서사를 활용한 다양한 표현과 매체를 융합한 접근이 가능하다. 이에 본 연구는 서사 구조를 갖는 이야기를 활용하여 매체를 융합한 사딕 콰이시 알프라지, 린제이 시어스, 카라 워커 등 3명의 작가를 선정하여 작가들의 작품분석을 하였다. 이를 통해, 작품의 예술적 가치와 의의, 향후 동시대 미술의 서사 표현 확장의 가능성을 제시하고자 하였다. 선행 작가의 작품분석 결과 다매체, 탈 장르적, 소통과 참여 등의 종합적 흐름을 함께하며, 내용과 형식의 이분법적 국면을 넘어 서사적 개념의 매개를 활용해 융합을 도출할 수 있음을 보였다. 이는 디지털 기술과 미디어의 발달이 가상성에 대한 담론들을 탄생시키는 매체와 미술 형식의 변화와 함께하고 있다는 것을 확인하였다. 또한 서사구조의 활용은 매체전환이 용이하다는 것을 확인하였다. 앞으로 동시대 미술의 새로운 패러다임에 대한 논의가 진전될 것으로 예상된다.

• 한국과학예술포럼
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• 제26권
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• pp.289-299
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• 2016

시대의 흐름에 따라 예술의 범위는 점차 확장되어왔다. 과학 기술 또한 미디어아트라는 이름으로 예술에 기여하게 되었고, 예술가와 기술자는 협업의 관계로 이어지게 되었다. 이러한 배경을 바탕으로 예술에서의 협업의 의미를 알아보고 미디어아트의 한 분야인 프로젝션 맵핑을 중심으로 사례를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 순차협업형 프로젝션 맵핑 작품의 콘셉트와 제작 프로세스를 제안하고 작품 제작과 전시 과정을 하나의 실험으로 보았다. 이를 토대로 작품제작 사례를 통해 순차협업 절차를 정의하고, 협업에 필요한 기반기술과 절차를 제시하였다. 제시한 기술과 절차는 일종의 플랫폼으로써 프로젝션 맵핑 전시와 페스티벌 등에 적용할 수 있다. 또한 이러한 과정에서 예술가와 기술자의 협업 관계, 작품에서의 크레딧 문제 등을 되짚어보았다.

• 디자인학연구
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• 제18권1호
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• pp.195-204
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• 2005

디지털 기술의 발달로 점차 디자인(예술), 미디어, 과학 분야는 개인화과 함께 맞춤형(customization) 추세로 가고 있다. 기존 대중매체는 기술 및 경제적 제한요인으로 인하여 대중에게 일방적으로 뿌려지는 형태를 띠었고, 예술작품 또한 일정한 전시 공간 또는 무대에서 일방적으로 관객에게 전달하는 방식으로 소통 해왔다. 그러나 현재의 상품(또는 예술품)은 관객, 시청자 또는 소비자의 직접적인 참여가 가능하다는 점이 주목할 특징이다. 각각 미디어나 예술을 소비하는 개개인의 취향에 따라 상품을 다르게 만들 수 있게 되었는데 기술의 핵심은 '인터랙티브 기술'이다. 이에 본 연구는 멀티미디어 콘텐츠 개념을 '정보혁명' 측면에서 살펴보고, 다음으로 문제해결을 위한 분석의 과정으로 시청각 인터랙티브 디자인의 접근을 상호작용의 정보 구조로 모색해 보며, 문제 해결의 방안으로서 오디오에서 시각적으로 표현 될 수 있는 음량 및 주파수를 추출하는 프로세스를 제시하여 오디오의 추출 값을 비주얼로 표현하는 연구 과제로 최종결과물은 디자이너의 입장에서 작품 형태로 제시하였다. 이와 같은 연구를 통하여 디지털 콘텐츠에서의 인터랙티브 디자인이 우리시대에 더욱 긴밀하고 새로운 소통의 방법을 제시하며, 더 넓은 의미의 '상호소통'을 촉진시킬 수 있다면, 디자인이 갖는 본래의 기능들에 일조 할 뿐만 아니라, 미래 디자인의 예측에 있어서도 더욱 다양한 방법과 비전을 제시할 수 있을 것이라고 본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.271-273
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• 2013

본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻은 세라믹 영상에 퍼지 기법과 ART2 기법을 적용하여 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재로 얻어진 영상에서 결함의 구간을 설정하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암도를 대비시킨다. 명암 대비가 강조된 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 상/하 경계선에 가장 많이 분포된 곳을 Max, Min으로 설정하고, Max+20, Min-20을 결함 구간으로 설정한다. 설정한 결함 구간 내의 비파괴 세라믹 영상에서 ART2 알고리즘 기법을 적용하여 세라믹 영상의 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법을 비파괴 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 세라믹 결함 검출 방법보다 비파괴 세라믹 영상에서 다양한 형태의 결함이 검출되는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.330-335
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• 2006

본 논문에서는 neural network을 이용한 이미지 장르(유형) 분류 시스템을 소개한다. 이 논문에서 제안된 시스템은 이미지를 예술(art), 사진(photo), 만화(cartoon) 이미지라는 세 가지 장르(유형) 중 하나로 분류한다. 이미지의 특성은 표준 MPEG-7 visual descriptor를 사용하여 추출된 후, neural networks를 이용하여 학습된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 시스템이 80% 이상의 이미지들을 정확한 장르(유형)로 분류하는 것을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1021-1023
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• 2011

본 논문에서는 현재 많은 사람들에게 각광받고 있는 트릭아트 전시물에 증강현실 기술을 활용한 형태의 서비스 구조 설계를 제안한다. 트릭아트는 기존 전시와의 차별성을 위해 사용자의 참여를 유도하면서, 다양한 표현방식의 전시 정보 제공이 요구된다. 이에 제안하는 서비스 구조 설계는 눈의 착시현상을 이용하는 트릭아트의 각 전시물 특성에 맞춰 마커와 마커리스 방식으로 구분하고 전시 정보를 제공하며, 원활한 서비스 제공을 위해 웹 환경을 기반으로 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1615-1623
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 찾아 개체를 인식하기 위해서, 개선된 SOM 알고리즘과 ART2 알고리즘을 사용하여 인식의 기본 영역을 추출한다. 또한 Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하고 개체를 판단하는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 모폴로지 기법을 이용하여 region을 먼저 찾고, 개선된 SOM과 ART2 알고리즘을 이용하여 곤충의 크기와 종류에 관계없이 세그먼트를 추출한다. 그리고 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴에 적합한 특징값을 찾기 위해서 Trace 변환을 이용하고, 함수의 조합으로 재구성된 Triple 특징값을 이용하여 곤충별로 고유한 패턴을 찾아 인식 실험을 수행한다. 곤충 발자국에서 명확한 발자국과 그렇지 못한 발자국을 자동으로 결정하는 것이 매우 어렵다. 따라서 이와 같이 불확실한 대상을 제외시키지 않고 가능성의 대상으로 판단하고 분류하기 위해서 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식을 수행한다. 제안한 방법에 의한 곤충 발자국의 영역 추출과 인식 실험을 실시하고 그 결과를 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1068-1077
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• 2007

본 논문에서는 콘크리트 표면 품질이 좋은 영상뿐만 아니라, 기존의 영상처리 기법에서 다루지 않았던 표면 품질이 좋지 않은 영상에 대해서도 효율적으로 균열을 추출하고, 추출된 균열의 특징인 길이, 방향, 폭을 자동으로 계산한 후, ART2 기반 RBF 네트워크를 적용하여 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)을 인식하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 콘크리트 균열 추출 및 분석 알고리즘은 Roberts 연산자를 이용하여 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 균열과 배경간의 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화 기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향 분석을 이용하여 3차례에 걸쳐 잡음을 제거하고, 잡음 제거 과정에서 잡음으로 분류된 균열을 복원하여 균열의 특징을 분석한다. 그리고 ART2 기반 RBF 네트워크를 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)에 적용하여 인식한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART2을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열의 검출 성능이 개선되었고 잡음으로 분류된 균열도 효율적으로 복원되었다. 또한 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크가 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인할 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권2호
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• pp.213-217
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• 2008

This paper proposes a novel method for the recognition of passports based on the CDM(Conditional Dilation Morphology) masking and the ART2-based RBF neural networks. For the extraction of individual codes for recognizing, this paper targets code sequence blocks including individual codes by applying Sobel masking, horizontal smearing and a contour tracking algorithm on the passport image. Individual codes are recovered and extracted from the binarized areas by applying CDM masking and vertical smearing. This paper also proposes an ART2-based hybrid network that adapts the ART2 network for the middle layer. This network is applied to the recognition of individual codes. The experiment results showed that the proposed method has superior in performance in the recognition of passport.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.893-910
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• 2017

In this paper, we propose a simple online multiple object (human) tracking method, LKDeep (Lucas-Kanade feature and Detection based Simple Online Multiple Object Tracker), which can run in fast online enough on CPU core only with acceptable tracking performance for embedded surveillance purpose. The proposed LKDeep is a pragmatic hybrid approach which tracks multiple objects (humans) mainly based on LK features but is compensated by detection on periodic times or on necessity times. Compared to other state-of-the-art multiple object tracking methods based on 'Tracking-By-Detection (TBD)' approach, the proposed LKDeep is faster since it does not have to detect object on every frame and it utilizes simple association rule, but it shows a good object tracking performance. Through experiments in comparison with other multiple object tracking (MOT) methods using the public DPM detector among online state-of-the-art MOT methods reported in MOT challenge [1], it is shown that the proposed simple online MOT method, LKDeep runs faster but with good tracking performance for surveillance purpose. It is further observed through single object tracking (SOT) visual tracker benchmark experiment [2] that LKDeep with an optimized deep learning detector can run in online fast with comparable tracking performance to other state-of-the-art SOT methods.