• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.530-531
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• 2020

최근 인공지능을 활용하여 예술 작품에 몰입할 수 있도록 무대 효과를 디자인하는 연구가 진행되고 있다. 무대 효과 중에서 무대 배경은 공연의 분위기를 형성한다. 춤의 장르별로 무대 배경에 사용되는 이미지를 생성하기 위해 소셜 미디어 기반 무대 배경 생성 시스템이 있다. 하지만 같은 장르 춤은 동일한 무대 배경 이미지가 제공되는 문제가 있다. 같은 장르의 춤이지만 노래의 분위기를 반영하여 차별된 무대 배경 이미지를 제공하는 것이 필요하다. 본 논문은 노래 가사의 감정을 활용하여 Generative Adversarial Network(GAN)을 통해 각 노래의 분위기를 고려한 무대 배경 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. GAN은 노래에 포함된 단락별 감정 단어를 추출하여 스타일을 생성하도록 학습된다. 학습된 GAN은 노래 가사에 포함된 감정 단어를 활용하여 곡의 분위기를 반영한 무대 배경 이미지를 생성한다. 노래 가사를 고려하여 무대 배경 이미지를 생성함으로써 곡의 분위기가 고려된 무대 배경 이미지 생성이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.206-213
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• 2008

애니메이션에는 다양한 연속 이미지로 구성되는 형태와 배경이 있다. 형태로 인식되는 캐릭터가 배경이미지 보다 가치와 의미가 있기에 많은 문헌 연구들이 발견되고 있다. 그러나 배경이미지도 애니메이션을 완성 하는데 중요한 요소임에 틀림없지만. 실제로는 배경이미지에 대한 학문적 연구 결과가 발견되지 않고 있다. 배경이미지는 환경과 분위기를 의미하며 이야기가 일어나는 장소를 설명하므로 캐릭터가 움직이고 말하며 자신을 표현하는 곳이다. 본 연구를 통해 애니메이션의 지적 경계를 확충하는 학문적 노력의 일환으로 배경이미지에 대한 의미 있는 연구와 제안이 될 것이다. 연구의 목적은 배경이미지에 대한 구분을 세가지 요소로 나누고 이를 회화적 카메라 기법적으로 나타낸다. 이를 위해 인지심리학과 회화와 카메라에 대한 기본이론이 활용되어 빈도, 활용, 사실성, 정보량, 투시도, 역할 등을 분석한다. 본 연구는 위의 주제를 통해 배경이미지의 시각적 구분하여 애니메이션 제작과 연구에 기초적 이론을 제공한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1243-1248
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• 2006

실시간 영상에서 객체 추적은 지난 수년 동안 컴퓨터 비전과 많은 실제 응용 분야에서 관심있는 분야이다. 그러나 때때로 시스템들은 배경 잡음을 객체로 인식하여 객체를 찾지 못하였다. 이 논문에서는 실시간으로 적응하는 배경이미지를 이용하여 객체의 추출과 추척을 위한 새로운 방법을 개발하였다. 배경이미지의 잡음을 없애고 조도에 영향 받지 않는 객체를 추출하기 위하여 이 시스템은 실시간적으로 배경이미지를 갱신하여 적응적인 배경이미지를 생성한다. 이 시스템의 객체 추출은 배경이미지와 카메라로부터 입력된 이미지의 차를 이용한다. MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 셋팅 한 후 추출된 객체의 내부점을 이용하고, 시스템은 이 MBR을 통하여 객체를 추적한다. 추가로 본 논문은 기존의 추적 알고리즘과 비교된 제안한 방법의 수행에 대한 결과를 평가했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.679-681
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• 2005

배경은 정적인 실사 이미지이며 주요 등장 인물은 CG캐릭터인 경우, 배경 이미지 내의 객체와 CG 캐릭터 간에 상호 작용을 다루기 위하여 일반적으로 배경 내의 객체를 CG 캐릭터로 대체하는 방법을 사용한다. 그러나 본 연구에서는 배경의 객체를 직접 변형시키는 새로운 기법을 제안한다. 우리는 배경 내의 객체를 간단히 표현한 3D 모델로부터 정보를 얻어와 이미지 변형 기법을 이용하여 직접 배경의 객체를 변형시키고, ERI(Expression Ratio Image) 기법을 이용하여 변형된 배경의 객체에 달라진 조명 효과를 반영하는 방법을 사용하였다. 이 기법은 원본 이미지를 그대로 사용하므로, 실사와 같은 높은 품질의 결과물을 얻을 수 있다.

• 한국생활과학회지
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• 제18권6호
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• pp.1289-1302
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• 2009

본 연구의 목적은 웹페이지 배경과 브랜드가 소비자의 감정과 점포이미지에 미치는 영향을 조사하는데 있으며, 또한 소비자의 감정과 점포이미지가 소비자 행동의도에 미치는 영향을 조사하는데 있다. 본 연구는 가상의 웹싸이트를 활용하여 2 (웹페이지 배경: 유 vs. 무) $\times$ 2 (브랜드: 인지도 고 vs. 저) 집단간 실험설계를 하였다. 382명의 응답이 가설검증을 위한 연구결과 분석에 사용되었다. 본 연구의 결과를 살펴보면, 웹페이지 배경이 소비자의 긍정적 감정과 점포이미지에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 브랜드의 경우 인지도가 점포이미지에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 구조방정식 모형의 유의미한 결과를 살펴보면, 긍정적 감정이 점포이미지에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며 점포이미지가 소비자 행동에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 이론적 측면에서 온라인 환경에 대한 연구분야에 공헌하였으며, 마케팅적 시사점을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.232-236
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• 1998

이미지가 전경과 배경으로 이루어져 있을 경우, 이미지에서 중요한 대부분의 정보는 전경의 영역에 집중하게 된다. 만약 이미지를 전경과 배경으로 구분할 수 있다면 영상 인식, 영상 합성, 영상 압축 등 여러 분야에 유용하게 활용할 수 있게 된다. 본 논문에서는 선명도 차이를 이용하여 이미지를 전경과 배경으로 분할하는 방법을 소개하고, 그 실험 결과를 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.155-158
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터 비젼의 기술을 이용하여 생태학적인 실험을 위한 기반으로 물고기를 추적하는 방법을 보여준다. 특히 최적의 배경 이미지를 구하여서 그것을 바탕으로 차영상의 기법을 사용하여 인하는 물체(object), 여기서는 물고기만을 얻는다. 그리고 나서 기존의 신경회로망 기법인 ART2를 사용하여서 그 물고기의 영역을 클러스터링하여서 Object의 좌표를 획득한다. 배경이미지를 이용하여 배경을 제외한 object만 난은 영상을 얻는 방법은 기존의 연구에도 많다. 그러나 이 논문의 방식은 더욱더 그 물체의 윤곽을 뚜렷하게 나타내고, 간단한 방법을 소개하고 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.27-34
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• 2019

본 논문에서는 문자 영역의 패턴을 분석하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 명암이 일정한 영역을 구분하는 MSER(Maximally Stable External Regions)방법의 문자 검출에서는 배경 영역이 포함되어 검출되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연 이미지에서 MSER 방법을 사용하여 명암 값이 차이가 나는 영역과 차이가 나지 않는 영역 즉 문자 영역과 배경 영역을 구해 변화율을 계산하여 배경을 제거하였다. 그러나 배경이 제거된 이미지에서 일부 제거되지 않는 배경 영역이 생겨 LBP(Local Binary Patterns)방법을 사용하여 이미지에서 균일한 값을 갖는 영역을 문자 영역이라고 판단하고 문자를 검출하였다. 실험 데이터는 배경이 단순한 이미지, 문자가 정면으로 구성된 이미지, 문자가 기울어진 이미지 등의 다양한 자연 이미지를 실험하였다. 제안하는 방법을 기존의 MSER, MSER+LBP 방법의 문자 검출 방법과 비교하였을 때 약 1.73%로 높은 검출률을 보였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.213-216
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• 2005

자동차 번호판의 이미지에서 번호의 추출이나, 직물 이미지에서 오염 또는 훼손부분의 추출 또는 방사성 폐기물이나 기타 독극물 보관함의 이미지에서 오염이나 산화에 의한 훼손부위 등과 같은 목표물 이미지 추출은 흑백 이미지에서 명암의 차이를 이용하는 것보다는 컬러 이미지에서 색상의 차이를 이용하는 것이 더 효율적일 때가 많으며, 특히 배경과 목표물의 명암차이가 크지 않은 경우에 효과적이다. 배경과 목표물이 갖는 색상의 차이를 이용하여 분리하기 위해서 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 의 RGB 평면 또는 순도(H), 포화도(S), 휘도(I)를 사용하는 HSI 컬러 평면 등이 많이 사용되며, 이 때 배경과 목표물의 색상의 히스토그램을 구해보면 보면 많은 경우 유사한 색 정보가 배경과 목표물에 공통으로 포함되어 분리에 어려움을 겪게 된다. 본 논문에서는 Fisher 선형 분리자(Fisher's linear discriminant)[1] 함수를 이용하여 3차원의 색상 특징 벡터를 1차원 직선에 투사하여 변환된 1차원 공간상에서 복잡성을 줄이고 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안하였으며, 이를 도축된 식용 가금류의 영상에 적용하고 변질된 부분이 포함되어 식용으로 사용할 수 없는 것들을 효과적으로 분류할 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.866-872
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• 2004

지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리 하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 자기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 적은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문인식에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문 이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할된다. RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전 시켜서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 적용되어짐을 보인다.