• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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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.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.2
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• pp.206-213
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• 2008

Animation are consist of consecutive various images, and there are figure and ground. The value of figure image as character in animation consider more significant than the background image, it can be detected many literature reviews on that subject. It, however, is also a critical element for completing animation, in reality, it is not found many academical achievements on this subject. The background images imply the information of environment and atmosphere, and elucidates where the story happen, therefore character move, talk and express themselves there. In terms of academic endeavour to extend the knowledge on animation, this paper is one of vital researches to be suggest on background image study. The main purpose of this study is to classify the background images in the ways of three categories such as painting concepts of concrete, semi-abstract, and abstract to camera concept of deep-focus, out-focus, and distortion. It is to instigate for the study of background images, in the practical view. And it will be utilizing the basic theories of cognitive psychology, painting and camera techniques, in the ways of It is analysed to frequency of use, reality, amount of information, perspective, and role of background image. This study is to provide a basic theory of visual classification on background image for practicing animations and researching on this subject.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.6
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• pp.1243-1248
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• 2006

Object tracking in a real time image is one of interesting subjects in computer vision and many practical application fields past couple of years. But sometimes existing systems cannot find object by recognize background noise as object. This paper proposes a method of object detection and tracking using adaptive background image in real time. To detect object which does not influenced by illumination and remove noise in background image, this system generates adaptive background image by real time background image updating. This system detects object using the difference between background image and input image from camera. After setting up MBR(minimum bounding rectangle) using the internal point of detected object, the system tracks object through this MBR. In addition, this paper evaluates the test result about performance of proposed method as compared with existing tracking algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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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.

• Korean Journal of Human Ecology
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• v.18 no.6
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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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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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.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.5
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• pp.27-34
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• 2019

In this paper, we propose a method to remove the background area by analyzing the pattern of the character area. In the character detection result of the MSER(Maximally Stable External Regions) method which distinguishes a region having a constant contrast background regions were detected. To solve this problem, we use the MSER method in natural images, the background is removed by calculating the change rate by searching the character area and the background area which are not different from the areas where the contrast values are different from each other. However, in the background removed image, using the LBP(Local Binary Patterns) method, the area with uniform values in the image was determined to be a character area and character detection was performed. Experiments were carried out with simple images with backgrounds, images with frontal characters, and images with slanted images. The proposed method has a high detection rate of 1.73% compared with the conventional MSER and MSER + LBP method.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.4
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• pp.866-872
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• 2004

In fingerprint verification and identification, fingerprint and background region should be segmented. For this purpose, most systems obtain variance of brightness of X and Y direction using Sobel mask. To decide given local region is background or not, the variance is compared with a certain threshold. Although this method is simple, most fingerprint image does not separated with two region of fingerprint and background region. In this paper, we presented a new segmentation algorithm based on run-length connectivity analysis. For a given binary image after thresholding, suggested algorithm calculates RL of X and Y direction. Until the given image is segmented to two regions, small run region is successively inverted. Experimental result show that this algorithm effectively separates fingerprint region and background region.