• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.5
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• pp.31-38
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• 2024

In this paper, we propose an ASAP(AI-driven Service for Advertisement Production) application that provides a generative AI-based automatic advertising image production service. This application utilizes GPT-3.5 Turbo Instruct to generate suitable background mood and promotional copy based on user-entered keywords. It utilizes OpenAI's DALL·E 3 model and Stability AI's SDXL model to generate background images and text images based on these inputs. Furthermore, OCR technology is employed to improve the accuracy of text images, and all generated outputs are synthesized to create the final advertisement. Additionally, using the PILLOW and OpenCV libraries, text boxes are implemented to insert details such as phone numbers and business hours at the edges of promotional materials. This application offers small business owners who face difficulties in advertising production a simple and cost-effective solution.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.135-136
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• 2008

본 논문에서는 배경 분리(Background Subtraction) 기법 및 픽셀 농도를 기반으로 조명 환경의 변화에 강인한 도로상 불법 주정차차량을 검출하고, 추적할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 영상내 도로변을 관심영역으로 설정하고, 실시간으로 전후 영상을 비교하여 조명변화에 강인한 분별력을 가질 수 있는 적응 배경 모델을 생성한다. 제안 된 픽셀 농도의 수치를 기반으로 변화량이 작은 배경 영역을 제거하고, 상대적으로 큰 변화량을 가지는 차량 영역을 구별할 수 있다. 구별된 대상 차량 영역에 군집 추적 기법을 적용하여 겹쳐신 자동차들 간의 구별이 가능 하도록 하였다. 제안된 기법에 대한 실험은 불법 주정자 단속 카메라로부터 다양한 조명환경에 대한 고려가 가능한 시간대별 영상을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.319-320
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• 2016

본 논문에서는 게임 개발에 있어서 빈번하게 적용되고 있는 식물 생태계와 이와 연동하는 동물 생태계를 자동화 하는 기법을 연구하고, 이를 실제로 구현하는 것을 목적으로 한다. 정해진 몇 가지 변수에 의해 자동 생성된 식물 생태계와 추가적인 FSM을 기반으로 생성되는 동물 생태계의 자동 생성 로직을 설계하고 이를 구현함으로써 기존의 게임 개발 과정에 효율성을 증대시키고, 최근 들어 터레인의 동적인 구성이나 유저와의 다양한 상호작용으로 인하여 빈번하게 요구되고 있는 자동화된 생태계 생성 기능을 구현하여 게임의 다양성이 기여하고자 한다. 본 논문에서 연구된 연구 결과는 추후에 일반적인 온라인 게임의 배경 자동 생성 시스템으로 확장되어 보다 다양한 적용이 가능할 것이다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.26 no.4
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• pp.11-22
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• 2021

실감형 미디어를 구성하기 위해서는 다시점 영상 또는 비디오들로 구성된 대용량의 콘텐츠가 필수적이다. 이러한 콘텐츠는 다량의 카메라들을 목적에 따라 배치하여 획득하므로 영상 구성의 복잡성과 콘텐츠의 크기가 급격히 커진다는 문제점을 갖고 있다. 3D 미디어 환경에서 카메라의 개수를 최소화하면서도 목적에 맞게 다양한 시점을 제공할 수 있는 가상시점 영상 생성은 핵심적인 기술이다. 본 기고문에서는 다시점 영상과 비디오로부터 학습 기반의 가상 시점 영상 생성 연구들에 대해 체계적인 조사를 통해 그 결과를 다음과 같이 제시한다. 첫째, 가상 시점 영상 생성에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안하는 분류 방식에 따라 기존의 제안된 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 가상 시점 영상 생성에 주로 사용되는 관련 데이터셋을 조사한다. 마지막으로는 각 연구들이 갖고 있는 특징들을 분석하고, 정량적, 정성적 평가 결과를 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.550-553
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• 2010

최근 영화, 광고 그리고 증강현실과 혼합현실 등 다양한 분야에서 실제 영상에 가상의 객체를 합성하는 기법이 자주 사용되고 있다. 보다 사실적인 합성 결과를 생성하기 위해서는 실제 배경영상의 광원정보를 그대로 적용해야 한다. 이러한 실 세계의 광원 정보를 이용하기 위해서는 HDR(High Dynamic Range) 영상을 생성해야 한다. 일반적으로 HDR 영상을 생성하기 위해서는 고가의 HDR 카메라를 사용하거나 LDR(Low Dynamic Range) 카메라를 사용하여 노출 시간을 달리한 일련의 LDR 영상을 촬영하여 이를 기반으로 HDR 영상을 생성해야 한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 한 장의 LDR 환경 맵을 HDR 환경 맵으로 복원하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법을 통해 LDR 환경 맵을 HDR 환경 맵으로 복원할 수 있으며 결과에서 볼 수 있듯이 HDR 영상을 이용했을 때와 유사한 렌더링 결과를 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.481-484
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• 2024

본 논문에서는 레고(LEGO®) 조립 설명서를 생성하기 위해 딥러닝을 이용한 조립 및 설명서 생성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 제공한 단일 이미지를 기반으로 레고 조립 설명서를 자동 생성한다. 해당 시스템은 딥러닝 기반 이미지 분할 기술을 활용하여 물체를 배경으로부터 분리하고 이를 통해 조립 설명서를 생성하는 과정을 포함하며, 조립을 위한 알고리즘을 새로 설계하였다. 이 시스템은 기존 레고 제품의 한계를 극복하고, 사용자에게 주어진 부품으로 다양한 모델을 자유롭게 조립할 수 있게 한다. 또한, 복잡한 레고 조립 과정을 간소화하고, 조립의 장벽을 낮추는 데 도움을 준다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.2
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• pp.343-348
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• 2024

Today, AI image creation programs are optimized for various and specialized purposes such as fashion product advertising, customized fashion style suggestions, and design development, and are actively utilized in the fashion industry. Meanwhile, color is a powerful formative element and plays an important role in expressing images for suggesting products or fashion styles. This study seeks to expand understanding of the use of Midjourney by identifying the characteristics of color combinations that appear in clothing images created using Midjourney among AI image creation tools. The results of this study are as follows. First, the initial image created in Midjourney reflects the existing image color used to create the image more than the color specified in the command. Second, the color combinations that appear in the clothes of the images created in Midjourney are divided into separate and mixed colors. The ratio of colors expressed in a separate color scheme is affected by the color order specified in the command. The number of colors combined in a mixed color scheme appears as a combination of fewer colors than the total number of colors of clothing in the existing image used to create the image in Midjourney and the number of colors specified in the command. Third, caution is needed because changes in background color can affect the user's color perception of the clothes in the image and the formation of the costume image. It is hoped that the results of this study will be helpful in fashion design education and practice.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.15-19
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• 2001

암호 알고리즘 출력문에 대한 난수성 검정들은 평문과 암호문 식별에 중요한 역할을 하고 있다. 실제로, 난수열의 생성자는 비밀키의 생성자와 같은 많은 암호체계에서 사용되고 있으며, 이때 사용되고 있는 난수열은 모의 난수라고 한다. 따라서, 이진수열에 대한 난수성을 검정하는 통계적 검정방법이나 다른 이론적 기준이 필요하다. 본 논문에서는 모의난수열이 갖고 있는 난수성 판정에 관하여 universal 엔트로피 검정방법과 근사 엔트로피 검정방법을 이용하며, 위의 두 방법에 대한 각각의 이론적인 배경과 모의실험을 통한 판정기준을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.628-630
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• 2001

사용자에게 친근감 있는 인터페이스를 제공하는 얼굴 모델링에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 기존 방법인 3차원 스캐너가 카메라를 이용하지 않고 얼굴의 정면상과 측면상의 사진을 이용하여 크기와 배경의 복잡성에 상관없이 일반적인 특징점을 추출하여 삼각형 메쉬로 구성된 표준 모델을 생성하고 이를 이용해서 3차원 얼굴의 형태를 생성하는 시스템을 제안한다. 추출된 특징점은 각개인의 얼굴 형태에 맞게 변형함으로서 좀더 현실적인 3차원 얼굴 모델링을 제공한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.6
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• pp.746-755
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• 2013

This paper presents a three dimensional bilateral filter detecting target trajectory, extracting spatial target information using two dimensional bilateral filter and temporal target information using one dimensional bilateral filter. In order to discriminate edge pixel with flat background and target region spatially and temporally, spatial and temporal variance are used for an image and temporal profile. With this procedure, background and background profile are predicted without original target through two dimensional and one dimensional bilateral filter. Finally, using spatially predicted background and temporally predicted background profile, small target can be detected. For comparison of existing target detection methods and the proposed method, the receiver operating characteristics (ROC) is used in experimental results. Experimental results show that the proposed method has superior target detection rate and lower false alarm rate.