• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.9 no.1
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• pp.11-18
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• 2003

본 논문에서는 회화적 렌더링에서 칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 브러쉬 스트로크 생성을 위한 전체적인 구성은 다음과 같다. 첫째, 두 장의 사진(한 장의 소스 이미지와 한 장의 참조 이미지)을 입력으로 하여 칼라 변환 이론을 적용하여 색상 테이블이 바뀐 새로운 이미지를 생성한다. 이 방법은 소스 이미지의 칼라 분포 형태를 창조 이미지의 칼라 분포 형태로 변환하기 위해, 선형 히스토그램 매칭이라 불리는, 간단한 통계학적 방법을 이용한다. 둘째, 가우시안 블러링과 소벨 필터를 이용하여 에지를 검출한다. 검출된 에지는 브러쉬 스트로크 렌더링 시 에지 부분에서 스트로크를 클리핑 함으로써 이미지의 윤곽선 보존을 위해 사용된다. 셋째, 브러쉬 스트로크의 방향을 결정하기 위한 방향맵을 생성한다. 방향맵은 입력 영상에 대한 영역 분할 및 병합을 토대로 만들어진다. 영역별 각 픽셀들에 대해 이미지 그래디언트에 기초한 일정한 방향을 부여함으로써 방향맵을 구성한다. 넷째, 구성된 방향맵을 참조하여 브러쉬 스트로크 생성의 기초가 되는 베지어 곡선(Bezier Curve)의 제어점(Control point)을 설정한다. 실제 회화작품에서 사용되는 브러쉬 스트로크는 일반적으로 곡선의 형태를 이루므로 곡선 표현이 가능한 베지어 곡선을 이용하여 브러쉬 스트로크를 표현하였다. 마지막으로, 생성된 브러쉬 스트로크를 에지부문에서 클리핑하고 배경색을 참조하여 블렌딩하거나 퐁 조명 모델을 이용하여 이미지에 적용하게 된다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.25 no.5
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• pp.1-9
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• 2019

In this paper, we propose a video enhancement method using generative adversarial networks to remove raindrops and restore the background information on the removed region in the coastal wave video imagery distorted by raindrops during rainfall. Two experimental models are implemented: Pix2Pix network widely used for image-to-image translation and Attentive GAN, which is currently performing well for raindrop removal on a single images. The models are trained with a public dataset of paired natural images with and without raindrops and the trained models are evaluated their performance of raindrop removal and background information recovery of rainwater distortion of coastal wave video imagery. In order to improve the performance, we have acquired paired video dataset with and without raindrops at the real coast and conducted transfer learning to the pre-trained models with those new dataset. The performance of fine-tuned models is improved by comparing the results from pre-trained models. The performance is evaluated using the peak signal-to-noise ratio and structural similarity index and the fine-tuned Pix2Pix network by transfer learning shows the best performance to reconstruct distorted coastal wave video imagery by raindrops.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.74-77
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• 2021

최근 딥러닝을 이용하여 객체 인식 학습을 위한 데이터셋을 구축하는데 있어 시간과 인력을 단축하기 위해 인조 데이터를 생성하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 실제 환경과 관계없이 임의의 배경에 배치되어 구축된 데이터셋으로 학습된 네트워크를 실제 환경으로 구성된 데이터셋으로 테스트할 경우 인식률이 저조하다. 이에 본 논문에서는 실제 배경 이미지에 객체 이미지를 합성하고, 다양성을 위해 3차원으로 회전하여 증강하는 인조 데이터셋 생성 시스템을 제안한다. 제안된 방법으로 구축된 인조 데이터셋으로 학습한 네트워크와 실제 데이터셋으로 학습된 네트워크의 인식률을 비교한 결과, 인조 데이터셋의 성능이 실제 데이터셋의 성능보다 2% 낮았지만, 인조 데이터셋을 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터셋 구축 시스템임을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.165-168
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• 2021

Recently, the spread of deep learning environments has increased the importance of dataset generation. In this paper, we aim to design and implement a method for capturing rotating images of objects and performing object tracking on them for efficient dataset generation. The method implemented in this paper is to obtain image data by rotating objects to capture multiple angles of objects, detect and track objects through background removal and difference image processing techniques, showing them on screen to monitor object tracking results in the current frame. It was then implemented to return object location data within the image for use as a dataset.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.5
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• pp.340-348
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• 2016

Ray-based model for the calculation of the ocean surface-generated ambient noise coherence function has the form of double integral with respect to a range and a bearing angle. While the theoretical consideration about its numerical implementations was partly given in the past work of authors, the numerical results on the ocean environment have not been presented yet. In this paper, we perform numerical experiments for shallow and deep water environments. It is shown that the coherence function depends on the ocean sediment sound speed, and is more sensitive to the ocean sediment sound speed in the shallow water than in the deep water. Similar trend is also observed for varying the orientation of hydrophone pair. In addition, a post-processing technique is proposed in order to plot the noise intensity for the noise receiving angle. This procedure will supplement the weakness of the ray-based model about the output data type compared to the semi-analytic model of Harrison.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.3
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• pp.1-10
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• 2015

Generating chord score based on melody is essential for composition and arrangement, while it is picky for amateurs who do not have harmonics knowledges. To solve this problem, we developed automatic chord score generating program, ACGP. Based on genetic algorithm, it successfully reflects diverse hormonic factors and the mood of the music. User interface was also implemented so that anyone can use the program conveniently. Additional analysis was conducted to prove the utility of ACGP.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.633-637
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• 2001

In this paper, we proposed model creation algorithm for multiple moving objects tracking. The proposed algorithm is divided that the initial model creation step as moving objects are entered into background image and the model reformation step in the moving objects tracking step. In the initial model creation step, the initial model is created by AND operating division image, divided using difference image and clustering method, and edge image of the current image. In the model reformation step, a new model was reformed in the every frame to adapt appearance change of moving objects using Hausdorff Distance and 2D-Logarithmic searching algorithm. We simulated for driving cart in the road. In the result, model was created over 98% in case of irregular approach direction of cars and tracking objects number.

• Particle and aerosol research
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• v.7 no.4
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• pp.131-138
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• 2011

The concentration levels of n-alkanes and water soluble organic carbon (WSOC) at Anmyon, a Global Atmospheric Watch (GAW) station operated by Korea Meteorological Administration (KMA), has been characterized for the PM10 samples collected in 2010. It was found that the concentrations of WSOC at Anmyon were comparable to those in Seoul and lower than those in Gosan, another background area in Korea. However, the maximum concentration of the WSOC at Anmyon was observed in fall while that at Seoul was in winter. It suggests that the emission and/or transformation characteristics at two areas are different. The concentrations of n-alkanes at Anmyon were slightly lower than at Gosan and about one thirds at Seoul. However, it was found that at Gosan the n-alkanes from natural sources were dominant at Gosan. On the other hand, n-alkanes from anthropogenic sources were dominant at Anmyon. Study directions to further understand the characteristics of aerosols at Anmyon are discussed.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1044-1049
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• 2006

얼굴 추적은 Vision base HCI의 핵심인 얼굴인식, 표정인식 그리고 Gesture recognition등의 다른 여러 기술을 지원하는 중요한 기술이다. 이런 얼굴 추적기술에는 영상(Image)의 Color또는 Contour등의 불변하는 특징들을 사용 하거나 템플릿(template)또는 형태(appearance)를 사용하는 방법 등이 있는데 이런 방법들은 조명환경이나 주위 배경등의 외부 환경에 민감하게 반응함으로 해서 다양한 환경에 사용할 수 없을 뿐더러 얼굴영상만을 정확하게 추출하기도 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 deformable한 model을 사용하여 model과 유사한 shape과 appearance를 찾아 내는 AAM(Active Appearance Model)을 사용하는 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에는 기존의 Combined AAM이 아닌 Independent AAM을 사용하였고 또한 Fitting Algorithm에 Inverse Compositional Image Alignment를 사용하여 Fitting 속도를 향상 시켰다. AAM Model을 만들기 위한 Train set은 150장의 4가지 형태에 얼굴을 담고 있는 Gray-scale 영상을 사용 하였다. Shape Model은 각 영상마다 직접 표기한 47개의 Vertex를 Trianglize함으로서 생성되는 71개의 Triangles을 하나의 Mesh로 구성하여 생성 하였고, Appearance Model은 Shape 안쪽의 모든 픽셀을 사용해서 생성하였다. 시스템의 성능 평가는 Fitting후 Shape 좌표의 정확도를 측정 함으로서 평가 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.45-49
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• 2001

본 논문에서는 실제 카메라 영상으로 획득하기 어려운 화재, 살인 등의 뉴스 사건을 시청자들에게 효과적으로 전달하기 위해서 다수의 가상캐릭터가 등장하는 애니메이션을 신속, 편리하게 제작할 수 있는 사건 재연 시스템의 개발 기법을 소개한다. 본 시스템은 미리 구축된 동작 및 모델 라이브러리를 이용하여 다수의 가상캐릭터 움직임을 제어함으로써 고가의 동작 포착 장비와 연기자가 없어도 신속한 가상캐릭터 애니메이션 제작이 가능하다. 사건 재연 시스템의 가상 캐릭터 동작 제어는 동작 지정, 동작 생성, 동작 편집의 세 단계로 구성된다. 동작 지정 단계에서는 사건 시나리오에 따라 모델 라이브러리부터 가상캐릭터와배경 모델을 선택하고, 동작 라이브러리부터 가상캐릭터의 동작을 선택한다. 동작 생성 단계에서는 지정된 특정 사건을 기술하는 동작에 이동 동작을 연결함으로써 가상캐릭터의 부드러운 동작을 생성한다. 동작편집 단계에서는 가상캐릭터 사이의 상호 작용 또는 가상캐릭터와 가상환경의 상호작용을 보다 정확하게 제어하기 위해서 특정한 시간에서의 가상캐릭터 위치와 자세 등을 조정한다. 본 시스템은 편리한 사용을 위해 대화형과 스크립트 기반의 인터페이스를 적용하였으며, 3차원 그래픽 소프트웨어인 Maya의 플러그인(Plug-in) 소프트웨어 형태로 개발하여 Maya의 고성능 그래픽 기능을 활용하였다.