• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.400-407
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• 2019

본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.

• 비교문화연구
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• 제51권
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• pp.103-131
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• 2018

본 연구는 한국의 대학교에서 유학하고 있는 외국인 유학생들의 동기에 대해서 조사하고자 한다. 질적연구방법과 혼합연구방법을 사용한 본 연구는 6개 과목의 학습 본질을 설명할 수 있는 학생 인터뷰, 에세이, 디지털 스토리텔링 비디오 및 학생 제작 동영상으로부터 얻은 데이터를 근거이론(grounded theory)을 통해 분석하였다. 모든 과목은 2014학년부터 2017학년까지 영어교육 과정에 등록되었다. 본 연구자는 이 과정의 교수자였다. 데이터 분석에서 나타난 주요 범주가 경제력, 문화, 언어학습 및 자기개발이었다는 것이 본 연구의 결과에서 나타났으며, 외국인 유학생의 동기에 관한 대부분의 연구문헌의 결과를 입증한다(OUSO, 2015). 그러나 본 연구와 문헌에서 제시된 동기의 범주가 본질적으로 담론적(discursive)이었다는 것을 전문 문헌과 연구 데이터의 조사가 보여주는데 그 이유는 각 범주가 다른 모든 범주와 연관되어 있을 뿐만 아니라 서로 상호구성주의적(co-constructive)이기 때문이다. 이와 같이 본 연구가 시사하는 바는 유학 관련 문헌에서 발견된 동기의 범주가 본질적으로 담론적이라는 것이며, 이는 부르디외의 경제, 사회 및 문화 자본론(1991)과 유사하다. 본 연구의 결과는 유학의 다양한 동기가 비용과 경력 개발이라는 경제 논리하에 존재한다는 것을 시사한다.

• 트랜스-
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• 제11권
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• pp.1-35
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• 2021

본 연구는 각 미디어의 리얼리티와 오디션 프로그램의 상품성 등 몇 가지 측면에서 실존주의를 이론 모델로 오디션 프로그램의 리얼리티가 왜곡되는 상황에 대해 살펴보고자 했다. 실존주의의 제1원리 '주관성'에 따르면 사람들은 자유의지에 따른 행동을 통해 자신의 본질을 만든 이론적 관점에서 알 수 있듯이 제작 과정에서 캐릭터 메이킹과 스토리텔링을 통해 인물의 이미지를 만들고, 방송 분량 증감을 통해 마지막으로 결성된 단체 인물의 포지션 균형을 이룬다. 연구 결과에 의하면 제작진의 주관적인 개입으로 인해 비본질적인 모습을 대외적으로 드러냄으로써 본질적인 왜곡을 초래한다는 것을 알 수 있다. 상품화 사회에서 무조건 이익만 추구하면 커뮤니케이션의 윤리성과 괴리가 생기고, 리얼리티와 이익의 균형을 어떻게 맞출 수 있느냐가 여전히 현재 오디션 프로그램의 주요 문제이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.972-978
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• 2009

본 논문은 색 일관성을 달성하기 위해 $\chi$-색도 공간에서 고유벡터를 이용하여 본질 영상의 획득에 중대한 영향을 미치는 불변 방향을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 우선 영상을 Finlayson 등이 제안한 방법을 활용하여 $\chi$-색도 공간으로 변환한다. 두 번째로, 불변 방향에 영향을 줄 수 있는 잡음 같은 낮은 빈도를 갖는 데이터들을 제거한다. 세 번째로, 주축 방향과 일치하는 불변 방향을 검출하기 위해, 위 단계에서 추출된 데이터들로부터 가장 큰 고유값에 해당하는 고유벡터를 계산한다. 마지막으로, 검출된 불변 방향을 사용하여 복원함으로써, 본질 영상을 획득한다. 실험 영상은 Barnard 등이 사용한 영상 데이터들 중 일부를 사용하였고, 불변 방향의 검출 성능은 엔트로피 최소화 기법과 비교되었다. 실험 결과, 제안한 기법은 기존 기법에 비해 표준편차가 낮아 불변 방향이 일정하게 검출되었으며, 시간적 측면에서 기존의 기법에 비해 3배 이상 효율적이었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.90-93
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• 2007

우리나라만의 독창적인 의료체계인 사상체질은 의학적 본질의 우수성에도 불구하고 크게 대중화 되지 않았으며 인지도 또한 높지 못하다. 이는 사상체질에서 가장 중요한 부분이 사상체질의 정확한 분류인데 현재 임상현장에서 행해지고 있는 사상체질 분류 방식은 임상의의 경험과 주관적 소견에 의해 분류되고 있기 때문에 진단 결과에 객관성이 없고 정확도가 낮게 평가되고 있는 실정이다. 이를 위해 사상체질 진단 방법 중 하나인 용모사기론을 IT공학의 영상처리에 적용하여 안면 영상 분석을 통해 사상체질 분류를 수행하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사상의학적 원전과 기존의 방법들을 조사, 연구하여 사상체질 분류의 중요한 요소를 결정하고 시스템 구현을 목표로 실험을 통해 사상체질 분류의 유의성을 갖는 측정 요소에 대해 검증해 보고자 한다.

• 디자인학연구
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• 제14권
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• pp.77-84
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• 1996

새로움과 독특함을 추구하는 현대인의 의식구조와 예술의 본질을 바탕으로 예술과 디자인, 그리고 영상의 영역에 있어서도 다양한 매체가 끊임없이 등장하고 있다 . 레이저 또한 전자공학과 물리학의 발달에 힘입어 그 응용기술과 적용분야가 광범위해 지고 있는 가운데 엔터테인먼트 및 각종 이벤트 산업과 전시영상 등, 예술과 디자인의 영역에서 신비하고 환상적인 감동을 가져다주는 시각매체로 확고한 위치를 차지하게 되었다. 본 연구는 첨단과학의 산물로서, 그 독특한 물리적 특성으로 인한 환상적 시각효과창출로 새로운 시각전달매체로 등장하고 있는 레이저에 대한 영상제작측면에서의 연구로서, 레이저영상을 기획하고 제작함에 있어서 레이저의 물리적 특성과 테크놀로지 및 하드웨어상의 구성을 검토하고 레이저가 이미지를 완성시키는 그래픽 적 특성들을 고찰하여 레이저영상 기획 자와 연출가 및 아티스트들의 보다 활발한 레이저영상제작을 도모하고 궁극적으로는 질적으로 보다 완성도 높은 작품을 제작할 수도 있도록 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.120-120
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 내 빗줄기의 특성을 바탕으로 강우강도를 산정하기 위한 합성곱 신경망(CNNs, Convolutional Neural Networks) 기반 강우강도 산정 모형을 제안하였다. 중앙대학교 및 한국건설생활환경시험연구원 내 대형기후환경시험실에서 얻은 CCTV 영상들을 대상으로 연구를 수행하고, 우적계 등과 같은 지상 관측자료와 강우강도 산정 결과를 비교·검증하였다. 먼저, CCTV 영상 내 빗줄기의 미세한 변동 특성을 반영하기 위해 데이터 전처리 작업을 진행하였다. 이는 원본 영상으로부터 빗줄기 층을 분리해내는 과정, 빗줄기 층에서 빗물 입자를 분리해내는 과정, 그리고 빗물 입자를 인식하는 과정 등 총 세 단계로 구분된다. 합성곱 신경망 기반 강우강도 산정 모형 구축을 위해 영상 전처리가 완료된 데이터들을 입력값으로 설정하고, 촬영 시점에 대응되는 지상관측 자료를 출력값으로 고려하여 강우강도 산정모형을 훈련시켰다. CCTV 원자료 내 특정 영역에 편향되어 강우강도를 산정하는 과적합 현상의 발생을 방지하기 위해 원자료 내 5개의 관심 영역(ROI, Region of Interest)을 설정하였다. 추가로, CCTV의 해상도를 총 4개(2560×1440, 1920×1080, 1280×720, 720×480)로 구분함으로써 해상도 변화에 따른 학습 결과의 차이를 분석·평가하였다. 이는 기존 사례들과 비교했을 때, CCTV 영상을 기반으로 빗줄기의 거동 특성과 같은 물리적인 현상을 직간접적으로 고려하여 강우강도를 산정했다는 점과 더불어 머신러닝을 적용하여 강우 이미지가 갖는 본질적인 특징들을 파악했다는 측면에서, 추후 본 연구에서 제안한 모형의 활용 가치가 극대화될 수 있을 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권6호
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• pp.58-64
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• 2009

디지털 방사선 영상은 첨가되는 잡음에 의해 영상이 흐려지고, 시스템 특성에 의해 왜곡된 영상을 얻게 된다. 이런 현상들은 보고자하는 영상의 본질을 보기 어렵게 한다. 왜곡된 영상을 복구하기 위해 웨이블릿 영역에서 다해상도 위너필터를 적용하였다. 다해상도 위너필터는 시스템 임펄스 응답과 잡음에 의해 변형된 프랙탈 신호의 복원을 위하여 Chen이 최초로 제안하였다. 본 논문에서는 Chen이 제안한 다해상도 위너필터를 2차원 영상 데이터에 대하여 적용하였다. 다해상도 위너필터와 다른 방법의 성능을 비교하기 위하여, 두 종류의 웨이블릿 필터들에 대하여 시스템 임펄스 응답과 잡음 전력의 특성에 따라 실험을 하였다. 첨가된 잡음 전력이 20-32 dB 일 때, 본 논문에서 제안한 방법의 신호 대 잡음비는 기존의 위너필터에 비해 0.5-2.0 dB 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.71-76
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 영상 분할에서 성능을 향상하기 위해 퍼지 논리를 적용하는 퍼지 딥러닝 모델인 퍼지 U-Net을 제안한다. 퍼지 논리를 이용한 퍼지 모듈을 영상 분할에서 우수한 성능을 보이는 딥러닝 모델인 U-Net에 결합하여 다양한 형태의 퍼지 모듈을 시뮬레이션하였다. 제안된 딥러닝 모델의 퍼지 모듈은 이미지의 특징맵과 해당 분할 결과 사이의 본질적이고 복잡한 규칙을 학습다. 이를 위해 치아 CBCT 데이터에 적용하여 제안된 방법의 우수성을 입증하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 퍼지 U-Net에서 더하기 스킵 연결을 사용한 모델의 ADD-RELU 퍼지 모듈 구조의 성능이 시험용 데이터에 대해 0.7928로 가장 우수한 것을 볼 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.26-36
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• 1998

2차원 밝기 영상에서 3차원 정보를 얻는 문제는 컴퓨터 시각 연구에서 매우 중요한 분야를 차지하고 있다. 이러한 목적을 위해 먼저 2차원 영상을 취득할 때 카메라의 위치, 광원의 방향, 영상내 물체의 반사특성 등 본질적인 정보를 이용한다. 이중에서 물체의 표면 반사특성은 매우 중요한 단서가 된다. 과거에는 물체의 반사특성을 Lambertian 반사만을 전제하여 연구를 진행했지만 실세계의 물체는 대부분 Non-Lambertian 반사특성을 갖는다. 본 논문에서는 2차원 밝기 영상에서 물체의 반사특성을 해석하고, 반사특성 파라미터를 추정하여 물체의 형상을 복구하는 새로운 방법과 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의해 형상을 복구하는 방법을 제안한다. 물체의 반사특성은 전반사 성분과 난반사 성분을 함께 갖는 Non-Lambertian 면을 그 대상으로 하며, 이러한 반사특성은 전반사(Torrance-Sparrow) 모델과 난반사(Lambertian) 모델의 선형적인 합으로 설명될 수 있다. 본 논문에서 제안한 Photometric Matching은 주변 화소의 밝기 분포를 고려하여 참조영상과의 매칭을 통한 형상복구 알고리듬으로써 기존의 Photometric Stereo에 근본을 두고 있지만, 잡음 및 오차의 누적 정도가 향상되었다. 또한 물체의 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의한 형상복구방법을 제안한다. 이 방법은 역전파 학습알고리듬을 이용해 광원 방향에 따른 밝기값에 대해 면법선을 교사하여 형상을 결정한다.