• 한국식품과학회지
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• 제33권1호
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• pp.100-106
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• 2001

본 연구에서는 김치를 동결건조하여 $0^{\circ}C,\;5^{\circ}C,\;28^{\circ}C$에 60일간 저장하면서 동결건조/저장/복원시료와 동결건조/저장/미(未)복원시료의 젖산균수, 관능적 특성, 형태 및 색상의 변화를 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. (1) 동결건조/저장/복원시료의 저장 중 젖산균수의 변화를 보면, $0^{\circ}C$와 $5^{\circ}C$의 경우는 젖산균수가 점차 감소하여 10일과 30일 시료가 바로 앞의 시료와 비교하여 유의적인 차이를 보였으며(p<0.05), $28^{\circ}C$의 경우는 10일, 20일, 30일 시료가 각각 바로 앞의 시료와 유의적인 차이를 보였다(p<0.05). (2) 동결건조에 의한 김치의 관능적 특성의 변화를 보면, 표준시료(동결건조하지 않은 시료)와 비교하여 동결건조/복원시료의 전반적인 기호성, 맛, Moistness, Chewiness가 다소 저하하였다. 그러나 동결건조/복원시료의 기호성은 비교적 양호하였다. (3) 동결건조/저장/복원시료의 전반적인 기호성은 10일 시료의 경우 표준시료(동결건조하지 않은 시료)보다 다소 낮았으며, 표준시료와 $0^{\circ}C$, $5^{\circ}C$ 시료 사이에, 그리고 $0^{\circ}C$, $5^{\circ}C$ 시료와 $28^{\circ}C$ 시료 사이에 유의적인 차이가 있었다(p<0.05). 50일 시료의 경우는 $28^{\circ}C$ 시료의 전반적인 기호성이 $28^{\circ}C$/10일 시료보다 현저하게 저하하였다. (4) 동결건조/저장/미복원 시료의 저장 중 관능적 특성의 변화를 보면, 표준시료($0^{\circ}C$ 저장 시료)와 비교하여 $5^{\circ}C$ 시료는 차이가 없었으나, $28^{\circ}C$ 시료는 저장 10일에 전반적인 기호성, 맛, 조직감, Crispness가 저하하기 시작하였고, 50일후에는 냄새, 60일후에는 색상도 표준시료와 차이가 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권4호
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• pp.60-65
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• 2013

본 논문에서는 Time-of-Flight (TOF) 원리를 이용하여 획득한 저해상도 깊이 영상을 고해상도의 색상 영상에 정합하는 방법을 소개한다. 거리 정보 기반의 3차원 렌더링에서 깊이 영상은 렌더링 결과에 큰 영향을 끼치지만, 기존의 스테레오 정합은 색상 영상의 특성에 따라 성능이 크게 변하고, 깊이 정보를 획득하지 못하는 영역이 존재한다. 반면에 TOF 카메라는 적외선 센서를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리를 직접 측정하여 영상으로 출력하기 때문에, 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득 할 수 있고 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 하지만 출력 영상의 해상도가 너무 작아 3차원 응용에 직접 이용하기가 어렵다. 또한, 색상 영상과 다른 카메라를 이용하기 때문에 두 영상의 3차원적 위치와 특성이 서로 다르다는 문제점을 갖는다. 따라서 해상도를 증가시키고 다른 두 카메라로 부터 찍힌 영상을 정합시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 카메라에서 획득한 저해상도 깊이 정보를 고해상도 색상 정보를 이용하여 두 영상간의 정합이 이루어지도록 한다. 향상된 깊이 영상을 사용하여 3차원으로 복원한 실험을 통해, 제안하는 방법이 효과적으로 장면의 변위 정보를 생성함을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.133-140
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• 2005

문화기순(CT)은 좁은 의미로 문화콘텐츠를 만들어내는 데 기본이 되는 기술로 각 국은 세계적 문화 공감대를 형성할 수 있는 콘텐츠를 창출하기 위한 노력을 기울이고 있다. 우리 고유의 문화유산을 응용하는 다양한 콘텐츠가 생성될 때 창의적이고 세계적인 경쟁력을 갖추게 되며, 이를 위해 문화원형 복원기술은 필수적인 핵심 기술이다. 본 논문에서는 찬란한 문화유산을 가진 백제시대 유물인 금동용봉환두대도를 3차원 형상정보 처리기술과 고고학적, 과학적 분석 자료를 토대로 디지털의 원형복원한다. 먼저, 3차원 스캐닝 작업을 통해 취득된 데이터는 샘플링과 특징추출 및 정합과정 후 홀 채움 및 스무딩을 이용하여 보정하고, NURBS와 B-Spline 방법을 이용하여 곡면으로 모델링한다. 그런 다음, 환두대도 구성요소의 색상과 재질을 추정하여 텍스쳐를 편집한 후 맵핑한다. 제작되어진 원형 모델은 전문가의 검증을 거쳐 수정 보완되었다. 디지털 복원된 환두대도는 IT기술과 결합하여 디지털 박물관 구축 및 시대별 지역별, 유형별 환두대도의 정형화 된 데이터베이스를 구축하여 손실 유물의 원형 추정에 활용할 수 있다. 또한 고고학이나 보존과학의 교육 컨텐츠 및 영화, 방송, 게임, 애니메이션 등의 문화 콘텐츠로 활용할 수 있다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제23권6호
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• pp.819-824
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• 2016

본 연구에서는 건조방법을 달리하여 수화복원 전후 건조된 고사리와 취나물의 이화학적 및 관능적 특성을 조사하였다. 수분함량에서 동결건조 된 취나물이 천일건조와 열풍건조 된 취나물보다 낮은 값을 나타내었으며, 수화복원력은 동결건조 된 고사리와 취나물이 천일건조와 열풍건조 된 고사리와 취나물보다 모두 높은 복원력을 나타내었다. 색도 $L^*$값에서는 동결건조 된 고사리와 취나물이 천일건조와 열풍건조 된 취나물보다 유의적으로 높은 값을 나타내었으며, 반면에 동결건조 된 취나물의 경우 가장 낮은 $a^*$값을 나타내었다. $b^*$값에서는 동결건조 된 고사리와 취나물이 모두 높은 값을 나타내었다. 수화복원 된 고사리와 취나물의 색도에서는 동결건조 된 고사리의 $L^*$, $a^*$ 및 $b^*$값이 높은 값을 나타내었고, 취나물의 경우 $L^*$과 $b^*$값이 높은 값을 나타내었으며, $a^*$값은 가장 낮게 나타내었다. 관능평가에서는 수화복원 전 후 동결 건조된 고사리와 취나물의 색, 향, 외관 및 전체적인 기호도에서 천일건조와 열풍 건조된 고사리와 취나물보다 모두 유의적으로 높은 값을 나타내었으나, 결론적으로 동결건조 고사리와 취나물이 열풍건조와 천일 건조된 고사리와 취나물 보다 수화복원력이 가장 빠르고, 나물의 고유 색상을 유지하며 또한 관능적으로도 아주 우수한 것으로 보아 만약 상품화한다면 비록 가격은 비싸지만 바쁜 현대인들을 대상으로 빨리 섭취 할 수 있는 간편식 제품으로 이용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.61-71
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• 2018

RGB-D 카메라 촬영 영상에 대한 카메라 포즈 추정을 통하여 복원한 3차원 전역 공간의 점 집합으로부터 삼각형 메쉬를 생성할 때, 일반적으로 메쉬의 크기가 커질수록 3차원 모델의 품질 또한 향상된다. 하지만 어떤 한계를 넘어서 삼각형 메쉬의 해상도를 높일 경우, 메모리 요구량의 과도한 증가나 실시간 렌더링 성능저하 문제뿐만 아니라 RGB-D 센서의 정밀도 한계로 인한 접 집합 데이터의 노이즈에 민감해지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간 응용에 적합한 3차원 모델 생성을 위하여 비교적 적은 크기의 삼각형 메쉬에 대하여 3차원 점 집합의 촬영 색상으로부터 고화질의 텍스쳐를 생성하는 기법을 제안한다. 특히 카메라 포즈 추정을 통하여 생성한 3차원 점 집합 공간과 2차원 텍스쳐 공간 간의 매핑 관계를 활용한 간단한 방법을 통하여 RGB-D 카메라 촬영 영상으로부터 복원한 3차원 모델에 대하여 효과적으로 텍스쳐를 생성할 수 있음을 보인다.

• 인지과학
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• 제11권2호
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• pp.79-87
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• 2000

본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어 있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권2호
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• pp.63-71
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• 2006

칼라 영상의 잡음 제거 및 복원은 컴퓨터 비젼 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되어지고 있는 분야이다. 칼라얼굴 영상에서의 잡음 제거 및 복원은 색상들 간의 미묘한 상호작용뿐만 아니라 얼굴의 구조학적 특징 때문에 일반적인 영상의 처리보다 더욱 어렵다. 본 논문은 벡터기반의 영상 필터들을 이용하여 제거하기 어려운 칼라 얼굴 영상의 복합 잡음을 제거 하기 위해 PCA 재구성 기반의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA를 이용한 정준 고유얼굴 공간의 학습단계, 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출 단계, Bilateral 필터를 이용한 복원된 칼라 영상의 재조명(Relighting) 단계, 학습 데이터들의 분산 값들을 이용한 잡음 영역 추출 단계, 입력 영상의 부분 정보를 이용한 재구성과 이를 원본 영상과 합성하여 잡음이 제거된 영상을 생성하는 단계 등 총 5 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 입력 얼굴 영상들의 구조적 특징들은 잘 유지하면서 복합적인 칼라 잡음 등을 효과적으로 제거하는 것을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.466-468
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• 2022

3차원 복원은 AR, XR, 메타버스 등에서 활용되고 있는 중요한 주제입니다. 3차원 재구성을 하기 위해서는 스테레오 카메라, ToF 센서 등을 이용해 깊이 지도를 구해야 합니다. 우리는 두가지 센서를 모두 상호보완적으로 이용하여 3차원 정보를 정밀하게 구하는 방법을 고안하였습니다. 우선 두 카메라의 캘리브레이션을 적용하여 색상 정보와 깊이 정보를 일치시킵니다. 그리고 두 센서로부터의 깊이 지도는 3차원 정합과 재투사 방법을 통하여 융합하였습니다. 융합된 3차원 복원 데이터는 RTC360을 이용해 구한 정밀 데이터와 비교 분석하였습니다. 평균 거리 오차 분석을 위해 상용프로그램 Geomagic Wrap을 활용하였습니다. 제안하는 방법을 구현하고 실공간 데이터를 이용하여 실험을 진행했습니다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.13-18
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• 2006

Color quantization replaces the color of each pixel with the closest representative color, and thus it makes the resulting image partitioned into uniformly-colored regions. As a consequence, continuous, detailed variations of color over the corresponding regions in the original image are lost through color quantization. In this paper, we present a novel scheme for restoring such variations from a color-quantized input image. Our scheme identifies which pairs of uniformly-colored regions in the input image should have continuous variations of color in the resulting image. Then, such regions are seamlessly stitched using the Laplace equation. The user can optionally indicate which regions should be separated or stitched by scribbling constraint brushes across the regions. We demonstrate the effectiveness of our approach through diverse examples, such as photographs, cartoons, and artistic illustrations.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.45-46
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• 2013

본 논문에서는 깊이 영상과 컬러 영상의 매칭을 통한 강인한 전경 객체 영역화 기법을 제안한다. 기존의 컬러 영상 기반 객체 영역화 알고리즘은 배경과 객체의 색상이 유사한 경우 정확한 객체 영역화가 어렵다. 깊이 영상을 이용하면 이러한 오 검출을 줄일 수 있지만, 깊이 영상 취득 장비의 오류로 인하여 검출되는 객체 외곽선이 컬러 영상에 비해 세밀하지 못한 단점이 있다. 따라서, 깊이 영상의 외곽선을 비교적 세밀한 컬러 영상의 외곽선에 매칭시킨다. 아울러, 서로 다른 센서에서 취득한 두 영상을 매칭하기 위하여, 정규화된 상호연관성(normalized cross correlation)을 유사도 척도로 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 전경 객체 영역화의 오 검출을 줄이며, 동시에 객체 외곽선을 충실히 복원함을 확인한다.