• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1819-1826
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• 2010

본 논문은 어류영상 검색을 위해 어류영상에서 어류객체를 추출하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하고 있다. 명암 유사도를 이용한 기존 알고리즘은 객체와 배경의 명암이 유사한 경계 영역에서 잘못된 영상분할 결과를 초래한다. 제안된 알고리즘은 대비가 약한 경계영역에 대응하기 위해 강화된 에지와 적응적 블록단위의 임계값을 사용하고, 대비가 없는 경계 영역에서 침식 혹은 단절된 객체를 개선하기 위해 가상 객체를 사용하고 있다. 모의실험 결과는 시각적으로 좋은 어류객체를 추출하는 비율이 기존 알고리즘에서는 90% 이하인 반면 제안된 알고리즘에서는 97.7%인 것을 보여주고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.68-78
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• 2007

가상수족관을 구성하는 요소들 중 어류 객체의 행동방식은 사용자의 시각적인 측면에서 가장 중요한 요소이다. 어류 객체의 개별 동작이나 행동뿐 아니라 객체의 속성을 통한 객체들 간의 상호작용은 가상세계의 역동성 및 사실성을 증대시킬 수 있다. 본 논문은 어류 객체들의 생명력, 이동량, 분포 가능한 최대 수심 및 식성 주기 등의 주요 습성들을 분석하고, 이에 따른 움직임과 다른 어류 객체들과의 상호작용, 평균 수명 데이터를 조정함으로써 해저 생태계의 균형을 시뮬레이션 하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 어류 객체의 고유 속성값을 자유롭게 변경하여, 다양한 해저환경을 표현하는 가상수족관, 수족관 화면 보호기, 물고기 육성 게임 등에 활용되어질 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.528-532
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• 2006

사이버 아쿠아리움을 구성하는 요소들 중 어류 객체의 행동방식은 사용자의 시각적인 측면에서 가장 중요한 요소이다. 본 논문은 어류 객체들의 생명력, 이동량, 분포 가능한 최대 수심 및 식성 주기 등의 주요 습성들을 분석하고, 이에 따른 움직임, 다른 어류 객체들과의 상호작용, 평균 수명 데이터를 조정함으로써 해저 생태계의 균형을 시뮬레이션 하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 어류 객체의 고유 속성값을 자유롭게 변경시킴으로써, 다양한 해저환경을 표현하는 사이버 아쿠아리움, 수족관 화면 보호기, 물고기 육성 게임 등에 활용되어질 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.552-560
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• 2021

현재 국내 수산 양식업은 스마트화를 추진하고 있지만, 여전히 양식 단계의 많은 과정에서 사람의 주관적인 판단으로 진행되고 있다. 수산 양식업 스마트화를 위해서 선행되어야 할 부분은 양식장 내 물고기들의 상태를 효과적으로 파악하는 것이다. 어류 개체 수, 크기, 이동경로, 이동속도 등을 파악하여 실시간 모니터링 할 수 있게 된다면 사료 자동 급이, 질병유무판단 등 다양한 양식자동화를 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 수중 촬영한 어류비디오 데이터를 이용하여 실시간으로 어류의 상태를 파악 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 어류 객체검출을 위해 딥러닝 기반 최신 객체검출 모델들을 적용하여 검출 성능을 비교 평가 하였고, 검출 결과를 이용하여 비디오내의 연속적인 이미지 프레임에서 어류 객체 ID부여, 이동경로 추적 및 이동속도를 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 객체 검출 성능 92%(F1-score 기준)를 보였으며, 실제 테스트비디오 상에서 실시간으로 다수의 어류 객체를 효과적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 향후 사료 자동 급이, 어류 질병 예측 등 다양한 스마트양식 기술에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1005-1010
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• 2012

증강현실은 차세대에 각광받고 있는 기술로써 카메라로 보이는 현실 공간에 3D 가상 객체를 삽입하는 기술로써 사용자와 객체간의 상호작용을 이용하여 몰입감과 흥미를 유발하여 학습효과를 최대화 할 수 있다. 최근에는 이동성과 휴대성이 뛰어난 모바일이 보편화됨으로써 모바일을 이용한 다양한 증강현실을 선보이고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 몰입감과 흥미 위주의 학습내용을 제공하기 위하여 모바일 환경에서 증강되어진 3D 어류백과 시스템을 설계하였다. 본 시스템은 어류백과 사전의 어류그림을 마커로 인식하여 서버에 저장되어진 3D 모델을 불러와서 모바일 환경에서 디스플레이 함으로 어류학습에 도움을 주고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.415-420
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• 2010

PC 성능의 향상 및 컴퓨터 그래픽스 기술의 발달로 인해 사회 각 분야에서 고품질의 컴퓨터 애니메이션이 점차 증가하고 있다. 본 연구에서는 해저의 풍경을 표현함에 있어 가장 핵심이 되는 어류 객체의 역동적이고 자연스러운 움직임을 표현하는 과정을 모핑 기법을 통하여 구현하기 위한 기준점 적용 보간법을 제안한다. 어류 객체의 꼬리 움직임에 적용시킴으로써 기존 모핑 기법이 가지고 있던 부자연스러운 속도감을 해결하고, 단조로운 움직임을 탈피한 현실감 있는 유영 방식을 구현한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.759-764
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• 2009

디지털 콘텐츠 관련 산업은 급속도로 성장하고 있으며, 고부가가치를 창출하는 산업으로 주목받고 있다. 특히 콘텐츠를 구성하는 각 객체들의 모습이나 움직임에 많이 쓰이는 3D 모핑 기술은 객체의 모습과 움직임을 유추해내어 다양한 콘텐츠를 구성할 수 있게 해준다. 물속에서 헤엄쳐 다니는 어류의 사실적인 유영 모습을 위해 유영 주기에 물리진자와 같은 속도 개념을 적용하는 기법과, 치어에서 성어까지의 성장 과정을 나타낼 수 있는 프레임 모핑 기법을 제안한다. 본 논문에서는 현실감 있는 어류의 성장 과정을 재현해 볼 수 있으며, 확대 적용을 통해 해양학적인 관점에 맞추어 3D 어류 백과사전이나 가상 해저 공간 표현 등에 응용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.653-657
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• 2008

디지털 콘텐츠 관련 산업은 급속도로 성장하고 있으며, 고부가가치를 창출하는 산업으로 주목받고 있다. 디지털 영상 콘텐츠 산업에서 컴퓨터 그래픽스 기술은 핵심기술이라 할 수 있는데, 이 기술은 실제 카메라를 사용하여 촬영하기 어려운 장면이나 연출을 가능하게 함으로써 콘텐츠 제작의 폭을 훨씬 넓혀 주었다. 최근 컴퓨터 그래픽스 기술은 블록버스터 영화, 게임, 교육용 콘텐츠, 시뮬레이션 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 콘텐츠를 구성하는 각 객체의 움직임이나 객체 변화의 자동화에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 3D 모핑기술을 활용하여 어류의 성장 첫 단계인 알에서부터 성어가 되기까지의 과정을 보여주며, 성장에 영향을 미치는 여러 가지 환경요인들에 따라 성장 후 정상적인 성어와의 차이를 알아볼 수 있는 어류 성장과정 시스템을 설계하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.83-90
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• 2010

본 논문에서는 촉감 처리기술의 특징인 VR기술과 햅틱디바이스인 Omni를 이용하여 VR공간에서 멀티 터치 포인터에 어류객체의 촉감을 제시하는 모델을 제안하고 가능성을 실험하였다. 본 실험을 위하여 Matlab/Simulink와 Handshake사의 proSENSE Virtual Touch Toolbox을 프로그래밍 툴로 사용하였고, 3D로 모델링 된 물고기 객체들의 자연스런 움직임을 묘사하기 위해 x, y, z축 각각의 움직임을 표현하는데 필요한 함수들을 사용하였다. 이러한 움직임들은 2명의 사용자가 각각 제어하는 멀티 포인트에 사실적인 물리 작용을 제공한다. 실험결과 3D 객체의 외형을 촉감만으로 인지하는 것과 숨 쉬는 상태를 촉감으로 느낄 수 있게 하는 것이 잘 표현되었고, 두 개의 멀티 포인터를 활용함으로 VR공간에서의 다중참여를 통한 게임이나 콘텐츠 개발이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.322-330
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• 2021

수산 양식장에서 어류 질병을 초기에 발견하지 못하는 경우 밀폐된 공간 안에서 확산하기 때문에 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 이런 이유로 질병의 조기 발견은 양식업에서 매우 중요하다. 양식장에서 질병의 확산을 막기 위해서는 초기에 병이 든 어류를 자동식별이 가능한 방법이 필요하다. 최근 딥러닝 기반의 어류 질병 자동식별 방법이 많이 사용되고 있는데, 어류의 질병 이미지가 충분하지 않아 객체 식별에 많은 어려움이 있다. 본 논문은 질병 자동식별 예측을 위한 질병 이미지의 부족 문제를 해결하기 위해서 SinGAN 딥러닝 모델을 이용하여 정상 이미지와 질병 이미지를 합성해 다양한 어류 질병 이미지를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스에 대해서 SinGAN 기반으로 질병 이미지를 증강한다. 본 연구에서는 넙치 정상 이미지 11장에 각 질병 패턴 10가지를 합성하여서 스쿠티카병 110장, 비브리오증 110장, 림포시스티스 110장으로 총 330장을 만들었고 이를 통해 생성된 이미지는 4배수 하여 1,320장의 이미지를 생성할 수 있었다.