• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.499-505
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• 2022

최근 메타버스가 많은 관심을 받고 있다. 메타버스는 가상공간을 의미하며 이 공간에서 다양한 이벤트가 펼쳐질 수 있을 것이다. 특히 메타버스 공간에 최적화된 포맷인 360° 영상이 주목을 받고 있다. 360도 영상 이미지는 여러 대의 카메라 또는 렌즈로 촬영한 이미지를 360도 모든 방향으로 스티칭하여 생성된다. 360도 영상 촬영 시에는 카메라 전면에서 피사체를 촬영하기 위한 촬영 스태프를 비롯한 다양한 촬영 장비들이 영상에 표시된다. 따라서 360° 영상을 촬영할 때는 카메라 주변의 피사체를 제외한 모든 것을 숨겨야 한다. 이러한 촬영 방식에는 여러 가지 문제점이 있다. 그 중 조명에 관한 부분이 가장 큰 문제이다. 기존의 이미지 촬영처럼 카메라 뒤에서 피사체에 초점을 맞추는 고정된 조명기를 설치하기가 매우 어렵기 때문이다. 본 연구는 실내조명의 각도를 조절하여 360° 영상에 최적화된 각도를 찾기 위한 실험적 연구이다. 추가 조명을 설치하지 않고 360도 영상을 촬영할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 앞으로 더욱 다양한 촬영 앵글을 통해 실험이 이루어지고 나아가 메타버스 공간에서 360도영상 활용 시 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.111-114
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• 2009

본 논문에서는 계속 발전하고 있는 영상기술에 대한 것을 인문학적 관점으로 접근하고자 하였다. 시각특수효과의 기술적인 부분보다는 미학적 의미를 중심으로 하였으며, 이를 위해 미학의 접근과 재현의 의미와 사례를 통하여 기술적 부분보다는 해석적 의미에서 접근을 하였다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2000년도 추계 학술발표대회 논문집
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• pp.66-67
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• 2000

'인천국제환경영상문화제'는 세계 각국의 우수한 환경관련 다규멘터리 영상물을 보여주는 영상축제로 2001년도 하반기 9, 10월중 개최될 예정이다. 인천의제21실천협의회는 환경보전을 문화와 결합시키는 국제규모 행사를 개최해 환경친화적인 도시로 탈바꿈하는 인천의 이미지를 세계에 알린다는 취지에서 이 행사를 추진하고 있다. (중략)

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1767-1772
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• 2006

컴퓨터-생성 (Computer-generated, CG)집적영상시스템은 사용자들이 컴퓨터 그래픽을 이용해서 미리 만들어진 기초영상들을 렌즈 어레이를 통해 보게 되면 3차원 입체영상을 느낄 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 시스템이다. 이 때 CG집적영상시스템에 컴퓨터를 이용하여 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑 (Image Mapping)이 라고 하는데, 뷰포인트 벡터 렌더링 (Viewpoint Vector Rendering, VVR) 이 미지 매핑 방식은 표현하는 대상의 크기나 시스템에서 사용하는 렌즈 어레이 기초렌즈의 개수에 영향을 받지 않아 실시 간 처리에 보다 유리하다. 본 논문에서는 실시간 3차원 그래픽 응용 프로그램에 보다 적합한 CG 집적영상시스템을 구축하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용하여 렌더 링 성능을 향상시킨 VVR 집적영상시스템 프레임워크(Framework)를 소개한다. 그리고 일반적인 기존의 VVR 구현 방법과 GPU를 이용하는 새로운 방식의 성능을 비교 분석하며, 상당한 성능 향상이 이루어졌음을 보여 준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.555-563
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• 2011

영상의 왜곡보정은 영상 좌표계(이미지)와 전역 좌표계(대상체)의 상관관계를 규정하는 것이다. 기존의 왜곡영상에 대한 보정은 카메라의 광학적 특성을 모델링하여 영상 좌표계와 전역 좌표계의 물리적 관계를 찾는 방식이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 성능 지수기반 다항식 모델을 이용하여 왜곡영상의 보정을 시도하였다. 성능지수기반 다항식 모델은 영상 좌표계와 전역 좌표계 사이의 상관관계를 다항식으로 가정한 후, 이미지와 대상체의 좌표 데이터와 성능지수를 이용하여 다항식 모델의 계수와 차수를 결정하는 방식이다. 제안한 성능지수기반 다항식 모델을 이용하여 기존의 왜곡영상을 보정방식이 가진 과대적합 문제와 같은 한계를 극복하고자 한다. 제안한 방법을 레이저 스캔 카메라로 획득한 2차원 영상에 적용하여 모델의 유효성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.43-48
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• 2018

본 연구는 핸드폰과 같은 모바일 기기로 촬영한 문서 이미지에서 조명 조건들로 인해 발생한 부드러운 그림자를 제거하는 방법을 제안한다. 본 방법은 기존의 피라미드 기반 방법이나, 경계법 방법에 비해 더 좋은 결과를 만들어 낸다. 방법의 기본아이디어는 촬영된 문서 이미지로부터 이미지 지역 통계를 활용하여 글자나 그림 등의 흥미로운 내용이 있는 부분을 분리하고, 이 분리된 부분에 대해 적응적인 밝기 및 대조 조정과 레벨 변환을 수행하여 이미지를 더욱 선명하게 하는 것이다. 또한 내용이 없는 부분에 대해서는 부드러운 채움을 위해 이미지 변형량 기반의 빈 곳 메우기 방법을 이용한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제9권1호
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.265-267
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• 2019

이 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 기존 이미지와 유사한 흑백 이미지를 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 유전자 알고리즘을 현실 문제에 적용하기 위해 가장 중요한 설계 요소인 유전자 모델링을 어떻게 할 것인지에 대하여 2가지 기법을 제안하였다. 제안한 각 기법을 이용하여 2가지 크기의 흑백 영상으로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 이미지 생성을 위한 유전자 모델링에 있어서 각 기법의 진화 성능에 큰 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 향후 기존 이미지와 유사한 이미지를 생성하거나, 서로 다른 이미지를 합성한 이미지를 생성하기 위해 빠르고 자연스럽게 학습시키기 위해서는 유전자 모델링을 신중하게 결정해야 함을 파악할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.437-450
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• 2022

생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)는 이미지 생성 분야에서 주목할 만한 발전을 이루었다. 하지만 큰 데이터 셋에서 불안정한 모습을 보인다는 한계 때문에 다양한 응용 분야에 쉽게 적용하기 어렵다. 단일 이미지 생성적 적대 신경망은 한장의 이미지의 내부 분포를 잘 학습하여 다양한 영상을 생성하는 분야이다. 큰 데이터셋이 아닌 단 한장만 학습함으로써 안정적인 학습이 가능하며 이미지 리타겟팅, 이미지 조작, super resolution 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 SinGAN, ConSinGAN, InGAN, DeepSIM, 그리고 One-Shot GAN 총 다섯 개의 단일 이미지 생성적 적대 신경망을 살펴본다. 우리는 각각의 단일 이미지 생성적 적대 신경망 모델들의 성능을 비교하고 장단점을 분석한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.403-408
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• 2003

캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작 방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이 값을 이용하는 PICASSO 시스템 방법, 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지론 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법 등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처 된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫 번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두 번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표 값으로 추출한다. 세 번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표 값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 등의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.