• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.362-363
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• 2012

본 논문에서는 한 장의 실제 나무 영상이 주어졌을 시, 사실적인 3차원 나무 모델링(modeling) 및 자가생장(self-growth) 표현을 위한 방법을 소개하도록 한다. 스켈레톤기반의 간략화(skeleton-based abstraction)를 이용하여 동일한 나무 몸통(trunk)을 갖는 다양한 나무 모델생성과 함께 나무의 다면체구조(manifold structure)를 고려한 지오데식 커널(geodesic kernel)을 이용하여 나무의 자가생장을 표현한다. 나무의 자가생장은 사전 정의된 나무 굵기, 전체 크기, 그리고 가지증식 순서정보와 같은 상대적 성장정보(allometric information)를 동시 이용하여 상대적인 나무 생장(allometric tree growth)을 표현하도록한다. 한편, 보여지지않는 나무 가지와 잎들에 대해선, 나무구조는 로컬하게 자기유사성(local self-similarity)을 갖는다라는 고전적인 절차적(conventional procedural) 가정을 이용하여 자동적으로 생성토록한다. 실제영상을 이용한 몇몇들의 실험을 통해 보다 효과적으로 나무 모델 및 생장 표현이 가능함을 보여주도록한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1195-1198
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• 2022

홀로그램은 빛의 세기와 위상 정보를 모두 기록함으로써 3차원 영상 정보를 기록 및 재현할 수 있는 차세대 영상 시스템이다. 홀로그램은 부동 소수점의 복소 데이터로 실수, 허수 또는 진폭, 위상 신호로 분리되어 압축된다. 본 논문에서는 복소 홀로그램 영상의 표현방식에 따른 압축성능을 비교해보고, 진폭-위상 압축에 대해 압축 친화적인 복소 홀로그램 변환 방식을 제안한다. 이후, 각 표현방식의 압축에서 효율적인 비트량 할당 방법을 제시한다. 본 논문은 제안방식인 QS 진폭-위상 표현이 실수-허수 표현만큼 높은 압축성능을 갖는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.608-610
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• 2023

의료 분야에서 AI 모델의 활용이 증가하고 있지만, 모델의 예측 불확실성을 정확하게 평가하고 표현하는 것이 중요하다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI-driven 방식을 제안하며, 특히 의료 영상 변환 모델에 대한 불확실성 표현과 데이터 한계 극복 방법론을 제안한다. 제안된 AI-driven 안저영상 변환 모델은 기존 GAN과는 다르게 구조가 이루어져 있으며, 신뢰도가 낮은 영역을 구분하고 시각화하여 표현할 수 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 모델과 비교하여 영상 변환 성능이 크게 향상되었으며, 불확실성에 대한 정확도 평가에서도 AI-driven 방식이 높은 성능을 보인다. 결론적으로, 본 연구는 AI-driven 방식을 통해 의료 AI에서의 불확실성 표현의 가능성을 확인하였으며, 이 방식이 데이터의 한계와 불확실성을 극복할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.3454-3459
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• 2013

수묵 담채화는 먹과 채색을 동시에 사용하는 예술 양식을 의미한다. 이는 동양 미술의 전통적인 기법중의 하나로 널리 알려져 있으며, 영화 및 광고 포스터 및 카메라의 다양한 특수효과 표현 등에 널리 활용된다. 본 연구에서는 컴퓨터 그래픽스 및 영상처리 기법을 기반으로, 참조된 예제 이미지의 수묵담채화 특징이 반영된 결과영상 생성 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 우리는 크게 두 가지 단계를 거친다. 첫 번째 단계는 채색 효과 표현단계이다. 우리는 예제 영상에 나타나는 재질감을 수치적으로 분석해 결과 영상에 반영할 수 있는 질감 전이 기법을 활용하였다. 두번째는 먹선 효과의 표현이다. 우리는 예제영상의 윤곽선에서 나타나는 명도 변화 값을 고려하여 먹선 효과를 표현하였다. 우리의 알고리즘은 선택된 참조 영상에 따라 다양한 느낌의 수묵 담채 스타일의 결과를 표현할 수 있으며, 이 기법은, 다양한 콘텐츠 생성 연구에 활용 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.565-574
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• 2002

본 논문에서는 다중 표현(Multiple Description)과 비트율-왜곡 연산자(rate-distortion operator)를 이용하여 에러가 발생하기 쉬운 환경에서 사용될 수 있는 강인한 동영상 압축 알고리듬을 제안한다. 하나의 비디오 스트림을 두 개의 연관된 표현 (description)으로 나누기 위해 과잉 비트율-왜곡(redundancy rate-distortion : RRD) 기준을 사용하였다. 제안하는 방법은 새로 추가한 비트율-왜곡 연산자와 새로 제안된 최적화 방법을 통해 기존의 RRD 기반 방법들보다 최적화 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 실질적인 에러 환경을 고려한 새로운 왜곡 측정법(distortion measure)을 정의하였다. 제안하는 다중 표현 동영상 압축기는 H.263 표준을 기반으로 하기 때문에 각각의 표현은 H.263 표준 디코더를 사용하여 독립적으로 디코딩 될 수 있다. 또한, 기존의 방법과는 달리 손실된 표현에 대한 복잡한 예측과정이 없어도 간단한 병합 과정을 통해 여러 개의 표현을 하나의 스트림으로 디코딩 할 수 있다. 모의 실험 결과, 제안하는 다중 표현 동영상 압축 방법은 기존의 다중 표현 분할(multiple description split) 방법보다 모든 비트율에서 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.892-894
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.74-83
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• 1996

본 논문에서는 컬러 영상 데이터베이스에서의 효과적인 영상검색 및 비교를 위한 새로운 알고리듬을 제시한다. 이를 위하여 전처리 과정에서 조명의 영향을 배제하기 위한 새로운 컬러 균일성 보정 알고리듬을 제안하여 조명의 변화에 민감한 기존의 방법과는 달리 기준 영상의 조명조건을 입력 영상의 조명조건을 변화시킴으로써 히스토그램을 이용한 컬러 영상 검색에 있어서 적절하게 이용된다. 또한 제안하는 영상 정합 기법은 컬러 영상을 노드와 에지로 표현되는 그래프 형식으로 표현하여 그래프 정합방법을 통해 두 영상의 유사도를 측정한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 방법에 의해 영역화 고정이 없고 기하하적 정보추출을 위한 시간이 필요하지 않으므로 빠르면서도 우수한 검색 성능을 나타낸다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.147-150
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• 2021

최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.327-328
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• 2008

로봇과 상호 작용하기 위한 수단으로 손동작 인식 시스템이 많이 사용되고 있으며, 본 논문에서는 손에 부가적인 장치를 장착하지 않은 상태에서 영상 처리를 이용하여 손동작을 인식하는 시스템을 구현하였다. 먼저 로봇은 영상 입력 장치로써 웹캠을 사용하고, 손 영상을 스킨 컬러를 바탕으로 영상 처리를 하여 추출해내고, 그 이미지를 분석하여 그 모양이 가위인지 바위인지 보인지 인식한다. 가위 바위 보 게임을 위하여 로봇이 손동작을 표현할 수 있도록 손가락이 네 개인 손을 설계 및 구현하였다. 이때, 기존의 와이어 방식이 아닌 제어를 이용한 손가락을 설계하였고, 각각의 손가락이 독립적으로 제어될 수 있기 때문에 가위 바위 보의 손동작을 표현할 수 있다. 그리고 음성 인식을 이용하여 사람과 동시에 가위 바위 보 중 하나를 결정한 후 표현하기 때문에 가위 바위 보 게임이 가능하다. 뿐만 아니라 로봇이 승패도 알 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.714-720
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• 2006

본 연구에서는 자동차 TV광고에서 나타나는 섹슈얼리티의 의미화를 영상기호학적 시각에서 연구하는데 그 목표가 있다. 이를 위해서 페미니즘적 비평을 소개하고, '아네트 쿤(Annette Kuhn)'이 제시한 섹슈얼리티 표현의 구조를 파악하였다. 연구는 국내 자동차TV광고 자료 188편을 대상으로 하였다. 이 중 아네트 쿤의 섹슈얼리티 구조적 특징을 가지고 있는 45편의 광고를 선정하였고, 분석한 결과는 각 구조별로 체계적으로 제시하였다. TV광고의 섹슈얼리티 영상기호 분석이 갖는 의미는 다음과 같이 정리될 수 있다. 대중의 시선을 확보하기 위해 성적표현의 비중이 점차 높아지고 있는 상황에서 다분히 주관적 일수 있는 섹슈얼리티를 기호학에 근거를 두고 설명한 아네트 쿤의 연구로 구조화하여 분석함으로써 어느 정도 객관적으로 구체화 할 수 있었다. 또한, 섹슈얼리티와 자동차가 갖는 독특한 관계를 이해한다면 자동차디자인의 기획 단계에서 컨셉 설정에 따른 구체적인 자료로 활용할 수 있을 것이다. 마지막으로 섹슈얼리티 영상기호의 분석은 TV광고의 제작뿐만 아니라 섹슈얼리티를 표현하고자 하는 다른 여러 영상 제작 과정에 있어서도 실제적인 도움을 줄 수 있겠다.