• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.7
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• pp.3454-3459
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• 2013

Sumi-e is one of the art work that uses not only ink line but also color painting. This technique is well known as a representative Asian painting style and widely used in movie, advertisement poster and various effect in camera device. In this paper, we propose an algorithm that can generate result image with Sumi-e effects of example image based on computer graphics and image processing techniques. For this, we pass two steps. The first is painting expression step. We used texture transfer technique to generate result with texture effect of reference image by analyzing numerically. The second step is ink-painting effect generation step. We express ink-painting effect in outline by considering intensity variation in edge of example image. Our algorithm can express various Sumi-e style based on selected reference image. So it can be utilized to various contents generating research.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.39 no.6
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• pp.565-574
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• 2002

We propose an algorithm for the robust transmission of video in error prone environment based on multiple description (MD) scheme and simple rate-distortion operators. The redundancy rate-distortion (RRD) criteria is used to split a one-layer compressed video stream into two correlated descriptions. The proposed algorithm can find more candidate points on the RRD curve than the conventional RRD based methods. A new distortion measure is also defined in this paper, which considers more realistic error environments. Since the proposed MD video coder is based on the standard H.263 coder, each description can be decoded independently by the standard H.263 decoder. Also, several descriptions can be decoded into a single stream by additional merge stage and the H.263 decoder. Simulation results show that the proposed MD video coder yields better performance than the conventional MD splitting algorithm at all bitrates both in single and two description cases.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.1 no.1
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• pp.74-83
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• 1996

In this paper, an effective color image retrieval algorithm is proposed based on the graph representation. Also we propose a color constancy algorithm to remove the effect of illumination change. Illumination condition of an image can be transformed to that of reference image using the proposed color constancy algorithm, so that the effect of dirrerent lighting is significantly alleviated. Then, we represent a color image as a graph with several nodes and edges in the histogram space, and finally two images are matched by compared two graphs representing them. The simulation results show that the proposed 3-step algorithm performs well for various conditions, including different lighting, translation, rotation, and scaling of the object in the image. In addition, the proposed algorithm is very fast compared to the geometry-based matching technique.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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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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• 2006.02b
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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.