• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.423-424
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• 2020

다양한 환경 변화에 따라 적용 가능한 최적의 위장무늬 개발의 필요성이 증대됨에 따라 위장무늬 성능 평가를 위한 포토시뮬레이션 기술 또한 주목받고 있으나 포토시뮬레이션 저작에 관한 연구는 미비하다. 본 논문에서는 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 배치 및 기 배치된 위장무늬의 탐지 시간을 측정하는 소프트웨어인 포토시뮬레이션 기술 개발에 대해 서술한다. 개발된 포토시뮬레이션은 작전환경 및 위장무늬 이미지 로드, 사용자 입력도구를 통한 대상 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 배치 및 저작, 저작 된 작전 환경 이미지 상 위장무늬 이미지를 모니터에 출력, 사용자 입력도구를 통한 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 탐지 및 탐지 시간 측정 기술을 포함한다. 결과에서는 개발 포토시뮬레이션 기술을 통한 위장무늬 이미지 배치 및 저작, 그리고 위장무늬 이미지의 평균 시간 측정 결과 예시를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.671-672
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• 2021

본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.511-512
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• 2022

동물무늬는 서식지에 따라 야생에서 천적으로부터 살아남을 수 있는 중요한 역할을 한다. 동물무늬의 역할 중 하나인 자연과 야생 환경에서 천적의 눈을 피해 위장하는 기능이 있기 때문인데 본 논문에서는 기존 위장무늬의 개선을 위한 GAN 알고리즘 기반 위장 패턴 생성모델을 제안한다. 이 모델은 단순히 색상만을 사용하여 위장무늬의 윤곽선을 Blur 처리를 해서 사람의 관측을 흐리게 만드는 기존의 모델의 단순함을 보완하여 GAN 알고리즘의 활용기술인 Deep Dream을 활용하여 경사 상승법을 통해 특정 층의 필터 값을 조절하여 원하는 부분에 대한 구분되는 패턴을 생성할 수 있어 색뿐만 아니라 위장의 기능이 있는 동물무늬와 섞어 자연과 야생 환경에서 더욱 동화율이 높아진 위장 패턴을 생성하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.315-316
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• 2019

전투복, 군용 천막 등에 사용되는 위장무늬는 군 작전 수행 시 주변 환경의 색상, 패턴을 모사하여 개인병사 및 무기체계의 위장 기능을 극대화하고, 이를 통해 아군의 생명과 시설피해를 최소화하기 위한 목적으로 사용된다. 특히 최근 들어 군의 작전환경과 임무가 복잡하고 다양해짐에 따라, 작전환경에 대한 데이터의 취득 및 정량적 분석을 통해 전장 환경에 최적화된 위장무늬 패턴 및 색상 추출에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 한반도 자연환경 영상에 대한 자기 조직화 지도(SOM, Self-organizing Map) 기반의 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 한반도 내 위도를 고려한 장소에서 시간별, 계절별 자연환경 영상 수집을 진행하며, 수집된 영상 내 다수의 화소의 군집화를 위해 2차원 SOM을 활용한다. 영상 내 각 화소의 색상 값에 대한 SOM의 학습 시, RGB공간상의 색차/색상 인지 왜곡을 피하기 위하여 CIEDE2000 색차 식을 통해 군집화를 진행한다. 실험결과에서는 온라인상으로 수집한 여름 및 가을철 대표 색상 군집화 결과와, 현재까지 수집된 계절별 자연환경 사진 내 6억 7648개 화소에 대한 대표 색상 군집화 결과를 보여준다.