• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.911-921
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• 2020

최근 MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 몰입형 비디오(Immersive Video)에 대한 표준화 프로젝트를 통해 압축 성능 탐색을 진행하고 있다. MIV(MPEG Immersive Video) 표준 기술은 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적인 6DoF을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. MIV에서 생성된 아틀라스는 포함되는 시점의 성격에 따라 다른 영상의 특성을 나타내어 비디오 코덱의 압축 효율에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 시점과 패치들이 반복되는 패턴에 착안하여 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 등의 압축 기법이 포함된 스크린 콘텐츠 코딩 툴에 대한 성능 비교 분석을 진행하여 복원 영상에서 최대 -15.74% Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.111-120
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• 2022

가구는 실내에서 다른 구조물과 잘 어울리는지 확인하는 것이 구매결정에 있어서 필수적이며 COVID-19 사태로 인한 언택트 마케팅 상황에서는 더욱 중요한 요소가 되고 있다. 이에 따라 가구 배치 인테리어 시뮬레이션을 위해 ARCore, ARKit 등 AR(Augmented Reality) 오픈 소스의 등장으로 AR을 이용한 길이 측정법이 등장하고 있는 추세이다. AR를 이용하는 이러한 기존 방식은 평면 카메라 이미지를 토대로 깊이 맵(Depth Map)을 생성하고 복잡한 입체화 연산이 수반되는 방식이라 스마트폰을 사용하여 정확한 실내 크기 정보가 요구되는 작업에서는 한계가 드러난다. 본 논문에서는 ARCore, ARKit 사용 없이 스마트폰에 내장된 가속도 센서, 자이로스코프 센서만으로 정확한 실내 크기를 측정하는 방법을 제안한다. 또한 제시된 기법을 이용한 활용 예제로 미리 디자인된 방 인테리어를 각방에 맞게 적용하는 방법을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.227-231
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• 2006

21세기의 새로운 뉴미디어의 시대를 살아가는 오늘날 만화 및 애니메이션은 각종 영상매체에서의 중요성과 더불어 모든 예술분야에서의 그 비중은 갈수록 커지게 되었다. 특히 날이 갈수록 발전하는 시각문화에 대한 유저들의 소구는 감성공학과 더불어 감성디자인의 필요성을 절실히 깨닫게 해주고 있다. 더군다나 한국과 같은 지리적인 위치에서 일본 문화 중에서도 가장 중독성이 있는 만화, 애니메이션의 영향은 청소년부터 장년층까지 두루 미치고 있는 이유로 한국적인 만화 언어에 대한 체계적인 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 이러한 상황에 따른 적절한 연구가 필요하다 생각되어 그 중에서도 만화 캐릭터의 표정에 대한 연구를 위해 일본 만화에 등장하는 캐릭터들의 표정을 크게 "희(기쁨), 노(분노), 애(슬픔), 락(즐거움)"과 공포(무서움), 놀라움, 혐오(역겨움)으로 나누고 이것을 기준으로 만화에서 감정을 표현하는 최소한의 도식적인 표정 요소들을 도출하여 사람의 감정을 표현하는 단어들과 연관시켜 이미지맵을 작성하고, 이를 기반으로 독자들이 만화의 표정언어를 어떻게 인지하는지에 대한 측정도구를 만들어보았다. 표정 요소 도출을 위해 선택된 일본 만화의 샘플들은 우선 출판만화로 한정하였으며, 차후에 애니메이션 캐릭터의 표정분석을 위한 발판을 마련하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.125-134
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• 2012

페이스북, 싸이월드 등의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)가 발전하면서, 이를 기반으로 하는 소셜 네트워크 게임, 소셜 커머스 등의 서비스도 활성화되고 있다. 특히, 소셜 네트워크 게임(Social Network Game: NG)은 기존 온라인 게임보다는 규모가 가볍고, 친구들끼리 쉽게 즐길 수 있다는 점에서 사람들에게 많은 호응을 얻고 있다. 이러한 소셜 네트워크 게임 시장 규모는 해가 지날수록 점점 커지고 있지만 게임 개발 측면에서는 아직 미흡한 부분이 많다. 특히, 현재 나온 대부분의 개발엔진들이 온라인 게임이나 콘솔 게임에 초점이 맞춰져 있고, 소셜 네트워크 게임의 특징에 적합한 전용 엔진이 거의 없는 상황이어서 소셜 네트워크 게임을 개발하는데 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서 제시한 엔진은 기존의 게임 엔진이 가지는 요소 및 특징뿐만 아니라 소셜 네트워크 게임의 특징을 고려하여 소셜 네트워크 게임 개발에 최적화하여 설계하였다. 또한 소셜 게임 장르 중 가장 많은 비율을 차지하는 시뮬레이션 게임을 구현하기 위해 필요한 맵과 캐릭터 애니메이션을 쉽게 구현할 수 있는 모듈과 툴을 제공한다. 본 논문에서 구현된 엔진은 이미지, 텍스트 및 캐릭터 출력 속도를 기준으로 성능을 평가하였고, 실험 결과 이미지, 텍스트 및 캐릭터 모두 게임을 구현하기에 충분히 빠른 출력 속도를 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.246-254
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• 2007

21세기의 새로운 뉴미디어의 시대를 살아가는 오늘날 만화 및 애니메이션은 각종 영상매체에서의 중요성과 더불어 모든 예술분야에서의 그 비중은 갈수록 커지게 되었다. 특히 날이 갈수록 발전하는 시각문화에 대한 유저들의 소구는 감성공학과 더불어 감성디자인의 필요성을 절실히 깨닫게 해주고 있다. 더군다나 한국과 같은 지리적인 위치에서 일본 문화중에서도 가장 중독성이 있는 만화, 애니메이션의 영향은 청소년부터 장년층 까지 두루 미치고 있는 이유로 한국적인 만화 언어에 대한 체계적인 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 이러한 상황에 따른 적절한 연구가 필요하다 생각되어 그중에서도 만화 캐릭터의 표정에 대한 연구를 위해 일본 만화에 등장하는 캐릭터들의 표정을 크게 '희(기쁨), 노(분노), 애(슬픔), 락(즐거움)'과 공포(무서움), 놀라움, 혐오(역겨움)으로 나누고 이것을 기준으로 만화에서 감정을 표현하는 최소한의 도식적인 표정 요소들을 도출하여 사람의 감정을 표현하는 단어들과 연관시켜 이미지맵을 작성하고, 이를 기반으로 독자들이 만화의 표정언어를 어떻게 인지하는지에 대한 측정도구를 만들어보았다. 표정 요소 도출을 위해 선택된 일본 만화의 샘플들은 우선 출판만화로 한정하였으며, 차후에 애니메이션 캐릭터의 표정분석을 위한 발판을 마련하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.357-363
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• 2014

지속적인 정보기술의 발전은 사회를 성장시킴과 동시에 사용자에게 더 많은 정보와 요구사항을 발생시킨다. 이에 따라 최근 디지털 융합 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며 학문 분야에서의 디지털 융합은 새로운 학문으로서 다양한 방안으로 활용될 수 있다. 전자문화지도는 문화정보를 디지털화하여 특정 지역의 지도위에 나타내는 것이다. 세부적으로 점, 선, 면의 공간속성을 활용해 데이터를 나타낼 수 있으며 시간, 공간(지도), 주제(문화) 세 가지 값이 연계된 정보로 활용이 가능하다. 즉, 전자문화지도는 인문 지역 연구를 위한 방법으로 활용될 수 있으며 결과물을 전자문화지도를 통해 전시함으로써 연구결과를 확산시킬 수 있다. 기존의 전자문화지도는 평면 비트맵(bitmap)지도이미지 활용에 대한 연구가 대부분이며 이는 특정지역에 대한 입체적인 정보제공이 어렵고 지도 확대 시 이미지 깨짐현상과 같은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위해 구글에서 제공하는 입체 지도 서비스인 구글어스를 활용해 지역연구를 위한 전자문화지도를 설계 및 구현한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.488-498
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• 2015

본 연구는 대학 홈페이지의 성공적 관리 및 운영이 대학의 브랜딩 효과를 초래한다는 점에 착목하여 기존의 대학 홈페이지 평가요소들의 문제점을 인식하고 새로운 평가모형을 도출한 후 각 단계별 평가요소에 대한 중요도 및 우선순위를 파악하고자 하였다. 특히 본 연구는 의사결정 방법론 중 계층분석과정(AHP)을 활용함으로써 학과 홈페이지 평가요소에 대한 중요도의 객관성을 높이고자 하였다. 분석결과, 29개의 학과 홈페이지 평가요소 중 모바일 서비스, 교과과정의 구성현황 및 교과목의 설명, 학과특성을 나타내는 전문적인 교육내용, 홈페이지 이용안내 및 사이트맵 접근의 용이성, 학과의 차별화된 교육방식 등의 요소는 비교적 중요도가 높게 나타난 반면, 학과특성에 적합한 슬로건, 학과의 차별화된 이미지 및 아이덴티티, 학과 SNS와의 연동, Q&A게시판 제공, 커뮤니티 활발한 운영, FAQ기능의 제공 등의 항목은 상대적 중요도가 낮게 나타났다. 본 연구는 이상의 연구결과를 바탕으로 대학 학과홈페이지의 성공적 관리 및 운영을 위한 기본적 토대를 제시했을 뿐 아니라, 학과홈페이지의 활성화를 위한 몇 가지 시사점을 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.58-63
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• 2020

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.216-227
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• 2022

MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 6자유도(DoF: degrees of freedom)를 제공하는 몰입형 비디오의 표준화 프로젝트를 진행 중에 있다. MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술에서는 사용자에게 움직임 시차(parallax)를 제공하기 위해 취득한 다수의 영상을 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(depth map-based image rendering, DIBR)을 바탕으로 임의의 사용자 시점의 뷰를 렌더링하게 된다. 현재 MIV에서는 효율적인 부호화를 위한 기술들이 많이 논의된 바 있지만, 전송 측면에 대해서는 여전히 논의가 필요하다. 본 논문은 사용자 시점에 적응적인 몰입형 비디오 스트리밍을 위한 품질 할당 기법을 제안한다. 현재 MIV에서 지원하고 있는 그룹 분할 기법을 통하여 독립적으로 전송, 복원이 가능한 시점 그룹 단위를 생성하여 이를 사용자 시점에 기반한 품질 할당 기법을 통해 효율적인 전송이 가능하도록 한다. 제안하는 적응적 전송 기법은 Test Model for Immersive Video (TMIV) 시험모델을 통해 구현되었으며, 주어진 합성 시점 위치에 따라 렌더링 과정에서의 기여도를 그룹별로 계산하고 우선 시점 그룹을 판단하여 고품질로 전송한다. 사용자 시점에 대한 렌더링 비교 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 TMIV 대비 PSNR 지표에서 평균 17.0%, IV-PSNR 지표에서 14.6%의 BD-rate 감소율을 보여 효율적인 전송이 가능함을 보였다.