• 방송과미디어
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• 제21권4호
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• pp.83-91
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• 2016

• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.15-20
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• 2020

소프트웨어가 국가의 혁신 및 성장, 가치 창출에 핵심 요소가 되고 있고, 이에 소프트웨어 관련 교육은 필수적인 상황이다. 공학 교육에 대한 수행방법 가운데 하나로, 실행이 어려운 상황에 대하여 유사한 환경에서 교육할 수 있는 가상 시뮬레이션을 통한 교육이 다양하게 이루어지고 있다. 최근 생산 현장에 스마트팩토리의 구축이 확산되고 있고, 비전 시스템을 활용한 제품 검사가 수행되고 있다. 그러나 비전 시스템에 대한 운영 기술의 부족으로 많은 어려움을 겪고 있으나, 비전 시스템 교육을 위한 시스템 구축에 많은 비용이 필요하다. 본 논문에서는 컴퓨터와 물리엔진의 카메라 기능을 융합하여 영상을 추출하고 전송할 수 있는 교육용 가상 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안 모델의 실험 결과 평균 35.4FPS로 30Hz 이상의 이미지 생성이 가능하며, 22.7ms의 시간으로 이미지를 송수신할 수 있어, 교육용 가상 시뮬레이션 교육 환경에서 활용할 수 있을 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권9호
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• pp.564-571
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• 2017

프로세스 구동시마다 캐시 이미지를 메모리로부터 버스트 로딩하여 초기 캐시 실패를 줄이는 방법은 프로그램의 시작으로부터 초기화 부분의 지연을 줄이고 에너지 소모를 줄이는 데 효과적이다. 하지만 로딩에 사용하기 위한 적절한 캐시 이미지는 컴파일러와 인스톨러 등 소프트웨어적인 접근 방법을 이용하여 적절한 캐시 이미지를 생성하는 과정이 필요하며, 동적인 수행 특성을 보이는 프로세스의 경우 비효율적이다. 본 논문은 이러한 손실에 주목하여, 하드웨어를 부가하여 캐시 이미지를 동적으로 생성하고 관리하는 방법을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안한 방법을 사용할 경우 프로그램의 캐시 필요량에 따른 적절한 이미지 크기를 유지할 수 있어 기존의 캐시 이미지 로딩 기법을 더욱 효율적으로 개선할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.380-383
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• 2008

본 논문은 단순한 키워드 검색에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 이미지의 코너정보와 그레이스케일 히스토그램 정제를 이용한 영상 검색 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 원하는 이미지의 특정을 추출하는 단계와 추출된 특징을 분석하는 단계, 확보된 정보를 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 그 결과 안에서의 그레이스케일 히스토그램 정제 방법으로 다시 재검색하는 단계, 마지막으로 정확한 정보 추출단계를 거치게 된다. 구현 알고리즘은 검색 단계에 있어서 크게 2단계로 나눠진다. 먼저 이미지를 에지로 변환 코너정보를 추출하는 단계, 코너 점의 픽셀을 3*3으로 나누어 RGB중의 픽셀의 합을 하는 단계, 그 코너 값을 데이터베이스와 비교하는 단계, 최대 500개까지의 추출된 이미지를 데이터베이스에 저장되는 단계로 이루어지며 다음 단계는 원 이미지를 그레이스케일로 변환 등질화하는 단계, 히스토그램 정보 획득하는 단계, 8*8 개의 빈으로 나누어 최대 색상정보 값을 추출하는 단계, 그리고 최대 색상정보 영역을 1단계 결과 값과 비교하여 정확한 검색을 얻는 단계로 구성되며 시뮬레이션 결과는 우수한 정확도를 보여 주고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.721-724
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• 2002

본 논문에서는 카메라 파라메타의 하나로서 이미지 센터를 구하는 방법에 대해 소개한다. 3 차원 게임, 그래픽스, 의료, 측정, 형상 복원 등의 응용에 거리 정보를 포함하는 3 차원 정보는 필수적이며 이러한 정보를 추출하기 위해서는 카메라 캘리브레이션을 반드시 거쳐야 한다. 이미지 센터는 대부분의 경우에 카메라 파라메타를 구하기 위한 모델 추정 방법에서 하나의 값으로 취급되는 경우가 많아 이미지 센터 외의 카메라 파라메타의 정확도에 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 카메라 회전을 이용하여 이미지 센터만을 독립적으로 구하는 방법을 제안하며 그 편이성과 반복성, 정확도를 카메라 회전 모델링 시뮬레이션과 실험을 통해 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1790_1791
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• 2009

OpenCV을 사용하여 MFC/OpenGL 환경의 BTT 미사일을 설계하였다. 시뮬레이션을 수행 하는 동안의 이미지에서 표적의 특징점(Feature point)를 추출해 호모그래피 행렬(Homography Matrix)을 계산하여 이로부터 표적의 위치, 속도, 자세 정보등을 추정하도록 하였다. 그리고 미사일 동역학, 자동 조종 장치 역시 C로 구현하여 통합 시뮬레이션 환경을 구축하였다.

• 디자인학연구
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• 제12권3호
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• pp.191-200
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• 1999

본 연구는 스테레오 이미지의 역사적 고찰을 바탕으로 인간의 시각 인지시스템과 전통적인 스테레오 이미지의 원리를 연구, 분석하며, 나아가 컴퓨터 그래픽스 시각화(Visualization)에 있어 새로운 전자적인 3차원 스테레오 이미지를 연구하는데 그 목적이 있다. 컴퓨터에서 이미지를 처리하고 구현할 수 있게됨에 따라, 컴퓨터의 시각화는 매우 정교하고 사실적인 퀄리티를 갖게 되었다. 종전에는 수치로 표시되었던 과학적 연구의 결과가 이제는 단순히 2차원적인 도형을 보여주는 차원을 넘어 3차원적인 데이터의 처리가 보다 사실적인 시뮬레이션을 위해 입체적으로 보여지는 여러 기술적인 개발이 이루어져 왔다. 따라서 이 연구에서는 스테레오 이미지의 원리를 바탕으로 광학적, 전자적 스테레오 이미지를 연구, 분석하며, 나아가 컴퓨터 그래픽스의 새로운 3차원 스테레오 이미지의 표현 가능성을 연구하고자 한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제23권
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• pp.111-122
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• 2016

본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 미술관에서 생성되는 미술 콘텐츠 생명주기 전반에 걸친 저작권 서비스 연구개발의 필요성과 창조산업에서 이미지저작권 콘텐츠 유통시장 활성화와 저작권 서비스 관리체계 수립의 필요성에 의해, 이미지저작권 보호 및 이용 활성화를 위한 미술관 이미지저작권 아카이브 모델을 설정하기 위해 다학제적으로 진행된 융복합 연구이다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 결과는 다음과 같다. 국내 1,000여개의 뮤지엄(박물관, 미술관, 전시관 등)의 저작권료에 대한 산정, 분배, 정산, 모니터링에 대한 기준체계를 제안하여 이미지 저작물의 이용 활성화 및 재활용을 통한 미술콘텐츠 생태계 투명화 및 효율성 향상화를 위해서 다양한 제안이 이루어졌다. 우선, 이미지저작권 아카이브 모델의 내용설계 및 구조설계를 제안하였으며, 프로토타입 시뮬레이션, 실현 시뮬레이션, 모델 가동 시뮬레이션을 위하여, 미술관 미술콘텐츠 유통 서비스 플랫폼을 제안하여, 미술 콘텐츠 저작권료 프로세스 모델을 설정하였다. 미술관 소장품 및 미술작품 유통 과금 기술 개발과 저작권 자동분배 및 정산 엔진 개발은 이미지 콘텐츠에 대한 과금 체계 및 기술 개발이 미약하기 때문에 기본 프레임워크는 기존 콘텐츠 과금 프레임워크를 모델로 사용하였다. 궁극적으로는 미술작가, 미술관 학예사, 유통업체 등이 사용가능한 이미지저작권 아카이브 모델을 제안하였다. 사업화 전략에서는 미술관 이미지저작권 아카이브 모델의 틈새시장 침투전략(Niche penetration strategy)을 제안하였다. 판매확대 전략에서는 미술관 아카이브 시스템의 유동적 연결을 통하여, B2B, B2G, B2C, C2B 형태의 이미지 거래를 효율적으로 진행되게 하며, 이미지 저작물의 관리가 통제 가능한 비즈니스 모델이 수립되었다. 향후 혹은 앞으로의 과제는 미술관에서 소장하고 있는 소장품 및 신규 창작 작품의 미술 콘텐츠 분쟁 예방 및 유통 및 활용에 대한 정보 제공을 통해, 미술작품에 대한 이미지저작권자와 소유자간의 분쟁 등을 최소화하고, 미술품 저작물의 관리성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 미술관의 소장품 및 신규작품에 대한 아카이브에 대한 가이드라인이 제공되어, 이미지저작권 등록 증대가 예상되며, 이미지저작권 유통 서비스에 대한 저작권료, 과금, 분배, 정산 등 다양한 융합적 비즈니스 활용이 가능해 질 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.139-148
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• 2015

융합 이미지 생성의 목적은 여러 입력 이미지에 나타난 주요 시각적인 정보를 결합시켜 하나의 보다 정보적이고 완성적인 출력 이미지를 얻는 데 있다. 현재 이러한 이미지 융합 기술은 영상 의료, 원격 감지, 로봇공학 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 최대 엔트로피에 의한 임계값 추정과 이를 바탕으로 하는 특징 벡터 추출 및 상호 정보량에 의한 특징 벡터들의 밀접한 관계를 추정하는 방식으로 융합 이미지를 생성하는 하나의 접근방식을 제안한다. 이러한 융합 이미지 생성 방식은 이미지의 전반적인 불확실성을 감소시킨다는 점에서 장점이 있고, 더 나아가서 융합되는 이미지들 가운데 블러링 이미지가 사용되는 경우에 이미지 정합이 다른 기법에 비해 보다 좋은 성능을 가진다는 점이다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.28-34
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• 2021

드레이프는 의상의 외형을 결정하는 요인 중 하나로 섬유·패션 산업에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 코로나 바이러스의 영향으로 비대면 거래가 활성화되고 있는 시점에서, 드레이프값을 요구하는 업체들이 많아지고 있다. 하지만 중소기업이나 영세 기업의 경우, 드레이프를 측정하는 것에 대한 시간과 비용적 부담을 느껴, 드레이프를 측정하는 데에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구는 디지털 물성을 측정하여 생성된 3D 시뮬레이션 이미지를 통해 조건부 적대적 생성 신경망을 이용하여 입력된 소재의 물성값에 대한 드레이프 이미지 생성을 목표로 하였다. 기존 보유한 736개의 디지털 물성값을 통해, 드레이프 이미지를 생성하였으며, 이를 모델 학습에 이용하였다. 이후 생성 모델을 통해 나온 이미지 샘플에 대하여 드레이프 값을 계산하였다. 실제 드레이프 실험 값과 생성 드레이프 값 비교결과, 첨두수의 오차는 0.75개였으며, 드레이프값의 평균 오차는 7.875의 오차를 보임을 확인할 수 있었다.