• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.246-249
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• 2021

기존의 이미지 분리 및 합성 과정은 전문 프로그램의 도움을 받아 이미지로부터 사물이나 환경을 분리하거나 합성하여 이루어져 왔으며 생산되는 이미지의 양에서 일반 사용자가 생성하는 이미지의 비중이 높음에도 상대적으로 적은 수의 인원만이 기존 이미지를 분리하고 합성할 수 있었다. 본 논문에서는 다량의 기존 이미지 내 요소를 손쉽게 분리, 합성하여 새로운 컨텐츠를 제작할 수 있도록 하는 메타데이터 구조와 이를 활용하여 이미지 합성에 대한 사용자 편의성을 높이는 플랫폼을 제안한다. 이는 object segmentation 을 기반으로 이미지의 각 요소를 분리하고 계층화 하여 이루어지며 이미지 합성에 대한 접근성을 높이고 분리된 이미지의 속성을 메타데이터로 함께 표기하여 다량의 기존 이미지에서 필요로 하는 이미지 요소를 빠르게 찾을 수 있도록 한다. 또한 분리된 이미지 요소의 속성을 구체화하기 위해 사용할 수 있는 방법들에 대해 논의한다. 결과적으로 위 제안은 기존 이미지 요소를 분리, 합성하기 위해 필요한 장벽을 낮추는 역할을 수행하여 더 많은 사용자들이 이미지 합성에 참여할 수 있게 할 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1487-1489
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• 2013

안드로이드는 휴대용 장치를 위해 널리 사용되고 있는 공개 모바일 운영체제로서, 그를 기반으로 다양한 안드로이드용 애플리케이션들이 제작되고 있다. 그 중 이미지 합성 애플리케이션은 Social Networking Service (SNS), 블로그 등에 올라가는 다양한 이미지 제작을 위해 활발히 사용되는 애플리케이션이다. 본 논문에서는 기존의 이미지 합성 애플리케이션들과는 다른 방식으로 이미지를 합성하도록 해주는 새로운 사용자 인터페이스의 이미지 합성 애플리케이션을 개발한다. 본 논문에서 개발한 이미지 합성 애플리케이션은 보다 직관적이고 쉬운 방식으로 사용자가 이미지를 합성할 수 있도록 해준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.37-38
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• 2017

이미지 합성은 전경과 배경이 조화롭게 나타나도록 표현하는 것이 필수적이다. 이미지 합성의 품질을 나타내는 현실성이 결여될 경우 객체와 배경이 조화롭게 합성되지 못해 뒤틀리거나 돌출되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 현실성 높은 합성을 위해 이미지 합성 기법들 중에서 현실성을 향상시키는 연구 동향을 조사한다. 이미지 합성 기법 분류에 따라 대표적인 기법을 선택하여 현실성 향상에 대한 연구를 중심으로 소개하고 발전방향을 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.1
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• pp.193-202
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• 2008

In this study, we want to composite the source image and the target image when the environment includes water surface in the target image such as lake, sea, etc. The water surface is different from other common environment. On the water surface, the object must be reflected or refract and sometimes is deformed by the wave of water. In order to composite the object in the source image onto the water image, we analyze the water surface of the target image and let the object be synthesized realistically based on the wave of water. Our composite process consists of three steps. First. we use Shape-from-Shading technique to extract the normal vector of the water surface in the target image. Next, the source image is deformed according to the normal vector map. Finally, we composite the deformed object onto the target image.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.425-428
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• 2020

본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.2
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• pp.179-194
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• 2012

Digital image forgery is becoming a topic of great interest with regard to honesty in imaging. We can often see forged digital images in a variety of places, such as the internet, and magazines, and in images used in political ads, etc. These can reduce the reliability and factual basis of the information contained in image. Therefore, objectivity is needed to determine if the image is forged so as to prevent confusion in the viewing public. Most digital forgeries consist of image resizing, rotating including the following interpolations. To find evidence of interpolation in forged images, this paper proposes a new method for detecting digital image forgery using general interpolation factors analyzed through re-interpolation algorithm of the forged images in order to determine the differences in the patterns. Through the re-interpolation algorithm we could detect the forged region and filtering region used image retouching included to interpolation.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.5
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• pp.221-229
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• 2014

The study considers the meaning of the composite images created when users capture present images over past images tagged location data in using the mobile augmented reality technology. The composite image through the location-based augmented reality technology is the result of matching the same location data between present images users are capturing and past images captured already. It is the new composite images that contain two different narratives-current and past in the same space and in real-time. We developed the mobile application implemented augmented reality technology and analysed the process that users create multi-layered narrative in the middle of capturing present image through augmented reality module. In addition, through the comparison with similar studies and applications of the augmented reality, we found that the key to give the multi-narrative in the composite images is the user's participation to put its personal intentions in real-time capturing process. In further development, we'll be able to utilize the application in order that users easily create multi-layered narrative composite image using cultural and personal records.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.429-432
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• 2020

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 빠른 시간 내에 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.257-260
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.342-347
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• 2002

한국인 20대 여성 얼굴을 대표하는 30개 얼굴의 감성 형용사 평정을 통해 아름다운 얼굴의 감성 특징을 파악하였다. 얼굴 감성을 나타내는 14개 형용사 평정에 대해 주성분 분석을 실시한 결과 얼굴 감성은 샤프 요인과 소프트 요인으로 나뉘며, 사람들이 소프트한 느낌보다 샤프한 느낌을 지닌 얼굴을 더 아름답다고 느끼는 것으로 나타났다. 아름다운 얼굴의 감성 특징 검증을 위해 얼굴 합성법을 이용하여 합성한 이미지에 대해 얼굴 미모와 감성 형용사 평정을 실시하였다. '상위 평균' 이미지는 '전체 평균' 이미지보다, 전체 평균과 상위 평균의 얼굴 특징 차이를 50% 과장한 '상위+50' 이미지는 '상위 평균' 이미지보다 유의미하게 더 아름다운 것으로 평정되었다. 합성 얼굴의 감성 평정 결과 '전체 평균' 이미지는 소프트 감성에서 높은 평정을 받았으며, '상위 평균' 이미지는 샤프 감성, '상위150'이미지는 두 감성 요인을 모두 지니는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 샤프 혹은 소프트 중 하나의 감성 요인이 두드러진 얼굴보다 두 가지 감성 요인 모두에서 높은 평정을 받은 얼굴을 더욱 아름답다고 지각하는 것을 암시한다.