• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.395-400
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• 2020

전 세계적으로 유행하며 수많은 확진자와 사망자를 발생시킨 코로나바이러스-19(COVID-19)는 일상에서 사람 간 전염이 가능하여 국민들을 불안과 공포에 떨게 하고 있다. 감염을 최소화하기 위해서는 건물 출입시 마스크 착용이 필수적이지만 일부 사람들은 여전히 마스크 없이 얼굴을 노출시킨 채 건물에 출입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 출입 통제를 위해 얼굴에 마스크를 착용했는지 여부를 자동으로 판별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 양쪽 눈 영역을 검출하고 눈 위치를 참조하여 마스크 착용 영역(양쪽 눈 아래 얼굴 영역)을 예측한다. 이 때 마스크 착용 영역을 보다 정확히 예측하기 위해 양쪽 눈 위치가 수평이 되도록 얼굴 영역을 회전하여 정렬한다. 정렬된 얼굴 영역에서 추출된 마스크 착용 영역은 이미지 분석에 특화된 딥러닝 기법인 CNN(Convolutional neural network)을 통해 마스크 착용 여부(착용 또는 미착용)를 최종 판별한다. 총 186장의 테스트 이미지에 대해 실험한 결과, 98.4%의 판별 정확도를 보였다.

• 전자통신동향분석
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• 제39권3호
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• pp.107-115
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• 2024

Image synthesis has been remarkably developed in the computer vision domain and various researches have been proposed to generate realistic and high-resolution images. In particular, image-based virtual try-on is an application in fashion domain to simulate wearing clothes. Specifically, using input images of a fashion model and products, an realistic image of the model wearing the provided garments is synthesized. In this paper, we present a comprehensive review of technical trends in image-based virtual try-on technology. We first introduce relevant datasets and discuss their characteristics. Then, we categorize existing image synthesis methods into three main streams: warping-based methods, encoding-decoding-based methods, and diffusion-based methods. Finally, we explore other important research issues in the field of virtual try-on and analyze related researches aimed to tackling those challenges.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.97-98
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• 2022

코로나바이러스-19 팬데믹 이후 매일 수만 명의 환자가 발생하고 있다. 보건당국은 사람들의 생활 안전을 보호하기 위해 공항, 정류장 등 공공장소에서는 반드시 마스크를 착용하라고 지시하고 있다. 마스크를 착용하는 목적은 감염으로부터 신체를 보호하고 바이러스 전파와 확산을 막기 위한 것이다. 공공장소에서는 많은 인원에 대한 일괄적인 마스크 착용 검사를 하기 어렵고, 육안으로 확인하는 마스크 착용 검사 방법은 인파가 몰리는 장소에서 검사 효율이 떨어지며 누락되는 경우도 많이 발생한다. 본 연구에서는 입력 이미지에 존재하는 얼굴 영역을 YOLOv4와 YOLOv5 모델을 통해 예측하여 마스크의 착용 여부를 판단하되, 앙상블 기법을 적용하여 보다 효과적인 BB(Bounding Box) 추출 및 마스크 착용 탐지 기법을 적용한다. 따라서 공공장소의 마스크 착용실태를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.21-27
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• 2018

본 논문에서는 수평 방향의 경계선 정보를 이용한 마모 정도 및 편마모 검출 알고리즘을 제안한다. 입력 이미지의 노이즈는 양방향 필터로 제거한 다음 제안된 마스크를 사용하여 필터링된 이미지에서 경계선이 추출된다. 타이어가 마모됨에 따라, 타이어 숄더 또는 타이어 바퀴의 바닥에 팬 홈이 수직 홈보다 더 많이 바뀐다. 그러므로 타이어 숄더 또는 타이어 홈의 모서리는 수직 홈의 모서리보다 타이어 장착에 대한 정보가 더 많다. 제안 된 마스크는 이 특징을 반영하여 수평 모서리 추출에 사용된다. 경계선 추출 후, 경계선 이미지는 두 가지 레벨 시스템으로 표현된다. 이진화 이미지의 경계선 화소는 착용도 및 불균일한 착용을 결정하는 데 사용된다. 이 제안 된 방법은 다른 장비 없이 쉽게 사용할 수 있다. 제안 된 방법은 실제 차량을 사용하여 수행되었으며, 실험 결과는 착용도 및 착용 불균일성을 검출하는데 있어 제안 된 방법의 우수한 성능을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.239-240
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• 2020

마스크 쓴 얼굴에 대해 랜드마크 분석을 진행하기 위해서는 대량의 마스크가 착용된 얼굴 데이터셋이 필요하다. 본 논문에서는 공개된 얼굴 데이터셋에 자동으로 마스크를 합성하여 대량의 마스크를 착용한 얼굴 데이터셋을 생성하는 시스템을 제안한다. 마스크는 얼굴의 많은 부분을 가리는 물체이다. 따라서 마스크를 쓴 얼굴에 대해서는 일반적인 얼굴 데이터셋으로 학습된 landmark detector가 잘 작동하지 않는다. landmark detector가 잘 작동하게 하려면 마스크를 쓴 얼굴에 대해서 학습을 시켜야 한다. 그러나 현재 마스크를 쓴 얼굴 이미지와 풍부한 landmark 정보를 함께 가지고 있는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 학습에 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 마스크 얼굴 이미지 데이터셋을 만들어내는 방법을 제안하고 마스크를 착용한 얼굴에도 잘 작동하는 랜드마크 검출기를 학습시켜 그 효용을 입증하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.214-217
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• 2009

현대 패션분야에서 디자이너들의 예술적 표현의 주제이자 매체로서 활용되고 있는 빛은 보다 감성지향적인 방향으로 발전되는 추세로서, 빛을 활용한 감성 패션디자인에 대한 표현 방법과 조형적 특성을 분석하는 것은 매우 의미있는 일이다. 패션디자인에서 빛을 표현하는 방법으로는 빛의 반사, 이미지 표현, 발광, 투사에 의해 독창적으로 응용되어져 표현되어 왔으며, 다양한 빛의 표현을 위해 재료의 물성을 조작함으로써 얻을 수 있는 빛의 유희, 명암이나 형태, 색채를 통한 빛의 재현, 발광물질이나 인공광에 의한 발광, 프로젝터를 통한 빛 이미지 등 다양한 표현방법이 활용되고 있었다. 빛이 활용된 감성 패션디자인의 조형적 특성으로는 상호작용성, 영상성, 투명성, 실험성으로 분류되었다. 상호작용성은 착용자의 행위에 의한 변형과 신체의 변화나 감정의 변화에 의한 불빛이나 영상 패턴이 바뀌는 등 형태나 컬러, 영상의 변형 등 착용자의 메시지 전달이나, 감정표현, 신체보호, 그리고 재미를 유발하는 효과를 자아내는 것으로 나타났다. 영상성은 디지털 이미지를 활용한 것과 내부 광원에 의한 발광성으로 분류되며, 드레스에 장착된 수많은 LED 에 의한 영상을 만들거나 이미지를 확대시키는 방법으로 표현된 영상성은 심미적인 효과가 우선시되었다. 투명성은 주로 비닐, 플라스틱, 기능적 소재 등 투명한 소재들을 이용하여 대부분 재료의 특성이 조형적 특성으로 분석되었고, 외부와의 개방성과 위장가능성의 효과를 준다거나, 투명한 재질에 이미지가 변화하는 이미지의 중첩성과 같은 효과를 나타내었다. 실험성은 새로운 실험적 도구로서의 패션을 표현하고자 할 때, '빛'을 매개체로 하여 관심을 유도하고 재미를 더해주며, 신비주의적 환상이나 호기심을 불러일으키는 효과를 나타내었다. 이처럼 빛을 활용한 패션디자인은 빛을 매개체로 하여 다양한 표현방법으로 활용이 가능하며 특유의 조형적 특성을 가지고 있음을 알 수 있었다.

• 복식문화연구
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• 제12권1호
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• pp.90-103
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• 2004

The purpose of the present study was to investigate images pursued and purchase behaviors for clothing as determined by self-image. Data were collected through a self-administered questionnaire survey from March 3 to March 11, 2003 from 600 female students attending universities in Seoul; 514 were used for the data analysis. Data were analyzed by chi-square analysis, t-test, ANOVA, correlation analysis, tics, cluster analysis and Duncan's multiple range test. Self image was defined six factors: social image, gay image, intellectual image, girlish image, iron nerves image, image like a man and was classified three group avail of six factor: commonness type, social brilliance type, immature boldness type. The results showed significant differences in images of actual clothing worn by self and in the clothing image pursued among the groups determined by the self image. Significant differences were also found in clothing purchase behaviors such as monthly clothing expenditure, shopping frequency, store types, and the clothing items often used for expressing self-image among the groups divided by self-image.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.177-180
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• 2021

코로나바이러스로 인하여 전 세계는 어려움을 겪고 있으며, 바이러스를 확산을 막기 위해서 실외에서는 마스크를 쓰는 것이 일상이 되었다. 하지만, 이를 따르지 않는 사람이 일반 시설에 방문할 때 이를 감지하고 경고를 할 수 있는 시스템이 없어, 마스크 미 착용자로 인한 위험성 방지에 취약점을 가지고 있다. 본 연구에서는 OpenCV 라이브러리를 이용한 마스크 착용 여부를 확인하는 시스템을 설계한다. Haar 특징기반 다단계 분류자를 이용하여 마스크 인식 프로세스를 설계하였으며, 마스크 착용 확인 시스템은 경량 컴퓨터인 라즈베리파이 장치 위에 구현하였다. 또한 확인된 사람의 이미지는 클라우드 시스템에 저장할 수 있도록 구현하였다. 본 연구를 통해, 누구나 손쉽게 해당 마스크 착용 확인 시스템을 중소 매장에 설치하여 사용할 수 있으며, 코로나바이러스 확산 방지에 기여할 수 있다고 예상한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.507-508
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• 2022

현재 코로나-19로 인해 많은 사람들이 실내외 사진 촬영에 대한 불편함을 호소하며, 2022년 5월 기준 야외 마스크에 대한 의무 착용이 해제되었지만, 여전히 야외에서 마스크를 착용하는 사람들이 대다수 존재한다. 또한 코로나 발생 후 약 2, 3년간 소중한 가족들 및 지인들과의 찍은 중요한 사진들이 마스크를 착용한 채 그대로 남아있다. 본 논문에서는 파노라마 기술인 Image Stitching 기술을 활용하여 마스크 제거 사진 생성 연구에 대해 기술한다. 본 연구를 통해 사용자들의 실내외 마스크 착용 시 촬영에 대한 불편함을 해소하고 이전 마스크 착용 사진들을 복원함으로써 만족감을 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.171-187
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• 2023

저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.