• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.19-26
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• 2008

본 논문은 사용자로 하여금 가상 착의 객체를 360도의 시점에서 관측할 수 있도록 한 새로운 기술로서, 시점 벡터 추정과 직물 텍스쳐 매핑을 이용한 오브젝트 VR 기반 2.5D 가상 직물 착의 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 오브젝트 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 볼 수 있는 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있고, 직물 패턴의 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 관측할 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 2.5D 가상 착의 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 최소한으로 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 제안된 시스템에 따르면, 실제 의복을 제작하지 않고도 직물 패턴 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 360도의 시점에서 시뮬레이션할 수 있으므로 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 또한 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.106-115
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• 2011

본 논문에서는 기존에 제시된 쉐이딩 알고리즘들이 음영 표현을 통해 3차원 물체의 형태를 효과적으로 전달하는지 평가하고 검증한다. 8가지 스타일로 쉐이딩된 10개의 3차원 물체 중의 한 개의 이미지를 사람들에게 보여주고 물체 표면의 여러 곳의 위치에서 곡면의 법선 벡터와 일치하도록 측정기(gauge)의 방향을 조정하도록 요청하는 스터디를 수행한다. 이 실험에서 수집한 법선 벡터 추정치가 사람들 간에 서로 일치하는지 비교하고 또한 실제 3차원 곡면 모델의 법선 벡터와 일치하는지도 비교한다. 본 논문의 실험을 통하여 물체의 음영을 표현하는 방법에 따라서 사람들이 물체의 형태를 다르게 해석한다는 사실을 보인다. 또한, 기존의 쉐이딩 알고리즘들 중에서 음영 톤의 단계수가 많고 톤 단계가 전반적으로 균일하게 분포되어 있는 특성을 가지는 알고리즘이 물체의 형태를 보다 효과적으로 표현하는 것으로 나타났다. 본 논문에서 수집한 실험 데이터 및 분석 결과는 물체의 형태를 효과적으로 전달하는 것을 목적으로 하는 새로운 CG 쉐이딩 알고리즘을 설계하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.457-461
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• 2010

얼굴 인식 분야는 오래전부터 꾸준히 연구되어 왔지만, 아직도 실용적인 얼굴 인식은 이루어지지 않고 있다. 이는 실제 얼굴 인식 시스템의 입력 영상의 경우, 실험실에서 획득된 얼굴 영상과는 달리 안경이나 스카프, 헤어스타일 등에 의해서 가려진 얼굴 영상인 경우에 인식 성능이 매우 저하되는 것에 기인한다. 이러한 비 얼굴 요소를 처리하기 위해, 최근 수년간 다양한 방식의 비 얼굴 요소처리 방법이 있었으나, 만족할만한 성능을 보이지 못했다. 본 논문에서는, 최근 관련 방법 중에서 특징 공간에서 최소거리의 볼을 찾아 근사값을 추정하는 방식인 SVDD를 이용하는 비 얼굴 요소 복원 방법을 제안하고, 실험을 통해 성능을 평가한다. 제안 방법의 실효성을 검증하기 위해, 비얼굴 요소 부분을 점진적으로 증가시켜 복원하는 실험 등 을 통해 실험한 결과, 제안 방법은 상당한 수준의 실효성을지니고 있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.27-33
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• 2018

최근 국내외 연구기관에서는 논문을 저널에 제출하는 과정에서 연구결과를 효과적으로 전달하기 위해 외부 기관을 통해 논문의 문맥, 전문 용어의 쓰임, 스타일 등에 대한 논문 교정을 진행하는 경우가 증가하고 있다. 하지만 대다수의 논문 교정 회사에서는 매니저의 주관적 판단에 따라 수동으로 논문 교정자를 할당하는 시스템이며, 이에 따라 논문의 주제에 대한 전문성이 부족한 교정자를 할당하여 논문 교정 의뢰인의 만족도가 떨어지는 사례가 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 논문 교정자 할당을 위해 논문의 토픽을 고려한 논문 교정자 매칭 방법론을 제안한다. Latent Dirichlet Allocation을 이용하여 문서의 토픽 모델링을 진행하고, 그 결과를 이용하여 코사인 유사도 기반으로 사용자간 유사도를 계산하였다. 특히, 논문 교정자의 토픽 모델링 과정에서, 대표 문서로 간주되는 문서의 중요도에 따라 가중치를 부여하여 빈도수에 차별을 둬 정밀한 토픽 추정을 가능하게 한다. 실제 서비스의 데이터를 이용한 실험에서 제안 방법론의 성능이 비교 방법론보다 우수함을 확인하였으며, 정성적 평가를 통해 논문 교정자 매칭 결과의 유효성을 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.1-8
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• 2022

최근 소개된 구글 MediaPipe의 모발 분할 방식은 실시간 모바일 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 단일 카메라 입력에서 신경망 기반 모발 분할을 위한 새로운 접근 방식을 제시한다. 상대적으로 작은 신경망으로 가상 머리카락 다시 칠하기와 같은 증강 현실 효과에 매우 적합한 고품질 머리카락 분할 마스크를 생성한다. 그렇지만, 모발 스타일 또는 모발 영역에 잡음이 있는 경우에 모발 분할 정확도가 떨어지는 문제점들이 있다. 이에 본 연구에서는 지정된 라벨에서 모발 위치와 모발 색상 가능성의 추정된 사전 분포에 따라 이미지의 에너지 함수를 구성하고, 이것을 그래프 절단 알고리즘에 따라 최적화시키는 방식으로 초기 모발 영역을 얻는 방식을 도입한다. 그런 다음에, 초기 모발 영역에 클러스터링 알고리즘과 사후 처리 기법을 적용하여 최종 모발 영역을 정밀하게 분할 할 수 있도록 한다. 제안된 방식은 MediaPipe의 모발 분할 파이프라인에 적용된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.11-20
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• 2024

AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.1-11
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• 2014

단안 영상에서 3차원 입체영상으로 변환한 결과물의 품질은장면의 물체들에게 부여한 깊이 정보의 정확도에 의존적이다. 영상의 매 프레임마다 장면의 물체들의 깊이 정보를 수동으로 입력하는 것은 많은 시간을 필요로 하는 노동집약적인 작업이다. 특히, 높은 자유도를 가진 관절형 물체인 인간의 몸은 고품질 입체변환에 있어서 가장 어려운 물체 중에 하나이다. 다양한 스타일의 옷, 액세서리, 머리카락들이 만드는 매우 복잡한 실루엣은 문제를 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 단안 영상에 나타난 인간 오브젝트의 고품질 깊이 정보를 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 먼저, 적은 수의 사용자입력을 기반으로 3 원 템플릿 모델을 순차 관절 각도 제약을 가진 자세 추정 방법을 통해서 영상에 등장하는 2차원 인간 오브젝트에 정합한다. 정합된 3차원 모델로부터 초기 깊이 정보를 획득한 뒤, 컬러 세그멘테이션 방법을 기반으로 한 부분 깊이 전파 방법을 통해 세밀한 표현을 보장하며 누락된 영역을 포함하는 최종 깊이 정보를 생성한다. 숙련된 아티스트들의 수작업 결과물과 제안된 방법의 결과물을 비교한 검증 실험은 제안된 방법이 단안 영상에서 동등한 수준의 깊이 정보를 효율적으로 생성한다는 것을 보여준다.

• 디자인학연구
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• 제17권3호
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• pp.111-122
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• 2004

본 연구의 목적은 품질경쟁력과 제품디자인이 포함된 기업의 종합경쟁력을 평가 모형 하에서 제품 디자인의 위치(Positioning)과 제품개발$.$생산$.$마아케팅$.$판매와의 기능적 관계를 실증적으로 규명하고 품질경쟁력 지수를 도출하여 품질경쟁력의 결정요인 및 파급효과를 분석하고 품질 경쟁력에 대한 제품 디자인의 영향력을 산업부문별 및 제품유형별로 비교 분석하는 것이다. 상기의 실증적 분석을 위하여, 2003년 8월-10월, 한국 제조업부문의 400개 기업에 대한 설문조사로부터 관련 측정변수들을 추출하였다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 제품 디자인 수준이 높을수록 (즉, 모양, 색깔, 스타일이 좋을수록), 품질경쟁력은 높아진다 라는 본 연구의 가설을 제조업 전체, 7개 산업부문과 5개 제품유형에 대하여 각각 검정한 결과, 높은 신뢰도 수준(유의 수준 P < 0.001)하에서, 모두 채택되었다. 둘째, 상관관계 분석 및 요인분석 결과, 품질경쟁력에 대한 제품 디자인의 영향력 자체는 낮게 추정되었던 반면에 제품의 기능성과 기본 성능의 영향력은 가장 높게 추정되었다. 이것은 한국 제조업의 발전단계가 아직 제품 디자인이 크게 강조되는 시점이 아니라는 실증적 사실과, 향후 제품 디자인이 다른 기능들과 통합되어 품질경쟁력, 나아가 종합경쟁력을 더욱 높여야 된다는 규범적 시사점을 의미한다.

• 미술자료
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• 제101권
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• pp.48-65
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• 2022

경상북도 김천 대휴사(大休寺)의 일본 불교 존상은 일제강점기가 시작되는 1910년경에 일본 신의진언종지산파(新義眞言宗智山派)가 대구에 설치한 별원(別院), 즉 대구 편조원(遍照院) 본당에 봉안하기 위해 조성되었다. 이들 존상 중 목조홍법대사좌상(木造弘法大師坐像)은 일본 진언종을 개창한 고보다이시 쿠카이(弘法大師 空海, 774-835)의 모습이며, 목조대일여래좌상(木造大日如來坐像)과 목조부동명왕좌상(木造不動明王坐像)은 진언종의 불교 사상과 신앙을 대표하는 존상이다. 지금까지 알려진 일제강점기에 조성된 대일여래상, 홍법대사상, 부동명왕상은 대부분 마애상이나 석조상으로, 대휴사의 존상들은 당시 일본 사찰에 봉안된 나무로 만든 일본 불교 존상이라는 점에서 매우 주목된다. 이들 불교 존상은 조형적으로는 근대적인 미감을 갖추고 있지만, 그 도상적인 연원은 헤이안(平安)시대(794-1185)까지 거슬러 올라간다. 즉 대일여래상은 신의진언종을 개창한 고교다이시 가쿠반(興敎大師 覺鑁, 1095-1143)이 만든 대일여래상의 신앙적인 전통을 계승하고 있으며, 홍법대사상은 고보다이시 쿠카이의 제자였던 신뇨신노(眞如親王)가 그린 신뇨신노 스타일[樣]을 따르고 있고, 부동명왕상은 겐죠(玄祖) 스타일의 십구관(十九觀) 부동명왕상을 답습하고 있다. 일제강점기 대구 편조원에 봉안되었던 당시의 모습은 구체적으로 알 수가 없지만, 이들 존상은 신의진언종의 삼륜신상(三輪身像)으로 조성되었을 가능성이 매우 높다. 즉 대일여래상, 홍법대사상, 부동명왕상이 각각 자성륜신(自性輪身), 정법륜신(正法輪身), 교령륜신(敎令輪身)의 성격을 지녔을 것으로 추정된다. 한편 1950년대 전반의 실달사(悉達寺)(대구 편조원의 후신)의 상황이긴 하지만, 그 전신인 일제강점기의 대구 편조원에서 고보다이시 신앙의 전통이 계승되고 있었음을 추측하게 하는 본당 내부의 모습도 확인할 수 있다. 즉 실달사 본당에 놓여 있던 유골들은 11세기 이후 고보다이시 신앙과 함께 유행했던 고야산(高野山)의 납골(納骨) 신앙의 전통을 보여 준다.

• 한국의류학회지
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• 제32권12호
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• pp.1939-1949
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• 2008

본 연구의 목적은 파리, 런던, 뉴욕, 서울에서의 2006년 F/W 스트릿 패션을 고찰하여 다문화권적 현 추세에서 지역별 이질성 및 유사성을 확인하는 것으로 마켓에 있는 현재의 패션 트렌드를 이해하는 것에 중점을 두었다. 사진촬영법에 의하여 4개 지역의 패션 스트릿에서 같은 기간 동안 $20{\sim}50$대 여성들로 추정되는 대상들의 착장을 디지털 카메라를 사용하여 촬영한 후 데이터로 사용할 수 있는 신뢰성 있는 사진들로부터 필요한 정보를 SPSS에 입력하고 그 결과를 분석하였다. 런던/파리, 뉴욕, 서울로 마켓 지역을 세분화하여 고찰한 결과 서울은 서구 지역과는 달리 외의의 색상에서도 블랙이 강세이기 보다는 화이트, 베이지 계열이 높은 퍼센트를 차지하였고, 하의도 진이 주류를 이루었으며 투명한 스타킹 착용자가 많아 외모지향을 그대로 표출하였다. 상의 외투의 재료에 있어서는 런던/파리, 뉴욕, 서울은 유사하게 울 또는 그와 비슷한 소재가 강세를 이루었으나 뉴욕의 경우에는 검정색 힙 길이의 패딩 재킷과 스키니 바지를 입는 착장이 다른 지역보다 좀더 두드러져 차이를 보였다. 그러나 바지의 경우 전체적으로 스키니가 강세이며 런던/파리, 뉴욕에서 매우 높은 착장률을 보였고 이와는 다르게 서울 지역은 스키니도 강세이지만 미니나 쇼트 같은 하의가 타지역보다 비율이 높아서 상이한 착장실태를 보여주었다. 이와 같이 아이템별로 서울 사람들은 일부는 유러피언과 유사하고 일부는 뉴욕과 유사한 착장형태를 하고 있으며 또한 서울의 소비자들이 DIY 스타일도 보여 좀 더 다양하게 겨울 시즌에 옷을 연출하고 있음을 확인할 수 있었다. 이 연구는 착장실태에 관한 조사를 주로 하였으나 향후 각 패션 도시의 문화적 특성이나 소비자 행동에 관한 서베이를 동시에 병행하고 다년간 리서치를 진행한다면 좀더 학계 및 업계에 기여도가 클 것으로 사료된다.