• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.99-105
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• 2018

본 논문은 VLC (Visible Light Communication)의 컬러그리드 변조방식을 이용하여 스마트 도어락 시스템을 구현하기 위한 다중접속 방식을 제안한다. 컬러그리드 변조방식을 이용하여 도어락으로 접근하는 다수의 사용자를 인식하고 인증하기 위하여 가시광 신호를 다중으로 접속하는 방법이다. 기존 인프라를 이용하여 가시광 다중 접속을 가능하게 하기 위해서는 신호의 심벌 에너지 간격을 최대한 넓게 해야한다. 따라서 이와 같은 가시광 컬러그리드 기반 심벌을 모듈레이션하여 가시광 채널에서 제안된 시스템의 성능을 측정한다. 다중 접속 사용자의 수를 인식하는 도어락 시스템을 구현하기 위한 변조신호의 실제 채널 실험 결과를 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.965-972
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• 2020

깊이 영상은 물체와의 거리 정보를 가지고 있다. 이는 3D 정보를 구성하는데 중요한 역할을 한다. 보통 같은 시점에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 함께 사용한다. 그런데 하드웨어 기술의 한계로 인해 깊이 영상은 쌍을 이루는 컬러 영상에 비해 낮은 해상도를 갖는다. 따라서 일반적으로 깊이 영상을 사용할 때 영상의 해상도를 컬러 영상의 해상도에 맞게 업샘플링을 진행한 후 사용한다. 본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해 화소 값을 개선시키는 일반적인 방법이 아닌 화소의 위치를 이동시키는 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 화소의 위치를 경계 주변에서 경계 중앙으로 이동시키며 이 과정을 여러 단계에 걸쳐 진행하여 블러된 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 정량적, 시각적 품질을 모두 개선시켰음을 알 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.132-133
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• 2021

XR(가상 및 확장현실)에서의 리얼타임 그래픽은 조명이 제 역할을 하지 못하면 인물이 공간감이 느껴지지 않거나 스킨톤이 맞지 않아 이질감을 초래한다. 본 논문에서는 Art-Net 시스템을 활용하여 실제 조명과 가상조명에서의 배경 및 인물의 컬러를 동기화하는 방법을 제안하였다. 제안된 Art-Net 시스템을 통해 인물의 공간감을 향상 시킬 수 있을 뿐만 아니라 보는 이의 몰입감을 높였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권6호
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• pp.1225-1237
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• 2023

본 연구의 목적은 직장인의 의복과 메이크업 컬러 선택 동기가 외모 만족도와 자아존중감에 미치는 영향을 알아보기 위한 것이다. 본 연구의 조사대상자는 충청도 지역 소재지에 근무하는 직장여성을 대상으로 하여 2023년 7월 15부터 2023년 7월 29일까지 2주간 이루어졌으며, 표집 된 696부를 최종 분석에 사용하였다. 분석방법은 SPSS 26.0 프로그램을 이용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, (one-way)ANOVA, 사후검증(Scheffe's)을 처리하였으며, 직장인의 의복과 메이크업컬러 선택 동기의 상관성을 알아 보기위해 상관관계분석 및 단순회귀분석(simple regression), 다중회귀분석(multiple regression)을 실시하였으며, 통계적 유의수준은 p<.05로 설정하였다. 이와 같은 연구 절차를 거처 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 직장인의 의복 컬러 선택 동기가 외모 만족도에 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 직장인의 메이크업 컬러 선택 동기가 외모만족에는 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났고, 신체매력은 상황요인에서 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 직장인의 의복 컬러 선택 동가가 자아존중감에 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 직장인의 메이크업 컬러 선택 동기가 자아존중감에 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.40-43
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• 2012

3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.923-935
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• 2022

본 논문에서는 스마트팜 시스템에서 재배 중인 식물 잎의 질병을 검출하고, 질병 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 영상으로부터식물 잎의 컬러 정보와 질병 유형의 형태 정보를 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용하여 학습한다. 1단계에서는 입력된 영상의 컬러분포를 분석하여 질병 존재 여부를 판단한다. 1단계의 질병 존재 가능성이 높은 영상에 대하여 2단계에서는 Mean shift clustering을 이용하여 작은 영역으로 분할하고, 각 분할된 영역 단위로 컬러 정보를 추출하여 제안한 Color Network에 의하여 질병 여부를 판별한다. 컬러 분할된 영역이 Color Network에 의하여 질병으로 판별되면, 3단계에서는 그 영역의 형태 정보를 추출하여 제안한 Shape Network를 이용하여 질병의 유형을 분류한다. 사과나무 잎과 서양 양상추(Iceberg)에서 발생하는 두 가지 대분류 유형의 질병에 대하여, 제안한 기법은 작은 영역 단위로는 92.3%의 잎 질병 검출률을 보였으며, 보통 2개 이상의 질병 영역이 존재하는 한 장의 영상 단위로는 99.3% 이상의 검출률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 스마트팜 환경에서 잎 식물의 질병 여부를 조기에 발견할 수 있으며, 대상 식물에 따른 추가 학습 없이 다양한 식물과 질병 유형으로 확대 적용이 가능하다.

• 프린팅코리아
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• 통권37호
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• pp.78-79
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• 2005

인쇄분야의 전문서적 및 인쇄교육을 위한 교재가 부족한 가운데 인쇄에 관심이 있거나 인쇄인이라면 한 번쯤은 꼭 봐야될 만한 전문서적을 최근 학계와 업계의 전문가들이 뜻을 보아 출간했다. 지난 6월 중순 출간된 '디지털그래픽아트(Digital Grapic Arts)'는 오세웅 교수(신구전문대학 인쇄과 학과장), 정호균 교수(동아방송대학 겸임교수), 신익재 사장(비지아이 대표)등 3인이 공동집필한 것으로 빛으로 이루어진 컬러가 인쇄물로 재현되는 과정을 비주얼 위주로 알기 쉽게 소개하고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.196-199
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• 2010

본 논문에서는 영상처리 기능을 통해 손 제스처를 인식하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 로봇의 움직임을 원격으로 제어하는 시스템을 구현하였다. 전체 시스템은 손 영상을 획득하는 카메라, 영상처리를 수행하는 컴퓨터, 그리고 LEGO Mindstorm 로봇으로 구성되며, 컴퓨터와 로봇 사이의 통신은 Mindstorm에 내장된 블루투스 기능을 사용하였다. 카메라에서 획득한 영상에서 사람의 손에 해당하는 영역만을 추출하기 위해 먼저 컬러 필터링을 수행하였으며 영상의 신뢰성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하는 보정 작업을 거친다. 그리고 무게중심 연산을 통해 손의 중심점을 추정하고 이로부터 일정 거리에 있는 손가락 영역을 추출한다. 마지막으로 펼쳐진 손가락 개수를 구하고 그 개수에 따라 미리 설정된 명령을 로봇에 전송한다. 실험을 통해 조명 상태가 양호하고 배경이 복잡하지 않은 대부분의 환경에서 로봇 원격제어가 성공적으로 이루어짐을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.227-228
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• 2008

본 논문에서는 조명 변화가 있는 스테레오 이미지에 대하여 레티넥스 알고리즘을 이용하여 효과적으로 3차원 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 이미지나 비데오는 영상 취득시 여러 가지 원인에 의하여 조명 변화를 겪게 된다. 이미지나 비데오를 촬영하는 시간 간격 차이, 촬영 각도 차이, 촬영 장치의 변화 등이 그 원인이다. 기존의 스테레오 알고리즘들은 정합하려는 영상들 사이에 컬러 일치성을 가정하고 있으므로, 이러한 조명 변화의 영향을 받는 이미지들에 대해서 3차원 정보를 추출하면 적지 않은 에러가 발생하게 된다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위하여 레티넥스 기법을 이용하여 이러한 변화에 둔감한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 여러 가지 데이터에 대하여 실험을 한 결과, 제안하는 방법이 효과적임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.15-20
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• 1999

본 논문에서는 사람의 정면 얼굴을 찍은 컬러 동영상에서 얼굴의 각 구성 요소에 대한 특징점들을 추출하여 3차원 개인 얼굴 모델을 생성하고 이를 얼굴의 표정 움직임에 따라 애니메이션 하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 얼굴의 정면만을 촬영하도록 고안된 헬멧형 카메라( Head-mounted camera)를 사용하여 얻은 2차원 동영상의 첫 프레임(frame)으로부터 얼굴의 특징점들을 추출하고 이들과 3차원 일반 얼굴 모델을 바탕으로 3차원 얼굴 특징점들의 좌표를 산출한다. 표정의 변화는 초기 영상의 특징점 위치와 이 후 영상들에서의 특징점 위치의 차이를 기반으로 알아낼 수 있다. 추출된 특징점 및 얼굴 움직임은 보다 다양한 응용 이 가능하도록 최근 1단계 표준이 마무리된 MPEG-4 SNHC의 FDP(Facial Definition Parameters)와FAP(Facial Animation Parameters)의 형식으로 표현되며 이를 이용하여 개인 얼굴 모델 및 애니메이션을 수행하였다. 제안된 방법은 단일 카메라로부터 촬영되는 영상을 기반으로 이루어지는 MPEG-4 기반 화상 통신이나 화상 회의 시스템 등에 유용하게 사용될 수 있다.