• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.609-616
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• 2017

본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.105-114
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• 2006

다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어, 필요한 곳에서 활용할 수 있는 유비쿼터스 환경에서는 홈 네트워크를 통해 이 기종 기기간 다양한 데이터 교환을 요구한다. 더욱이 원활한 영상 데이터의 처리, 전송, 모니터링 기술은 핵심적 요소가 아닐 수 없다. 공간 및 시간적인 해상도, 컬러의 표현 그리고 화질의 측정방법 등 고전적 영상 처리 연구 분야뿐만 아니라 국한된 대역폭을 갖는 홈 네트워크의 전송 체계에서 전송률 문제에 대한 심도 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 홈 네트워크 상황에서 콘텐츠의 중심이 되는 영상 데이터의 전송과 처리 그리고 제어를 위하여 새로운 움직임 추정 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 다중카메라에서 전송된 다차원 영상의 실시간 모니터링 시스템을 구현한다. 각도, 거리등 다양한 환경에서 전송되어지는 스테레오 카메라의 영상 데이터들은 축소, 확대, 이동, 보정 등 전처리 후 제안된 움직임 보상을 위한 변형계층 모션벡터 추정 알고리즘을 이용하여 압축 처리, 전송 된다. 기존 모션벡터 추정 알고리즘인 전역 탐색, 3단계 탐색, 계층적 탐색이 갖는 장점을 계승하고 단점을 보완한 변형계층 알고리즘은 비정형, 소형 매크로 블록을 이용하여 휘도의 편차가 큰 영상의 효율적 움직임 추정에 이용된다. 본 논문에서 제안한 변형계층 움직임 추정 알고리즘과 이를 이용해 구현된 영상 시스템은 유비궈터스 환경에서 다양하게 활용될 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.35-43
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• 2022

메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권4호
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• pp.152-173
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• 2021

대기치는 임진왜란 중에 새로운 군사 제도와 함께 도입된 깃발이다. 군사 훈련에서 표식으로 세워 군사들의 움직임을 통제하거나 상급자를 영접하기 위해 세우던 사방 4자 이상의 큰 깃발로 군영에서 국왕을 영접할 때 국왕 행차 앞에 세우는 어전 대기치, 사신 영접과 파견, 지방관의 행차 등에 다양하게 쓰였다. 군사 훈련권을 상징하는 대기치를 통해 무위를 과시하는 사회적 상황을 확인할 수 있다. 대기치의 깃대 장식을 영두·주락(상모)·운봉을 갖춘 I유형과 영두·주락·치미를 갖춘 II유형으로 나누어 형식적 특징을 분석하였다. I유형에는 청도기·각기·문기가, II유형에는 대·중·소 오방기와 금고기·표미기가 속하는데 각각의 용도에 맞추어 장식을 달리하였다. 깃발의 크기는 네 변이 4자 이상의 정사각형에 상하와 세로 한 면에 화염각을 달아 세로가 약간 긴 정사각형에 가까웠던 것으로 추정된다. 대기치는 음양오행의 원리에 따라 오방색을 기본으로 활용하였다. 대기치의 문양은 오방을 상징하는 신수와 도교 부적 글자를 결합한 대오방기, 오방을 호위하는 신장들을 그린 중오방기, 팔괘문을 그린 소오방기, 군문을 엄격히 지키라는 뜻의 익호 문양의 문기로 대별된다. 대기치 제작을 위한 채색 사료로 오사카부립도서관 소장품 컬러 필사본 『기제』를 18세기 중후반의 용호영의 견식으로 비정하고 본 논고 서술과 시각화 작업에서도 중요하게 활용하였다. 대기치의 바탕 재료는 군권의 위엄을 드러내기 위해 수입 운문대단을 썼다. 크기는 영조척 1자(30cm)를 적용하여 4자 깃발은 세로 170cm, 가로 145cm, 5자 깃발은 세로 200cm, 가로 175cm로 확정하였다. 아울러 국왕 의장기 중 대기 > 중기 > 대기치로 조선 후기 전체 깃발 안에서의 위계 질서를 확인하였다. 위의 문헌 및 회화 분석을 통한 고증과 유물 자료를 토대로 두 유형으로 나눈 대기치를 시각화하였다. 시각화에서는 본 논고에서 고증한 깃발의 크기, 깃대 장식, 깃발별 문양 장식을 고려하여 제시하였다. 깃발의 바탕은 운문대단으로 18세기 운보문단 유물에 표현된 운문과 보문 문양을 제시하여 원형에 가깝게 복원하고자 하였다. 색상과 크기, 재질의 문양, 부대물품 등을 함께 제시함으로써 3D 콘텐츠 제작뿐만 아니라 실물 제작까지 가능하도록 하였다.