• 한국식품과학회지
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• 제49권1호
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• pp.85-89
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• 2017

고온에서 가열 살균한 냉동 해산물의 텍스처 경화 개선 효과를 당알코올을 이용한 얼음결정 억제 측면에서 연구, 고찰하여 상업적으로 적용 가능한 전처리 방법을 확립하였다. 레토르트 낙지, 오징어 및 소라의 텍스처 경화 현상 개선 실험 결과 2, 4%(w/w) 솔비톨 용액을 혼합 후 급속냉동, 해동 후 고온 가열한 경우 무처리구 대비 텍스처의 기계적 측정 지표인 경도값이 9-36% 내외 감소하여 텍스처 연화 효과가 발생하는 것으로 나타났다. 냉동 해산물의 냉동 과정에서 발생하는 얼음결정 형성에 따른 단백 조직의 수축에 의한 질긴 식감과 세포 조직 손상이 솔비톨 첨가에 따른 미세 얼음결정 형성과 보수력 향상으로 최소화되어 고온 가열 후에도 무처리구 대비 수분 용출이 감소하여 텍스처 연화가 발생함을 알 수 있었다(1,3,13-15). 또한 솔비톨 처리 시 단백 조직의 보수력 향상으로 중량 변화에 근거한 수율도 2-5% 내외 상승하였다. 오징어살과 소라살에서 5점 척도법 분석형 관능검사 결과 전처리 실험구의 탄력성 및 식감 기호도가 무처리구 대비 통계적 유의성 있게 0.2-0.4점 우수한 것으로 나타나 텍스처 기기 측정치와 동일하게 관능 분석에서도 텍스처 연화에 따른 식감 향상 효과가 검증 되었다. 이상과 같이 레토르트 냉동 해산물 원료의 냉동변성 현상을 억제하기 위하여 솔비톨과 염을 이용하여 급속 냉동시키는 얼음결정 억제 전처리 공정을 적용한 결과 오징어살과 소라살에서서 냉동변성 방지 효과가 확인되었으며, 오징어살의 최적 처리조건은 2% (w/w) 솔비톨 용액, 소라살의 최적 처리조건은 4% (w/w) 솔비톨 용액이었다.

• 한국조리학회지
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• 제21권4호
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• pp.145-154
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• 2015

본 연구는 프락토올리고당(95%)과 변성전분 AA의 혼합사용 떡의 노화 억제 효과 분석을 위하여 중심합성계획법에 따라 쌀가루 기준으로 프락토올리고당(95%)은 0, 3, 6, 9 또는 12% 농도로 첨가하고, AA 전분은 0, 0.3, 0.6, 0.9 또는 1.2% 농도로 혼합사용하여 제조한 떡을 $5^{\circ}C$에서 냉장 보관하면서 제조시간 2시간과 24시간 경과 후 기계적 텍스처 특성과 관능적 묘사 특성을 분석하였다. 기계적 텍스처 변화에서 제조 2시간 후 탄성, 응집성, 씹힘성, 검성, 부착성 및 경도 등 모든 텍스처 특성에서 각 실험군 간의 차이가 있었다(p<0.001). 제조 24시간 후 탄성을 제외한 응집성, 씹힘성, 검성, 부착성 및 경도 등에서 각 실험군 간의 차이가 있었고(p<0.001), 프락토올리고당(95%) 6%와 AA 전분 1.2% 수준으로 혼합 첨가하면 텍스처 경도가 가장 낮게 측정되었다. 관능적 특성에서는 제조 2시간과 24시간 후 AA 전분의 함량이 높을수록 경도는 감소하고, 프락토올리고당(95%)의 함량이 높을수록 단맛은 증가하는 경향을 보여주었으며, 가래떡 제조 24시간 후 프락토올리고당(95%) 6%와 AA 전분 1.2% 수준으로 혼합 첨가하면 경도가 가장 낮게 조사되었다. 텍스처 변화와 관능적 특성 간의 상관관계를 분석 결과 모든 기계적 텍스처 특성은 관능적 특성 중 부착성, 경도 및 응집성과 높은 상관관계를 나타내었다(p<0.001). 따라서 프락토올리고당(95%)과 변성전분 AA의 혼합사용의 경우 프락토올리고당(95%) 6%와 AA 전분 1.2% 농도 수준으로 혼합 첨가하면 저장 중 떡의 노화 억제에 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.314-328
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• 2023

본 논문에서는 동적 메쉬 부/복호화 시 스케일러빌리티 기능을 지원하기 위해 SHVC의 계층적 부호화 방식을 기반으로 텍스처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고해상도 텍스처 맵을 다운샘플링하여 다해상도의 텍스처 맵을 생성하고 이를 SHVC로 부호화함으로써 효과적으로 다해상도 텍스처 맵들의 중복성을 제거한다. 동적 메쉬 복호화기에서는 수신기 성능, 네트워크 환경 등에 따라 적합한 해상도의 텍스처 맵을 복호화하여 메쉬 데이터의 스케일러빌리티를 지원할 수 있도록 한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 V-DMC (Video-based Dynamic Mesh Coding) 참조 소프트웨어인 TMMv1.0에 제안하는 방법을 적용하고 본 논문에서 제안하는 스케일러블 부/복호화기와 TMMv1.0 기반의 시뮬캐스트 방식의 성능을 비교하였다. 제안하는 방법은 시뮬캐스트 방법 대비 AI, LD 환경에서 Luma BD-rate (Luma PSNR)가 각각 평균 -7.7%, -5.7%의 향상된 결과를 얻어 제안하는 방법을 통해 효과적으로 동적 메쉬 데이터의 텍스처 맵 스케일러빌리티 지원이 가능함을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제17권3호
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• pp.21-29
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• 2017

지역 패턴을 정확하게 부호화 하는 방법은 텍스처 분류 연구에 매우 중요한 요소다. 하지만 기존 널리 연구된 LBP기반 방법들은 잡음에 취약한 근본적인 문제점이 있다. 최근 표정인식 분야에서 에지반응 값과 방향 정보를 활용한 LDP방법이 제안되었다. LDP방법은 LBP보다 잡음에 강하고 더 많은 정보를 코드에 수용할 수 있는 장점이 있지만 텍스처 분류에 적용하기에는 치명적인 회전 변화에 민감한 단점이 있다. 본 논문에서는 LDP 방법에 회전 불변 특성을 결합하고 기존 LDP가 가지고 있던 부호 정보를 수용하지 않은 단점과 밝기 값 차이가 적은 영역에서 의미 없는 코드가 생성되는 단점을 극복한 새로운 지역 패턴 부호화 방법인 Rotation Invariant Local Directional Pattern 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법의 텍스처 분류 성능을 입증하기 위해 널리 사용되는 UIUC, CUReT 데이터 셋에서 텍스처 분류를 수행했다. 그 결과 제안된 RILDP방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.15-17
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• 2014

본 논문에서는 하드웨어의 제한된 자원을 이용하여 HEVC 코덱을 구현할 때 DCT 와 엔트로피 부호화를 사용하지 않고 율 및 왜곡값을 예측하여 고효율의 부호화를 수행하는 방법에 대하여 제안한다. HEVC 는 기존의 부호화기에 비하여 계층적 부호화 구조와 함께 큰 블록 크기를 갖는 DCT 와 엔트로피 부호화를 반복적으로 수행하기 때문에 하드웨어 구현 시 그 복잡도가 매우 크게 증가한다. 먼저 DCT 는 하다마드변환 행렬과 또 다른 정규 직교 변환 행렬의 곱으로 표현될 수 있는 성질을 이용하여 부호화 변환 시 생성된 하드마드변환 행렬에 저복잡도의 정규 직교 변환 행렬을 곱하여 DCT 변환 계수를 생성한 후 변환 및 양자화를 수행한다. 왜곡값의 경우, 이 때 생성된 양자화 계수와 변환 계수 간의 차이를 변환도메인에서 제곱합을 이용하여 계산하여 역변환을 생략함으로써 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 텍스처에 대한 비트율 예측은 각 CU 블록내의 양자화 계수의 수를 더하여 계산하여 엔트로피를 수행하지 않고 예측할 수 있다. 그리고 비 텍스처에 대한 비트율 예측의 경우 움직임벡터의 비트에 대한 Pseudo CABAC 코드를 수행하여 예측할 수 있다. 이러한 저 복잡도의 텍스처 및 비텍스처 비트와 왜곡을 예측함으로써 하다마드변환만을 이용하여 부호화하였을 때에 비해 최대 33%의 비트율 감소를 얻을 수 있었다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.37-44
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• 2006

물체의 반사 효과는 물체의 재질, 기하학적 모양 및 조명 환경을 표현하는데 있어 매우 중요한 요소이다. 사진품질을 추구하는 사실적 렌더링에서는 기존의 국소 반사 모델을 사용하여 좋은 결과를 얻을 수 있지만, 사용자의 주관이 중시되는 비사실적 렌더링에서는 사용자가 원하는 반사 효과를 표현할 수 있어야 한다. 텍스처는 사용자가 원하는 반사 효과를 직관적으로 표현할 수 있는 수단이며, 이 텍츠처를 모델에 투영하면 원하는 반사 효과를 얻을 수 있다. 이 때 사용자는 텍스처가 투영될 위치와 크기, 방향을 직접 키프레임으로 정해 줄 수 있다. 그러나 모든 반사 효과를 사용자가 직접 정해준다는 것은 번거로운 일이며, 아울러 실시간 응용분야에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 국소반사모델과 주곡률 해석을 통해 반사 효과의 위치, 방향 및 크기를 결정하기 위한 텍스처 투영기의 새로운 설정 방법을 제시한다. 광원과 시점 정보로부터 주어진 모델 위에서 최대 명점을 구한 후, 텍스처 투영기를 최대 조명점을 지나는 법선 벡터에 평행한 직선 위에 위치시킨다. 투영기의 방위를 최대 조명점에서의 주방향에 따라서 일치시키고, 투영기의 투영 피라미드의 크기를 주곡률에 따라서 결정한다. 텍스처 투영기의 단순한 이동, 회전 및 주곡률 값의 조절을 통하여 반사 영역의 이동, 회전 및 확대/축소가 가능하다. 본 논문에서 제시한 방법은 DirectX 9.0c와 프로그램이 가능한 셰이더 2.0을 사용하여 GeForce FX 7800 그래픽 카드에 구현되었다. 본 논문의 연구 결과는 만화적 표현을 추구하는 게임 등과 같은 실시간 응용분야에 사용될 수 있으며, 실험 결과에 의하면 수만 개의 다면체 모델에 대한 스타일 반사효과를 실시간에 렌더링할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.17-23
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• 2009

본 논문에서는 다수의 회전 이미지를 생성, 이용해 결과의 다양성을 추구하고 기존 기법들의 문제인 예제 가장자리 경계면의 Neighborhood를 이용해 생기는 경계선을 완화한 합성 결과물을 생성하는 새 예제 기반 텍스처 합성 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 방법은 구현하기에 따라 공간 결정적인 형태로 구축할 수 있으며 병렬 처리가 가능한 하드웨어를 이용한 병렬 연산처리로 합성 속도 가속을 하는데도 유리한 구조를 가지고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.315-318
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• 2007

자동 얼굴 인식, 표정 인식과 같은 얼굴 영상과 관련된 다양한 연구 분야는 일반적으로 입력 얼굴 영상에 대한 정규화가 필요하다. 사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태변화가 있어 입력 영상 마다 정확한 대표 특징 점을 찾는 것은 어려운 문제이다. 특히 감고 있는 눈이나 작은 눈 등은 검출하기 어렵기 때문에 얼굴 관련 연구에서 성능을 저하시키는 주요한 원인이 되고 있다. 이에 다양한 변화에 강건한 눈 검출을 위하여 본 논문에서는 눈의 텍스처 정보를 이용한 눈 검출 방법을 제안한다. 얼굴 영역에서 눈의 텍스처가 갖는 특성을 정의하고 두 가지 형태의 Eye 필터를 정의하였다. 제안된 방법은 Adaboost 기반의 얼굴 영역 검출 단계, 조명 정규화 단계, Eye 필터를 이용한 눈 후보 영역 검출 단계, 눈 위치 점 검출 단계 등 총 4단계로 구성된다. 실험 결과들은 제안된 방법이 얼굴의 자세, 표정, 조명 상태 등에 강건한 검출 결과를 보여주며 감은 눈 영상에서도 강건한 결과를 보여준다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.581-587
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• 2003

독립 요소 분석 (Independent Component Analysis: ICA)는 텍스처를 의미 있는 특징으로 변환하는 강인한 영상 필터를 생성하기 위한 확률적 방법이다. ICA는 고차통계적 특성을 사용하여 ICA 필터와 독립 요소를 동시에 학습한다. 제안한 분류 방법은 fast ICA 알고리즘을 사용하여 KOMPSAT 영상으로부터 ICA 필터를 생성한 다음, 필터에 의해 투영된 텍스처들의 특징들을 독립 평면상에서 무감독 방법으로 분류한다. KOMPSAT 영상은 텍스처 성분이 뚜렷하지 않는 영역이 존재하기 때문에 본 논문에서는 투영된 특징 값들과 윈도우 내의 정규화된 평균 화소값으로 특징 벡터를 재구성하였다. 분류 방법으로는 K-means 클러스터링을 적용하였다. 6.6m 해상도를 가진 KOMPSAT 흑백 영상에 대해 제안한 방법은 우수한 분류 성능을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.497-498
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• 2012

지형 분류는 원격 로봇이 처한 환경에서 오브젝트의 종류를 표시한 지도를 만들 수 있게 한다. 우선 2D 및 3D 데이터셋으로부터 텍스처를 매핑한 지형 메쉬를 생성하였다. 그 후 지형 메쉬에서 수평 공간적 분포를 기반으로 건물 및 나무를 분류하는 방법을 제안한다. 옥외 환경에서 이 방법을 적용하여 실험을 수행하였으며, 텍스처를 매핑한 지형 메쉬에서 건물과 나무를 성공적으로 분류할 수 있음을 확인하였다.