• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.575-576
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• 2023

본 논문에서는 텍스처 합성할 때 방향을 고려하여 합성의 품질의 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 고정된 회전 각도가 아닌, 다양한 각도를 자동으로 샘플링하여 효율적으로 예제 이미지를 생성할 수 있도록 하였고, 이를 통해 합성 경계간의 차이를 자연스럽게 완화시킬 수 있는 결과를 실험을 통해 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.201-205
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• 2020

구조적인 텍스처는 텍스처를 구성하는 기본요소인 텍셀 (texel)이 규칙적으로 반복되는 형태로 정의된다. 구조적 텍스처 분석/인식은 직물류의 자동검사, 금속표면 자동테스트 및 마이크로 이미지의 자동 분석 등, 산업적인 응용이 다양하다. 본 논문에서는 구조적 텍스처 분석을 위한 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 기반의 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 합성곱신경망이 분류 대상 텍스처들의 구성 요소인 텍셀을 학습한다. 인식 단계에서는 입력되는 텍스처 영상에서 얻은 부분 영상을 이용하여 학습된 합성곱신경망이 텍스처를 인식하다. 실제 구현 및 실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.531-533
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• 2010

솔리드 텍스처 합성에서 최종 결과의 품질과 마찬가지로 텍스처 합성에 필요한 계산을 단축하는 것은 중요하다. 최근 연구에서는 데이터 차원 감소나 k-coherence search 같은 매칭 가속화 방법을 사용해서 솔리드 텍스처 합성 시간을 단축하였다. 본 논문에서는 빠르게 2D 이미지로부터 솔리드 텍스처 합성을 할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본 아이디어는 주어진 이미지를 다수 영역으로 분할하여 형상 매칭(feature matching) 과정에서 사용되는 후보 수를 줄이는 것으로, 사물을 이루는 복셀과 관련한 픽셀이 포함된 분할 영역내의 후보들과 비교함으로써, 보다 빠르게 최적의 결과값을 제공한다. 실험적으로 본 방법은 k-coherence search 알고리즘에서 k 값을 1 로 사용했을 때보다 빠르거나 비슷한 시간을 갖는다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.19-25
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• 2008

이 논문에서는 각기 다른 스케일에서 각각의 구조를 띤 텍스처를 합성하는 기법을 제안한다. 우리의 기법은 GPU로 실시간으로 수행되는 병렬 텍스처 합성 기법에 기반을 두었다. 새로 도입된 좌표 변환 연산자를 이용하면 이미 합성된 좌표 맵을 다른 스케일의 입력 텍스처로의 좌표 공간으로 변환할 수 있다. 이 연산자는 작은 룩업 테이블로 미리 연산될 수 있기 때문에 본 기법을 도입함으로써 생기는 오버헤드는 매우 적다. 우리의 업샘플 기법은 텍스처가 두드러전 이미지의 해상도를 높일 때 특히 유용하다. 그리고, 우리의 기법을 이용하여 저해상도 컨트롤 이미지를 이용한 텍스처 디자인도 가능하다. 이 디자인 툴은 지형을 특정한 스타일로 디자인하는 데에 유용하며 일반적인 높낮이 조절 브러시를 이용할 수 있으므로 직관적이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.487-493
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• 2007

컴퓨터에서 사용되는 2D 이미지는 크게 비트맵과 벡터의 두 가지 표현 방식이 존재한다. 일반적으로 사용되는 이미지와 텍스처는 대부분 비트맵을 기반으로 하고 있으며, 이에 따라 많은 텍스처 합성에 관한 연구 또한 비트맵 기반으로만 이루어져 왔다. 그러나 일부 분야들에서는 몇 가지 단점에도 불구하고 벡터 형식의 이미지를 선호하고 있으며, 비트맵이 가지지 못한 장점들과 현재의 충분한 컴퓨터 연산 능력을 고려해 볼 때 벡터 이미지의 필요성과 활용분야는 앞으로도 늘어날 것이라 생각된다. 이에 따라 본 논문에서는 벡터 형식으로 주어진 텍스처 패턴을 분석, 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 입력 받는 벡터 이미지는 몇 가지의 속성을 지닌 스트로크(Stroke)들의 집합으로서, 각각의 스트로크는 비트맵에서의 픽셀과 같이 기본적인 분석과 합성의 단위가 된다.

• 디지털콘텐츠
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• 12호통권127호
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• pp.151-153
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• 2003

프로시저 텍스처(Procedural Textures)는 게임업계의 많은 아티스트에게 악명이 높다. 이것은 일부 사용하기가 어렵기 때문이다. 프로시저 텍스처는 페인팅보다는 프로그래밍에 가깝다. 특히 합성 텍스처에서 잘 알려진 렌더만 (Renderman)은 완전히 변형된 언어이며 패키지가 지원하는 다양한 프론트 엔드는 거의 C++ 수준 매뉴얼처럼 미스테리하다. 또한 프로시저는 아티스트 측면에서 많은 의혹을 불러일으킨다. 진부하고 거의 불가피한 베이니 마블과 프랙탈 잡음은 파워포인트 클립아트의 CG 대응부다. 이러한 구조를 이용할 때 왜 프로시저 텍스처에 컬럼을 할애했는지 궁금할 수도 있을 것이다. 이번 호에는 프로시저 텍스처를 살펴봐야 하는 세 가지 이유를 정리했다.

• 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.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.28.1-28.1
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• 2010

다양한 반도체 재료 중 ZnO는 3.2 eV의 넓은 밴드 갭을 통한 고효율의 단파장 전기광학 소자 응용 개발에 대한 연구가 진행중에 있으며, 60 meV의 넓은 엑시톤 결합 에너지로 인해 높은 기계적, 열적 안정성을 가진다. 또한 높은 투과성과 굴절율(n=2)을 가지며 이방성 성장을 통한 텍스처 코팅이 가능함으로 PV(photovoltaics)용 유전체 ARC(anti-reflection coating) 재료로 유망하다. 텍스처된 표면은 빛을 차단시키며, 광대역에서 반사를 억제 시킨다. 또한 나노 구조를 통한 나노 다공성 표면은 광대역에서 빛을 모으는 장점이 있으며 태양전지 효율을 극대화 시킬 수 있다. 본 연구에서는 저온 공정이 가능한 hydrothermal 방법으로 다양한 ZnO 나노 구조를 합성하였다. 사용된 합성 재료로 사용되는 zinc nitrate($Zn(NO_3)_2.6H_2O$), hexamethyltetramine(HMT, $C_6H_{12}N_4$)의 농도 및 합성 온도 변화를 통해 다양한 나노구조(나노선, 나노막대, 나노시트 등)의 형태 및 크기를 제어하였다. 이러한 구조적인 변화를 토대로 텍스처된 다공성 나노구조를 형성시키고, 그 형상과 크기 차이에 따른 AR 특성을 평가하였다. ZnO 나노 구조의 결정학적 특성은 XRD(x-ray diffractometer)를 이용하여 분석하였으며, SEM(scanning electron microscope)을 통해 나노 구조의 모양과 크기를 관찰하였다. 또한 UV-Vis spectrophotometer를 통해 나노 구조의 흡수도와 반사도를 측정하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.274-280
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• 2007

오디오 텍스처 합성은 주어진 짧은 오디오 클립으로부터 임의의 길이를 갖는 새로운 오디오 클립을 생성하는 방법이다. 이는 애니메이션이나 영화에서 비디오와 정확한 동기화를 이루는 사운드 효과를, 혹은 임의의 길이를 갖는 배경 음악을 효율적으로 만들 수 있는 방법이다. 최근 Lie Lu는 주어진 예제 오디오 클립을 여러 조각으로 나눈 후, 이 조각들을 그래프 형태로 연결하고, 생성된 그래프를 탐색하면서 임의의 길이를 가지는 오디오 클립을 합성하는 방법을 제안하였다. 비교적 간단한 방법으로도 원본 오디오 클립과 비슷한 느낌의 오디오 클립을 만들어낸다는 장점이 있지만, 이는 원본 내의 여러 오디오 조각들이 단지 지속적으로 연결되는 형태로 합성되기 때문에 종종 반복되는 느낌을 받는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 Lie Lu의 방법과는 달리 주어진 예제 오디오 클립을 직접 합성함으로써 반복성을 줄이면서도 원본과 비슷한 느낌을 갖는 결과 오디오 클립을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 특히 본 논문에서는 정확한 합성을 위하여 EM 최적화 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성 방법은 먼저 예제 오디오 클립을 일정 단위로 나누고 이렇게 나눠진 부분들을 일정 길이만큼 서로 겹쳐지게 합성하여 임의의 길이의 오디오 클립을 만든다. 그 후 만들어진 오디오 클립을 예제 오디오 클립과 부분 부분을 비교하여 확장된 오디오 클립과 최대한 비슷한 부분을 예제 오디오 클립에서 찾는다. 그 다음 찾아진 결과를 결과 오디오에 다시 합성하여 오디오 클립을 만든다. 이런 과정을 반복하여 최적화된 가장 적절한 결과값을 구한다. 이 결과는 분할된 부분들이 가장 자연스럽게 이어지는 결과가 된다. 본 논문에서는 최적화를 사용하여 오디오를 합성하기 때문에 합성 결과를 쉽게 조정할 수 있다는 장점이 있다. 최적화 문제에 특정 제약 조건을 넣음으로써 사용자가 원하는 부분의 음악이 결과 사운드의 특정 부분에 위치 할 수 있게 하고 이로써 특정 흐름을 만들어낼 수 있으며, 일부가 손실된 사운드 데이터의 복구를 가능하게 하는 등의 결과를 생성할 수 있다. EM 최적화를 사용한 오디오 텍스처 합성 방법은 기존의 합성 방법에 비해 질적인 측면에서 보다 좋은 결과를 생성할 수 있고, 비교적 반복이 덜한 패턴들을 만들어 낼 수 있다. 이를 입증하기 위해 이에 대한 사용자 설문 조사 결과가 제시된다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.59-66
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• 2019

제주는 농업과 관광이 절대적 비중이므로 강수에 대한 예측/분석은 다른 지역보다 더 중요한 요소로 작용한다. 현재 제주도의 강수 예측은 기상위성을 통해 얻어지는 관측데이터에 수치모델을 이용하나, 다른 지역보다 강수 현상에 대한 변화가 다양하므로 기존의 일반적인 수치모델을 그대로 적용하여 강수 예측/분석을 하기는 쉽지 않고 만족할만한 결과를 얻기가 어렵다. 따라서 제주지역에 맞는 새로운 제주 예측/분석 방법이 연구돼야 할 것이다. 본 논문에서는 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 기반의 텍스처(Texture) 분석기법을 이용한 제주 강수패턴 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기상위성에서 획득한 제주도 영역에 대한 수증기영상과 지역의 온도정보를 텍스처 영상으로 변환한 후, 변환된 영상들을 합성곱신경망을 이용하여 강수 여부를 분석하는 방법이다. 제안한 방법을 구현하고 실험을 통하여 제안된 방법의 유효성을 보인다.