• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.27 no.4
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• pp.11-24
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• 2021

In this paper, we propose an artificial neural network framework that can represent the foam effects expressed in liquid simulation in detail without noise. The position and advection of foam particles are calculated using the existing screen projection method, and the noise problem that appears in this process is solved through an proposed artificial neural network. The important thing in the screen projection approach is the projection map, but noise occurs in the projection map in the process of projecting momentum into the discretized screen space, and we efficiently solve this problem by using an artificial neural network-based denoising network. When the foam generating area is selected through the projection map, 2D is inversely transformed into 3D space to generate foam particles. We solve the existing denoising network problem in which small-scaled foam particles disappear. In addition, by integrating the proposed algorithm with the screen-space projection framework, all the advantages of this approach can be accommodated. As a result, it shows through various experiments whether it is possible to stably represent not only the clean foam effects but also the foam particles lost due to the denoising process.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.663-666
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• 2021

본 논문에서는 바다와 같은 스케일이 큰 장면인 물 시뮬레이션에서 표현되는 거품 효과(Foam effects)를 노이즈 없이 디테일하게 표현할 수 있는 프레임워크를 소개한다. 거품이 생성될 위치와 거품 입자의 이류는 기존의 접근법인 스크린 투영 방법을 통해 계산한다. 이 과정에서 중요한 것이 투영맵이지만 이산화된 스크린 공간에 운동량을 투영하는 과정에서 노이즈가 발생한다. 본 논문에서는 노이즈 제거 신경망(Denoising neural network)을 활용하여 이 문제를 효율적으로 풀어낸다. 투영맵을 통해 거품이 생성될 영역이 선별되면 2D공간을 3D공간으로 역변환(Inverse transformation)하여 거품 입자를 생성한다. 결과적으로 깔끔한 거품 효과뿐만 아니라, 노이즈 제거 과정으로 인해 소실되는 거품 없이 안정적으로 거품 효과를 만들어냈다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.170-175
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• 2007

영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.878-883
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• 2006

반투명 물체(Translucent Object)는 불투명한 물체와는 달리 물체 내부에서 산란이 일어난다. 반투명 물체의 한 표면(Surface)을 렌더링하기 위해서는 그 표면의 정규 벡터뿐만 아니라 그 표면의 주변 기하 정보가 필요하다. 그러나 그래픽 하드웨어 구조는 반투명 물체의 실시간 렌더링의 구현에 많은 제약을 준다. 3D 기하 정보 대신에 라디언스 맵(Radiance map)과 깊이 맵(Depth map)과 같은 투영 영상(Projected Image)을 기반으로 하는 영상 공간 접근 방법(Image Space Approach)을 사용함으로써 GPU 상에서 반투명 재질을 실시간으로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 영상 공간 접근 방법(Image Space Approach)의 연장선에서 시점을 달리한 여러 장의 투영 영상을 이용함으로써 기존의 한 장의 투영 영상만을 이용한 방법이 가지고 있는 가시성 한계점을 해결한다. 또한 복수 투영 영상의 이용에 따른 계산량 증가에 의해서 손실된 프레임 속도(Frame Rate)에 대해 분석한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.159-162
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• 2003

컬러 특징을 나타내는 전형적인 방법으로 RGB 컬러히스토그램이 있다. RGB 컬러 히스토그램은 RGB 컬러 공간을 일련의 bin으로 나누고 각 bin의 컬러 값에 대응하는 영상 픽셀의 빈도 수를 카운트하는 것으로 영상 검색에서 널리 쓰이고 있다. 그러나 RGB 컬러히스토그램은 영상의 미세한 장면 변화에도 크게 달라지기 때문에 검색 결과에 많은 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 RGB 컬러히스토그램의 이러한 특성을 개선할 수 있는 새로운 컬러 특징 표현 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 RG, GB, BR의 세 가지 평면으로 투영시킨 2차원 투영 맵(2D Projection Maps)을 사용한다. 영상 검색에 대한 실험 결과로부터 제안한 2차원 투영 맵이 RGB 컬러히스토그램보다 더 향상된 검색 효율을 나타내었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.6
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• pp.2807-2814
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• 2011

This paper proposes an identification algorithm that detects detrimental digital video contents based on the color space features. In this paper, discrimination algorithm based on a 2-Dimensional Projection Maps is suggested to find targeted video images. First, 2-Dimensional Projection Maps which is extracting the color characteristics of the video images is applied to extract effectively detrimental candidate frames from the videos, and next estimates similarity between the extracted frames and normative images using the suggested algorithm. Then the detrimental candidate frames are selected from the result of similarity evaluation test which uses critical value. In our experimental test, it is suggested that the results of the comparison between the Color Histogram and the 2-Dimensional Projection Maps technique to detect detrimental candidate frames. Through the various experimental data to test the suggested method and the similarity algorithm, detecting method based on the 2-Dimensional Projection Maps show more superior performance than using the Color Histogram technique in calculation speed and identification abilities searching target video images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.478-481
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• 2012

구조 광을 이용한 3차원 정보 획득 방법으로는 레이저 스캐닝 기술과 다양한 패턴을 투영 기술, 그리고 컬러 패턴을 이용한 기술 등이 존재한다. 여러 장의 이진 패턴을 사용하는 경우, 여러 장의 패턴영상을 영속적으로 투영해야 하므로 움직이는 물체가 있는 경우 3차원 복원이 불가능한 단점을 지니고 있으며, 이를 보안하기 위해 그레이 혹은 컬러 패턴을 사용하여 패턴의 영상수를 줄일 수는 있으나, 이 경우엔 깊이 맵의 해상도의 한계와 컬러 오브젝트로 인한 에러 발생 문제가 발생 한다. 본 논문에서는 PWM(Pulse Width Modulation)방식을 이용하여 이진 패턴과 컬러 패턴의 문제점을 보완할 수 있게 단일 영상, 즉 "One-Shot"으로 스캐닝 하는 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1216-1217
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• 2022

포인트 클라우드는 객체 또는 장면을 재구성하기 위한 3D 데이터의 표현 방식 중 하나로써 가상 및 증강 현실을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 포인트 클라우드 데이터는 품질에 따라 수많은 포인트로 이루어질 수 있으며, 이와 관련된 데이터의 양은 2차원 영상의 데이터보다 상당히 많다. 따라서 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 포인트 클라우드의 특징을 고려한 효율적인 압축 기술이 요구되며, 이에 따라 국제 표준화 단체의 Moving Picture Experts Group은 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위한 V-PCC 표준을 제정하였다. V-PCC는 포인트 클라우드 데이터를 다수의 2차원 공간으로 투영하여 점유 맵, 기하 영상, 그리고 속성 영상을 생성하고 각 2차원 영상을 기존의 비디오 코덱을 활용하여 압축하는 방식이다. 기존의 코덱을 사용하여 압축함에 따라 활용성이 높지만, 3차원 데이터를 다수의 2차원 영상을 통하여 압축하기 때문에 압축의 효율성을 높이기 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 V-PCC의 부호화 효율을 높이기 위해 점유 맵의 투영 정보를 활용한 속성 영상의 효율적인 압축 방법을 소개하고 이를 위한 적응적 SAO 방법을 제안한다. 실험에서 제안 방법은 V-PCC의 속성 영상에 대해 약 3.2%의 부호화 효율을 보인다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.5
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• pp.795-803
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• 2015

is a service providing story synopsis that matches user's query. This paper analyzes the user log of and shows the tendency distribution of user creation in comparison to stories in database. We also investigate the log to see possible improvements on search method. This paper proposes a concept of Story Map, in which the query-answer information is projected into spatial coordinates, and a new story search UI based on it. Using the Story Map, users are able to see entire spatial distribution of story database so that they can quickly and intuitively find a story on the map.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.3
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• pp.37-45
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• 2008

Quality assessment ai s to evaluate if a distorted image or video has a good quality by measuring the difference between the original and distorted images or videos. In this paper, to assess the visual qualify of a distorted image or video, visual features of the distorted image are compared with those of the original image instead of the direct comparison of the distorted image with the original image. We use edge projections from two images as features, where the edge projection can be easily obtained by projecting edge pixels in an edge map along vertical/horizontal direction. In this paper, edge projections are obtained by using vertical/horizontal directions of gradients as well as the magnitude of each gradient. Experimental results show the effectiveness of the proposed quality assessment through the comparison with conventional quality assessment algorithms such as structural similarity(SSIM), edge peak signal-to-noise ratio(EPSNR), and edge histogram descriptor(EHD) methods.