• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.896-897
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• 2015

본 연구는 3D 이미지 스캔 데이터 기반으로, SWEEPING 형상을 효과적으로 역설계하는 기술에 관한 것이다. 사용자가 미리 정의한 형상 단면 모델 데이터베이스를 이용해, 3차원 SWEEPING 형상을 자동으로 역설계하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 3D 이미지 스캔 데이터인 포인트 클라우드에서 자동으로 추출한 단면 포인트들을 처리해, 파라메터 정보를 추출하고, 미리 정의된 형상 단면들과 상호간 유사도를 비교한 후, 가장 유사한 형상 단면을 획득한다. 이러한 기술은 SWEEPING 형상 모델의 역설계 과정을 자동화하는 데 도움을 줄 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.490-493
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• 2024

현재 다양한 분야에서 AI 가 사용되고 있다. 최근에는 소프트웨어공학 관점에서 요구 사항 분석에 Chat GPT 와 같은 LLM 모델을 적용하고 있다. 하지만 1) 대부분의 생성형 AI 는 불투명한 공정을 통해 3D 이미지가 생성하고, 3D 이미지를 생성할 때마다 다른 이미지를 생성한다. 이에 따라 동일한 인물이나 사물을 사용하고 싶은 사용자들은 동일한 객체가 들어간 그림을 일관성 있게 생성할 수 없다. 2) 또한 LLM 과 이미지 생성 AI 와의 결합이 시도 되고 있지만 문장 의미 분석 성능이 부족하다. 이를 해결하기 위해, 자연어 요구사항을 언어학적 기법을 통해 분석하고, 분석 결과를 기반으로 UML 시퀀스 다이어그램 및 3D 객체 생성 메커니즘을 제안한다. 즉 언어학적 분석 기법을 통해, 요구사항의 정확한 의미와 속성을 추출한다. 그런 다음 추출된 정보를 시퀀스 다이어그램과 매핑하여 3D 객체 이미지를 생성한다. 제안하는 방법을 통해 3D 객체 생성의 소프트웨어 개발 공정 사용으로 생산성을 높여 시간과 비용을 단축할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국의류학회지
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• 제46권2호
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• pp.321-330
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• 2022

This study analyzed the difference between 2D image and 3D virtual clothing images based on stripe arrangement to obtain fundamental data for slim appearance. First, the slimming effect according to the three types of stripe ratio was examined. Subsequently, the slimming effects of seven types of one-piece dress designs according to the stripe location were analyzed. Subjective ranking was evaluated. The width items and radius of curvature were measured for the image's respective parts. Consequently, in 2D image and 3D virtual clothing images, the one with the narrowest stripe ratio was evaluated as the slimmest; however, the conditions for the slimming effect were different. In the seven one-piece dress designs, a difference was apparent in the ranking of the 2D image and 3D virtual clothing images. In the 3D virtual clothing image, arranging the stripes on the entire garment proved inefficient. The stripes were curved according to the curvature of the human body, creating an optical illusion that differed from that of the 2D image.

• 문화기술의 융합
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• 제5권3호
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• pp.283-288
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• 2019

이미지 외곽라인과 시점으로 유사이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 첫 번째 테스트에서, 움직임을 통제할 수 없는 3차원 형태의 이미지는 정적인 평면형태 이미지보다 검색 정확도가 낮았다. 원인분석을 위해, 특정 6종류 열대어 데이터를 선별 제작하였다. 종류별 열대어 삼차원 그래픽을 제작하고 상하좌우 12단계 시점으로 144개의 이미지 외곽라인을 제작했다. 종류별 열대어를 수집하고 유사 검색을 통하여 144개의 시점으로 분류 나열했다. 연구 결과, 열대어 종류별로 많이 표현되는 고유 시점이 있음을 증명했다. 검색의 정확도를 높이기 위해, 사용자 시점을 선택하는 사용자 인터페이스를 제작했다. 이미지의 시점을 사용자가 선택하면, 관련 시점의 범위를 고려해 검색 결과를 보여주는 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.72-75
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• 2020

조립 부품 이미지에 해당하는 3D CAD 모델 매칭 기술은 최근 로봇 조립 기술의 발전으로 필요성이 대두되고 있다. 이미지 기반 3 차원 모델 매칭 연구는 진행되어 왔지만 가구 부품 이미지와는 특성이 다른 RGB[5] 이미지나 스케치 이미지를 다루는[1] 접근들이었다. 딥러닝을 사용하는 스케치 이미지 기반 3 차원 물제 검색 연구에서는 대부분 3 차원 이미지를 다각도에서 렌더링한 view 이미지들에서 feature를 추출하고 pooling 하여 하나의 feature를 출력한다. 그러나 기존의 view pooling 방식은 단순한 평균 방식으로, 부품 이미지에 따른 view를 반영하기에는 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 조립 부품 이미지 기반 3 차원 물체 검색을 위해 query 부품 이미지에 따라 다른 view 이미지에 집중할 수 있는 방식의 attentional view pooling을 제안한다. 또한 조립 부품 데이터의 특성 상 class 당 CAD 모델이 하나인 상황이므로 학습 데이터가 터무니없이 부족하여 이를 해결하기 위한 학습 데이터 증강 방법을 제안한다. 실험은 의자 부품 11가지에 대해 진행하였고 이를 통해 제안하는 방식의 성능을 입증하였다.

• 방송과미디어
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• 제27권3호
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• pp.67-78
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• 2022

제조업과 같은 산업체에서는 현장을 이해하고 문서를 확인하는 과정에서 시간, 비용이 많이 소요되기 때문에 해석하기 용이한 3차원 형태의 데이터로 미리 제작하고 온라인으로 모델을 공유하고 수정하는 것은 작업 효율을 향상시킬 수 있다. 작업물을 3D 객체 형태로 분석하거나 수정 보완을 위한 가상 목업(mock-up)으로 활용할 경우, 3D 모델링을 빠르고 정확하게 생성하는 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2D CAD 이미지를 분석하여 도형 형태와 수치 정보를 각각 인식하고 3D 객체를 자동 생성하는 방법의 설계를 제안한다. 제안한 방식을 통해서 2D 이미지 파일의 별도 변환 없이 3D 객체로 자동 생성할 수 있다. 빠르게 자동 생성된 3D 객체는 XR 등의 다양한 플랫폼에서 정확하고 세밀한 형태를 가상 공간에서 공유할 수 있어 작업자 간 협업 효율성을 높일 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1096-1101
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• 2004

산업현장에서의 3-D 이미지의 활용은 영화, 애니메이션, 산업 디자인, 의학, 그리고 교육과 공학분야에서 많은 영향을 미치고 있다. 90년대부터 두 개의 영상을 이용하여 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 활발한 연구가 진행되기 시작하면서 3-D 정보 획득에 관한 연구가 진행되었다. 3-D 정보를 획득하는 방법으로, Structured Light 기법은 제어할 수 있는 점, 선, 격자, 원모양의 광원을 대상물체에 투사하며, 대상물체에 형성된 실루엣을 시각센서로 3-D 정보를 추출하는 방식이다. 또 다른 Time of flight 방식은 초음파를 이용한 방법과 레이저를 이용한 방법이 있으며, 그 외에도 쌍안비젼, Shape from Shading, Surface from Texture 그리고 Focusing 등의 원리를 이용한 기법이 있다. 이런 방범들은 여러 어려운 점들이 있어 이를 감안하여 손쉽게 3-D 영상 이미지를 얻는 방법으로 3-D 정보를 얻기 위해 본 논문에서는 삼각측량 시스템을 만들어 룩업 테이블을 만든다. 3-D 정보를 가지고 있는 룩업 테이블을 통해 시스템 위에 있는 물체의 이미지 좌표와 대칭을 통해 3-D 정보를 획득하여 영상 이미지를 복원하는 방법을 고찰 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.826-829
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• 2024

3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서의 높은 활용성으로 인해 대량의 학습 데이터가 수집되어 딥러닝 모델 연구가 진행되어 온 반면, 동물 자세 추정의 경우 3D 동물 데이터의 부족으로 인해 관련 연구는 극히 미진하다. 본 연구는 동물 자세 추정을 위한 예비연구로서, 3D 학습 데이터가 없는 상황에서 단일 이미지로부터 3D 사람 자세를 추정하는 딥러닝 기법을 제안한다. 이를 위하여 사전 훈련된 다중 시점 학습모델을 사용하여 2D 자세 데이터로부터 가상의 다중 시점 데이터를 생성하여 훈련하는 연역적 학습 기반 교사-학생 모델을 구성하였다. 또한, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 제안된 모델이 동물데이터에서 적용 가능한지 평가하기 위해 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 단안 이미지 기반 모델보다 3D 자세 추정의 성능을 개선함을 보여준다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.825-834
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• 2023

인터넷 쇼핑에서 상품의 사진과 동영상을 대체해 3D콘텐츠와 웹 3D 소프트웨어로 사용자에게 친숙한 이미지를 제공하려는 시도가 이어지고 있다 본 연구에서는 2D 이미지를 3D로 변환하여 고객들이 다양한 위치에서 상품을 파악할 수 있는 웹 3D 기술에 접목시키고 변환에 필요한 비용과 계산 시간을 줄일 수 있는 자동 변환기술을 제안하였다. 단 8대의 카메라 만을 사용하여 마네킹을 회전하는 턴테이블 위에 올려 놓고 촬영하는 시스템을 개발하였다. 이러한 시스템에서 촬영한 이미지에서 옷 부분만 추출하기 위해 U-net을 이용하여 마커를 제거하고, 배경 영역과 마네킹 영역의 컬러 특징 정보를 파악하여 옷 영역만을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 이용하면 이미지를 촬영한 후 옷 영역만을 추출하는데 걸리는 시간이 이미지 하나당 2.25초며, 한 개의 옷에 대해 64장의 이미지를 촬영하는 경우에 총 144초(2분 4초)가 소요되어 매우 우수한 성능으로 3D오브젝트를 추출할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.234-237
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• 2001

본 논문은 마이크로파 수신기시스템에서 발생되는 이미지성분을 효과적으로 제거하기 위해서 Dual Gate FETs을 이용한 이미지 제거 특성을 분석하였다. Dual Gate를 이용한 이미지 제거능력을 모의 실험한 결과 RF신호에 대한 이미지 제거특성은 -32dBc을 보였으며, Dual Gate FETs믹서의 변환이득은 1.7 dBm, 5GHz 발진주파수는 -117.3 dBc/100KHz 임을 확인하였다.