• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제17권4호
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• pp.101-104
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• 2018

Augmented Reality (AR) is an emerging technology and the applications of technology are still not fully unveiled. This paper explores a new application of augmented reality for new direction in art exhibitions, which aims to bring interactive learning experience to life. The project takes printed images on book or exhibiting arts to the next level by applying AR technology to provide a unique fascinating experience to its readers on mobile devices. AR technology composing with animation brings new digital entertainment experience to the user of art exhibitions. The key feature of this paper uses the technology presents auxiliary information in the field of view of an object on art exhibitions automatically without human intervention.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.413-415
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• 2021

본 논문은 OpenPose를 활용한 손톱 검출 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 가상 네일아트를 구현한다. OpenPose에 의해 검출된 키포인트들을 기준으로 각 손가락마다 피부색 특징을 이용하여 손가락 영역을 검출한다. 검출된 손가락 영역의 에지 영상에서 손톱 영역을 검출한다. 그리고 나서 손톱 영역에 네일팁을 합성하여 가상 네일아트를 구현한다. 어느 정도 제어된 촬영 환경에서 실험 결과들은 제안된 알고리즘이 손톱 영역을 잘 검출하고 가상 네일아트를 잘 구현하고 것을 보여 주고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.179-180
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• 2013

본 연구는 미술관의 미술프로그램을 통하여 문화시설 이용도를 활성화함으로서 지역사회 문화예술의 전반적이고 지속발전을 도모하기 위한 것이다. 이것은 문화예술을 통한 시민들의 삶의 만족도를 제고함과 동시에 이 사회에 잠재되어 있는 문화예술의 적극적 향유계층을 발굴하고 장래 부산의 문화예술 발전에 기여하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 문헌자료 분석과 미술관에서 실제 이루어진 미술전시 연계 프로그램에 대한 분석으로 이루어진다. 이를 위해 일차로 선행연구를 토대로 문화예술 및 미술관 교육의 기본적인 개념을 조사하였고, 부산의 문화, 여가에 대한 사회지표 조사 자료를 분석하였다. 이를 기초로 현재 문화예술 시설의 활용도를 분석하고 미술관 전시 연계 프로그램을 통해 지역사회 문화예술 발전 방안을 제시 하였다. 과거의 미술관이 예술품을 수집, 보존, 전시하는 역할에 머물러 있었음에 반해 현대의 미술관은 기존의 기능에 더해 교육적 역할이 강조되고 있다. 또한 오늘날 미술관은 문화소외계층들에게 다양한 문화프로그램을 통해 부담없이 문화생활을 향유하도록 하는 공간으로서 그 사회의 특정 전시물이 아닌, 그것이 위치한 지역사회의 전반적인 문화 수준을 향상시킬 수 있는 거점으로서의 역할이 기대되고 있다.

• 한국결정성장학회지
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• 제17권1호
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• pp.41-45
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• 2007

Art Deco는 예술적 부활을 상징하며, Modeling Tech의 개발에 적합한 Style이었다. 산업적으로 CAD & CAM Software의 도입에 의한 자동화의 실현은 안전한 결과물을 얻을 수 있도록 하였다. 이 논문에서는 최근, 기계화 경향의 선진화로써 발전된 Mode를 응용하여 조명하였다. 이러한 CAD & CAM에 의한 입체형상과 TECH를 직접 실행하여, 작품의 도면과 3D MODELING/DATA를 제시하면서 Jewelry Design의 발전 방향을 논하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.71-75
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• 2003

오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1287-1292
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• 2005

This paper presents an effective pattern classification model by designing an artificial neural network based pattern classifiers for face recognition. First, a RGB image inputted from a frame grabber is converted into a HSV image which is similar to the human beings' vision system. Then, the coarse facial region is extracted using the hue(H) and saturation(S) components except intensity(V) component which is sensitive to the environmental illumination. Next, the fine facial region extraction process is performed by matching with the edge and gray based templates. To make a light-invariant and qualified facial image, histogram equalization and intensity compensation processing using illumination plane are performed. The finally extracted and enhanced facial images are used for training the pattern classification models. The proposed H-ART2 model which has the hierarchical ART2 layers and F-LVQ model which is optimized by fuzzy membership make it possible to classify facial patterns by optimizing relations of clusters and searching clustered reference patterns effectively. Experimental results show that the proposed face recognition system is as good as the SVM model which is famous for face recognition field in recognition rate and even better in classification speed. Moreover high recognition rate could be acquired by combining the proposed neural classification models.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권1호
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• pp.310-317
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• 2022

The mass attenuation coefficient is the primary physical parameter to model narrow beam gamma-ray attenuation. A new machine learning based approach is proposed to model gamma-ray shielding behavior of composites alternative to theoretical calculations. Two fuzzy logic algorithms and a neural network algorithm were trained and tested with different mixture ratios of vanadium slag/epoxy resin/antimony in the 0.05 MeV-2 MeV energy range. Two of the algorithms showed excellent agreement with testing data after optimizing adjustable parameters, with root mean squared error (RMSE) values down to 0.0001. Those results are remarkable because mass attenuation coefficients are often presented with four significant figures. Different training data sizes were tried to determine the least number of data points required to train sufficient models. Data set size more than 1000 is seen to be required to model in above 0.05 MeV energy. Below this energy, more data points with finer energy resolution might be required. Neuro-fuzzy models were three times faster to train than neural network models, while neural network models depicted low RMSE. Fuzzy logic algorithms are overlooked in complex function approximation, yet grid partitioned fuzzy algorithms showed excellent calculation efficiency and good convergence in predicting mass attenuation coefficient.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.195-201
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• 2022

21세기 화두인 4차 산업혁명의 핵심은 최첨단으로 발전하고 있는 다양한 기술들의 융합에 있다. 따라서 다양한 관점에서의 문제해결을 위해 융합 교육은 필수적이라 할 수 있다. 무엇보다 미래사회의 인간과 기술의 접점에서 발생하는 복합문제를 해결하기 위해서는 인문학적, 예술적 접근을 통한 통찰력이 필요하다고 보았다. 이제 대학은 새로운 디지털 환경에 적응하기 위해 다 학적으로 종합설계를 운영하려 하고 있다. 본 연구에서는 연구자가 운영한 예술을 접목한 공학 종합설계 교과목의 운영사례를 기술하였다. 연구자는 1. 문제 인식 및 정의, 2. 아이디어 도출 및 평가, 3. 프로젝트 개발, 4. 발표 및 시연의 프로세스 운영방식을 적용하여 종합설계 교과목에서의 예술 융합형 교육과정을 제시하였다. 본 연구를 통해 학생들에게 프로젝트 개발에 있어 예술적 심미안과 감성적 접근을 시도하게 함으로써 공학 계열 종합설계 교과목에서의 예술 융합 운영방식을 제시하였다는 데 의의가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.368-370
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• 2013

본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 복부 근육을 추출하고 추출된 근육 영역에서 지방을 분석하는 방법을 제안한다. 복부 초음파 영상에서 밝은 명암도를 가지는 근막 영역과 어두운 명암도를 가지는 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 앤드 인 탐색 스트레칭 방법과 Multiple 연산을 적용한다. 평균 명암도와 명암 대비가 강조된 복부 초음파 영상에서 수직 방향의 명암도가 200이상인 픽셀들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 외복사근 상단선을 추출한 후, 퍼지 이진화 기법이 적용된 영상과 합성한다. 합성된 영상에서 최종 근막 영역을 추출한다. 추출된 각각의 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 복부 근육 영역을 양자화한다. 양자화된 복부 근육 내의 영역을 분석하여 최종 지방 영역을 추출한다. 제안된 복부 근육 추출 및 지방 분석 방법을 실제 복부 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 추출된 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법을 적용하여 지방을 추출하는 것이 복부비만을 분석하는데 도움이 되는 것을 영상 의학과 전문의를 통해 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.603-606
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• 2003

본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망을 이용하여 한글 모음을 인식하고, 그 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 연구들은 단순히 문자의 선분, 획 등의 정합만을 이용하여 한글의 자소 분류에 중점을 두었다. 그러나 인식 대상 운자의 특성이 각각 다르므로 효율적인 인식을 위해서는 먼저 포괄적인 특정적 유형 분류가 필요하다. 제안된 한글 유형 분류 시스템에서는 먼저 ART 신경회로망의 문제점인 증가분류 알고리즘의 단점을 최소화할 수 있도록 비교층에 최초 활성화패턴의 크기를 기억하는 메모리를 두고 각 층간 하향틀 변화를 경계인수 값을 "1" 이내로 제한하여 이미 입력된 패턴을 다시 입력할 때, 새로운 노드의 활성화를 방지하여 비교적 입력순서에 둔감한 분류가 가능하였다. 실험 결과 제안된 시스템에서는 한글의 6형식 중 1, 3, 4, 5형식 분류는 평균 97.3% 의 분류율을 보였으나, 나머지 2, 6형식 분류는 다소 떨어지는 평균 94.9% 분류율를 보였다.