• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.465-472
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• 2022

본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.103-108
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• 2012

최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.

• 대한치과보철학회지
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• 제60권2호
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• pp.222-230
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• 2022

디지털 기술은 점차 그 영역을 넓혀 치의학의 여러 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 최근 디지털 치의학에서는 다양한 삼차원적(3D) 이미지 데이터를 하나로 중첩시켜 진단 및 보철물 제작에 활용하는 것의 중요성이 대두되고 있다. 안면 스캔, 구내 스캔, 하악 운동 기록(mandibular movement recording) 등의 데이터를 통합하면 가상 환자 모델을 구성할 수 있다. 가상 환자(Virtual patient)란 구내 및 구외 연조직, 잔존 치열, 동적 교합 등 디지털 3D 진단 데이터를 통합하여 형성되며 이를 통해 보철 치료의 결과 등을 가상으로 시뮬레이션을 시행할 수 있다. 본 증례에서의 환자는 37세 여성 및 55세 여성 환자로 각각 기존 보철물의 외형이 틀어진 것 같다는 주소와 근관치료 후 전치부 보철물의 재제작을 주소로 내원하였다. 각 환자에서 3D 안면 스캔을 채득하였으며, ARCUS Digma 2 (KaVo Dental GmbH, Biberach an der Riss, Germany)를 통해 환자의 하악 운동을 기록하였다. 수집한 데이터를 computer-aided design (CAD) 소프트웨어(Exocad dental CAD; exocad GmbH, Darmstadt, Germany) 상에서 하나로 통합하여 가상 교합기에 옮겨 디지털 가상 환자를 형성하였다. 이를 통해 임시 고정성 보철물을 디자인하고 수복하여 평가하였으며, 최종수복물로 옮겨 심미적, 기능적으로 만족할 만한 결과를 보였기에 이를 보고하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1021-1028
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• 2005

분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.

• 대한치과보철학회지
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• 제59권4호
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• pp.487-496
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• 2021

완전 구강 회복이란 구강 내 잔존치아와 결손치아를 수복하여 구강의 건강, 기능 및 아름다움을 개선하고 구강악계의 다른 조직과 조화되도록 회복시켜주는 것을 말한다. 다수 치아가 상실될 경우 환자의 교합평면은 점차 붕괴되어 가며 수직고경이 감소될 수 있다. 감소된 수직고경은 악관절 및 저작근에 잠재적인 병인이 될 수 있으므로 수직고경 증가를 동반한 보철수복이 요구된다. 본 증례 환자는 68세 여환으로, 현재 사용 중인 가철성 국소의치가 파절되어 식사가 불가능한 상태로 보철치료를 통해 저작기능 회복과 마모 치아의 심미적 개선을 주소로 내원하였다. 수직 고경의 상실을 디지털 치과 기술을 사용하였다. 디지털 분석 단계에서 CAD 소프트웨어를 사용하여 교합면을 설정하고 여러 기준을 사용하여 평가하였다. CBCT 영상을 사용하여 악안면계 해부학적 구조물과 치아의 위치를 정렬하여 환자의 상태를 3차원으로 시각화하여 가상으로 치료 계획을 세울 수 있었다. 가상으로 정렬한 가상 페이스보우를 실물 교합기로 옮겨와서 한번 더 진단 분석하였다. 평가 후, 임시보철물을 제작하여 환자가 이상 없이 적응하는 것을 확인하였다. 이를 최종 보철물로 이행하였다. 본 증례를 통해 수직고경이 감소된 68세의 여성 환자에서 가철성 국소의치를 동반한 완전구강회복으로 기능적, 심미적으로 만족스러운 결과를 얻었기에 이를 보고하는 바이다.