• 대한공간정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.77-85
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• 1997

컴퓨터 그래픽스 분야와 지리정보시스템 분야에서 사진과 같은 지형을 모델링하는 방법이 연구되고 있다. 이러한 지형 모델링은 비행 시뮬레이터, 임무 예행연습과 건설 계획과 같은 응용프로그램에 사용된다 지형을 표현하는 일반적인 접근방법은 수치고도모델을 사용하는 것이다. 수치고도모델이란 지형의 고도 값을 저장한 2차원 배열을 말하며 인공위성을 통해 얻어진다. 수치고도데이터를 가지고 3차원 지형을 표현하는 처리과정은 3단계로 구성되어진다. 첫 번째 단계는 수치고도 모델에서 정확도에 따라 의미점을 추출한다. 두 번째 단계는 추출된 의미점을 바탕으로 불규칙삼각망을 구성한다. 세번째 단계는 표현된 3차원 지형을 렌더링한다. 이 논문의 목적은 불규칙 삼각망을 가진 3차원 지형을 구성하는데 있다. 불규칙 삼각망의 구성을 위해 래디얼 스위프 알고리즘을 사용하였다. 래디얼 스위프 알고리즘은 불규칙 삼각망을 빠르고 효과적으로 만든다. 그러나, 불규칙 삼각망은 삼각형된 표면의 근사치에 의해 발생하는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최적화 삼각형에 의한 개선된 래디얼 스위프알고리즘을 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.545-555
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• 2007

3D buildings are the most prominent feature comprising urban scene. A few of mega-cities in the globe are virtually reconstructed in photo-realistic 3D models, which becomes accessible by the public through the state-of-the-art online mapping services. A lot of research efforts have been made to develop automatic reconstruction technique of large-scale 3D building models from remotely sensed data. However, existing methods still produce irregular building polygons due to errors induced partly by uncalibrated sensor system, scene complexity and partly inappropriate sensor resolution to observed object scales. Thus, a geometric regularization technique is urgently required to rectify such irregular building polygons that are quickly captured from low sensory data. This paper aims to develop a new method for regularizing noise building outlines extracted from airborne LiDAR data, and to evaluate its performance in comparison with existing methods. These include Douglas-Peucker's polyline simplication, total least-squared adjustment, model hypothesis-verification, and rule-based rectification. Based on Minimum Description Length (MDL) principal, a new objective function, Geometric Minimum Description Length (GMDL), to regularize geometric noises is introduced to enhance the repetition of identical line directionality, regular angle transition and to minimize the number of vertices used. After generating hypothetical regularized models, a global optimum of the geometric regularity is achieved by verifying the entire solution space. A comparative evaluation of the proposed geometric regulator is conducted using both simulated and real building vectors with various levels of noise. The results show that the GMDL outperforms the selected existing algorithms at the most of noise levels.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.1-9
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• 2018

본 논문에서는 손상된 흑백 얼굴 이미지를 컬러로 복원하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 오래된 증명사진처럼 손상된 흑백 사진에 컬러화 작업을 하면 손상된 영역 주변이 잘못 색칠되는 경우가 있었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 입력받은 사진의 손상된 영역을 먼저 복원한 후 그 결과를 바탕으로 컬러화를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법은 BEGAN(Boundary Equivalent Generative Adversarial Networks) 모델 기반 복원과 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 컬러화의 두 단계로 구성된다. 제안하는 방법은 이미지 복원을 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 모델을 사용한 기존 방법들과 달리 좀 더 선명하고 고해상도의 이미지 복원이 가능한 BEGAN 모델을 사용하고, 그 복원된 흑백 이미지를 바탕으로 컬러화 작업을 수행한다. 최종적으로 다양한 유형의 얼굴 이미지와 마스크에 대한 실험 결과를 통해 기존 연구에 비해 많은 경우에 사실적인 컬러 복원 결과를 보여줄 수 있음을 확인하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제16권3호
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• pp.39-60
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• 2006

본 연구는 점포 내 배경음악과 광고사진이 소비자의 정서 및 행동에 미치는 영향에 관한 실험적 연구로서 비디오 시뮬레이션을 통한 실험적 방법을 이용하였다. 매장 내 배경음악의 템포 효과와 광고사진 분위기의 효과를 검증하기 위하여 국내 중 저가 영 캐주얼 의류 브랜드 매장 한 곳을 선택하여 비디오 촬영한 후, 2 (빠른 템포 vs. 느린 템포) ${\times}$2 (섹시한 사진 분위기 밝고 경쾌한 사진 분위기) 요인 설계를 이용하여 4개 의 자극물을 조작하였다. 또한 음악 및 사진 자극이 제공되지 않은 자극물을 포함, 통제 집단을 구성하였다. 총 289개의 설문의 수집되었으며, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 통제집단과 각 4개의 실험 집단과의 비교 분석 결과, 점포 내 배경음악과 광고사진이 없는 통제집단은 정서적, 행동적 반응 모두에서 가장 낮은 점수를 보였다. 따라서 배경음악과 광고사진의 유무는 소비자의 정서적, 행동적 반응에 영향을 미친다고 하겠다. 둘째, 점포 내 배경음악의 템포 및 광고사진 분위기와 소비자의 점포 내 긍정적 정서상태와의 관계를 분석한 결과, 배경음악의 템포에 의한 차이는 유의하지 않았으나, 광고사진의 분위기 차이에 따른 점포 내 소비자의 긍정적인 정서상태의 차이는 유의하였다 셋째, 소비자의 점포내 긍정적인 정서상태는 소비자의 긍정적 접근행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상품 자체의 품질이나 다양성, 상품의 가격과 같은 직접적인 상품 요인 외에 배경음악과 광고사진 같은 점포 내의 분위기 요소들이 소비자들에게 즉각적이고 감정적인 반응을 불러일으켜 상품 자체 요인으로는 설명되지 않는 소비자들의 점포 내 구매행동에 영향을 미치는 중요 변수임을 발견하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.141-149
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• 2010

3차원 공간정보는 효율적 국토이용 및 관리, 지자체의 도시계획수립, 도시관리 등 도시 활동의 입체적인 표현과 분석을 위한 중요한 정보로써 공공분야뿐만 아니라 공간정보 서비스 산업 활성화로 민간분야에서도 다양하게 이용되고 있다. 고품질 3차원 공간정보의 생성을 위해서는 원시영상 및 3차원 지형모델의 품질 뿐만 아니라 LoD 수준, Texturing과 같은 가시화 수준이 중요한 요소가 된다. 하지만 기존 3차원 국토공간정보는 구축 공정이 복잡하고, 기 제작된 수치지도를 이용하여 자료의 최신성이 부족하다. 또한 일반정사영상의 이용으로 영상의 기복변위가 존재하여 가시성이 낮고, LoD 수준이 2～3급 정도로 인공지물의 3차원 모델이 단순화 되어 현실감이 다소 부족하다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 대축척 디지털항공사진카메라와 다방향 촬영 디지털카메라로 촬영된 디지털항공사진영상을 이용하여 수치사진측량기법을 적용한 3차원 모델링 기법으로 제작된 3차원 공간정보의 품질 분석을 수행하였다. 3차원 모델의 가시화 정보의 정확도 분석결과 별도의 가시화 정보의 획득 없이 원영상만으로 84% 이상의 정확도를 확보할 수 있었다. 촬영시기와 동일한 3차원 공간정보 구축이 가능하여 자료의 최신성 확보가 용이 하였고, 작업공정의 실감정사영상의 위치정확도 분석결과 1:1,000 수치지도의 수평위치 허용정확도보다 양호한 결과를 나타냈다.