• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제10권4호
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• pp.78-84
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• 1996

본 논문에서는 초음파센서 배열과 신경회로망 및 불변모멘트 벡터를 이용하여 물체의 위치이동에 무관한 3차원 물체인식과 복원을 연구함으로서 추차관리 시스템의 차종인식 응용가능성에 대하여 검토하였다. 초음파센서 배열로부터 얻어진 16$\times$8 픽셀의 데이터를 이용하여 물체의 불변모멘트 벡터를 계산하고 이를 SCL(Simple Competitive Leverning)신경회로망에 입력하여 3차원 물체를 분류하였으며, 저해상도인 16$\times$8 픽셀의 물체정보를 SCL 수정형 신경회로망에 입력하여 32$\times$32 픽셀로 해상도를 향상시켜 3차원 물체복원을 하였다. 물체의 위치가 변하여도 불변모멘트 벡터는 일정한 값을 유지하였고, 학습 후 인식율은 학습데이터의 경우는98[%]이고 시험데이터의 경우 95[%]이었으며, 3차원 32$\times$32 픽셀의 고해상도 물체정보로 복원하였다. 실험결과로부터 신경회로망과 연계된 초음파 센서는 차량의 감지뿐만 아니라 차종의 구분에도 응용가능할 것으로 생각된다.

• 디자인학연구
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• 제16권1호
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• pp.219-228
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• 2003

오늘날 현대 사회에서 첨단 과학의 눈부신 발전은 전 세계 인류에게 다양한 정보를 손쉽고 빠르게 획득할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 이러한 첨단 과학의 비약적인 발전 중에 디지털 영상매체 분야는 여러 산업 분야와 일상생활에 적용되어 멀티미디어 정보사회를 대체 할 수 있는 수단으로 등장하게 되었다. 특히 최근 문화재의 복원에 대한 관심과 열의가 높아지고 있다. 따라서 문화재의 보존이나 복원 및 이들의 학문적 가치를 판정하고 기록에 남길만한 정보의 수집 등을 위한 효율적인 방법이 필요해졌으며, 이의 한 방안으로써 컴퓨터를 이용한 영상처리 기술이 문화재 복원에 도입되었다. 이러한 기법의 문화재 복원은 원본을 손상시키지 않고 문화재의 파괴된 부분을 복원시킬 수 있다는 장점으로 인해 선진 각 국에서 활발한 연구가 진행중이다 그러나, 유구한 역사 속에 무수한 문화유산을 갖고 있는 우리나라로서는, 이와 관련된 연구가 부족한 상황이다 따라서 본 연구에서는 먼저 가상현실에 대하여 고찰하고 이 기술을 문화재 복원에 적용하는 방법에 대하여 살펴 본 후, 실제 디지털 기술을 적용한 사례를 국외 국내로 나눠 소개하고 결론적으로 가상현실 기술을 통한 디지털 문화재 복원에 대한 의의를 제안해 보고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2086-2097
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• 2021

The current cultural assets are being restored depending on the opinions of experts (craftsmen). We intend to introduce digitalized artificial intelligence techniques, excluding the personal opinions of experts on reconstruction of such cultural properties. The first step toward restoring digitized cultural properties is separation. The restoration of cultural properties should be reorganized based on recorded documents, period historical backgrounds and regional characteristics. The cultural properties in the form of photographs or images should be collected by separating the background. In addition, when restoring cultural properties most of them depend a lot on the tendency of the restoring person workers. As a result, it often occurs when there is a problem in the accuracy and reliability of restoration of cultural properties. In this study, we propose a search method for learning stored digital cultural assets using AI technology. Pagoda was selected for restoration of Cultural Properties. Pagoda data collection was collected through the Internet and various historical records. The pagoda data was classified by period and region, and grouped into similar buildings. The collected data was learned by applying the well-known CNN algorithm for artificial intelligence learning. The pagoda search used Yolo Marker to mark the tower shape. The tower was used a total of about 100-10,000 pagoda data. In conclusion, it was confirmed that the probability of searching for a tower differs according to the number of pagoda pictures and the number of learning iterations. Finally, it was confirmed that the number of 500 towers and the epochs in training of 8000 times were good. If the test result exceeds 8,000 times, it becomes overfitting. All so, I found a phenomenon that the recognition rate drops when the enemy repeatedly learns more than 8,000 times. As a result of this study, it is believed that it will be helpful in data gathering to increase the accuracy of tower restoration.

• 한국의상디자인학회지
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• 제25권4호
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• pp.107-122
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• 2023

This study analyzed the style, dimensions, fabric patterns, colors, and fabrics of a traditional Chinese women's dress from the Zhou Dynasty, and reconstructed it in the form of a virtual garment using 3D CLO. Based on ancient flat image data and three-dimensional portrait data, who wore them, how they were worn, and how they were coordinated was analyzed. In order to analyze the size and pattern of the straight Ju Chines dress, data from the excavation report and the tomb owner's anthropometric measurements were combined to infer the wearing condition and organize the sculptural features. Dimensional analysis was carried out using a well-preserved small-scale woven cotton cloth as a restoration model, and the horizontal and vertical dimensions were reasonably estimated using the shape proportioning method. The analysis of the colors and patterns of the fabrics was based on the colors and patterns of the fabrics excavated from Masan Tomb No. 1 during the Eastern Zhou, Qin, and Han periods. Finally, a virtual model was created using data from the excavation report and the age and height information of the owner of the excavated robe, and the pose and size of the virtual model were determined using 3D CLO. Based on the previous research data, the garment was virtually sewn and simulated. The shape, pressure, and strain of the garment in different postures was also compared. Through the research direction of pattern and 3D restoration, this research maximizes the restoration of Chinese traditional women's dress and presents it in a more intuitive, comprehensive, and vivid way.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.229-234
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• 2006

On May 31, 2003. Landsat 7 experienced an anomaly causing the Scan Line Corrector(SLC) to stop functioning normally. The SLC-off causes individual scan lines to alternately overlap and then leave large gaps at the edge of the Image. A many scientists with ongoing experience using ETM+ data evaluated the scientific usability and validity of Landsat 7 products containing the SLC anomaly The best reference scene for gap-filling is the other SLC-on Landsat scene that provide same resolution, few changes, and similar data acquisition. But receiving of Landsat imagery is not stable in Korea. So SPOT image can be another alternative solution because it is a steady-state multispectral satellite image as Landsat image. In this study, we filled the SLC-off gap s of 2, 3, 4 bands using SPOT image by a local regression technique, and assigned the optimum spectral value to gaps of 1, 5, 7 bands based on a spectral adjacency. Through this process, we could restore Landsat SLC-off image and evaluated the accuracy of the results.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.423-430
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• 2002

현재 정지 영상 압축의 표준인 JPEG은 DCT(discrete cosine transform)를 취한 후에 압축과정을 수행하기 때문에 고 압축을 할 경우 블록화 현상이 심하게 일어나며, 고 압축시에 복원된 영상에 나타나는 왜곡(aliasing)등으로 영상의 품질이 낮아지는 단점이 있다. 또한 변환 부호화 방법은 높은 압축률을 가질 수 있으나 변환과 역 변환에 의한 화질에 열화가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 웨이블렛 변환과 프렉탈 이론을 정지 영상에 적용한 결과 낮은 비트율에서 기존의 방법보다 압축 후 복원시 속도의 향상, 압축율의 향상, 블록현상을 제거하였다. 그리고 복원화질이 기존의 방법보다 우수함을 보였다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권4호
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• pp.91-102
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• 2020

Recently, generative adversarial networks (GANs) is a field of research that has rapidly emerged wherein many studies conducted shows overwhelming results. Initially, this was at the level of imitating the training dataset. However, the GAN is currently useful in many fields, such as transformation of data categories, restoration of erased parts of images, copying facial expressions of humans, and creation of artworks depicting a dead painter's style. Although many outstanding research achievements have been attracting attention recently, GANs have encountered many challenges. First, they require a large memory facility for research. Second, there are still technical limitations in processing high-resolution images over 4K. Third, many GAN learning methods have a problem of instability in the training stage. However, recent research results show images that are difficult to distinguish whether they are real or fake, even with the naked eye, and the resolution of 4K and above is being developed. With the increase in image quality and resolution, many applications in the field of design and image and video editing are now available, including those that draw a photorealistic image as a simple sketch or easily modify unnecessary parts of an image or a video. In this paper, we discuss how GANs started, including the base architecture and latest technologies of GANs used in high-resolution, high-quality image creation, image and video editing, style translation, content transfer, and technology.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1428-1436
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• 2012

본 논문에서는 낮은 대역폭을 가진 모바일 DMB 환경에서 사용할 수 있도록 깊이 영상 기반 렌더링(DIBR) 기법을 이용한 3차원 스테레오 입체 방송의 부가정보 영상 구성 방법을 설명한다. DIBR에서는 좌측 시점의 영상과 깊이 정보를 전송하고 수신측에서 우측 시점을 복원하는데, 화질이 손상될 수 있다. 본 논문에서는 부가 정보를 구성해서 함께 전송하여 복원된 영상의 질을 높이고 전송하는 데이터의 양을 줄이는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.346-349
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• 2017

디지털 영상처리는 넓고 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 잡음 제거는 모든 영상 처리 과정에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 열화는 영상 신호에 잡음이 첨가되는 것이며 열화를 발생시키는 대표적이 잡음에는 salt and pepper 잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 히스토그램 가중치 필터와 메디안 필터로 처리하는 영상 복원 알고리즘을 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.194-199
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• 2022

다양하고 복잡한 영상 데이터 기반의 산업에서 높은 정확도와 활용성을 위해 고품질의 데이터를 위한 전처리가 요구된다. 하지만 기존 이미지 또는 영상 데이터와 노이즈를 결합해 기업에 큰 위험을 초래할 수 있는 오염된 적대적 예제가 유입될 시 기업의 신뢰도 및 보안성, 완전한 결과물 확보를 위해 손상되기 이전으로의 복원이 필요하다. 이를 위한 대비책으로 기존에는 Defense-GAN을 사용하여 복원을 진행하였지만, 긴 학습 시간과 복원물의 낮은 품질 등의 단점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 VQ-VAE 모델을 사용함과 더불어 이미지 분할 여부에 따라 FGSM을 통해 만든 적대적 예제를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 생성된 예제를 일반 분류기로 분류한다. 다음으로 분할 전의 데이터를 사전 학습된 VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 후 분류기로 분류한다. 마지막으로 4등분으로 분할된 데이터를 4-split-VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 조각을 합친 뒤 분류기에 넣는다. 최종적으로 복원된 결과와 정확도를 비교한 후 분할 여부에 따른 2가지 모델의 결합 순서에 따라 성능을 분석한다.