• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권3호
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• pp.184-193
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• 2010

본 논문은 생물체 표면에서 번쩍이고 다채로운 색깔의 반사특성을 보이는 훈색(暈色)현상의 양방향 반사율 분포 함수(BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution Function)의 압축방법을 제안한다. 그래픽스 기술에서 훈색 현상의 용어를 보통 이리데센스(Iridescence) 또는 구조적 색상(structural colors)라고 부른다. 이러한 현상의 주요한 특징은 시점에 따라 다채로운 색상과 밝기를 갖는 것이다. 이것을 구현하기 위해 기존의 그래픽스 기술들은 BRDF를 이용한 방법을 사용한다. BRDF 방법은 많은 시점의 영상을 직접 활용하여 사실적인 표현이 가능한 장점이 있지만, 데이터양이 커서 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 훈색(暈色: Iridescence)현상의 BRDF로부터 반사맵을 작성하고, 반사맵을 여러 개의 색상 기반의 동심원으로 반사맵을 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 이때 동심원 1개는 1개의 법선벡터에 의한 반사광의 빔폭을 의미한다. 본 논문에서는 여러 개의 가상의 광학적 법선벡터를 사용하여 울퉁불퉁한 동심원을 합성한다. 그리고 동심원의 중심을 통과하는 한 선분으로부터 1차원 스펙트럼 정보를 취득한다. 제안하는 방법은 BRDF의 막대한 데이터양을 효과적으로 줄여서 단지 1장의 텍스처를 사용하여 사실적인 밝기 차이와 스펙트럼 표현이 가능한 영상기반 렌더링 기법(IBR: image based rendering)으로 사용할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1087-1099
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• 1998

내용 기반 부호화에서는 장면내의 객체를 독립된 단위로 부호화를 수행하므로, 객체의 모양, 질감, 움직임등의 정보가 중요한 부호화 대상이 된다. 특히, 객체의 모양정보를 나타내는 윤곽선은 전체 정보량의 큰 부분을 차지하면서 주관적 화질에 커다란 영향을 끼치므로 부호화시 심각한 왜곡이 발생하지 않도록 해야한다. 본 논문에서는 윤곽선 부호화를 위해 윤곽선 다각근사화와 이때 발생하는 오차신호를 보상하기 위해 이를 변환 부호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는, 윤곽선의 다각 근사화시 발생하는 윤곽선의 단편들이 완만한 곡선의 형태를 갖고 오차신호의 양 끝점이 0이라는 특징을 고려해서, 르장드르 다항식에 기반한 새로운 기저를 설계해서 오차신호를 변환한다. 제안한 방법은, 원, 타원 등의 합성영상에 적용했을 경우 이산 여현 변환, 이산 정현 변환 등에 비해 변환부호화 이득면에서 전반적으로 우수한 결과를 얻었고, 자연영상에 적용했을 경우에도 이산 여현보다 우수한 결과를 얻었으며, 이산 정현변환과 대등한 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권5호
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• pp.503-508
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• 2003

척추에 대한 외과수술은 신경조직을 손상하지 않아야 하기 때문에 수술 절차가 신중하게 계획되고 고도의 정밀을 요구한다. 척추성형술(verte-broplasty)은 골다공증으로 인한 척추의 골절을 치료하기 위해 제안된 비교적 새로운 외과적인 수술방법으로 최소침습적인 수술 기법으로 피부를 통하여 골절된 척추부위에 구멍을 내고 그곳에 PMMA(polymethylmethacrylate)라 불리는 골시멘트(bone cement)를 주입하여 치료하는 방법이다. 최근의 연구결과, 수술 후 즉각적인 고통의 경감을 가져오며, 골다공증으로 인한 골절부위에 강도가 강한 골시멘트를 주입하게 됨으로써 골다공증 척추체에 구조적인 안정성을 제공해 주는 것으로 알려져 있다. 수술 후 발생하는 합병증의 대부분은 과도한 골시멘트의 주입으로 인한 것으로 알려져 있으며, 따라서 척추성형술의 치료에 가장 중요한 요인은 주입한 골시멘트의 양을 조절하는 것이다. 이에 본 연구에서는 환자의 컴퓨터단층촬영(computer tomography)을 통하여 획득한 영상을 토대로 척추성형술 시술시 필요한 의료 영상 시스템을 설계 및 개발하고, 텍스처 분석을 통하여 개개인의 환자에게 필요한 골시멘트의 양을 계산하는 알고리즘을 개발하여 이를 실제 환자의 시술시에 적용해 보았다. 결과적으로 본 시스템은 척추성형술시에 최적의 골시멘트의 양을 예측할 수 있었으며, 정형외과의 다른 부위의 수술시에도 적용가능성을 확인할 수 있었다.

• 패션비즈니스
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• 제8권5호
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• pp.115-124
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• 2004

PTT(polytrimethylene terephthalate) is a thermoplastic that can be melt-spun into fibers and has extensive applications in carpets, textiles and apparel, engineering thermoplastics, nonwovens, and films or sheets. This polymer combines the good properties of nylon and polyester. Compared with other synthetic fibers such as nylon and acrylic, the PTT fibers feel softer, dye easier with vibrant colors, stretch and recover better. Moreover, the PTT fibers for carpets resist most stainings, clean better, and dry faster. The PTT was first patented in 1941, but it was not until the 1990's, when Shell Chemicals developed the practical method of producing PDO, the raw material for PTT. Many studies have been done including the retention of carpet texture using an image analysis technique, or compressional resilience of the carpet for long term use. In this study, PTT and nylon BCF carpets were compared in terms of the compressional properties including the resilience, using one of the KES system for repetitive measurements. The compression resilience(RC) values of the PTT BCF carpets far exceed those of nylon 6 BCF carpets. The RC values of the PTT BCF carpet(cut) specimens are $42{\sim}45%$ for 5 successive compression deformations, while those of the nylon BCF carpet specimens(cut) are $26{\sim}28%$. There is also a similar trend in the RC values for the other type of carpet which is the loop type. This resilience is one of the important factors of carpet usage evaluation.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권5호
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• pp.245-256
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• 2002

컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 장면의 사실성을 높이기 위하여 매우 중요한 요소이다. 전경을 렌더링 할 때 그림자의 모양이나 위치를 정확하게 나타내는 것도 중요하지만, 실제 세계에서 흔히 볼 수 있는 면적을 가지는 광원에 의한 부드러운 그림자를 효과적으로 표현하는 것도 중요하다. 그러나 현존하는 대부분의 그림자 생성 기법들은 사실적인 그림자를 사실적인 실시간으로 생성해 내기에 어려움이 많다. 기존에 제안된 영상 기반 렌더링 기법을 이용하면 실시간으로 그림자를 생성해 내는데 유용하게 사용될 수가 있다. 하지만 이러한 방법에서는 일반적으로 그림자 지도의 크기가 지나치게 방대해지기 때문에, 텍스춰 메모리에 올리기에 무리가 따르게 되므로, 효율적인 압축기법이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 그림자 지도의 크기와 압축의 부담으로 인해, 다양한 물체의 움직임을 표현하거나, 부드러운 그림자로의 확장에 어려움이 있을 수 있다. 이러한 점을 해결하고자, 본 논문에서는 영상 기반 렌더링 기법을 적용한 방법에 이미지 와핑 기법을 응용하여 그림자 지도의 크기를 대폭 줄일 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법에서는 물체가 움직이는 범위와 상관없이 매우 적은 개수의 그림자 지도만으로 그림자를 만들어 낼 수 있기 때문에, 부드러운 그림자를 만들기 위한 방법으로 쉽게 적용할 수 있다. 이 논문에서 개발한 기법은 3차원 게임이나 가상 현실 등 관련 분야에서 사실적인 영상을 실시간으로 생성해 내는 데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.45-51
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• 2021

딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.