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- 저자 : 남현길(Hyeongil Nam) (검색결과 8 건)
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남현길(Hyeongil Nam),박종일(Jong-Il Park) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 RGB 영상 데이터셋의 일부만을 지도학습하여(Sparsely-supervised learning) Annotation 되지 않은 영상에 대해 손-객체의 3D 포즈를 복원하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 연구에서는 손-객체의 포즈에 해당하는 6DoF 만을 학습 데이터로 활용한다. 이와 달리, 본 논문에서는 정확도 향상을 위해 복원된 결과를 동일한 입력 영상 내에서 비교 가능하도록 3D 모델로 복원한 결과를 입력 영상의 마스크로 만들어 학습에 반영하였다. 구체적으로 추정된 포즈로 만들어낸 마스크를 입력 영상에 적용한 결과와 Ground-truth 포즈를 적용한 영상을 학습 시에 손실 함수에 반영하였다. 비교 실험을 통해 제안된 방법이 해당 방법을 적용하지 않은 경우 보다 3D 매쉬 오차가 적었음을 확인할 수 있었다.
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남현길(Hyeongil Nam),심규동(Kyudong Sim),박종일(Jong-Il Park) 한국방송·미디어공학회 2020 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.11
실제 원단의 소재를 반영한 렌더링은 의류 디자인 단계에서 완성된 옷을 미리 파악하는 좋은 수단 중 하나이다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 원단 렌더링 방법과 실제 원단 재질을 측정하는 장치를 이용하는 실측으로부터 렌더링까지의 프레임워크를 제안한다. 옷감의 재질을 측정하고 렌더링 하는 방법은 두 과정에서 공통된 특징을 파라미터화하여 측정하고 렌더링에 반영하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 렌더링 방법으로 Ray-Tracing 이 가능하고 적절한 컴퓨팅 성능을 사용하면서 최적의 렌더링 결과를 얻을 수 있는 nvidia 의 오픈소스인 visRTX 를 사용하였다. 또한 원단 재질 측정 장치로 렌더링에 반영되는 파라미터인 고해상도 diffuse map 과 normal map 을 측정하여 렌더링에 반영하였다. 본 논문에서 제안하는 원단 재질을 측정하고 렌더링하는 프레임워크를 통해서 옷을 디자인하면서 확인할 수 있는 실사 렌더링 결과물을 제공하고 이를 통해 의상 디자인 업계에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
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남현길(Hyeongil Nam),김태현(Tae Hyun Kim),박종일(Jong-Il Park) 한국방송·미디어공학회 2022 방송공학회논문지 Vol.27 No.1
In this study, a method of generating and utilizing a normal map image used to represent the characteristics of the surface of an image material to improve the classification accuracy of the original material image is proposed. First of all, (1) to generate a normal map that reflects the surface properties of a material in an image, a U-Net with attention-R2 gate as a generator was used, and a Pix2Pix-based method using the generated normal map and the similarity with the original normal map as a reconstruction loss was used. Next, (2) we propose a network that can improve the accuracy of classification of the original material image by applying the previously created normal map image to the attention gate of the classification network. For normal maps generated using Pixar Dataset, the similarity between normal maps corresponding to ground truth is evaluated. In this case, the results of reconstruction loss function applied differently according to the similarity metrics are compared. In addition, for evaluation of material image classification, it was confirmed that the proposed method based on MINC-2500 and FMD datasets and comparative experiments in previous studies could be more accurately distinguished. The method proposed in this paper is expected to be the basis for various image processing and network construction that can identify substances within an image.
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옷감 이미지 렌더링을 위한 Pix2Pix 기반의 Normal map 생성
남현길(Hyeongil Nam),박종일(Jong-Il Park) 한국방송·미디어공학회 2020 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.7
본 논문은 단일의 옷감 이미지로 가상의 그래픽 렌더링을 위해 Pix2Pix 방법을 이용하여 Normal map 을 생성하는 방법을 제시한다. 구체적으로 단일의 이미지를 이용해서 Normal map 를 생성하기 위해, Color image 와 Normal map 쌍의 training dataset 을 Pix2Pix 방법을 이용해서 학습시킨다 또한, test dataset 의 Color image 를 입력으로 넣어 생성된 Normal map 결과를 확인한다. 그리고 선행연구에서 사용되어오던 U-Net 방식의 방법과 본 논문에서 사용한 Pix2Pix 를 이용한 Normal map 생성 결과를 SSIM(Structural Similarity Index)으로 비교평가한다. 또한, 생성된 Normal map 을 렌더링하고자 하는 가상 객체의 사이즈에 맞게 사이즈를 조정하여 OpenGL 로 렌더링한 결과를 확인한다. 본 논문을 통해서 단일의 패턴 이미지를 Pix2Pix 로 생성한 Normal map 으로 옷감의 디테일을 사실감 있게 표현할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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VR 환경에서 가상 객체 선택 상호작용 개선을 위한 사용자 의도 반영 방법
김찬희(Chanhee Kim),남현길(Hyeongil Nam),박종일(Jong-Il Park) 한국방송·미디어공학회 2021 방송공학회논문지 Vol.26 No.6
This paper proposes a method to prioritize the virtual objects to be selected, considering both the users hand and the geometric relationship with the virtual objects and the users intention which is recognized in advance. Picking up virtual objects in VR content is an essential and most commonly used interaction. When virtual objects are located close to each other in VR, a situation occurs in which virtual objects that are different from the users intention are selected. To address this issue, this paper provides different weights for user intentions and distance between user’s hand and virtual objects to derive priorities in order to generate interactions appropriately according to the situation. We conducted the experiment in the situation where the number of virtual objects and the distance between virtual objects are diversified. Experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method when the density between virtual objects is high and the distance between each other is close, user satisfaction increases to 20.34% by increasing the weight ratio of the situation awareness. We expect the proposed method to contribute to improving interaction skills that can reflect users intentions.
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다양한 조명 환경에 강인한 seven-segment OCR 방법
김진성(Jinsung Kim),노가은(Gaeun Noh),남현길(Hyeongil Nam),박종일(Jong-Il Park) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
본 논문은 인식이 어려운 조명 환경에도 강인한 seven-segment 문자 인식을 위해서, 영상 내에 다양한 조명 연출이 가능하도록 합성 데이터 셋을 생성하고 학습할 수 있는 OCR 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 deblurring 과 같이 영상 이미지의 해상도를 높여 문자 인식의 정확도를 향상시키는 것에 초점을 두었으나, 여러 조명 환경에 대비할 수 있는 OCR 관련 연구들은 부족하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문자가 포함된 자연스러운 배경 영상에, seven-segment 문자를 합성시킨 후 relighting 을 적용함으로써 실제 환경과 유사한 장면을 연출해 새로운 합성 데이터 셋을 생성한다. 그리고 생성된 데이터 셋을 딥러닝 기반 학습시켜 다양한 조명에도 강인한 문자 인식기를 만들고자 한다. 합성 데이터 셋의 사용여부와 일반적인 데이터 augmentation 기법의 사용 여부를 비교하여, 본 논문에서 제안한 방법의 효과를 확인할 수 있었다. 이를 통해서 seven-segment 문자 인식 뿐만 아니라, 다양한 문자에 대해서도 적용될 수 있는 초석이 될 것으로 기대된다.
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합성 데이터셋을 이용한 산업용 계량기 문자 Detection 의 성능 향상
박찬우(Chanwoo Park),조현서(Hyeonseo Cho),남현길(Hyeongil Nam),박종일(Jong-Il Park) 한국방송·미디어공학회 2023 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2023 No.11
산업용 아날로그 계량기 내의 문자는 계기 숫자판이 돌아가는 등의 특수한 상황들이 다수 존재한다. 그러나 여전히 기존의 데이터셋으로 산업용 아날로그 계량기 문자의 탐지에 한계를 보인다. 본 논문에서는 산업용 아날로그 계량기 문자 탐지의 성능 향상을 위해, 3 차원 아날로그 계량기 모델을 활용하여 실제 환경과 유사한 합성 데이터셋 생성 방법을 제안한다. 구체적으로 3 차원 아날로그 계량기 모델의 조작을 비롯한, 카메라의 위치 방향, 주변 조명, 그림자 등의 실제와 유사한 3 차원 상의 효과들을 반영하여 합성 데이터셋을 구축한다. 또한 합성 데이터셋과 기존 데이터셋으로 학습된 각 모델의 문자 탐지 결과 비교를 통해서, 성능이 향상되었음을 확인한다.
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