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김창진(Changjin Kim),심규동(Kyudong Sim),박종일(Jong-Il Park) 한국방송·미디어공학회 2020 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.11
임플란트 시술 수요가 늘고 시장이 성장하면서 관련 기술도 발전하고 있다. 특히 기능성과 심미성 향상을 위해 많은 기술이 연구되고 있다. 이 중 심미성에 있어 주변 치아와의 색 유사도가 높은 임플란트를 제작하는 것이 주요 연구 중 하나이다. 본 논문에서는 심미성 높은 임플란트 제작을 위해, 다음과 같은 임플란트 표본 추천 시스템을 제안한다. 휴대 조명 장치와 의료용 치아 패치를 사용한 색 보정으로 촬영 환경 차이를 최소화하여 치아의 정확한 색을 추출한다. Mask R-CNN 모델을 통해 보정된 영상에서 치아를 검출하고, 군집화를 통해 색상 단위로 치아 영역을 구분한다. 치아의 영역별 색상과 임플란트 표본 사이의 색상 거리를 계산하여 유사한 표본들을 추천한다. 위 시스템을 통해 사용자는 주변 환경에 영향을 받지 않고, 치아의 색을 정확히 분석하여 이를 임플란트 표본과 비교할 수 있게 된다.
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.
스마트팜 피노믹스 시스템에서의 식물 질병 검출 알고리즘
박관익(GwanIk Park),심규동(Kyudong Sim),백정현(Jeonghyun Baek),이상화(Sanghwa Lee),박종일(Jong-Il Park) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
스마트팜 피노믹스 시스템은 재배하는 식물의 성장조건에 맞게 생육 환경을 일정하게 유지하고 관리하는 장치이지만, 그럼에도 불구하고 식물의 질병은 여러 가지 이유로 발생할 수 있다. 본 논문에서는 스마트팜 피노믹스 시스템에서 Mean Shift Segmentation 을 통한 식물의 질병을 자동으로 검출하는 식물 질병 검출 알고리즘을 제안한다. 식물의 질병 정도가 임의의 임계값을 넘을 경우, 해당 식물을 질병의 정도가 심한 식물로 판별하고, 적절한 수확시기를 결정하여 더 나은 상품성을 가진 식물을 재배할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 식물의 질병이 급격하게 심해지는 기간을 확인하여 인간의 개입 없이 완전히 자동화된 시스템으로 더욱 세심하고 효율적인 식물 재배를 가능하게 함을 제시한다. 본 논문에서는 아이스버그(양상추)에 대한 재배 환경을 구축하여 생장 기간에 아이스버그에 발생하는 질병인 팁번 현상을 검출하는 실험을 진행하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 다른 종류의 다양한 식물에서도 질병 검출이 가능하며, 스마트팜 피노믹스 시스템에서 질병 검출의 자동화를 위한 한 가지 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.