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본 연구에서는 그래픽 이미지를 보다 구체적이고 상호작용 가능한 그래픽으로 단순화하는 방법에 관해 논한다. 이미지 단순화를 위해서는 이미지의 평면화 과정과 묵시적 동의된 관찰자 시점 변환 과정이 선행된다. 이미지 단순화에는 형태 단순화, 묘사 생략, 형태 영향, 그리고 강조와 암시 방법이 있다. 형태 단순화 방법에는 황금 비율을 가진 단순 기하학적 형태로 변형하는 상징적 기하학 형태 변형방법, 도형 형태, 길이, 그리고 크기의 비율을 변화 강조시키는 관계변형방법, 그리고 나열된 형상의 개수를 축소하는 반복 형태 생략 방법이 있다. 묘사 생략 방법에는 일정 요소를 생략하는 그래픽 요소 일부 생략 방법과 부분 요소를 강조 표현하는 그래픽 요소 강조 방법이 있다. 형태 영향 방법에는 이미지 대표적인 형태와 파생된 형태를 비교하여, 차별된 주요 특징을 강조하는 형태 상속 방법과 패밀리 형태나열과 시스템 그룹나열이 포함된 형태나열 방법이 있다. 강조&암시 방법에는 인물 혹은 사물을 나타내는 고유의 상징적 특징을 강조 표현하는 상징적 형태 강조 방법과 일상생활의 관례적인 표현을 강조하는 관례적 암시 방법이 있다. 기본 원리는 AI의 교육 혹은 그래픽 제작 프로그램에 기능을 추가하는 소프트웨어 요소로 사용하여, 전략 게임, 디지털 지도, 그리고 멀티미디어 콘텐츠 제작 기간을 단축할 수 있다.

In this study, we discuss methods for simplifying graphic images into more concrete and interactive graphics. Image simplification involves flattening the image and transforming the viewer's perspective. Image simplification methods include Shape simplification, Description omission, Shape influence, and Emphasize &suggestion. Methods of simplification include symbolic geometric transformation, which transforms simple geometric shapes based on the golden ratio; relationship transformation, which emphasizes the proportions of shape, length, and size; and omission, which reduces the number of repeated shapes in a list. Descriptive omission methods include partial graphic element omission, which omits certain elements. Form influence methods include shape inheritance, which compares representative and derived forms in an image and emphasizes key distinguishing features; and form listing, which includes family form listing and system group listing. Emphasis & Suggestion methods include symbolic form emphasis, which emphasizes the unique symbolic characteristics of a person or object; and conventional suggestion, which emphasizes conventional expressions in everyday life. These basic principles can shorten the production time for strategy games, digital maps, and multimedia content with being used as AI training and software components to add specific features.

Because of the dynamic range limitation of digital equipment, it is impossible to obtain dark and bright areas at the same time with one shot. In order to solve this problem, an exposure fusion technique for fusing a plurality of images photographed at different exposure amounts into one is being studied. Among them, Laplacian pyramid decomposition based fusion method can generate natural HDR image by fusing images of various scales. But this requires a lot of computation time. Therefore, in this paper, we propose an approximation technique that achieves similar performance and greatly shortens computation time. The concept of vanishing point image for approximation is introduced, and the validity of the proposed approach is verified by comparing the computation time with the resultant image.

본 논문은 range map과 texture map이 포함된 range image를 삼각형 메쉬로 된 3차원 형상으로 복원하고, 이 삼각형 메쉬를 기하학적 축소 알고리즘을 적용하여 간략화하는 방법에 대하여 기술한다. 그리고 이 논문에는 복원된 3차원 모델에 texture mapping이 가능하고 간략한 정도를 사용자가 쉽게 결정할 수 있으며, 실시간 multiple level-of-detail에 적용 가능한 빠른 속도의 간략화 방법을 제시한다. 구현한 방법을 국보급 문화재를 스캐닝한 실험 데이터에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

We reconstruct 3D surface from range image that consists of range map and texture map, and simplify the reconstructed triangular mesh. In this paper, we introduce fast simplification method that is able to glue texture to 3D surface model and adapt to real-time multipled level-of detail. We will verify the efficiency by applying to the scanned data of Korean relics.

오늘날 출산율 감소와 의료기술 등의 발달에 따라 고령화 사회 현상이 급부상하고 있으며, 이 비율은 계속 증가할 것이다. 또한 노인 인구가 많아지는 만큼 노안을 가진 사람들도 많아진다. 고령화 사회가 지속되는 만큼 고령층이 이용할 수 있는 디지털 기기 또한 많아져야 하지만 그렇지 않다. 그중에 하나인 ATM은 고령층을 제외한 고객들은 모바일뱅킹과 같은 서비스를 이용하고 고령층이 주로 ATM을 이용한다. 주요 고객인 고령층이 사용하는 ATM이지만 고령층을 배려한 ATM은 찾아보기 힘들다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 노안을 갖고 있거나 고령층이라는 것을 나이로 판단하여 고령층과 일반적인 노안을 갖는 연령층이 보다 쉽게 ATM을 이용 할 수 있는 선택적 ATM UI 간편화 시스템을 구축하였다.