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eISSN: 2799-8924

컨설팅융합연구, Vol.2 no.4 (2022)
pp.11~17

DOI : 10.55479/JCCR.2022.2.4.011

- 딥러닝 기반 실시간 이미지 검출 시스템에 의한 한국 전통회화 객체 인식 연구 -

박수영

(성결대학교 정보통신공학과 학생)

박찬우

(한국전자통신연구원 홀로그래픽콘텐츠연구실 연구원)

김희권

( 한국전자통신연구원 홀로그래픽콘텐츠연구실 연구원 )

이재호

(한국전자통신연구원 홀로그래픽콘텐츠연구실 연구원 )

인류의 새로운 생활 형식으로 각광받고 있는 가상 공간에서의 활동을 위해, 전 세계 기업과 연구기관에 서는 가상 공간 내부에 존재하는 사물을 생성 및 동식물 환경을 조성하고 설정하는 것에 초점을 두고 있다. 가상 공간의 데이터 객체(Objects)들은 인간의 오감을 극대화할 수 있도록 보다 사실적인 모델링과 피드백 및 이를 통 한 후속적인 무브먼트가 향상될 필요성이 있다. 현실의 물리적 객체를 가상의 디지털 데이터로 전사하는 연구의 전처리 단계로 2차원 특정 객체 인식을 선행으로 요구한다. 본 연구는 딥러닝 기반 실시간 이미지 검출 시스템을 이용하여 객체 인식이 향상될 필요가 있는 회화 분야에서의 선행 작업 퍼포먼스를 향상시키는 것을 의도하였다. 현대 미술품들의 파라미터들과 차이가 있어 상대적으로 시행 데이터가 부족한 한국 전통 미술품들을 타깃으로 하여 미술품 내 객체 인식률 향상을 확인하였다. 입체적인 모델링을 형성하는 데에 있어 정확성을 높이는 연구가 추후 진행되어야 할 것이다.

A Study on the Recognition of Korean Traditional Picture Objects by Deep Learning-Based Real-Time Image Detection System

Soo-Young Park

Chan-Woo Park

Hee-Kwon Kim

Jae-Ho Lee

For activities in virtual space, which is in the spotlight as a new lifestyle of mankind, companies and research institutes around the world focus on creating objects inside the virtual space and creating and setting up animal and plant environments. Data objects in virtual space need to improve more realistic modeling and feedback and subsequent movements to maximize human five senses. Require two-dimensional specific object recognition as a preprocessing step for research to transfer real physical objects to virtual digital data. This study intended to improve the performance of prior work in the field of conversation, which needs to improve object recognition, by using a deep learning-based real-time image detection system. It was confirmed that the object recognition rate in the artwork was improved by targeting traditional Korean art that lacked relatively implementation data due to differences from the parameters of modern art. Research to increase accuracy in forming three-dimensional modeling should be conducted later.

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