* 00대학교 00과 - ORCID: https://orcid.org- (클릭하면 사이트로 이동됨)에서 등록후 기입 ** 00대학교 00학과 교수(교신저자) - ORCID:	□ Received: 00 17, 2024, Revised: 00 20, 2024, Accepted: 00 15, 2025 □ Corresponding Author: 00 Dept. of Korea Tel.: + , Email: 0000

단편논문 한글제목

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저자명*

저자명: 글자모양 : 돋움, 크기:11, 장평:90, 자간: 5

문단모양 : 문단위:10, 문단안래:10, 줄간격 : 130%

영문제목

영문제목: 글자모양 : 견명조, 크기:15, 장평:90, 자간: -7

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o*, o**, and o***

영문저자명: 글자모양 : 휴먼명조, 크기:10, 장평:90, 자간: 5

문단모양 : 문단위:10, 문단아래:10, 줄간격 : 130%

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연구지원문구: 글자모양 : 휴먼명조, 크기:9.2, 장평:90, 자간: 5 문단모양 : 문단위, 문단아래:0, 줄간격 : 120%

요  약

초기의 SFF 방법들은 단일 프레임에서의 초점 측정으로 인해 정확한 깊이맵을 제공하지 못했다. 추후 연구를 통해 인공신경망을 이용한 SFF 방법이 개발되었고 이는 기존의 방법들 보다 더 좋은 성능을 보였다. 이 논문에서는 더 정확한 깊이맵 복원을 위해 인공신경망을 이용하여 초점형상 복원을 하는 방법을 제안하여 초점 형상 복원의 정확도를 향상시킨다.

요약본문: 6줄 이내 글자모양 - 휴먼명조, 크기 :9.2, 장평:90, 자간:-6 문단모양: 문단위:0, 문단아래:0, 여백왼쪽:10, 오른쪽여백:10 줄간격 : 150%

Abstract

영문요약문: 6줄 이내 글자모양 - 영문:Times New Roman, 크기 :9.2, 장평:90, 자간:-6 단모양: 문단위:0, 문단아래:0, 여백왼쪽:10, 오른쪽여백:10

줄간격 : 150%

The previous methods for Shape From Focus(SFF) do not generate accurate depth estimates because they acquire the focus measure over the pixels in only single frame. In the further research, the SFF using artificial neural network method is proposed, and it gives better performance than the traditional methods. For better performance, an artificial neural network for shape from focus is proposed in this paper. The proposed method increase the performance with low local minimization.

Keywords: 영문으로만 작성

약자를 제외하고는 모두 소문자로 작성하고, 개수는 반드시 4~6개로 작성

글자,문단: 영문요약과 동일

Key words

shape recovery, shape from focus, artificial nural ntwork, depth estimation, focus measure

Ⅰ. 서  론

- 2024 한국정보기술학회 추계 종합학술대회 논문집 -

Journal of KIIT. Vol. 23, No. 0, pp. 00-00, 00 00, 2025. pISSN 1598-8619, eISSN 2093-7571

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각장제목: 글자모양: 휴먼고딕,

크기:11, 장평:90, 자간:-6 단모양:여백왼쪽:0, 오른쪽여백:0

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비접촉 삼차원 형상복원의 한 분야인 SFF(Shape From Focus) 방법은 물체의 초점을 다르게 하여 얻은 일련의 이차원(2D) 영상에서 가장 선명한 픽셀을 찾음으로써 3D 형상을 획득하는 기술이다. SFF 기술은 알고리즘이 간결하기에 연산의 경제성 면에서 탁월한 장점을 갖고 있어 컴퓨터 비전 여러 분야에서 활발히 연구되어져 왔고 다양한 활용성을 가진다[1][2]. 초기의 SFF 방법[3][4]은 평면 프레임들의 각 픽셀에서 Focus Measure 값을 계산하며 이는 물체 형상의 부분 상수 근사화에 상응하게 된다. 그러나 이 방법은 복잡한 구조의 물체에서 부정확한 단점이 있다. 그래서 좀 더 정확한 depth 구하기 위해 FIS(Focused Image Surface)[3] 개념이 도입되었고, 이를 이용한 3차원 형상복원 기술 (SFF.FIS)이 개발되었다. 추후에 다층구조의 피드포워드 인공신경망을 이용하여 신경망의 가중치를 업데이트하면서 Focus Measure를 최대로 하는 지점까지 FIS의 형상을 학습하며 depth를 찾는 기술이 연구되었다[5].

각주(저자소속) : 글자모양: 휴먼명조, 크기:8.2, 장평:100, 자간:-8, 줄간격:125%

ORCID ID

한글제목

그림, 표, 식과 글사이는 한줄을 띄웁니다.

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표 1. 실험 데이터 세트

Table 1. Experimental data sets

Number of data	User	Movie content	Evaluation score
2,000	1,500	500	54,032
4,000	3,000	1,000	84,000
6,000	4,000	2,000	354,003
8,000	5,000	3,000	754,004
9,940	6,040	3,900	1,000,209

표캡션: 글자모양:중고딕, 크기 :9, 장평:90, 자간:-6 단모양: 문단위:0, 문단아래:0, 여백왼쪽:0, 오른쪽여백:0

왼쪽정렬, 들여쓰기 : 0

줄간격 :130%, 왼쪽정렬

Ⅱ. 초점 형상 복원을 위한 인공신경망

2.1 소제목

소제목: 2.1 등으로 표기  글자모양:중고딕, 크기 :11, 장평:90, 자간:-6 단모양: 문단위:0, 문단아래:0,

여백왼쪽:0, 오른쪽여백:0 왼쪽정렬,

들여쓰기:0 줄간격:150%

이 논문에서는 small area의 3차원 FIS를 근사하기 위한 목적으로 3층 구조의 인공신경망을 이용한다[5]. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 그리고 출력층의 3층 구조로 이루어져 있고, 입력층은 선형 처리 뉴런으로 구성되며, 은닉 및 출력층은 sigmoidal function으로 이뤄진 반 선형 뉴런으로 구성된다. 이때 결과층의 최종 결과 값 z=z(j,k)는 depth를 의미하며 다음의 식으로 정의할 수 있다.

식은 왼으로 정렬 식번호는 오른으로 정렬.

캡션명	내용
한글제목	휴먼명조, 17, 장평:90, 자간: -7
저자명	돋움, 11, 장평:90, 자간: 5
영문제목	견명조, 15, 장평:90, 자간: -7
영문저자명	휴먼명조, 10, 장평:90, 자간: 5
요약본문	휴먼명조, 9.2, 장평:90, 자간:-6
영문요약문	영문:Times New Roman, 9.2, 장평:90, 자간:-6
각장제목	휴먼고딕, 11, 장평:90, 자간:-6
본문내용	휴먼명조, 10, 장평:90, 자간:-6
소제목	중고딕 11, 장평:90, 자간:-6
그림캡션	중고딕, 9, 장평:90, 자간:-6
표캡션	중고딕, 9, 장평:90, 자간:-6
식	크기 9, 왼정렬, 식번호는 오른 정렬
참고문헌	영문:Times New Roman, 10, 장평:90, 자간:-6

[eqn: z= phi LEFT ( sum _{m=1} ^{M} u _{1m} phi LEFT ( w _{m1} j+w _{m2} k+w _{m3} RIGHT ) +w _{o} RIGHT )] (1)

위 식에서 네트워크 가중치인 {[eqn: w _{m1}], [eqn: w _{m2}], [eqn: w _{m3}], [eqn: u _{1m}]}을 랜덤하게 정하게 되면 [eqn: z LEFT ( j,k RIGHT )]가 원하는 값에서 멀어져 local minimization 문제로 인해 정확한 depth를 찾을 수 없게 되는 경우가 있다. 이를 해결하기 위해 본격적인 학습 이전에 적합한 가중치를 선택한다. 그리고 초점 측정 방식으로 gray level variance를 이용하여 local area의 초점 정도를 측정하고, local area의 초점이 커지는 방향이 되도록 신경망 네트워크의 가중치를 갱신한다.

그림캡션: 글자모양: 중고딕, 크기 :9, 장평:90, 자간:-6 단모양: 문단위:0, 문단아래:0, 여백왼쪽:0, 오른쪽여백:0 왼쪽정렬, 들여쓰기 : 0 줄간격 :130%, 가운데정렬

그림 1. 그림제목
Fig. 1. 영문제목

Ⅲ. 결  론

본 논문에서는 초점 형상 복원을 위한 인공신경망을 제안하였다. 제안된 방법은 인공 신경망의 학습 시에 깊이 맵을 FIS로 정확하게 근사시키면서 학습이 되기에 기존의 방법보다 개선된 복원 결과를 보여준다.

References

[1] S. K. Nayar and Y. Nakagawa, "Shape from focus", IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. 16, pp. 824-831, Aug. 1994.

[2] H. N. Nair and C. V. Stewart, "Robust focus ranging", Proc. CVPR, pp. 309-314, 1992.

[3] M. Subbarao and T. S. Choi, "Accurate recovery of three-dimensional shape from image focus", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 17, No. 3, pp. 266-274, Mar. 1995. https://doi.org/10.1109/34.368191.

[4] T. S. Choi, M. Asif, and J. Yun, "Three-dimensional shape recovery from focused image surface", IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Phoenix, AZ, USA, Vol. 39, May 1999. https://doi.org/10.1109/ICASSP.1999.757539.

[5] M. Asif and T. S. Choi, "Shape from focus using multilayer feedforward neural network", IEEE Transaction on Image Processing, Vol. 10, No. 11,

References 형식 : 모두 영문표기

<저서>

저자명, “저서명”, 출판사, pp. 10-13, 월, 년도. DOI.

<저자명표기>

[1] W. Willinger, M. S. Taqqu, and A. Erramilli

<DOI 표기>

예 https://doi.org/10.1109/MIC.2003.1167344

(1) Journal Article

[1] D. W. Ryoo and C. S. Bae, "Design of The Wearable Gadgets for Life-Log Services based on UTC", IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 53, No. 4, pp. 1477-1482, Nov. 2007.

(2) Book

[1] H. K. Hartline, A. B. Smith, and F. Ratlliff, "Inhibitory interaction in the retina", In Handbook of Sensory Physiology, Springer-Verlag, pp. 381-390, 1972.

(3) Conference Proceedings

[1] Y. Yamamoto, S. Machida, and K. Igeta, "Micro-cavity semiconductors with enhanced spontaneous emission", Proc. 16th European Conf. on Opt. Commun., Amsterdam, The Netherlands, pp. 3-13, Sept. 1990.

(4) Patents

[1] C. E. Larsen, R. Trip, and C.R. Johnson, Methods for procedures related to the electrophysiology of the heart. U.S. Patent 5,529,067, June 25, 1995.

(5) Web URL

[1] INRIA Person Dataset: http://pascal.inrialpes.fr/data/human/. [accessed: Nov. 04, 2015]

* References 는 본문내에서 순서대로 나와야 합니다.

* References 는 5개이상