Baekseok University

ICT학부 멀티미디어학전공 학사 IPCG 2015.03 ~ 2021.02 B.S. in Multimedia Engineering, School of ICT IPCG 2015.03 ~ 2021.02

CNN / GAN Mask R-CNN Image Generation 학부 연구실장 Head of Undergraduate Research Group

Education

ICT학부 멀티미디어학전공 학사과정 2015.03 ~ 2021.02 B.S. program in Multimedia Engineering, School of ICT 2015.03 ~ 2021.02

전체평점: 4.36 / 4.5 (총 130 학점)
전공평점: 4.49 / 4.5 (총 79 학점)

Overall GPA: 4.36 / 4.5 (130 credits total)
Major GPA: 4.49 / 4.5 (79 credits total)

IPCG: Image Processing and Computer Graphics Laboratory 2018.03 ~ 2020.10 지도교수 곽노윤 IPCG: Image Processing and Computer Graphics Laboratory 2018.03 ~ 2020.10 Advisor: Prof. Noyoon Kwak

Experience

2020년도 IPCG 연구실장
매일 오전 7:30 Computer Vision 관련 세미나 진행

Head of the IPCG undergraduate research group, 2020
Hosted a daily computer-vision research seminar at 7:30 a.m

Projects

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RAPGAN과 RRDB를 이용한 Image-to-Image Translation 성능 개선 Improved Image-to-Image Translation using RAPGAN and RRDB

연구 목표Objectives

pix2pix 한계(저해상도, 품질 저하) 보완
Relativistic Average Patch GAN + RRDB 기반 새로운 구조 제안
안정적이고 고품질의 Image-to-Image 변환

Address pix2pix limitations (low resolution, degraded quality)
Propose a new architecture combining Relativistic Average Patch GAN and RRDB
Achieve stable, high-quality image-to-image translation

담당 업무Responsibilities

RRDB 적층 Generator 설계 및 적용
RAPGAN 기반 손실함수 설계
Generator 사전 학습을 통한 초기 학습 불안정 해결

Designed and applied an RRDB-stacked generator
Designed a loss function based on RAPGAN
Resolved early-stage training instability via generator pre-training

연구 성과Results

기존 pix2pix 대비 평균 FID 13% 이상 성능 향상
다양한 데이터셋에서 시각적으로 우수한 결과 확인

Improved average FID by 13%+ over the original pix2pix
Visually superior results confirmed across multiple datasets

Facades dataset comparison — Facades 데이터셋 기반의 기존 pix2pix와 제안된 방법 비교 Comparison of the original pix2pix and the proposed method on the Facades dataset

ESRGAN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할 Object Segmentation using ESRGAN and Semantic Soft Segmentation

연구 목표Objectives

Mask R-CNN 분할 성능 보완
소형 객체 분할 성능 향상 기법 개발
초해상화 + Semantic Soft Segmentation(SSS) 기반 파이프라인 제안

Improve Mask R-CNN segmentation performance
Develop a technique that improves small-object segmentation
Propose a pipeline combining super-resolution with Semantic Soft Segmentation (SSS)

담당 업무Responsibilities

객체 검출 및 초해상화 알고리즘 적용
SSS와 워터쉐드 기반 분할 보정
제안 기법 성능 검증 및 기존 방식 비교

Applied object detection and super-resolution algorithms
Refined segmentation using SSS and watershed
Validated the proposed method and compared against prior approaches

연구 성과Results

소형 객체 분할 성능 향상 (Mask R-CNN 대비 개선)
반자동 데이터셋 생성 및 고품질 영상 편집 활용 가능성 확인

Improved small-object segmentation over baseline Mask R-CNN
Demonstrated applicability to semi-automated dataset construction and high-quality image editing

제안한 방법의 블록 다이어그램 Block diagram of the proposed method

Small object segmentation result — 소형 객체 분할 성능 향상 예시 Example of improved small-object segmentation

Publications

Journal

Conference

[10] 우수논문발표상 김주은, 김준오, 윤동식, 곽노윤, "Mask R-CNN과 Image-to-Image Translation을 이용한 카툰 이미지 생성", 한국멀티미디어학회 하계학술발표대회, 2020.08
[9] 윤동식, 곽노윤, "Relativistic Average Patch GAN과 Residual in Residual Dense Block을 이용한 개선된 Image-to-Image Translation", Korea Computer Congress (KCC) 2020, 2020.07
[8] 윤동식, 곽노윤, "ESRGAN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할의 성능 개선", 한국정보처리학회 춘계학술발표대회, 2020.05
[7] 윤동식, 곽노윤, "Mask R-CNN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할", 한국통신학회 동계종합학술발표회, 2020.02
[6] 우수논문상 윤동식, 곽노윤, "Mask R-CNN과 Image-to-Image Translation을 이용한 카툰 스케치 이미지의 자동 채색", 한국디지털콘텐츠·정보기술학회 공동학술대회, 2019.11
[5] 윤동식, 곽노윤, "Conditional GAN과 Mask R-CNN 기반의 Image-to-Image Translation을 이용한 차량 이미지 생성", 한국통신학회 추계종합학술발표회, 2019.11
[4] 윤동식, 신서연, 곽노윤, "Mask R-CNN과 Conditional GAN 기반의 Image-to-Image Translation을 이용한 얼굴 이미지 생성", 제29회 신호처리합동학술대회, 2019.09
[3] 윤동식, 최상욱, 곽노윤, "Mask R-CNN을 이용한 다중 뉴럴 스타일 전이 방법", 한국통신학회 하계종합학술발표회, 2019.06
[2] 금상 최상욱, 윤동식, 곽노윤, "VGG Net과 Saliency Map을 이용한 다중 뉴럴 스타일 전이 방법", 한국정보기술·디지털콘텐츠학회 하계공동학술대회, 2019.06
[1] 장려상 윤동식, 최상욱, 노성혁, 곽노윤, "Convolutional Neural Networks와 GrabCut을 이용한 다중 스타일 전이 방법", 한국통신학회 동계종합학술발표회, 2019.01

[10] Best Presentation J. Kim, J. Kim, Dongsik Yoon, N. Kwak, "Cartoon Image Generation using Mask R-CNN and Image-to-Image Translation", Korea Multimedia Society (KMMS) Summer Conference, 2020.08
[9] Dongsik Yoon, N. Kwak, "Improved Image-to-Image Translation using Relativistic Average Patch GAN and Residual-in-Residual Dense Blocks", Korea Computer Congress (KCC) 2020, 2020.07
[8] Dongsik Yoon, N. Kwak, "Performance Improvement of Object Segmentation using ESRGAN and Semantic Soft Segmentation", Korea Information Processing Society (KIPS) Spring Conference, 2020.05
[7] Dongsik Yoon, N. Kwak, "Object Segmentation using Mask R-CNN and Semantic Soft Segmentation", Korean Institute of Communications and Information Sciences (KICS) Winter Conference, 2020.02
[6] Best Paper Dongsik Yoon, N. Kwak, "Automatic Colorization of Cartoon Sketches using Mask R-CNN and Image-to-Image Translation", Korean Digital Content & Information Technology (KDCIT) Joint Conference, 2019.11
[5] Dongsik Yoon, N. Kwak, "Vehicle Image Generation using Conditional GAN and Mask R-CNN-based Image-to-Image Translation", KICS Fall Conference, 2019.11
[4] Dongsik Yoon, S. Shin, N. Kwak, "Face Image Generation using Mask R-CNN and Conditional GAN-based Image-to-Image Translation", 29th Joint Conference on Signal Processing, 2019.09
[3] Dongsik Yoon, S. Choi, N. Kwak, "Multi-Style Neural Style Transfer using Mask R-CNN", KICS Summer Conference, 2019.06
[2] Gold Prize S. Choi, Dongsik Yoon, N. Kwak, "Multi-Style Neural Style Transfer using VGG Net and a Saliency Map", Korea Institute of Information Technology / KDCIT Summer Conference, 2019.06
[1] Honorable Mention Dongsik Yoon, S. Choi, S. Noh, N. Kwak, "Multi-Style Transfer using Convolutional Neural Networks and GrabCut", KICS Winter Conference, 2019.01