본 논문은 사람의 실제 얼굴에서 캡쳐된 얼굴 모션 데이터를 새로운 얼굴에 재적용하는 리타켓팅 기법을 제안한다. 본 기법은 형태가 매우 상이한 얼굴 모델에도 적용이 가능하며 특히 주름같은 세밀한 모션의 리타켓팅에 적합하다. 본 기법은 다중해상도 메쉬 즉 노말메쉬(normal mesh)를 사용함으로써 소스와 타켓의 계층적으로 대응관계를 결정하고 계층적으로 리타켓팅한다. 노말 메쉬는 주어진 메쉬를 베이스 메쉬 (base mesh)와 일련의 노말 오프셋 (normal offsets)을 이용하여 근사시킨 계층적 메쉬이다. 본 리타켓팅 기법은 우선 베이스 모션을 소스 모델에서 타겟 모델로 리타켓팅한 후 그 모션 위에 노말 오프셋의 모션을 계층적으로 더해준다. 이 기법은 형태가 매우 세밀한 모션에 대하여 안정적이면서도 정교한 리타켓팅 결과를 생성한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04b
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pp.1439-1442
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2002
링 형태로 구성된 하나의 네트워크에서 선로의 단절 등 이상이 발생하면 네트워크상 모든 노드들의 네트워크 계층간 라우팅 정보가 변경되는 경로 재 설정 시간동안 이상이 발생한 선로를 경유하는 패킷들은 전송에 실패하게 된다. 특히, 전송시스템으로 구성된 네트워크에서는 서로의 이상 발샐 후 이를 감지한 전송시스템은 관리자에게 알리기 위한 해당 경보 메시지를 생성하여 전송하게 되나 네트워크 계층의 경로 재 설정 시간으로 인하여 이 긴급하고 중요한 메시지에 대한 전송을 보장하지 못한다. 이는 관리자가 선로 이상에 대한 적절한 조치를 즉각적으로 취하지 못하는 심각한 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제 해결을 위하여 네트워크 계층의 경로 재 설정 과정이 이루어지는 일정 시간동안 데이터 링크 계층에서 빠른 경로 재 설정 기능을 수행하는 전송시스템을 제안한다
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.71-72
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2019
본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.132-137
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2018
뉴스 기반의 실시간 이슈 분석을 위해서는 실시간으로 생성되는 다중 뉴스 기사 집합을 입력으로 받아 점증적으로 군집화 하고, 각 군집별 정보를 자동으로 요약하는 기술이 필요하다. 기존에는 정적인 데이터 기반의 군집화와 요약 각각에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만, 실시간으로 입력되는 대량의 데이터를 위한 점증적인 군집화와 요약에 대한 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 대량의 뉴스 기사 집합을 분석하기 위한 점증적이고 계층적인 뉴스 군집화 및 다중 문서 요약 방법을 제안한다. 평가를 위해서 2016년 10월, 11월 두 달간의 실제 데이터를 사용 하였으며, 전문 교육을 받은 연구원들이 Precision at k 기반의 정성평가를 진행하였다. 그 결과, 자동으로 생성된 12개의 군집에서 군집 성능은 평균 66% (상위계층 $l_1$: 82%, 하위계층 $l_2$: 43%), 요약 성능은 평균 92%를 얻었다.
Digital image processing algorithm was proposed to measure the area inside of an object image using angle-distance graph used to analyze the pattern of an object in the digital image processing techniques. The first angle-distance graph is generated from a point inside of an object area. The second angle-distance graphs are generated for the areas missed in the first graph by extracting the positions with large gradient in the first angle-distance graph. The order of the graph increases according to the complexity of an object pattern. Size of the area inside of an object boundary is measured by integrating square of distance multiplied by angle for each area from the hierarchical angie-distance graphs.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.615-616
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2014
Currently, XML is a standard language used to exchange data. Most of the data in the file system is not stored in the database system. The data stored in an object-oriented database, the data can be represented by a hierarchical structure. However, in the case of a relational database table, each independently of the hierarchical structure data is present can not be expressed. In this paper, a hierarchical representation of data is difficult in traditional relational database without changing the data in the database, without having to build a new database, Define the structure of the existing data in the XML document for the automatic generation of a PL / SQL procedure is designed.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.54-55
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2008
본 논문에서는 인간형 로봇의 태스크 실행 중 자율 감정 생성을 위하여 Three-layered hybrid architecture에 기반한 감정 반응 시스템을 제안한다. Three-layered hybrid architecture는 Deliberative layer, Reactive layer Hardware abstraction layer의 3단계의 계층으로 되어 있으며, 모바일 로봇의 자율 동작을 위해서 개발되었다. 본 연구에서는 저자가 개발중인 안드로이드 EveR-2의 감정 시스템에 적용하여 로봇의 태스크 동작 중에 외부의 자극들로부터 자신의 감정을 생성하고, 생성된 감정과 태스크를 조합하여 자신의 행동을 변화시키며 인간과 상호작용하는 로봇 감정 시스템을 구현하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.217-220
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2001
본 논문에서는 MPEG-4 컨텐츠 개발에 있어서 장면 그래프 표현에 소비되는 노력을 절감하기 위해 사용자에게는 기존 멀티미디어 저작도구의 직관적인 저작 환경을 제공하고, 내부적으로 MPEG-4 장면 그래프로 변환하는 방법을 제시한다. 직관적인 저작 환경은 현재 가장 널리 사용되는 매크로미디어의 디렉터와 플래쉬로부터 도입했으며, 저작 환경은 시청각 작업 공간, 시간 작업 공간, 애니메이션 작업 공간으로 구성된다. 작업 공간에 저작된 내용은 MPEG-4 장면 그래프 생성 계층과 장면 그래프 구성 규칙을 통해 BIFS 코드로 생성된다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.205-206
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2018
본 논문에서는 디지털 홀로그램 영상을 Fresnelet 변환을 하여 상관도를 확인할 수 있는 데이터로 바꾸고, 컨볼루션 오토인코더(Convolutional Autoencoder, CAE)를 이용해 압축하고 생성하는 방법을 제안한다. 컨볼루션 계층과 채널 수가 다른 2개의 네트워크로 실험한다. CAE의 인코더를 수행해 영상을 압축하고 디코더를 통해 복원한다. 원본 영상의 Fresnelet 영역과 2개의 네트워크를 진행하여 생성된 Fresnelet 영역을 다시 역 Fresnelet하여 압축률에 따른 PSNR을 비교, 분석한다.
Abstract :본 논문에서는 관리제어시스템의 동적특성을 허용언어(admissible language) 범위 이내에서 최적화시키는 최적 관리제어기법들을 소개한다. 본 논문에서 주로 다루고자 하는 최적 관리제어기법은 Kumar와 Garg에 의해 제안된 기법과 Cho와 Lim에 의해 제안된 계층적 최적 관리제어기법, 그리고, Sengupta와 Lafortune이 제안한 최적 관리제어기법 등이다. 첫 번째 기법에서는 우선 시스템의 최적화를 위해 고려되고 있는 비용함수(cost function)를 소개한 후, 최대흐름 최소분할생성 정리(max-flow min-cut theorem)를 이용한 최적 관리제어기 설계기법을 제시하고, 이를 부분관측 하에서도 최적 관리제어기를 설계할 수 있도록 확장한다. 그런 후 제시된 설계기법에 의해 설계된 관리제어시스템에서 발생 할 수 있는 문제점들을 지적하고, Cho와 Lim에 의해 제안된 완전 최소분할생성(complete min-cut)이라는 개념을 도입하여 지적된 문제점들을 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 시스템의 고장을 고려한 계층적 최적 관리 제어(layered optimal supervisory control)기 법을 소개한다 그리 고 마지막으로 Sengupta와 Lafortune이 제안한 최적 관리제어기법에 대해서 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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