• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.700-702
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• 2005

3차원 관상동맥처럼 위상 구조가 중요한 객체의 형상을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계 등의 정보를 함축적으로 표현할 수 있는 골격 추출이 매우 중요하다 본 논문에서는 3차원 CT 혈관조영술(3D CT Angiography)로 촬영된 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT 혈관조영술부터 획득한 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀모델로부터 유클리디언 거리 맵을 구성하여 discrete medial surface (DMS)을 생성하고 최종적으로 골격을 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등에서 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.541-546
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• 2006

3차원 관상동맥을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계를 함축적으로 표현하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는3차원 CT 혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT혈관 조영술에 의해 획득된 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀 모델로부터 표면복셀을 결정하고 표면 복셀로부터 객체 복셀까지의 유클리드 거리값를 계산하여 유클리드 거리맵(EDM)을 계산한다. 계산된 EDM 으로부터 객체 복셀이 가지게 되는 최대 내접 구를 계산하여 Discrete Medial Surface을 생성하게 되는데 이것은 골격의 후보가 된다. 골격의 후보집합 복셀에 대하여 Dijkstra 최단 경로 결정 알고리즘을 적용하여 골격을 자동으로 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등의 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.6
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• pp.583-594
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• 2000

The thinning process which is commonly used in extracting skeletons from handwritten Hangul characters has a problem of distorting the original pattern shapes. This paper proposes a method of skeleton extraction using a shape decomposition algorithm. We decompose the character pattern into a set of near convex parts using a shape decomposition algorithm. From the shape-decomposed pattern, we detect the joint parts and extract the skeletons from the parts incident to the joint parts. Then the skeletons not incident to the joint parts are extracted. Finally, the process of skeleton extension is performed to ensure the connectivity. We setup five criteria for the comparison of quality of skeletons extracted by our method and the thinning based method. The comparison shows the superiority of our method in terms of several criteria.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.400-402
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• 2001

오프라인 필기체 한글 문자인식에서 대부분의 연구들은 영상획득 장비로부터 얻어진 이진영상(Binary image)을 바탕으로 이루어진다. 이 과정 중 영상에 잡음이나 영상패턴의 훼손을 가져오는 경우가 많다. 획이 끊기거나 영상 내 홀(holes)이 발생한 경우 인식에 많은 질적인 문제를 가져온다. 오프라인 필기체 한글 문자인식 과정 중 영상 내 골격을 추출하는 연구는 아직도 많은 난제를 가지고 있다. 또한 골격추출과정은 인식에 많은 영향을 준다. 잡영이 포함된 영상은 잘못된 골격선 추출에 기인한다. 본 논문에 사용된 Binary Watershed Algorithm은 잡영이 포함된 영상개선에 사용하였고, 이 Algorithm은 많은 다양성을 가지고 있어 여러 분야의 응용에 사용되어지고 있다. 본 논문은 이러한 잡영이 포함된 영상의 개선을 통해 기존의 Morphological 세선화 방법과 Zang-Suen 세선화 방법을 통해 골격선 추출을 평가하였다. 여기에는 아직도 자소의 교차 획에 있어서 효과적인 골격선을 추출하는 문제를 가지고 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.116-119
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• 2012

본 연구는 3D레이저 스캔 방식으로 계측된 인체 데이터를 대상으로 하여 인체의 여러 동작들에 대한 애니메이션 모듈 구현을 목표로 하였다. 이를 위하여 애니메이션 회전을 위한 기준점인 인체의 골격 기준점을 추출하고 추출된 기준점을 이용하여 골격을 잡고 각 골격에 따른 계층트리를 구성하였다. 구성된 계층트리의 골격에 해당되는 오브젝트 정점들을 골격과 연결하고 주어진 애니메이션 3차원 정점들에 행동 패턴을 적용하여 스캔데이터에 애니메이션을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.565-567
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• 2000

필기 한글 인식에서 원래 패턴의 모양을 유지하는 골격선 추출은 중요하다. 세선화에 의존하는 기존 방법은 작은 잡음에 민감하다는 단점을 안고 있다. 본 논문은 필기 한글 패턴에 적합한 새로운 골격선 추출 방법을 제안한다. 먼저 한글 패턴은 T-접점과 B-접점이라는 두가지 모양 특징을 중심으로 분할할 수 있다는 관찰에 근거하여 유사블록으로 이루어진 부품 집합으로 분할한다. 또한 세 개 이상의 획이 복잡한 형태로 만나는 지점을 결합 부품으로 분할한다. 그런 다음, 각 부품에서 접점의 형태에 따라 결합 부품을 추가 탐지한다. 결합 부품과 인접한 부품들의 연관 관계에 따라 골격선을 구하고, 골격선의 연결성을 보장하기 위해서 선분 연장을 수행한다. 본 논문에서 기존의 방법과의 비교를 위해 다섯 가지 비교 기준을 설정하고, 이를 기반으로 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 여러 기준에서 세선화-기반 방법보다 우수함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.27-30
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• 2000

본 논문에서는 선형 이진 신경회로망(Linear Binary Neural Network)을 이용하여 이진 영상으로부터 골격(skeleton)을 추출하는 병렬 구조를 제안하였다. 기존의 골격 추출 알고리즘으로부터 이진함수를 추출하고 이를 MSP Term Grouping Algorithm을 이용하여 학습시켰다. 결과에서는 기존의 역전파(Back-propagation) 학습알고리즘을 사용한 신경회로망보다 더 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.385-388
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• 2000

본 논문에서는 영상처리 기법 중 하나인 이진 영상에 대한 골격화를 이용한 새로운 형상 기술자를 제안한다. 내용기반 영상 검색에서 형상을 이용하는 것은 가장 우세하고 인간이 가장 쉽게 인지할수 있는 방법 중의 하나이다. 형상을 이용한 검색을 위해 서는 인간이 인지하는 형상에 대한 정보를 간략화시킬 수 있는 기술자가 필요하다. 본 논문에서 제안하는 골격을 이용한 형상 기술자는 물체의 중요한 정보 중 하나인 골격을 영상 검색에 이용함으로써 기존의 물체가 갖고 있는 복잡한 형상 정보들을 여러개의 직선의 조합으로 간략하게 표현하고 이를 검색에 사용하는 것이다. 이를 위해서 단순한 골격화 외의 다른 형태학적 영상 처리를 이용하여 효과적인 직선 추출을 위한 여건을 마련한다. 그리고 근사화된 직선들이 추출되면 스케일에 대해 정규화 하여 골격을 이루는 직선들의 양 끝점을 형상 기술자로 얻을 수 있다. 각 특징벡터에 대한 정합은 각각의 회전에 대해 유클리디안 거리를 이용한다. 실험 결과, 제안된 방법이 자세한 부분보다는 대략적인 형상 검색과 동일한 카테고리의 데이타 집합에서 부분적인 변화에 대해 우수한 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.74-76
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• 2015

본 논문에서는 효율적인 자세인식을 위해 인체 골격 정보를 활용한 멀티클래스 SVM(Multiclass Support Vector Machine)학습 기반의 자세 인식 분류 기법을 제안한다. RGB 카메라로 취득한 영상을 활용하거나 깊이 카메라로부터 취득한 골격 정보를 그대로 사용하는 기존 연구와 달리 제안 기법에서는 깊이 정보로부터 추출한 인체의 3 차원 골격 정보를 이용하여 고차원의 특징을 추출하고 그로부터 자세 인식 분류를 수행한다. 제안 기법의 특징 벡터는 깊이 정보에서 취득한 골격 정보의 관절간 각도의 조합으로 구성하여 인체의 골격 편차에 강인할 뿐 아니라 특징의 차원을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 또한 분류기로는 멀티클래스 SVM 방식 중 one-vs-one 분류 방식을 이용하여 학습 및 판별을 수행함으로써 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험을 통해 제안 기법은 다수의 자세에서 비교하는 다른 학습 기법보다 비교적 높은 자세인식률을 보인다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.10
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• pp.1257-1263
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• 2012

An implementation of animation module using the 3D body data scanned by laser scanner is reported in this paper. Characteristic points of the skeleton in human body were picked up as pivot point for 3D rotation. The body data set wes reconstructed as objects built in hierarchical tree structure, which is based on skeleton model. In order to implement the 3D animation of the laser scanned body data, the vertexes of the objects were connected as skeleton structure and animated to follow dynamic patterns inputted by user.