• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.28 no.3
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• pp.55-65
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• 2022

Recently, deep learning-based automated systems for identifying and detecting landmarks have been proposed. In order to train such a deep learning-based model without overfitting, a large amount of image and labeling data is required. Conventionally, an experienced reader manually identifies and labels landmarks in a patient's image. However, such measurement is not only expensive, but also has poor reproducibility, so the need for an automated labeling method has been raised. In addition, in the X-ray image, since various human tissues on the path through which the photons pass are displayed, it is difficult to identify the landmark compared to a general natural image or a 3D image modality image. In this study, we propose a geometric data augmentation technique that enables the generation of a large amount of labeling data in X-ray images. In addition, the optimal attention mechanism for landmark detection was presented through the implementation and application of various attention techniques to improve the detection performance of 16 major landmarks in the skull. Finally, among the major cranial landmarks, markers that ensure stable detection are derived, and these markers are expected to have high clinical application potential.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.219-222
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• 2008

3차원 인체 스캐너로부터 얻어진 인체형상데이터는 여러 인체에 대한 3차원 평균 모델을 만들어 내는 등의 통계적 분석이나 자세 변경을 위해 필요한 내부 골격 구조와 골격과 피부조직 사이의 관계 등을 계산해 내기 어렵다. 또, 이러한 통계적 분석을 위해서는 각 모델 간의 상응 관계가 확립되어야 하지만 스캐너로부터 얻어진 인체 형상 데이터들은 측정 환경이나 대상에 따라 각각이 서로 상이한 기하학적 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 템플릿 모델을 3차원 인체데이터에 맞도록 변형함으로써 다수의 인체 형상에 대하여 토폴로지를 일치시키도록 한다. 3차원 인체 데이터에 대해 템플릿 모델이 가장 근사한 형상이 되도록 하는 변형을 자동으로 찾아내기 위해서 표면 위에 정의된 특징점들을 사용한다. 또한, 기존에 찾아둔 특징점군 및 변형정보 데이터가 충분히 많다면 새로운 변형을 계산하는 데 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 이렇게 상응 관계가 확립된 모델들은 삼차원 벡터 공간의 점들의 집합으로 표현 및 통계적 분석이 가능하게 된다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.396-397
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• 2022

본 논문에서는 등기하 해석법을 이용하여 선형 탄성문제에 대한 형상 최적설계 기법을 개발하였다. 실용적인 공학문제에 대한 많은 최적설계 문제에서는 초기의 데이터가 CAD 모델로부터 주어지는 경우가 많다. 그러나 대부분의 설계 최적화 도구들은 유한요소법에 기초하고 있기 때문에 설계자는 이에 앞서 CAD 데이터를 유한요소 데이터로 변환해야 한다. 이 변환과정에서 기하 모델의 근사화에 따른 수치적 오류가 발생하게 되고, 이는 응답 해석뿐만 아니라 설계민감도 해석에 있어서도 정확도 문제를 발생시킨다. 이러한 점에서 등기하 해석법은 형상 최적설계에 있어서 유망한 방법론중 하나가 될 수 있다. 등기하 해석법의 핵심은 해석에 사용되는 기저 함수와 기하 모델을 구성하는 함수가 정확히 일치한다는 것이다. 이러한 기하학적으로 정확한 모델은 설계민감도 해석 및 형상 최적설계에 있어서도 사용된다. 이로 인해 높은 정확도의 설계민감도를 얻을 수 있으며, 이는 설계구배 기반의 최적화에 있어서 매우 중요하게 작용한다. 수치 예제를 통하여 본 논문에서 제시된 등기하 해석 기반의 형상 최적설계 방법론이 타당함을 확인하였다. 본 논문에는 등기하 해석법을 이용하여 선형 탄성문제에 대한 형상 최적설계 하였다.

• Spatial Information Research
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• v.17 no.3
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• pp.277-285
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• 2009

Each system should have a suitable data model about their purpose for efficiently managing, analyzing, and manipulating data. And the usable range of application is determined by the data model, and suitable data models are being developed for each application. In GIS, diversity spatial data model is being developed too. The accuracy and update of the spatial data would be important for applying efficient application as well as the data modeling is important as constructing the spatial data structure. Therefore, the purposes of this research are to 1)compare domestic spatial data models with oversea spatial data models about their geometry model, topology model and visualizing method of 3D spatial data 2)to compare the features of the data model by analyzing each data structures. We 3)compare and analyze features of each spatial data models via the quantitative analysis of each spatial data models.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.5
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• pp.173-179
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• 2008

This paper proposes an efficient 1:N matching scheme for fingerprint identification. Usually, in the minutiae-based matching scheme, fingerprint matching score could be calculated by analyzing geometrical similarity between minutiae from two fingerprints. To calculate the geometrical similarity between them, it is necessary to fingerprint align a fingerprint data with the other one. The final matching score is obtained by bidirectional matching in the common fingerprint matching scheme, because the similarity between two fingerprints varies with the result of alignments. The reliability of matching score by the bidirectional matching is better than by the unidirectional matching, but it takes two times comparing with unidirectional matching. To solve the problem, this paper proposes an efficient 1:N fingerprint matching scheme based on the distribution of bidirectional matching scores for the large fingerprints database. The experimental result shows the usefulness of the proposed scheme.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.703-706
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• 2002

최근 컴퓨터 그래픽스 분야에서 보다 현실감 나는 영상을 제공하기 위해, 많은 기하로 구성될 뿐만 아니라 깊이 복잡도가 매우 높은 데이터가 요구되어지고 있다. 또한 기하학적으로 늘어나는 데이터를 실시간에 처리해 줄 수 있는 고성능의 렌더링 시스템에 대한 요구도 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 OpenGL 기반에서 occlusion culling을 1-패스에 처리하여 고성능을 보여주는 렌더링 구조를 제안한다. 이는 2-패스의 기존 구조에서 반복적으로 발생되는 불필요한 연산을 효과적으로 제거하여 성능을 높여주고 파워 소모도 최소로 하고 있다. 실험을 통해 제안 구조가 기존 구조에 비해 $1.2\sim1.5$배 성능 향상을 보임을 알 수 있었다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.21 no.2
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• pp.209-216
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• 1997

A feature is well known as a medium to integrate CAD, CAPP and CAM systems. For a part drawing including both simple geometry and compound geometry, a process plan such as the selection of process, machine tool, cutting tool etc. normally needs simple geometry data and non-geometry data of the feature as the input. However, a extended process plan such as the generation of process sequence, operation sequence, jig & fixture, NC program etc. necessarily needs the compound geometry data as well as the simple geometry data and non-geometry data. In this paper, we propose a feature data model according to the result of analyzing necessary data, including the compound geometry data, the simple geometry data and the non-geometry data. Also, an example of the feature data model in milling process planning is described.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.417-418
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• 2012

본 논문에서는 3차원 데이터를 이용한 효율적인 실내 공간 표현 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 데이터의 획득과 실내 구조 및 영상 정보를 표현하기 위한 표현 복원으로 구성된다. 3차원 데이터는 레이저 거리 측정기(laser range finder, LRF)와 전방향(omni) 카메라를 통해 획득한 포인트 클라우드 공간 정보와 전방향 텍스쳐 영상으로 구성된다. 실내 구조를 복원하기 위해, 획득한 포인트 클라우드를 복셀 격자 기반의 샘플링 기법을 통해 균일화하고 포아송 표면 재구성(Poisson surface rocoostruction) 기법을 통해 3차원 메쉬를 생성한다. 그리고 전방향 텍스쳐 영상과 3차원 메쉬외 기하학적 관계를 이용한 텍스쳐 매핑 기법을 통해 최종적으로 3차원 메쉬 표면을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 실내 공간을 효과적으로 표현함을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.198-200
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• 1999

공간 데이터베이스 구축을 효과적으로 하는 방법중의 하나는 대축척 공간 데이터베이스를 이용하여 여러 종류의 다중축척 데이터베이스를 구축하는 것이다. 다중축척 데이터베이스의 구축에는 많은 작업들이 포함된다. 기하학적 변형이나 불필요한 객체의 단순화, 삭제 등의 일반화와 데이터 모델의 변형, 그리고 데이터베이스의 전환 과정에 포함된다. 이 작업은 매우 다양한 처리과정을 요구하기 때문에 자동화된 도구의 도움을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중축척 데이터베이스 구축에 이용되는 작업을 지원하는 CASE 도구를 소개한다. 이 도구는 지도 일반화에 의해 발생되는 데이터 모델의 변화에 대한 규칙에 따라 새로운 소축척의 데이터베이스의 데이터 모델을 설계하는 작업을 지원하며, 이 데이터 모델에 따라 대축척의 데이터베이스를 소축척의 데이터베이스로 전환하는 기능을 지원한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.24 no.4
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• pp.115-123
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• 2016

The road name address system has been in effect in Korea since 2012. However, the existing address system is still being used in many fields because of the difference between the spatial awareness of people and the road name address system. For the spatial awareness based on the road name address system, various spatial datasets in daily life should be referenced by the road names. The goal of this paper is to link the road name address system with the wayfinding process, which is closely related to the spatial awareness. To achieve our goal, we designed and implemented a geometric matching method for spatial data sets. This method generates network neighborhoods from road objects in the 'road name address map' and the 'pedestrian network data'. Then it computes the geometric similarities between the neighborhoods to identify corresponding road name for each object in the network data. The performance by F0.5 was assessed at 0.936 and it was improved to 0.978 by the manual check for 10% of the test data selected by the similarity. By help of our method, the road name address system can be utilized in the wayfinding services, and further in the spatial awareness of people.