A manifold is used to represent a relationship between high-dimensional data samples in low-dimensional space. In human pose estimation, it is created in low-dimensional space for processing image and 3D body configuration data. Manifold learning is to build a manifold. But it is vulnerable to silhouette variations. Such silhouette variations are occurred due to view-change, person-change, distance-change, and noises. Representing silhouette variations in a single manifold is impossible. In this paper, we focus a silhouette variation problem occurred by view-change. In previous view invariant pose estimation methods based on manifold learning, there were two ways. One is modeling manifolds for all view points. The other is to extract view factors from mapping functions. But these methods do not support one by one mapping for silhouettes and corresponding body configurations because of unsupervised learning. Modeling manifold and extracting view factors are very complex. So we propose a method based on triple manifolds. These are view manifold, pose manifold, and body configuration manifold. In order to build manifolds, we employ biased manifold learning. After building manifolds, we learn mapping functions among spaces (2D image space, pose manifold space, view manifold space, body configuration manifold space, 3D body configuration space). In our experiments, we could estimate various body poses from 24 view points.
심프렉틱 다양체는 미분다양체와 케러다양체 사이에 있는 다양체로서 심프렉틱 구조를 갖는 다양체이다. 케러다양체의 성질들을 얼마나 확장할수 있는지, 미분다양체와 다른 성질은 무엇이 있는지 연구함은 흥미있는 일이다. 심프렉틱 구조로부터 준복소구조가 정의되어 2차원 부분다양체를 나타내는 슈도-호로모르픽 사상이 정의되고, 이들은 모듀라이 공간이 된다. 또한 심프렉틱 구조는 메트릭과 에너지를 정의하여 노비코프환을 정의한다. 여기서 모듀라이 공간의 위상구조가 그로모브-위튼 불변량을 정의한다. 이 불변량은 심프렉틱 다양체 연구에 핵심적인 역할을 한다. 이 논문은 그로모브-위튼 불변량의 여러 가지 성질과 그 응용에 대한 여러 학자들의 결과를 소개하는 해설 논문이다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.764-768
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1996
와이어 프레임, 면, 솔리드를 하나의 통합된 자료구조에 표현할 수 있는 자료구조를 복합다양체 자료구조라 한다. 기존의 복합다양체 자료구조는 복합다양체에 필요한 방사순환 정보와 디스크 순환정보를 다양체 요소에서도 항상 보유하고 있도록 설계되어 있어 불필요한 정보를 가지고 있었다. 이러한 점을 개선하기 위하여 기본적으로 루프순환 정보를 보유하고 추가로 복합다양체 모서리는 방사순환 정보를, 그리고 복합다양체 꼭지점은 디스크 순환정보를 보유하도록 하는 새로운 자료구조를 제안하였다. 이 새로운 자료구조는 인접 위상 정보 추출에 필요한 3순환 정보를 모두 포함하면서, 자료저장량이 문제시되는 CAD 상세 설계 단계에서 자료량을 줄일 수 있는 장점이 있다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.7
no.3
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pp.89-94
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2002
The present paper mainly treats with almost f-cosymplectic manifolds. This notion contains almost cosymplectic and almost Kenmotsu manifolds. Almost cosymplectic manifolds introduced in [1] have been studied by many schalors, say [2], [3], [4], and almost Kenmotsu manifolds introduced in [5] have been studied in [6], [7]. The present paper studies some geometrical and topological properties of the canonical foliation defined by the contact distribution of an almost f-cosymplectic manifold. The purpose of the present paper is to extend the results obtained in [8], [9].
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1993.10a
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pp.681-686
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1993
솔리드 모델의 새로운 분야인 복합다양체 모델을 지원하는 자료구조중 Radial-edge 자료구조 Vertex-Based 자료구조, 부분면 자료구조에 대하여, 각각의 위상요소들을 살펴보고 그들의 차이점을 비교 검토하였다. 그 결과 각 자료 구조들은 각각 독특한 장점을 갖고 있음을 알 수 있었다. 즉 Radial-edge 자료구조는 자료의 저장성 및 알고리즘의 복잡성 등에서 무난한 편이며, 부분면 자료구조는 자료 저장공간 측면에서 유리하고, Vertex-based 자료구조는 꼭지점에서의 복합다양체 상황 표현이 가장 명확히 됨을알수 있었다. 이와 같은 복합다양체를 지원하는 자료구조들의 특징과 차이점의 분석을 통하여 복합다양체 모델의 개발을 위한 기초를 마련하였다.
기존의 솔리드 모델링 시스템은 형상 표현에 있어서의 제약성과 통합 시스템으로서의 폐쇄성으로 인하여 응용 범위에 제약이 따른다. 이러한 약점을 극복하고자 하는 노력의 일환으로서, 최근에 등장한 것이 비다양체 모델을 지원하는 CAD 시스템 커널이다. 본 논문에서는 이러한 비다양체 모델을 지원할 수 있는 모델링 커널 시스템 개발의 기초가 되는 비다양체 자료구조와 이것을 바탕으로 한 오일러 공식 및 오일러 작업에 대해 소개한다. 그리고 이러한 오일러 작업을 실제로 구현하여 모델링 작업을 수행해 봄으로써, 본 논문에서는 제안된 비다양체 자료구조와 오일러 작업의 유용성을 보인다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.3-6
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2004
위치 기반 서비스에서 이동체 정보의 저장 및 관리는 이동체 데이터베이스에 의해 수행되며, 이동체 정보의 표현을 위한 데이터 모델과 별도의 자료 구조를 포함하고 있다. 그러나, 기존 이동체 데이터베이스에 대한 대부분의 연구는 이동체 정보의 관리에 초점을 맞추고 있어 실제 응용에 있어서 대용량 정보의 처리가 불가능하며, 기존의 이동체 색인 구조는 특정분야에 특화되어 위치기반 서비스의 다양한 응용에 적용하기 힘든 문제점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 이동체 질의 처리를 위해 네트워크 상의 여러 저장소존 연결하고 각각의 프로세스들을 다양한 질의 특성에 맞게 구성하는 디스크 클러스터 기반 저장 관리자에서의 질의 처리 구조를 제안한다. 이는 네트워크 기반의 디스크를 구축하고 공간 영역별 그룹 분할, 현재 위치 정보의 분할 저장 및 과거 위치 정보의 중복 저장을 통해 고성능 대용량 처리를 가능하게 하며, 다양한 색인을 지원하여 작업 분산 및 다양한 응용에 적용이 가능한 특징을 갖는다.
심플렉틱 구조는 국소적으로는 모두 같기 때문에 심플렉틱 다양체 연구는 대역적으로 연구해야한다. 그로모브가 복소해석학적 곡선을 원소를 하는 모률라이 공간의 연구가 심플렉틱 다양체를 연구하는 물고를 텃다. 특이점이 없는 복소곡선의 개수를 세는 그로모브 불변량은 도넬슨의 비선형 게이지 이론의 간략화라 할 수 있는 아벨리안게이지 이론에서 사이버그-위튼 불변량과 같음을 타우브스가 발견하였다. 또한 사이버그-위튼 불변량은 심플렉틱 다양체의 불변량으로 심플렉틱 구조연구에 큰 이바지하고 있다. 그로모브의 모듈라이 공간의 컴펙트하는 과정에서 자연스럽게 마크점과 특이점을 갖는 곡선의 그로모브-위튼 모듈라이 공간이 켐펙트가 되고 여기소 그로모브-위튼 불변량이 얻어진다. 이 그로모브-위튼 불변량은 대수기하와 이론 물리학의 끈이론에서 찾는 대수곡선의 개수를 나타내고, 코호몰로지의 컵곱의 일반화라 할 수 있는 퀸텀곱을 유도하고, 그로모브-위튼 포텐셜함수의 계수를 결정한다. 퀸텀곱의 결합법칙은 포텐셜함수의 WDVV-방정식과 동치를 나타나며 이는 프로베니우스 구조가 평탄함을 나타낸다. 그로모브-위튼 불변량은 앞으로 활발히 연구되고 수학에 광범하게 이바지 할 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.682-684
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2004
제안하는 방법은 분산량이 큰 객체에 대하여 여러 개의 가우시안을 이용하여 다양체를 분해하는 알고리즘이다. 제안하는 방법은 단순하지만 빠르게 다양체를 근사시키는 여러 개의 가우시안을 생성한다. 또한, 가우시안 혼합 모델과 유사하나 보다 빠른 연산시간을 보장하며 Outlier에 대한 신뢰성을 향상 시켜준다. 제안하는 알고리즘은 우리가 수집한 다 인종(동양인, 혹인, 백인, 히스패닉) 얼굴 데이터 베이스 QQVGA영상에서 100%의 검출률과 0개의 오분류의 높은 성능을 도출하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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