Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.575-578
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2001
사진으로부터 실물과 같은 3차원 모델을 추출하고 텍스처를 추출하는 영상 기반 모델링 및 렌더링에 대한 많은 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 다중 입력 영상으로부터 다면체 프리미티브를 이용하여 3차원 모델을 생성하고 각 모델 면의 텍스처를 입력 영상으로부터 획득하는 영상 기반 모델러를 설계 및 구현하였다.
Watching a program on IPTV among the numerous choices from the internet requires a burden of searching and browsing for a favorite one. This paper introduces a new concept called Mosaic Map and presents how it provides preview information of image map links to other programs. In Mosaic Map the pixels in the still image are used both as shading the background and as thumbnails which can link up with other programs. This kind of contextualized preview of choices can help IPTV users to associate the image with related programs without making visual saccades between watching IPTV and browsing many choices. The experiments showed that the Mosaic Map reduces the time to complete search and browsing, comparing to the legacy menu and web search.
얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.623-625
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2021
Rubber o-rings are produced by conventional injection molding methods. In this case, products that are not normally molded are determined to be defective. However, if images acquired during image-based reading are read as original, there is a problem of poor accuracy. We have thus learned from convolutional neural networks using adaptive binarization and Convex Hull algorithms by extracting only rubber oring parts from the original images through pre-processing. During the test process, it was confirmed that the defect detection performance of the learning method applied pre-processing was better than the standard suggested.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.133-136
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2009
본 논문에서는 야구 동영상에서 실시간으로 중요 이벤트 장면을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상정보를 분석하여 Pitching 신과 Close Up 신을 추출하여 Play 구간을 검출하고, 오디오 정보를 분석하여 오디오 이벤트 구간을 검출한다. Play 구간의시작인 Pitching 신을 검출하기 위해서는 오프라인 모델과 온라인 모델을 혼용하여 다양한 환경에 상관없이 높은 성능을 보일 수 있도록 하였으며, 아나운서의 억양 및 관중의 함성의 고조도가 높아지는 구간을 기반으로 검출된 오디오 이벤트 구간을 영상 정보 분석을 통해 획득된 Play 장면구간을 결합하여 중요 이벤트 장면 검출의 정확도를 높일 수 있도록 하였다. 실험에 의하면 제안하는 알고리즘은 1초의 동영상 데이터를 처리하는데 0.024초의 소요 시간이 필요하고, 0.89의 Recall과 0.975의 Precision 검출 성능을 보임을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.372-374
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2013
스마트 단말에 장착된 센서들로부터 단말의 상황 정보를 수집하고 분석하여, 상황에 적절한 동영상을 단말에게 스트리밍해 주는 서비스 구조를 제안한다. 스마트 단말은 NFC 또는 QR 코드 기반으로 전시물이나 특정 사물에 기등록된 동영상 정보를 획득하고, 저밀도 기반 WiFi 무선 실내 측위 기술을 사용하여 단말이 위치한 실내 공간 정보를 서버에 제공한다. 상황인지형 스트리밍 서버는 단말이 요청한 정보를 토대로 단말의 해상도에 적절한 동영상을 스트리밍 한다. 설계된 상황인지형 비디오 스트리밍 서비스 구조는 전시와 컨벤션, 대형 기관 및 테마파크의 안내 및 홍보 등의 용도로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용하여 직류 모터의 동특성을 실용적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저 시험을 동해 모터의 주파수 별 응답 특성을 추출하고 이로부터 확장 칼만 필터를 이용하여 출력 전압의 이득 감쇄와 위상 지연을 추정한다. 추정된 값을 이용하여 모터의 선형 동특성을 모델링하고, 각각의 비선형 요소를 추가시키면서 모델 출력과 실제 시험을 통해 획득한 각속도 출력의 RMSE (Root Mean Square Error)를 최소화시키는 비선형 계수 값을 산출하여 최종적인 직류 모터의 모델을 완성한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.435-438
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2006
위성신호는 저앙각에 위치하거나 재밍 및 간섭신호의 영향을 받으면 약해진다. 이러한 약신호를 안정적으로 추적하기 위해서는 신호추적루프의 대역폭이 가능하면 작아야 한다. 그러나 작은 대역폭의 신호추적루프는 고기동 환경에서 기준주파수의 주파수오차를 포함한 입력오차가 커져 불안정해진다. 본 논문에서는 최대 저크 15g/s의 동적특성을 가지는 항체의 항법정보를 획득하고 동시에 28dB-Hz의 약신호도 안정적으로 추적할 수 있는 신호추적루프를 연구한다. 이를 위해 위성신호 상태를 예측할 수 있는 SNR, 앙각, 항체의 가속도 등을 고려하여 대역폭 및 PIT를 가변적으로 설계한 적응형 신호추적루프를 설계한다. 또한 약신호인 C/No 28dB-Hz 신호를 안정적으로 추적하기 위해 10ms의 PIT(Predetection Integration Time)와 비트동기를 고려한 Coherent 방식을 적용한 반송파 위상추적루프를 설계한다. 이렇게 설계된 신호추적루프의 성능을 검증하기 위해 항체의 동적환경과 위성신호 크기를 묘사해줄 수 있는 시뮬레이터를 이용하여 위성신호 추적성능을 시험하고 결과를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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