• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.431-432
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• 2014

본 논문 에서는 3차원 튜브 형태의 구조를 3차원 좌표를 갖는 점집합으로 추출했을 때, 이 점 집합에서 튜브를 관통하는 단위 벡터 및 방향성(orientation)을 구하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 3차원 좌표를 정사영시킴으로써 2차원으로 차수를 낮추고, 그 처리를 간단하게 하였다. 또 내부를 구성하는 최대 넓이 폐곡선을 구성하는 점을 선택하는 방법을 제안하였다. 실험에서 제안한 방법은 정규화 된 튜브를 처리했을 때 중심(centroid) 및 방향성(orientation)을 의도한 값과 거의 동일하게 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.57-61
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• 2000

본 논문에서는 영상의 다양한 특징 정보 중에서 모양 특징을 이용한 영상 검색 시스템 을 제안한다. 모양 특징을 추출하기 위한 과정은 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 깊이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출 과정 그리고 영역의 넓이를 구하는 과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 가지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 등을 특징 정보로 이용한다. 각 질의 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였으며, 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.65/0.81을 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.811-819
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• 2017

이동 객체 정보로 이루어진 디스크립터 및 시간적 히스토그램 기반 움직임 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 검출, 추적 및 분석을 위하여 배경으로부터 이동객체를 분리하는 배경학습을 수행한다. 무게중심의 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별로 추적한다. 시간적 히스토그램은 객체의 무게중심의 위치와 시간 정보를 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로서 시간적 히스토그램으로부터 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동정보를 파악한다. 검출된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 위치 등 행동정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 저장된 정보들을 바탕으로 디스크립터를 작성하고 비디오 검색 알고리즘을 설계한다. 다양한 객체 이동 비디오에 대한 검색 실험을 통해 기존 방법보다 높은 검색 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.69-76
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• 2008

본 논문에서는 보다 효율적인 렌더링을 위해 물체를 구좌표계(sperical coordinate system) 상에서 표현하는 새로운 렌더링 알고리즘이 제안된다. 먼저 직교 좌표로 표현되어 있는 물체의 정점을 구좌표로 변환하고, 카메라의 가시 절두체(frustum) 영역 내의 정점을 판단하기 위해 삼각형의 무게중심, 색인(index), 메모리 접근(access) 맵 등의 자료구조를 구성한다. 제안된 방법은 카메라에 의해 보여지는 영역, 즉 렌더링되는 물체의 가시 영역에 해당하는 정점만으로 렌더링한다. 따라서 렌더링 파이프라인에서 고려되는 정점의 개수를 크게 줄여 전체적인 시스템 성능이 크게 향상되었음을 실험을 통해서 확인하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권3호
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• pp.19-25
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• 2009

본 논문에서는 구 좌표계를 이용하여 위치에 대한 불변 특징을 획득할 수 있는 문자 특징 추출 방법을 제시하고자 하였으며, 획득한 문자 특징 정보를 이용하여 해당 문자를 영상 중심으로 이동시켜 인식이 가능하도록 하는 시스템을 제안하고자 하였다. 또한 영상 중심에 이동시키는 방법으로 좌표 평균값에 의한 중심 이동법을 사용하여 인식에 필요한 시스템을 구현하였으며, 추출된 특징에 대하여 특징의 이질도를 검사하여, 각 특징의 이질도가 평균 78.14% 이상의 결과를 얻었다. 본 논문에서는 문자 인식을 위하여 구 좌표계를 이용한 문자 특징 추출 방법을 제시하였으며, 무게 중심법을 이용하여 문자를 중앙에 처리한 상태에서 이질도를 알아봄으로서 인식 가능한 형태의 문자 형태를 얻을 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.13-23
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• 2021

본 논문에서는 단일 강체 모델(single rigid body)의 무게 중심(center of mass) 좌표계와 발의 위치를 활용하여 캐릭터의 동작을 생성하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 사용하면 기존의 전신 동작(full body)에 대한 정보를 사용할 때 보다 입력 상태 벡터(input state)의 차원을 줄임으로써 강화 학습의 속도를 개선할 수 있다. 또한 기존의 방법보다 학습 속도를 약 2 시간(약 68% 감소) 감소시켰음에도 기존의 방법 대비 최대 7.5배(약 1500 N)의 외력을 더 견딜 수 있는 더욱 견고한(robust) 모션을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 무게 중심의 다음 좌표계를 구하기 위해 중심 역학(centroidal dynamics)을 활용하였고, 이에 필요한 매개 변수(parameter)들과 다음 발의 위치와 접촉력 계산에 필요한 매개 변수들을 구하는 정책(policy)의 학습을 심층 강화 학습(deep reinforcement learning)을 사용하여 구현하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권3호
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• pp.183-189
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• 2014

본 연구에서는 다면체 요소의 개발을 위하여 Wachspress 좌표계와 이동최소자승 근사를 기반으로하는 형상함수와 수치적분 방법을 제시하고 있다. 사면체 요소를 사면체 영역으로 분할하여 형상함수가 구성이 되고 이 영역을 사용한 일관성있는 수치적분이 수행되게 된다. 다면체 요소 면에서 Wachspress 좌표계를 사용하고 요소 내부에서 라플라스 방정식을 적용하여 이동최소자승 근사의 가중함수를 정의하게 된다. 본 연구에서 개발되는 다면체 요소의 형상함수와 수치적분 방법은 일반적인 유한요소와 유사한 특성을 갖게 되는데 수치 예제를 통하여 유효성을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1143-1152
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• 2007

본 논문은 모션 인식 분야 중 지체 장애인의 재활훈련과 같은 치료 분야를 위한 실시간 모션 인식 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 빠르고 정확한 모션인식을 위하여 사용자의 특징점 위치에 적외선 LED 밴드를 착용하고 적외선 필터가 장착된 카메라로 좌표 값을 얻어낸 후 미리 정의되어 있는 동작과의 일치 여부를 판별한다. 또한 적외선 LED의 특징점 좌표들을 꼭지점으로 가지는 다각형의 무게중심과 특징점 좌표들의 벡터를 구한 후 일정한 거리와 각도 구간으로 구분하고 각 LED의 속한 구간을 알아낸다. 이를 이용하여 삼육 재활학교에서 구성한 재활훈련 시나리오의 동작에 대하여 실험을 수행한 결과 초당 20프레임 이상의 빠르면서도 98%에 가까운 인식률을 얻을 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.173-176
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• 2001

본 논문은 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 손가락으로 커서를 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하기 위하여 영상에서 손 영역에만 해당하는 최대 원을 여러 개 그린 후 가장 큰 원의 중심점을 무게 중심점으로 사용하였으며, 무게 중심점에서 손의 외곽까지의 거리를 구하여 가리키는 손가락을 찾도록 하였다. 화면상의 커서의 수평 방향은 가리키는 손가락 방향을 이용하여 평면 좌표로 해석하여 제어하였고, 수직 방향은 모니터 중앙 상단에 한대의 카메라를 사용하였기 때문에 손가락 길이를 이용하여 불연속적으로 상-중-하의 세 영역으로 제어하였다. 수직 방향의 커서이동이 불연속적이기 때문에, 구축한 인터페이스 화면의 범위를 축소한 후 축소된 범위를 전체 화면으로 확대해 나감으로써 사용자가 원하는 목표지점으로 커서를 이동시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.571-575
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• 2015

실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 분석하는 시간적 히스토그램 기반의 행동패턴분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 추적 및 분석을 위해 배경과 이동객체를 분리하는 배경학습을 행한다. 배경학습으로 추출된 이동객체는 무게중심 및 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별 추적을 행한다. 추적된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 좌표정보, 크기정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 시간적 히스토그램은 x, y좌표와 시간을 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동패턴을 파악한다. 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템은 자체 수집한 데모영상에 대한 실험을 통해 초당 45~50 fps의 높은 처리속도를 유지하며 95%이상의 높은 추적율을 확인하였다.