• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.10 no.1
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• pp.29-39
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• 2004

사이버상의 의사소통의 도구로 사용되는 아바타나 캐릭터의 3차원 얼굴 모델링에 대한 연구로서 한국인의 안면형태소를 지닌 모델생성으로 인터넷을 즐겨 사용하는 현대인과 청소년들에게 민족적 구체성과 국민적 정체성을 지닌 아바타의 활용에 도움이 되고자 한다. 임의의 20대 남, 녀 각각 40인으로부터 스켄을 하고 머리뼈와 근육 구조를 바탕으로 눈, 코, 눈썹, 뺨, 입, 턱, 아래턱, 이마, 귀 등 각 형태소로 나누고 참조모델을 생성한다. 임의로 생성된 안면형태소 3차원 모델이 한국인의 형상을 갖는지에 관한 평가를 정량적인 치수측정에 의해서 검증 분석하여 입증한다. 이들 안부, 비부, 구순부, 얼굴형의 각 형태소로부터 각 형태소틀 간에 보간 되어 변형된 형태의 형태소 생성이 가능하고, 이 변형 형태소들 간의 임의의 조합된 모델의 안면 생성이 가능하게 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.445-446
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• 2019

전기적 등가회로의 모델의 정확도 향상을 위하여 정확한 내부 저항과 OCV의 반영은 필수적이며, 이를 위한 OCV 실험에서 SOC 구간을 작게 작을수록 OCV의 정확도는 향상되지만 실험시간은 증가한다. 따라서 실험 시간을 고려한 적당한 SOC(5%, 10%) 구간으로 실험을 진행하며, 측정 되지 않은 영역의 내부 파라미터는 선형보간법으로 등가회로 모델에 반영한다. 이러한 문제로, 본 연구는 SOC 추정에의 주요 인자인 OCV의 추정 기법으로 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 사용하였다. 추정 방법은 뉴럴 네트워크로 기존 OCV 실험 데이터를 학습하여 모델을 구축한다. 학습 모델의 입력값으로 용량 실험 데이터의 전압, 전류를 적용하였고 결과로 얻은 SOC-OCV 곡선을 비교 분석하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.14 no.4
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• pp.729-740
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• 1994

In the shape optimal design based on h-version of FEM, the ideal mesh for the initial geometry most probably will not be suitable for the final analysis. Thus, it is necessary to remesh the geometry of the model at each stage of optimization. However, the p-version of FEM appears to be a very attractive alternative for use in shape optimization. The main advantages are as follows; firstly, the elements are not sensitive to distortion for interpolation polynomials of order $p{\geq}3$; secondly, even singular problems can be solved more efficiently with p-version than with the h-version by proper mesh design; thirdly, the initial mesh design are identical. The 2-D p-version model for shape optimization is presented on the basis of Bezier's curve fitting, gradient projection method, and integrals of Legendre polynomials. The numerical results are performed by p-version software RASNA.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.613-613
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• 2012

ADCP는 매우 상세한 유속 및 하상자료를 측정할 수 있어 하천의 수리학적 계측에 많은 가능성을 열어주고 있다. 하지만 현재까지 대부분 하천 단면에서의 유량 측정에 국한되어 운영되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 ADCP가 제공하는 원자료인 3차원 유속과 하상자료를 유량 외의 평균유속장 및 하상 계측에 활용될 수 있도록 하는 후처리 소프트웨어 개발을 통해 ADCP가 하천의 흐름해석 및 2차원 및 3차원 수치모델의 검보정 등에 활용될 수 있는 가능성을 보이고자 한다. 따라서 계측 방식도 하천의 단면뿐만 아니라 하도에 따른 지그재그 방식의 자료를 포괄한다. ADCP 자료의 후처리는 제작사에서 제공하는 소프트웨어가 유량 제공에 초점을 맞춰 다른 분야에의 활용을 위해 별도의 후처리 소프트웨어의 제작이 필요하나 자료구조가 까다롭고 수십에서 수백 개의 파일을 동시에 처리할 수 있는 툴의 개발은 용이하지 않아 ADCP를 흐름분석 등에 활용하고자하는 연구자나 관계 기관종사자들에 한계로 작용하였다. 또한 제작사 (RDI, SonTek)에 따라 원자료의 구조가 완전히 달라 한꺼번에 처리하는 데 많은 문제가 있어왔다. 본 연구를 통해 개발된 툴은 두 제작사의 ADCP 원자료 포맷으로 구성된 다수의 관측 파일도 동시에 처리할 수 있다. 또한 GIS 기반에서 ADCP 자료의 위치를 표출할 수 있어 지형정보와 결부된 흐름장 해석이 가능하게 한다. ADCP 3차원 속도자료는 매우 정밀한 공간에서 측정되는 부분이 장점인 반면에 지나치게 정밀하고 또한 난류 등이 포함되어 원자료 만으로 흐름장을 분석하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 공간평균방법을 제공하여 2차원 및 3차원 공간에서의 공간보간된 평균유속장을 볼 수 있게 하였다. 이러한 방식은 2,3차원 수치모델의 격자에 ADCP 유속자료를 보간할 수 있어 모델 검보정에도 활용될 수 있다. ADCP 원자료 및 후처리된 결과는 GIS, Excel, Google Earth 파일 형태 등으로 제공될 수 있어 추후 활용가능성을 높였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.25 no.4
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• pp.49-62
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• 2022

Borehole Data is geotechnical information provided so that workers can safely perform construction at the field. It creates 3D data and supports viewing as a 3D image. Currently, all Korean companies that develop programs using 3D visualization use the MVS program developed by C Tech Development Corporation. However, the MVS program is a commercial program, and it is difficult to use MVS in 3D related programs developed by Korean Companies. In this paper, we propose to develop a program that can replace MVS to generate a 3D stratum model from clustered borehole information using Python's Gempy open-source. The 3D stratum model program can creates point data for each stratum and can creates a surface for each stratum through interpolation. Then, the 3D stratum model program is completed by merging the surfaces of each stratum. It was confirmed that there was no difference when a 3D model was created and compared with the MVS program and the proposed program from the borehole data of a Goyang area.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1191-1194
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• 2022

인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.47-49
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• 2011

본 논문에서는 사용자의 정면, 측면 영상을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 적합한 텍스쳐 맵을 생성, 이를 이용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 기존 3차원 얼굴 모델은 매핑 할 텍스쳐 영상들을 하나로 통합하여 이를 원통형 좌표계를 통해 텍스쳐링 하는 방법이 이용되고 있다. 이때 정면과 측면의 영상을 3차원 얼굴 모델의 중심축을 기준으로 계산하여 좌표에 맞게 투영시키고 통합 및 보간하여 텍스쳐링 하게 된다. 사용자는 이를 위하여 정면과 측면 영상을 원통형 좌표에 맞게 통합시키는 작업이 필요하다. 본 논문은 사용자에게 수반되는 이러한 작업을 줄이고 발생될 수 있는 텍스쳐의 왜곡을 최소화하기 위한 방법을 제시한다. 2차원 정면 측면 이미지를 3차원 얼굴모델에 투영시키고 정면과 측면을 구분하여 각 텍스쳐 간 경계 부분을 자연스럽게 처리하기 위해 파노라마 이미지 스티칭 기술을 이용하여 텍스쳐링 한 뒤 얼굴 모델을 생성하는 방법에 대해서 기술한다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.24 no.4
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• pp.337-345
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• 2022

For data such as rainfall and soil moisture, it is important to obtain the values of all points required as geostatistical data. Spatial interpolation is generally performed in this process, and commercial software such as ArcGIS is often used. However, commercial software has fatal drawbacks due to its high expertise and cost. In this study, R, an open source-based environment with ArcGIS, a commercial software, was used to compare the differences according to the processing environment when performing spatial interpolation. The data for spatial interpolation was weather forecast data calculated through Land-Atmosphere Modeling Package (LAMP)-WRF model, and soil moisture data calculated for each cumulative rainfall scenario. There was no difference in the output value in the two environments, but there was a difference in user interface and calculation time. The results of spatial interpolation work in the test bed showed that the average time required for R was 5 hours and 1 minute, and for ArcGIS, the average time required was 4 hours and 40 minutes, respectively, showing a difference of 7.5%. The results of this study are meaningful in that researchers can derive the same results in a commercial software environment and an open source-based environment, and can choose according to the researcher's environment and level.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.281-285
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• 2008

본 논문에서는 임의의 두 얼굴간의 얼굴 변형을 시뮬레이션하는 방법으로서 직선형 경로를 이용한 얼굴 모핑 알고리즘을 소개한다. 이 때 두 얼굴 모델은 서로 독립적으로 3D 스캔되어 텍스처매핑을 거쳐서 생성된 별도의 3D 모델로서, 본 알고리즘은 이러한 얼굴 모델들간의 버텍스와 폴리곤의 개수와는 상관없이 자연스러운 모핑을 구현하는 특징을 갖는다. 알고리즘의 주요 기능으로는 절단면의 생성, 3 차원 메쉬의 2D 메쉬화, 대응 영역의 설정, 대응 폴리곤 탐색 및 보간 데이터 추출등이 포함된다.