• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.363-369
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• 2001

본 논문에서는 2 차원 패턴을 위한 볼록 헐(convex hull) 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 크게 후보 볼록점 추출과 최종 볼록점 추출의 두 단계로 나된다. 첫 번째 단계에서는 볼록 헐의 볼록점이 될 수 없는 점들을 최대한 간단한 연산을 사용하여 제거함으로써 속도의 향상을 기한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 구해진 후보 볼록점을 대상으로 최종 볼록 헐을 구한다. 이 방법은 매우 간단한 연산으로 구성되어 있기 때문에 수행 속도면에서 향상을 가져왔다. 실험 결과, 본 논문의 방법이 기존에 사용되던 두 개의 볼록 헐 알고리즘보다 2배내지 3배의 빠른 수행 속도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.99-107
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• 2011

패턴을 이용한 불가사리 특징 검출은 불가사리의 오목 특징과 볼록 특징을 모두 검출하기 어려우며 또한, 오목과 볼록을 구분 할 수도 없다. 오목과 볼록은 아무르불가사리의 중요한 구조적 특징으로서 반드시 찾아야 할 특징이며 오목과 볼록을 분류함으로서 차후 불가사리 인식에서도 필요하다. 따라서 본 논문에서는 아무르불가사리의 주요 특징인 오목과 볼록 특징을 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 다방향 선형 스캐닝을 이용하여 오목과 볼록의 특징점 후보군을 형성하고 이 후보군에서 특징점을 결정한 후 추출된 특징점에 컨벡스 헐 알고리즘을 적용하여 오목 특징과 볼록 특징을 구분한다. 제안한 기법은 불가사리의 주요 특징인 오목 특징과 볼록 특징을 구분하여 효과적으로 추출한다. 따라서 향후 불가사리 인식을 위한 연구에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.440-442
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• 2000

필기 한글 문자 인식을 위해서는 패턴을 구성하는 획 성분을 분석하는 작업이 필수적이다. 획 성분 추출을 위해 사용한 세선화 방법은 입력 영상을 왜곡하는 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위하여 본 논문은 입력 영상을 왜곡하지 않고 의미 있는 부품 단위로 분할하는 방법을 제안한다. 의미 있는 부품이란 유사 볼록하게 분할된 영역을 의미한다. 분할 방법은 먼저 입력 영상에 볼록 헐 연산을 적용하여 오목 영역을 생성한다. 이 오목 영역에서 분할 기준(anchor point)점을 탐지하고 획의 반대편 외곽선 상에서 분할 끝(terminal point)점을 찾아 분할 경로를 구성하여 획을 분할한다. 모든 부품이 유사 볼록 조건을 만족할 때까지 위 과정을 반복 수행한다. 제안한 방법은 두 개의 파라미터만을 가지며 간단한 프로시져로 구성되어 있다. 또한 필기 한글 패턴뿐 아니라 여러 언어에 적용 가능하다는 장점을 갖는다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권7호
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• pp.435-442
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• 2007

본 논문에서는 3D 메쉬 모델의 텍스쳐 매핑, 단순화, 모핑, 압축, 형상정합 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬 분할은 주어진 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 나누는 과정으로서, 본 논문에서는 메쉬의 전역적 및 국부적 기하 특성을 동시에 반영하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 주어진 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 메쉬 정점들 중 첨예정점(sharp vertex)을 추출하고, 모든 첨예정점들 간의 유클리디언 거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법[26]을 적용하여 첨예 정점들을 분할한다. 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해서는 유클리디언 거리상 가까운 군집으로 병합하여 최종적인 메쉬분할이 이루어진다. 또한 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 구현하여 여러 메쉬 모델에 대해 실험 결과를 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.464-466
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• 1999

필기 한글 문자 인식을 위해서는 패턴을 구성하는 획 성분을 분석하는 작업이 필수적이다. 기존 인식 방법들은 세선화와 직선 근사에 기반한 방법을 사용하였다. 하지만 세선화는 필기 패턴을 크게 왜곡하는 단점을 안고 있기 때문에 새로운 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 필기 한글 패턴의 영역-기반 모양 분해 알고리즘을 제안한다. 외곽선 분석을 이용한 기존의 한 단계 알고리즘의 한계를 지적하고, 이 한계를 극복할 수 있는 두 단계 알고리즘을 기술한다. 첫 번째 단계에서는 우세점을 찾아 B접점과 T접점을 탐지한다. 두 번째 단계에서는 볼록 헐(convex hull) 연산을 적용하여 미분할된 부분에 대해 두 번째 분할 작업을 수행한다. PE92 데이터베이스에 대해 실험 한 결과는 세선화 방법보다 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.330-332
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• 2012

본 논문에서는 임의의 정렬되지 않은 평면 점집합(Plane Point Set)에서 정렬을 고려한 개선된 Convex Hull 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Convex Hull의 극점(Extreme Point) 특성을 이용하여 처리 데이터를 한정하기 때문에 계산복잡도를 낮춘다. 각 단계마다 볼록 정점(Convex Vertex)만을 판별하는 조건을 이용하여 한 번의 스캔으로 온전한 Convex Set이 구한다. 알고리즘 초기에 점집합의 정렬이 필요한데, 이때 걸리는 시간이 알고리즘 전체 동작시간의 대부분을 차지하는 만큼, 특성에 맞는 방법을 사용하여 빠르게 정렬하였다. 일반적인 상황을 가정하고 점집합을 랜덤하게 구성하여 실험하였으며 기존의 알고리즘에 비해 약 두 배의 속도 향상이 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.395-403
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• 2016

최근 들어 영상처리는 여러 분야에서 사용되어지고 있다. 영상처리에서 많이 연구되어지고 있는 기술은 실시간으로 객체를 추적하는 기술이다. 객체를 추적하는 방법은 보행자를 추적하는 HOG(Histogram of Oriented Gradients), 전경과 배경 분리 방법을 사용하는 Codebook 같은 방법 들이 많이 알려져 있다. 그러나 객체가 움직이거나 동적인 배경, 조명변화가 심할 경우 객체 추출이 어려워진다. 본 논문에서는 ROI(Region of Interest)기반 깊이영상과 컬러영상의 특징을 이용해 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 첫 번째, 깊이 영상에서 배경분리를 통해 객체의 위치를 찾아 ROI로 설정해준다. 두 번째, 컬러영상을 이용하여 영상의 특징점을 찾는다. 세 번째, 특징점과 객체의 볼록헐(convex hull) 구성점들을 이용하여 새로운 윤곽을 만들어 더 정확한 객체를 추출하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법과 기존 방법과의 비교를 통해 제안한 방법의 결과가 좀 더 정확한 객체를 추출하고 있음을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.29-35
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• 2013

본 연구에서는 임의의 정렬되지 않은 점집합에서 정렬을 고려한 개선된 Convex Hull 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Convex Hull의 극점 특성을 이용하여 처리 데이터를 한정하기 때문에 계산복잡도가 낮다. 각 단계마다 볼록 정점을 판별하는 조건을 이용하여 한 번의 스캔으로 완전한 Convex Set을 구한다. 알고리즘 초기에 점집합의 정렬이 필요한데, 이때 걸리는 시간이 알고리즘 전체 동작시간의 대부분을 차지하기 때문에 값과 인덱스를 대치하여 빠르게 정렬하였다. 일반적인 상황을 가정하여 랜덤한 점집합으로 알고리즘의 동작시간을 측정하였으며 기존의 알고리즘에 비해 약 두 배의 속도 향상이 있음을 확인하였다.