• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.35-43
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• 2014

본 연구에서는 세계측지계 변환에 있어서 삼각형 와핑을 이용한 변환방법을 제시하였다. 삼각형 와핑에 의한 좌표변환방법과 기존의 국가좌표변환계수에 의한 좌표변환방법을 비교하기 위하여 의왕시의 공통점을 활용하여 정확도를 분석하였고, 그 결과 적은 수의 공통점을 이용하고 왜곡량 보정 없이 1/1,000이상 축척의 평면 위치 정확도 기준에 만족하는 결과를 확보하였다. 또한 세계측지계로 변환 작업을 마무리한 구리시, 평택시에 대해서도 본 방법을 적용한 결과 5cm 이내의 평면위치 정확도가 계산되었다. 본 연구에서 제안된 방법은 1/1,000이상의 대축척 지리정보를 세계측지계로 변환하는 과정에서 정확도를 확보하기 위하여 지역별로 많은 공통점을 확보해야하는 문제점을 개선하고, 변환계수를 적용하는 과정에서 서로 인접하는 경계지역에서 불일치되는 오류의 발생 가능성이 최소화됨을 확인하였다. 따라서 대축척의 지형도, 지적도, GIS DB와 연속지적도에 대한 세계측지계 좌표변환을 수행하는데 있어 삼각형 와핑에 의한 좌표변환 방법을 사용함으로서 공통점 사용을 최소화할 수 있었으며, 이를 통해 경제성과 정확성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.2112-2122
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• 1997

본 논문은 2차원 삼각형 그물 기반 움직임 보상과 두 단계의 격자 점 움직임 추정을 근간으로 한 새로운 영상 부호화기를 제안한다. 제안한 방법으로 압축 효율과 재구성된 영상의 화질을 향상시킬 수 있다. 각각의 삼각형 조각에 대한 움직임 보상은 삼각형 격자 점들에서의 움직임 벡터를 이용한 영상 와핑(warping)기법에 의해 행해진다. 예측 오류 부호화와 발생 비트율 제어는 MPEG-4 VM 3.0 규정을 준수했다. 모의 실험 결과, 제안한 부호화기가 복잡도가 낮은 반면, 복호화된 영상의 화질이 기준의 블럭 정합을 기반으로 한 부호화기에 비해 향상됨을 보여 줄 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.123-131
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• 2019

본 연구에서는 CT 영상의 대퇴골 부위를 해부학적으로 의미 있게 변형하여 CT 영상의 대퇴골 영역을 분할하기 위한 컨벌루션 신경망(CNN)의 훈련 데이터를 증강하는 방법을 제안한다. 먼저 CT 영상으로부터 삼차원 삼각형 대퇴골 메쉬를 얻는다. 그 후 메쉬의 국소부위에 대한 기하학적 특성을 계산하고, 군집화하여 메쉬를 의미 있는 부분들로 분할한다. 마지막으로, 분할한 부분들을 적절한 알고리즘으로 변형한 뒤, 이를 바탕으로 CT 영상을 와핑하여 새로운 CT영상을 생성하였다. 본 연구의 데이터 증강 방법을 이용하여 학습시킨 딥러닝 모델은 기하학적 변환이나 색상 변환 같이 일반적으로 사용되는 데이터 증강법과 비교하여 더 나은 영상분할 성능을 보인다.