• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1019-1024
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• 2006

각종 온라인 문화가 발달하는 가운데 원거리에서 의사 소통을 가능하게 하는 도구에 관한 관심도 커지게 되었다. 이러한 도구 중에서 2 차원 그림 저작을 지원하는 도구에 기인하여, 본 논문에서는 3 차원 모델을 만들어 내고 조작함으로써 원거리의 사용자와 의사 소통할 수 있는 시스템을 제안한다. 실시간에 수행되는 시스템의 특성상, 3 차원 모델링은 간편하고 직관적으로 수행될 수 있도록 하며, 병행 수행 제어를 고려하여 구현한다. 본 시스템에서의 모델링은 주어진 primitive를 이용하거나 사전에 제작된 mesh를 불러오는 것으로 수행할 수 있으며, 사용자가 직접 그려주는 간략한 외곽선 스케치를 기반으로 하여 3 차원 모델을 생성할 수도 있다. 본 시스템에서 모델의 생성, 제어 등의 모든 연산은 다양한 병행 수행 제어 전략을 이용하여 실시간에 수행된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.526-534
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• 2006

이 논문에서는 트루타입 폰트의 글자 외곽선 데이터를 이용하여 자동으로 한자의 획을 분리하고 획 순서를 정하는 방법을 제안한다. 트루타입 폰트에는 글자의 외곽선 정보가 벡터 형식으로 저장되어 있으며, 이러한 벡터들은 일정한 규칙으로 배열되어 있다. 이와 같은 벡터들의 배치를 이용하여 한자의 획이 될 수 있는 벡터들의 집합을 조합하여 독립적인 획을 분리해 내고, 글자를 획 별로 분리하여 본래 트루타입 폰트의 저장 형식과 동일한 파일 형식으로 저장한다. 또한 분리된 모든 획에 대하여, 획 이름을 정의하고, 정의된 획들 간의 위치와 상관관계를 이용하여, 획 사이의 우선순위를 결정하여 획 순서를 부여한다. 이 작업들은 사람의 작업 없이 순수하게 자동으로 이루어지므로, 시간과 노력을 최소화 할 수 있다. 게다가, 획 별로 분리되고 순서대로 정리된 한자들은 트루타입 폰트에 저장되어 있는 모양과 특성을 그대로 가지고 있으므로, 단순히 폰트 자체로써 사용할 수도 있을 뿐만 아니라, 한자 학습 컨텐츠로도 이용이 가능하며, 각종 애니메이션 효과 등 다양한 분야에서 융통성 있게 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.135-140
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• 2009

본 논문은 한국어 8 단모음을 인식하는 자동 독화 신경망 시스템을 구축한 것이다. 얼굴의 특정들은 휘도와 채도 성분으로 인하여 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값을 갖는다. 이를 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특정들을 추출되게 하였다. 눈과 코, 안쪽 입의 외곽선, 이의 외곽선을 찾았고, 그 후 한국어 8모음 발화시 구분되게 변화는 값들을 파라미터로 설정하였다. 한국어 8모음을 발화하는 2400개의 자료를 모아 분석하고 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축하여 실험하였다. 이 실험에 정상인 5명이 동원되었고, 사람들 사이에 있는 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하였다. 5명으로 분석하였고, 5명으로 인식 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.731-734
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• 2007

본 연구는 구조광 기반의 깊이 에지를 이용하여 조명의 변화와 복잡한 배경에 상관없이 손 제스처의 외곽선 영상을 안정적으로 획득하였고, 제스처 영상을 표현하기 위하여 Curvature Scale Space(CSS) map을 이용하였다. 기존의 CSS map은 외곽선 영상의 깊은 굴곡과 완만한 굴곡을 잘 구분하지 못하는 문제점이 있었으나, 본 연구에서는 이러한 문제점을 분석하고, 이를 개선하기 위해서 각도 좌표를 이용한 CSS map 생성 방법을 제안하였다. 실험을 통해서 제안한 방법이 기존의 CSS map보다 우수한 인식 성능이 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.646-648
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• 2000

본 논문은 악안면 기형 환자의 해부학적 구조를 기반으로 하여 임상적으로 수술 결과 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 이 방법은 환자의 평면 방사선 사진으로부터 환자의 경조직과 연조직의 외곽선을 추출하고, 이를 바탕으로 연조직 이동량 예측 함수를 이용함으로써 환자의 해부학적 특성을 고려한 가상 수술을 수행한다. 예측함수는 경조직 특징점 8개의 이동량에 따른 연조직 특징점 10개의 변화량을 함수로 만든 것으로, 100명의 임상 결과를 바탕으로 도출한 것이다. 또한 환자의 평면 방사선 사진과 특징 부위의 외곽선, 그리고 환자의 외형사진을 쉽게 정합하는 인터페이스를 제공함으로써, 환자의 가상 수술 후 결과를 평면 방사선 사진 및 측면사진으로 표현하는 특징이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.454-456
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• 2002

압축 방법에는 크게 손실(lossy)압축과 무손실(lossless)압축으로 나눌 수 있다. 그 중 프랙탈 이미지 압축은 lossy 압축의 한가지 방법으로서 개별적인 화소들에 대한 자료를 저장하기보다는, 영상 생성을 위한 명령이나 방식을 저장하는 방법이다. 특히 이미지의 내에 자기유사성(self-similarity)과 중복성(Redundancy)을 이용하여 관련성을 발견하고 수학적인 공식으로 표현하려는 방식이다. 그러나 이미지를 Domain과 Range로 블록화 한 후 유사한 이미지를 찾아내는 데 걸리는 시간이 상당히 길다. 여기에서는 Domain과 Range의 외곽선의 기울기의 부호를 이용하여 블록을 16가지로 클래스화 하여서, 전체의 Domain 블록을 탐색하는 데 걸리는 시간을 줄이고자 하였다. 전체 탐색을 하는 경우보다 10배 이상의 속도향상을 보였고, 이미지에 따라서는 PSNR 값의 손실도 없음을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.455-456
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• 2007

물체 식별은 감시 시스템에서 중요한 역할을 수행한다. 특히 사람/차 식별은 해당 사물의 존재 유무를 파악하기 위해 다양한 어플리케이션에서 사용된다. 우리는 외곽선 정보를 이용하여 빠르게 물체 식별을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 감시 영상에서 움직이는 물체를 찾은 후, 외곽선 정보를 추출하여 미리 저장해 둔 사물의 모델과 비교하여 가장 가까운 거리값(유사도)을 찾는 방식이다. 2차원의 영상 처리에는 기본적으로 많은 연산량이 필요하지만, 주변 픽셀 정보를 최대한 유지할 수 있는 할버트 패스(Hilbert Path)를 사용하여 1차원의 배열로 변환한 후 비교하기 때문에 기존 알고리즘보다 빠르게 두 모델간의 유사도를 측정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 사람/차 식별에 매우 강인한 성능을 보여주었으며, 기존 템플릿 매칭 기법보다 연산량의 감소로 실시간 감시 시스템에서 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.05a
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• pp.273-276
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• 2001

본 논문에서는 레이져 마킹용 갈바노미터의 구동을 위하여 마킹에 필요한 벡터 폰트의 개발환경 구축하고, 만들어진 벡터 폰트를 PC와 구동 장치간의 통신용 인터페이스를 제작하여 갈바노미터(galvanometer)에 송신, 출력할 수 있도록 하였다. 벡터 폰트의 곡선 처리는 베지어(Bezier) 함수를 사용한 외곽선 폰트(outline pent)를 사용하였다. 폰트 에디터를 이용하여 문자를 작성한 후 문자의 외곽선 정보를 인터페이스 카드에 보내고, 이 데이터를 D/A 변환기를 통해 갈바노미터 구동장치를 구동하고, 레이져를 갈바노미터 반사경에 조사하여 폰트를 출력할 수 있도록 하였다. 인터페이스 카드는 16비트 D/A변환기를 이용하여 PC의 ISA버스를 이용하였다. 실험을 통해 개발된 장치의 구동이 올바르게 동작함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.715-717
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• 2003

2차원 의료 영상으로부터 3차원 모델을 재구성 하면 여러 의학 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 컬러 영상이나 MRI의 영상은 표면을 자동으로 식별하기 어렵기 때문에 구역화한 결과로 나오는 외곽선으로부터 표면을 재구성해야한다. 표면 재구성을 위한 기존의 삼각형화 알고리즘은 모델이 복잡할 경우 수행속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 정합되는 부분과 나머지 부분을 따로 처리하는 기존 방법 대신에, 알맞은 위치에 연결간선들만 결정하여 연결한 후, 그 사이의 정점들을 연결하는 간단한 삼각형화 알고리즘으로 속도를 향상시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.212-215
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• 2010

본 논문은 카메라 영상을 통해 사용자의 손동작을 인식하여 가상의 물체를 증강시키는 인터페이스를 제안한다. 사용자는 영상의 일부를 원형으로 그려주는 특정한 손동작을 취하여 영역을 선택하고 시스템은 이를 인식하여 물체를 증강 시킨다. 손동작을 인식하기 위하여 먼저 손 외곽선을 찾아낸 후, 찾아낸 외곽선의 곡률을 계산하여 손가락의 위치를 알아낸다. 알아낸 손가락의 상대적인 위치와 개수를 이용하여 손동작을 구분한다. 또한 적은 연산량으로도 안정적으로 물체를 증강 시킬 수 있도록 이전 프레임에서 자세추정에 사용된 특징점들을 이용하여 현재 프레임에서 필요한 인라이어를 찾아 낼 수 있는 방법을 제시한다.