• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.171-174
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• 2008

컴퓨터 시뮬레이션을 통한 자연스러운 가상 성형은 컴퓨터 그래픽스와 애니메이션 분야의 오래된 연구 주제이다. 본 논문은 2D 가상 성형 시스템 용도의 가변 워핑 마스크를 이용한 시그모이드 블렌딩 방법을 제안함으로써 가상 성형의 품질 만족도와 편의성 및 실용성을 제고함에 그 목적이 있다. 제안된 2D 가상 성형 시스템은 마우스로 스머지 필터를 조작하여 얼굴 구성 요소의 윤곽 형상을 원하는 형태로 변형할 수 있는 직관적인 사용자 인터페이스를 제공한다. 얼굴 구성 요소의 스머징 전후의 윤곽선을 대상으로 다각형 근사화에 기반한 계층적 제어선 매핑을 통해 획득한 제어선 쌍들을 이용하여 반자동 필드 워핑을 수행함으로써 소스 제어선으로부터 목표 제어선까지 점진적으로 변해가는 다수의 중간 프레임들을 생성한다. 또한 이 반자동 필드 워핑을 수행할 시, 성형 부위의 변형을 따라 단계적으로 모양이 변하는 가변 워핑 마스크를 사용함으로써 변형 부위 이외의 얼굴 구성 요소들에 대해서는 왜곡을 최소화하는 지역적 변형 특성을 제고하고, 이렇게 생성된 성형 부위를 가변 모핑 마스크의 경계 영역에서 시그모이드 함수에 기반한 블렌딩을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 2D 가상 성형 시스템은 직관적이고 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 시간이 적게 소요되고 작업 피로도가 낮아 실용성이 높다. 특히 짧은 시간 내에 성형의와 고객이 만족하는 직관적인 상담을 가능케 하는 것이 장점이다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2017년)
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• pp.226-235
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• 2017

이 논문에서는 워핑 구속조건이 박벽 구조물의 비틀림 거동에 주는 효과를 확인하였다. Vlasov torsion theory를 통해 얻은 이론해 및 EDISON SW의 해석해를 St.Venent torsion theory를 통해 얻은 이론해와 비교하는 방법으로 그 영향을 확인하였다. 이를 통해 Clamped end조건이 단면의 형상 및 단면의 세부 파라미터에 따라 단면의 워핑발생을 제한하여 비틀림거동에 큰 영향을 미칠 수 있음을 확인했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.124-126
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• 2002

본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 움직임 궤적(moving objects'trajectories)에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 효율적으로 지원하는 N-워핑(N-warping) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 시계열 데이터베이스에서 유사 서브시퀸스 검색을 위해 사용되었던 타임 워핑 변환 기법(time-warping transformation)을 변형란 알고리즘이다. 또한 제안하는 알고리즘은 움직임 궤적을 모델링하기 위해 사용되는 단일 속성(property)인 각도뿐만 아니라, 거리와 시간과 같은 다중 속성을 지원하며, 사용자 질의에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 가능하게 하는 근사 매칭(approximate matching)을 지원한다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.181-183
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• 2001

본 논문에서는 대용량 시퀸스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 인텍스 기반 서브시퀸스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀸스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀸스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우 개념을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여, 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브시퀸스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀸스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명하고, 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• 한국음향학회지
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• 제22권4호
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• pp.299-307
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• 2003

화자독립 음성인식기에서 화자사이의 성도 길이의 영향을 최소화시켜 인식 성능을 개선하는 화자 정규화에 대한 많은 연구가 있어 왔다. 본 연구에서는 벡터양자화기를 이용하여 화자 검증이 가능하다는 사실에 착안하여 벡터 양자화기를 이용한 비교적 간단한 선형 워핑 화자정규화방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 정규화에 이용될 최적의 코드북을 생성한 다음, 이 코드 북을 이용하여 화자의 선형 워핑계수를 추출하고 추출된 워핑계수는 멜 켑스트럼 추출시에 사용되는 멜스케일 필터뱅크를 워핑하기 위해 이용된다. 본고에서 제안한 워핑계수 추출 및 적용 방법의 성능을 확인하기 위해 이산 HMM을 이용한 13가지의 단음절 한글 숫자음 인식기를 이용하여 인식실험을 수행하였으며, 실험 결과 약 29%의 오인식률 감소를 보여 제안하는 화자 정규화방법이 다른 라인서치 워핑계수추출 방법보다 간단한 동시에 효용가치가 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.504-510
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• 2004

본 논문은 필드 워핑과 모핑을 위한 pseudomedian 필터 기반 영상 보간법을 제안하고 주관적인 화질을 분석?평가함에 그 목적이 있다. 필드 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어할 수 있는 것이 장점이다. 필드 영상 워핑 및 모핑의 동작 특성상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽선 재현에 한계를 가지고 있다. 제안된 보간 방법은 양선형 보간과 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 pseudomedian 필터 보간를 효과적으로 결합한 것이다. 제안된 방법에 따르면 다른 보간 기법에 비해 상대적으로 자연스러운 워핑 및 모핑 결과를 얻을 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.19-26
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• 2010

본 논문에서는 온라인 환경에서 필기 문자열을 입력받고, 입력된 문자열의 유사성을 자동으로 분석하여 두 필적이 동일인에 의해 작성된 것인지를 판단하는 새로운 필적 감정 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 온라인으로 입력된 문자열에 회전 프로젝션(circular projection) 방법을 적용하여 모양, 방향 등과 같이 문자열이 가진 고유의 특징을 추출하여 벡터의 형태로 저장한다. 그런 다음, 문자 인식 분야에서 많이 사용되는 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘을 개선하여, 이를 입력된 두 문자열의 특징 벡터의 유사성을 추출하는데 적용한다. 본 논문에서 개선된 동적 타임 워핑 알고리즘은 최적화 문제에서 좋은 결과를 산출한다고 알려진 분기한정법(branch and bound)의 개념을 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘에 효과적으로 결합함으로써 기존의 동적 타임 워핑 알고리즘의 효율을 향상시켰다. 제안된 필기 문자열 감정 알고리즘의 성능을 확인하기 위한 실험에서는 다양하게 입력된 필기 문자열을 가지고 제안된 방법의 성능을 비교 하였으며, 그 결과 제안된 방법이 기존의 알고리즘에 비해 보다 효율적으로 필적을 감정하였음을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1385-1398
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• 2004

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 먼저, 사전 실험을 통하여 기존의 기본적인 처리 방식인 Naive-Scan의 성능 병목이 CPU 처리 과정에 있음을 지적하고, Naive-Scan의 CPU 처리 과정을 최적화하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 질의 시퀀스와 서브시퀀스들간의 타임 워핑 거리들을 계산하는 과정에서 발생하는 중복 작업들을 사전에 제거함으로써 CPU 처리 성능을 극대화한다. 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 Naive-Scan을 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 제안된 기법을 기존의 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭 기법인 LB-Scan과 ST-Filter의 후처리 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 기존의 타임 워핑 하의 서비시퀀스 매칭을 위한 모든 기법들이 제안된 최적화 기법에 의하여 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 특히, Nsive-Scan은 최적화 기법의 적용 전에는 가장 떨어지는 성능을 보였으나, 최적화 기법의 적용 후에는 모든 경우에서 ST-Filter나 LB-Scan을 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 이것은 성능 병목인 CPU 처리 과정을 최적화함으로써 기존 기법들인 Naive-Scan, LB-Scan, ST-Filter 간의 처리 성능 상의 순위 역전 현상이 발생하였음을 보이는 매우 중요한 결과이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권2호
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• pp.173-184
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• 2002

본 논문에서는 대용량 시퀀스 데이터베이스에 타임 워핑을 지원하는 인덱스 기반 서브시퀀스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법을 제안된바 있다. 이 기법은 데이터 시퀀스들로부터 타임 워핑에 영향을 받지 않는 특징 벡터들의 집합을 대상으로 인덱스를 구성한다. 또한, 특징 공간상에서의 필터링을 위하여 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 하한 함수를 사용한다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우를 기반으로 하는 접두어-질의 방법을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브 시퀀스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 다수의 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀀스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 실제 S&P 500 주식 데이터와 대용량의 생성 데이터 모두에 대하여 큰 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.643-654
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• 2001

본 논문에서는 대형 시퀀스 데이타베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각(false dismissal) 없이 다차원인덱스를 사용할 수 없었다. 이러한 기법들은 전체 데이타베이스를 스캔해야 하므로 대형 데이타베이스에서는 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 서픽스 트리를 사용하는 또 다른 기법은 큰 트리로 인한 성능상의 문제를 갖는다 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 효과적인 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법의 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이타베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 이러한 목표를 위하여 본 연구에서는 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 새로운 하한 거리 함수 $D_{tw-Ib}를 고안한다. D_{tw-Ib}$는 각 시퀀스로부터 타임 워핑과 무관한 4-터플 특성 벡터를 추출한 다. 제안된 기법에서는 이러한 4-터플 특성 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 기반으로 유사 검색을 효율적으로 처리한다. 본 논문에서는 제안된 기법에서 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 또한, 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면 제안된 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실제 S&P 500 주식 데이타에 대하여 43배, 대형 생성 데이타에 대하여 720배가지 의 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.