Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.484-486
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2001
본 논문에서는 의사 2차원 은닉 마르코프 모델의 구조로 생성한 마르코프 체인형 확률모형에 의한 인쇄체문자 이미지의 모델링에 대해 논한다. 이미지 데이터에서 바로 모델을 실시간 생성하며 문자 인식 및 검출에 응용할 수 있다. 실험에 의하면, 이 방법을 통해 특정 낱말이 포함된 문장에서 숫자를 인식, 한글을 검출할 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2000.11a
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pp.233-243
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2000
대부분의 현존하는 인터넷쇼핑몰은 평면적인 2차원으로 운영되고 있으나 최근 가상현실(Virtual Reality)을 이용하여 웹에 적용시키는 기법들이 속속 선보이게 되었다. 현재의 3D기술은 크게 사진 이미지를 기반으로 방식과 폴리곤(Polygon)을 기반으로 하는 3차원 모델링 기술의 두 가지로 구분할 수 있다. 이들 기법은 각각 장단점이 있으며 이들을 이용하는 사이트들 역시 이용하는 기법에 따라 다소간의 문제점들을 노출하고 있다. 본 논문에서는 사진 이미지 기법을 이용하는 부분은 현재 브라우저에서 기본적으로 지원하는 자바를 이용하여 구현했으며, 네비게이션이나 물체의 3차원 렌더링 구현 등은 java3d를 이용하여 상호간의 상반되는 단점들을 최소화하였다. 사용자는 Java3d로 구현된 3차원 쇼핑몰 내에서 원하는 물체를 클릭하여 위에서 언급한 2가지 방식으로 살펴볼 수 있다. 사진 이미지 형식으로 구현된 제품은 이미 실세계의 전자상거래 쇼핑몰에서 구현되었으며, 3차원 모델링으로 구현된 제품은 VRML97, OBJ, 3DS 등의 화일 포맷을 Java3d 로더를 이용하여 다양한 방식으로 구현하여 기존 방식과의 차별화 및 성능 향상을 꾀하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.502-504
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2001
본 논문에서는 영상기반 모델링에서 3차원의 기하학적 제약을 이용한 모델링을 다루고 있다. 기존에 이러한 연구가 많이 진행되어져 왔으나, 여기에서는 새로운 방법에 의한 모델링을 시도하였다. 이러한 접근방법은 이해하기가 쉽고, 편리하며, 간단한 모델링에 적용이 용이하다. 또한, 영상평면 정보와 3차원의 정보를 가지고 있기 때문에 기존의 3차원 복원 이론과 혼합하여 적용할 수 있다. 영상기반 모델링(IBM, Image Based Modeling)의 핵심은 2차원 영상에서 사라진 깊이 정보를 어떻게 찾는가에 있다. 기존에는 3차원 복원을 위하여 투영된 영상평면의 점을 이용하거나, 이미지 상에서의 소실점을 찾거나, 2차원의 벡터와 3차원의 공간 좌표의 특정한 평면에 놓여있는 벡터와의 관계를 이용하여 깊이 정보를 복원하였다. 이러한 접근 방법은 사용자가 선택한 2차원 좌표로부터 3차원 좌표를 구하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 방법과 다르게 3차원 원시 기하모델의 제약을 이용하여 사용자가 3차원 원시 기하모델을 2차원 영상에 투영하고, 그 정보를 이용하여 영상의 3차원 정보를 찾아 나가는 방법을 소개한다. 또한, 선형적인 최적화 기능을 넣어 관사 모델을 구하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.90-92
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1999
내용기반 이미지 검색을 하기 위해서는 이미지에 대한 메타데이타(metadata)가 필요하며, 이러한 메타데이타 간에는 상호연관성이 존재한다. XML(eXtensible Markup Language)은 메타데이타의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 이미지 메타데이타를 구조화하기 위한 방법으로 XML을 사용하였다. 또한 이미지는 객체의 시간적인 특징과 함께 이미지 전체가 내포하는 서술적인 의미도 갖는다. 이러한 이미지의 특성에 따라 메타데이타도 객체의 시각적 특징을 중심으로 한 구조 설계와 의미 중심의 구조 설계로 구분하여 XML 구조를 모델링 하였다. 마지막으로 구조화된 모델들 간의 객체 지향 특성을 이용하여 XML DBMS에 통합하고, 이를 XQL(XML Query Language)에 의하여 질의 해 냄으로서 검색 구간에 제약을 가하고 이를 통하여 더욱 효과적인 검색을 지원하도록 한다.
The purpose of this study was to qualitatively examine the meaning of students' drawings in outdoor classes and modeling-based learning cycles. Ten students were observed in a gifted education center in Seoul. Under the theme of the Hantan River, three outdoor classes and three modeling activities were conducted. Data were collected to document all student activities during field trips and classroom modeling activities using simultaneous video and audio recording and observation notes made by the researcher and students. Please note it is unclear what this citation refers to. If it is the previous sentence it should be placed within that sentence's punctuation. Hatisaru (2020) Ddrawing typess were classified by modifying the representations in a learning context in geological field trips. We used deductive content analysis to describe the drawing characteristics, including students writing. The results suggest that students have symbolic images that consist of geologic concepts, visual images that describe topographical features, and affective images that express students' emotion domains. The characteristics were classified into explanation, generality, elaboration, evidence, coherence, and state-of-mind. The characteristics and drawing types are consecutive in the modeling-based learning cycle and reflect the students' positive attitude and cognitive scientific domain. Drawing is a useful tool for reflecting students' thoughts and opinions in both outdoor class and classroom modeling activities. This study provides implications for emphasizing the importance of drawing activities.
Lee, Seon-Gyeong;Jeong, Chi Yoon;Moon, KyeongDeok;Kim, Chae-Kyu
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.446-450
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2020
딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
Object-based image matching algorithms have been widely used in the image processing and computer vision fields. A variety of applications based on image matching algorithms have been recently developed for object recognition, 3D modeling, video tracking, and biomedical informatics. One prominent example of image matching features is the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) scheme. However many applications using the SIFT algorithm have implemented based on stand-alone basis, not client-server architecture. In this paper, We initially implemented based on client-server structure by using SIFT algorithms to identify and match objects in biomedical images to provide useful information to the user based on the recently released Mobile platform. The major methodological contribution of this work is leveraging the convenient user interface and ubiquitous Internet connection on Mobile device for interactive delineation, segmentation, representation, matching and retrieval of biomedical images. With these technologies, our paper showcased examples of performing reliable image matching from different views of an object in the applications of semantic image search for biomedical informatics.
본 논문은 3차원 스캐너로 획득된 실제 얼굴 데이터를 햅틱 상호작용을 통해 직접 변형하고 재질감을 모델링 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 그래픽 하드웨어 기반의 햅틱 렌더링 알고리즘을 기반으로 획득된 2.5D 얼굴 데이터를 mass-spring 모델을 적용하여 변형하고 얼굴의 재질감(탄성, 마찰, 거칠기) 정보를 모델링 하는 것이다. 햅틱 장치를 이용한 변형알고리즘은 변형 시 효율적인 변형 영역 탐색을 위하여 공간 분할방법인 k-d 트리 구조를 이용하여 최근방 탐색 알고리즘을 구현하였으며, 사실적인 힘 계산을 위하여 각 포인트 마다 mass-spring 모델을 적용하여 반력 연산 및 물체의 변형을 수행하였다. 아울러 재질감을 모델링 하기 위해 깊이 이미지 기반 표현(Depth Image Based Representation, DIBR)을 이용하여 가상 물체의 거칠기, 탄성, 및 마찰을 편집할 수 있는 방법론을 제시하고, 편집된 재질감을 직접 물체의 표면에 적용하여 렌더링 하는 알고리즘을 제안한다.
Park, Kyung-Wook;Koh, Jae-Han;Park, Jae-Han;Baeg, Seung-Ho;Baeg, Moon-Hong
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.301-304
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2007
자동으로 이미지 안에 존재하는 객체들을 인식하는 문제는 내용 기반 이미지 검색이나 로봇 비전과 같은 다양한 분야들에서 매우 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 객체의 주요 색상 정보들을 이용하여 실시간으로 이미지 안의 객체들을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 전체적인 구조는 다음과 같다. 처음에 MPEG-7 색상 정보 기술자들 중 하나인 주요 색상 정보 기술자를 이용하여 객체의 주요 색상 정보들을 추출한다. 이 때 이 정보는 가우시안 색상 모델링을 통하여 빛이나 그림자와 같은 외부 환경 조건에 좀 더 강인한 색상 정보로 변환된다. 다음으로 변환된 색상 정보들을 기반으로 주요 객체와 입력 이미지와의 픽셀 값차이를 계산하고, 임계값 이상의 값을 가지는 픽셀들을 제거한다. 마지막으로 입력 이미지에서 제거되지 않은 픽셀들을 기반으로 하나의 영역을 생성한다. 결론으로서, 본 논문에서는 제안된 방법에 대한 실험 평가들을 수행 및 분석하고 몇몇 한계점들에 대해서 알아본다. 또한 이 문제들을 해결하기 위한 앞으로의 연구 계획에 대해서 기술한다.
This paper presents a 3-D graphic database system based on XML that supports content-based retrievals of 3-D images, Most of graphics application systems are currently centered around the processing of 2-D images and research works on 3-D graphics are mainly concerned about the visualization aspects of 3-D image. They do not support the semantic modeling of 3-D objects and their spatial relations. In our data model, 3-D images are represented as compositions of 3-D graphic objects with associated spatial relations. Complex 3-D objects are mode]ed using a set of primitive 3-D objects rather than the lines and polygons that are found in traditional graphic systems. This model supports content-based retrievals of scenes containing a particular object or those satisfying certain spatial relations among the objects contained in them. 3-D images are stored in the database as XML documents using 3DGML DTD that are developed for modeling 3-D graphic data. Finally, this paper describes some examples of query executed in our Web-based prototype database system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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