• Title/Summary/Keyword: 이미지 기반 모델링

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Design and Implementation of Web-based Visualization System (웹 기반 가시화 시스템의 설계 및 구현)

  • 이재일;송정길
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.429-432
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    • 2000
  • 일반사용자들이 쉽게 웹을 통하여 컴퓨터 그래픽스, 이미지(CT, MARI) 컴퓨터공학, 지리정보, 수치적 통계, 데이터분석 데이터를 그래픽으로 표현하고자 한다. VRML Visualization Server 구축하여 웹 기반 Visualizer 설계한다. 궁극적으로는 가시화의 실시간 표현에 있다. 모델링 기법에 있어서는 객체지향 그래픽 라이브러인 Visualization Toolkit을 이용하여 데이터의 Surface, Contour, Plane, Streamline, Probe 등을 구현하며, VRML 파일형태로 변환하여 클라이언트 웹으로 보내지게된다. 클라이언트 측 웹은 자신이 원하는 형태의 가시화 항목들을 선택하면 HTTP 에 의해 Visualization Server로 전송되어지고 Server의 ISAP는 전송되어져온 가시화항목을 가지고 가시화하여 VRML화일 형식으로 클라이언트 측으로 보내게된다.

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Transfer Learning-based Generated Synthetic Images Identification Model (전이 학습 기반의 생성 이미지 판별 모델 설계)

  • Chaewon Kim;Sungyeon Yoon;Myeongeun Han;Minseo Park
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.10 no.2
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    • pp.465-470
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    • 2024
  • The advancement of AI-based image generation technology has resulted in the creation of various images, emphasizing the need for technology capable of accurately discerning them. The amount of generated image data is limited, and to achieve high performance with a limited dataset, this study proposes a model for discriminating generated images using transfer learning. Applying pre-trained models from the ImageNet dataset directly to the CIFAKE input dataset, we reduce training time cost followed by adding three hidden layers and one output layer to fine-tune the model. The modeling results revealed an improvement in the performance of the model when adjusting the final layer. Using transfer learning and then adjusting layers close to the output layer, small image data-related accuracy issues can be reduced and generated images can be classified.

Representing City Image as Regional Geographic Knowledge: Ontology Modeling Approach (온톨로지 방법론을 이용한 지역지리 지식으로서 도시이미지의 표현)

  • Hong, Il-Young
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.13 no.2
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    • pp.74-93
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    • 2010
  • Nowadays, the navigation system is very popular to general public and the study of landmarks has an important role to develop the cognitive systems for regional navigation. The city image is composed of landmarks that are well-known to regional community and they are the reference frame for place recognition in urban navigation. In general, the case of navigation can be categorized as two kinds. The first is to explore the new region and the second is to navigate the familiar region. In case of latter, the city image has a critical role in place recognition for regional community. Place recognition of a community might be a knowledge-based inference on the basis of city image which is composed of the systematically connected places. In this study, the mental structure of urban image is regarded as a hierarchical knowledge and represents it as domain ontology for the regional navigation of a community. The city image of a community is assumed as the collection of landmarks, which are categorized as anchor, distant and local according to spatial familiarity of community. Representing city image as a regional knowledge using ontology modeling method is an essential step to make the geographical assumption of a regional community explicit and reusable for the regional agents who will provide the regional guide in LBS age.

facial Expression Animation Using 3D Face Modelling of Anatomy Base (해부학 기반의 3차원 얼굴 모델링을 이용한 얼굴 표정 애니메이션)

  • 김형균;오무송
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.7 no.2
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    • pp.328-333
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    • 2003
  • This paper did to do with 18 muscle pairs that do fetters in anatomy that influence in facial expression change and mix motion of muscle for face facial animation. After set and change mash and make standard model in individual's image, did mapping to mash using individual facial front side and side image to raise truth stuff. Muscle model who become motive power that can do animation used facial expression creation correcting Waters' muscle model. Created deformed face that texture is dressed using these method. Also, 6 facial expression that Ekman proposes did animation.

A Study on Design of Multimedia Retrieval System based on XML (XML 기반 멀티미디어 검색시스템의 설계에 관한 연구)

  • Yoon, Mi-Hee;Cho, Dong-Uk
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.103-106
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    • 2003
  • 비디오는 멀티미디어 데이터의 가장 대표적인 형태로, 텍스트나, 이미지. 오디오와 객체의 움직임 같은 풍부한 정보를 담고 있다. 비정형의 멀티미디어 데이터를 다양하고 효율적으로 표현하기 위해서는 XML(extensible Markup Language)을 사용하여 저장하고 검색하는 멀티미디어 검색시스템이 필수적이다. 그러므로 멀티미디어 데이터에 대한 검색을 위해서는 멀티미디어 데이터의 내용을 구조적으로 설명하는 메타데이터가 필요하고 이 메타데이터를 XML을 사용하여 표현하며 저장하고 검색하기 위한 멀티미디어 검색시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 메타데이터 모델링 기법과 이 모델링 기법을 기반으로 한 멀티미디어 검색시스템을 제안한다.

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2D CAD 이미지 분석 기반 3D 객체 자동 생성 방법 설계

  • Seo, Min-Jae;Lee, Yu-Jin;Choe, Hui-Jo;Im, Hyeon-Gyu;Choe, Yeong-Gyu;Jeon, Ji-Hye
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.27 no.3
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    • pp.67-78
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    • 2022
  • 제조업과 같은 산업체에서는 현장을 이해하고 문서를 확인하는 과정에서 시간, 비용이 많이 소요되기 때문에 해석하기 용이한 3차원 형태의 데이터로 미리 제작하고 온라인으로 모델을 공유하고 수정하는 것은 작업 효율을 향상시킬 수 있다. 작업물을 3D 객체 형태로 분석하거나 수정 보완을 위한 가상 목업(mock-up)으로 활용할 경우, 3D 모델링을 빠르고 정확하게 생성하는 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2D CAD 이미지를 분석하여 도형 형태와 수치 정보를 각각 인식하고 3D 객체를 자동 생성하는 방법의 설계를 제안한다. 제안한 방식을 통해서 2D 이미지 파일의 별도 변환 없이 3D 객체로 자동 생성할 수 있다. 빠르게 자동 생성된 3D 객체는 XR 등의 다양한 플랫폼에서 정확하고 세밀한 형태를 가상 공간에서 공유할 수 있어 작업자 간 협업 효율성을 높일 수 있다.

Wind field prediction through generative adversarial network (GAN) under tropical cyclones (생성적 적대 신경망 (GAN)을 통한 태풍 바람장 예측)

  • Na, Byoungjoon;Son, Sangyoung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.370-370
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    • 2021
  • 태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.

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Determining Method of Factors for Effective Real Time Background Modeling (효과적인 실시간 배경 모델링을 위한 환경 변수 결정 방법)

  • Lee, Jun-Cheol;Ryu, Sang-Ryul;Kang, Sung-Hwan;Kim, Sung-Ho
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.34 no.1
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    • pp.59-69
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    • 2007
  • In the video with a various environment, background modeling is important for extraction and recognition the moving object. For this object recognition, many methods of the background modeling are proposed in a process of preprocess. Among these there is a Kumar method which represents the Queue-based background modeling. Because this has a fixed period of updating examination of the frame, there is a limit for various system. This paper use a background modeling based on the queue. We propose the method that major parameters are decided as adaptive by background model. They are the queue size of the sliding window, the sire of grouping by the brightness of the visual and the period of updating examination of the frame. In order to determine the factors, in every process, RCO (Ratio of Correct Object), REO (Ratio of Error Object) and UR (Update Ratio) are considered to be the standard of evaluation. The proposed method can improve the existing techniques of the background modeling which is unfit for the real-time processing and recognize the object more efficient.

Implementation of Selective Mapping Billboard for Production of Image-based 3D Virtual Reality (실사기반의 3차원 가상현실 제작을 위한 선택적 맵핑 방식의 빌보드 구현)

  • Ahn, Eun-Young;Kim, Jae-Won
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.13 no.4
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    • pp.601-608
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    • 2010
  • This investigation proposes a new method to overcome disadvantages of panorama VR that is oriented toward spacial information and Object VR that is oriented toward object itself and consequently to make 3D virtual reality (VR) contents efficiently by using image based approach. 3D VR contents provide satisfactory qualities to users but 3D modeling is complex and elaborative and requires high cost. So, this paper aims at reducing tremendous efforts for making 3D VR by substituting 3D modeling with 'advanced Billboard'(we call it Smart Billboard). Smart Billboard has a mechanism for selecting an adequate mapping image that is observable at each user viewpoint and carry on texture mapping into the Billboard. And it is validated with the practical embodiments of a virtual museum in which the exhibitions are prepared by Smart Billboard.

Korean Hair Style Trends and 3D Hair Modeling for Metaverse Content Creation Guidelines (메타버스 저작 가이드라인 제공을 위한 한국인 헤어스타일 트렌드와 3D헤어 모델링)

  • Chae-Rim Lee;Seongah Chin
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.9 no.5
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    • pp.501-508
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    • 2023
  • This research endeavors to categorize a diverse range of hairstyles for both men and women in South Korea using hair images and subsequently generate 3D hair models based on this classification. The classification process relies on prominent visual features, resulting in the division of hairstyles into 14 distinct categories, including six styles for men and eight styles for women. By accurately matching the most appropriate hairstyle to the given hair image, the study aims to provide recommendations for the necessary hair models required for metaverse authoring tools, thus enabling realistic hair styling. This capability can be effectively utilized on platforms like metaverse, allowing users to seamlessly find and apply the 3D hair model that closely resembles their remotely captured or pre-existing hair images. Through this innovative approach, users can be presented with the most similar 3D hair model, enhancing their virtual hairstyling experience.