• 제목/요약/키워드: 절차적 맵 생성

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스테레오 매칭을 통한 시차맵 생성 및 홀 메우기 (Computation of Dense Disparity Map and Hole Filling)

  • 이범종;윤종현;박종승
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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    • pp.424-427
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    • 2007
  • 스테레오 영상으로부터 3차원 구조를 복원하기 위해서는 깊이맵에 해당하는 시차맵을 생성해야 한다. 시차맵 생성을 위해서는 정합비용을 계산하고, 집성한 후에 시차를 계산하는 절차로 이루어진다. 본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 빠르고 안정된 시차맵을 생성하기 위해서 후처리 과정으로 각 스캔라인에 대해서 분산을 이용하여 세그멘테이션을 한 후에 세그멘테이션 별로 평균을 내어 객체간의 구분을 명확히 한다. 조밀 시차맵을 생성하기 위해서는 시차 계산에 실패한 화소들에 대해서도 시차를 계산해야 하는데 본 논문에서는 간단하게 인접 화소의 값을 복사하는 방법으로 홀을 메우는 방법을 제안한다. 실제 환경에서의 다양한 스테레오 영상에 대한 실험 결과들은 제안된 시차맵 생성과 홀을 메우는 방법이 기존의 시차맵 생성 기법만큼 빠르고 기존의 방법보다 좀더 안정적이고 다양한 컴퓨터 비전 시스템응용에 적용될 수 있음을 보여준다.

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절차적 생성 알고리즘을 이용한 3차원 게임월드 제작 (Create 3-Dimension Game World used Procedural Generation Algorithm)

  • 고정운;경병표;유석호;이동열;이완복;이동엽
    • 산업융합연구
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    • 제16권1호
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    • pp.35-40
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    • 2018
  • 절차적 생성(Procedural Generation) 알고리즘은 일련의 규칙을 반복적으로 수행하여 게임에 활용되는 콘텐츠를 자동으로 생성하는 알고리즘이다. 게임의 규모와 함께 게임 내에 활용되는 콘텐츠의 양이 늘어나기 때문에 콘텐츠 제작에 많은 시간이 소요된다. 이에 따라 절차적 생성과 같은 게임 인공지능을 이용해 게임의 콘텐츠를 자동으로 생성하는 인공지능 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 절차적 생성을 이용해 3차원 게임 맵을 제작하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노이즈가 점진적으로 변화되는 펄린 노이즈(Perlin-Noise)를 활용하여 경로가 자연스럽게 연결되는 2차원 등고선을 생성한다. 생성된 2차원 등고선을 바탕으로 3차원의 높이 맵(Height-Map)을 제작한다. 생성된 높이 맵은 맵의 형태가 이질적이지 않고, 수작업으로 제작한 게임월드와 마찬가지로 플레이어가 모든 구간을 돌아다닐 수 있게 제작된 것을 확인하였다. 향후에는 알고리즘의 성능을 향상시켜 실제 게임에 적용할 것이다.

이진 공간 분할로 보강된 셀 오토마타를 이용한 고립 동굴 없는 맵 자동 생성 (Automatic Map Generation without an Isolated Cave Using Cell Automata Enhanced by Binary Space Partitioning)

  • 김지민;오평;김선정;홍석민
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.59-68
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    • 2016
  • 다양한 이유로 콘텐츠 생성에 대한 연구는 최근 게임 인공 지능분야에서 활발히 연구되고 있다. 디자이너의 개입과 관계없이 자동적으로 콘텐츠를 생성하려는 시도가 계속 되고 있으며, 여러 게임 장르에서 다양한 형태의 게임 콘텐츠를 생성하는데 사용되어 왔다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 생성 연구 중, 고립 동굴이 없는 맵을 자동으로 생성하기 위해 이진 공간 분할을 활용하여 보강된 셀 오토마타 방법을 제안한다. 이진 공간 분할을 이용하면 원하는 공간의 수를 지정할 수 있으며, 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵의 통로를 탐색하는데 걸리는 시간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이진 공간 분할로 보강된 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵을 게임에 적용하여 그 유용성을 보인다.

컨투어기반 잎맥 패턴의 절차적 모델링 (Contour-based Procedural Modeling of Leaf Venation Patterns)

  • 김진모
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.97-106
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    • 2014
  • 본 연구는 가상 조경을 구성하는 꽃, 나무 등의 디지털 식물 표현에 필요한 다수의 다양한 잎들을 쉽고 직관적으로 모델링하기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 제안하는 절차적 방법은 잎을 크게 잎몸과 잎맥으로 구분하여 잎몸에 해당하는 이진영상으로부터 컨투어를 검출하고 이를 기반으로 잎맥을 절차적으로 모델링함으로써 잎을 생성한다. 우선 복잡한 잎맥 구조를 주잎맥, 곁 잎맥 그리고 3차 잎맥으로 나누며 모든 잎맥은 시작 옥신(auxin)으로부터 목적 옥신으로 향하며 절차적으로 성장하는 구조를 갖는다. 이때 성장에 필요한 목적 옥신을 자동으로 계산하기 위해 잎몸에 해당하는 이진영상으로부터 근사화된 컨투어를 찾아 이를 기반으로 후보목적 옥신을 계산한다. 마지막으로 다중 텍스쳐 맵 합성을 적용하여 자연스러운 디지털 잎을 생성한다. 제안한 방법을 통하여 자연스러운 다양한 잎의 생성이 가능하고, 효율적인지 여부를 실험을 통해 증명했다.

색 왜곡 영상에서의 강건한 피부영역 탐지 방법 (Robust Skin Area Detection Method in Color Distorted Images)

  • 황대동;이근수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.350-356
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    • 2017
  • 실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색 왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 경사도 맵과 채도, YCbCr 공간의 Cb, Cr 요소를 퍼지로 분류하는 방법을 사용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 채도 맵 생성, CbCr 맵 생성, 퍼지 분류, 피부영역 이진화 순이다. 이 방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 색상 이외의 피부 특징은 비피부영역과의 경계가 모호하여 구분이 명확하지 않다. 이를 해결하기 위해 경사도, 채도와 색상 특징간의 관계를 소속함수로 정의하고 이를 이용하여 108가지의 퍼지 규칙을 생성하여 피부영역을 탐지한다. 제안한 방법의 검출 정확도는 86.35%로 기존 방법보다 2~5 % 우수함을 확인하였다.

수동소나를 위한 LOFAR/DEMON 그램 압축 기법 (LOFAR/DEMON grams compression method for passive sonars)

  • 안재균;조현덕;신동훈;권택익;김광태
    • 한국음향학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.38-46
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    • 2020
  • 로파/데몬 그램은 수동소나의 특성을 확인하기 위해 수중 음향 신호에 대한 방위, 시간, 주파수를 시각적으로 표현한 결과이다. 이러한 그램들은 기존의 압축 기법들을 적용하기 힘든 토널 성분과 같은 특징들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이진맵과 예측 기법으로 구성된 새로운 로파 및 데몬 그램 압축 기법을 제안한다. 먼저 각 주파수 빈에 대한 예측을 결정하는 이진맵을 생성하고, 프레임을 몇 개의 매크로 블록으로 구분한다. 각 매크로 블록에 대해 인트라 예측과 인터 예측을 적용하여 나머지를 계산한다. 그리고 이진맵에서 유효한 빈들에 대해 예측을 수행하고 엔트로피 부호화를 위해 나머지를 양자화 한다. 이진맵과 예측모드를 전송함으로써 복호기는 동일한 절차로 그램을 복원한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 로파와 데몬 그램 압축 결과가 기존의 데이터 압축 기법에 비해 우수함을 확인한다.

경사도 맵과 채도 특징을 이용한 적응적 피부영역 검출에 관한 연구 (A Study on Adaptive Skin Extraction using a Gradient Map and Saturation Features)

  • 황대동;이근수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권7호
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    • pp.4508-4515
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    • 2014
  • 실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이에 본 논문에서는 경사도 맵과 채도의 특징, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 피부영역에서 발견되는 경사도 특징의 추출, 피부의 채도 특징을 이용한 잡음 제거, 추출된 영역의 색상정보 군집화 수행, 클러스터 정보를 이용한 피부영역 탐지, 결과 검증 순이다. 이방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 탐지 결과가 10% 이상 높게 나타남을 확인할 수 있다.