• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.155-159
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• 2000

본 논문에서는 MPEG-7 질감 기술자에 기반한 영상의 내용기반 검색 시스템에서 유사도 검색 알고리즘에 대하여 다룬다. 제안하는 알고리즘은 영상의 회전에 대하여 변화하지 않는 특성을 지닌다. 실제적으로 영상이나 비디오에서 질감 정보를 이용하여 검색을 수행하고자 하는 영상에 대하여 회전 불변 알고리즘은 반드시 필요하다. 본 논문에서 제한된 알고리즘을 이용하여 질감 영상회전 불변 유사도 측정에 따른 검색을 수행하였다. 본 논문의 실험은 회전 불변 성능을 측정하는 MPEG-7 질감 데이터베이스에서 검색 율을 측정하였다. 실험결과 본 영상 회전 불변 질감 기술자 표현 방법은 우수한 검색 성능과 빠른 특징 추출 능력을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.357-360
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• 2002

직물의 질감을 객관화시키는 연구는 고부가가치의 의류제품을 생산하고 판매하는데 매우 중요한 요소이다. 질감은 직물의 역학적 성질과 표면상태에 따라 좌우되며, 이의 측정방법 중에서 KES-F system이 가장 객관화되어 있다. KES-F system을 이용한 표면 거칠기 측정방법은 피아노선을 굴곡 시켜 일정한 힘을 가한 상태에서 직물의 표면을 문질러 측정하므로 직물의 표면을 문질러 측정하므로 직물 표면의 잔털이 눌려진 상태여서 질감해석을 위한 정확한 측정이 어렵다. 따라서 우리는 기하학적인 직물 표면의 거칠기를 표면의 변형없이 측정 가능한 레이저 센서를 사용하였다. 한편 직물의 주로 경사ㆍ위사로 짜여져 있어 이방성 성질을 가지고 있으므로 직물을 3방향으로 측정하여 해석하였다. 측정된 신호는 FET를 이용하여 일정한 주기의 표면형태를 구하고, 표면 높낮이의 평균, 최저값과 최고값을 구하여 표면의 특성을 얻었다. 직물 표면에 존재하는 잔털은 영상처리장치를 이용하여 양을 측정하였으며 표면의 거칠기 측정결과와 비교 분석하여 레이저 센서를 이용한 비접촉식 측정방법의 오차분석 및 표면 특징을 해석하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.16-21
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• 1997

인간은 접촉을 통해 여러 가지 정보를 받아들이고 있으며 피부와 물체표면과의 접촉에 의한 느낌은 인간의 감성을 유발하는 중요한 요소이다. 이와 같은 질감에 대한 느낌을 측정하여 객관적인 값으로 표현된다면 의류, 종이, 자동차등 대부분의 산업분야에서 제풀을 디자인하는데 응용이 가능할 것이다. 인간이 촉감을 느낄 때의 Mechanism과 촉감에 가장 큰 관계를 가지는 마찰력에 대해 조사하여, 이를 응용한 표면 특성 측정장치를 설계 제작하였다. 또한 인간이 제품의 표면질감을 느낄 때의 주관적인 표현을 직물을 대상으로 하여 설문조사를 통해 대표형용사로 표현하도록 하였다. 이러한 주관적인 질감 표현과 같은 직물을 표면 특성 측정장치를 이용하여 얻어낸 측정값과 상관관계를 조사하여 질감의 객관적인 표현을 연구하는데 이용하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.171-172
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• 2009

질감 분류 기술은 패턴인식과 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 기술로서, 최근 들어서는 감시 카메라 시스템에서의 정확한 객체 인식을 위한 회전 변화에 강인한 질감 분류 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 순환 가보 웨이블렛 필터를 이용한 회전 변환에 강인한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 순환 가보 웨이블렛 필터링된 영상에서 전역 및 지역 특징 벡터를 계산하고 특징 벡터의 차이를 이용한 유사도 측정 판별식으로 질감 분류를 수행한다. Brodatz 질감 앨범을 이용한 실험에서 기존의 방법들보다 2~6% 향상된 질감 분류 비율을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 질감 기반 객체 인식에 관련된 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.382-384
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• 2012

뉴럴 네트워크 구조를 이용하여 새로운 햅틱 질감 모델링 방법을 제시하고, 실제 측정한 데이터를 이용해 이 방법을 검증하였다. 제시된 방법은 높은 주파수의 가속도 성분까지 성공적으로 모델링 하기 위해서 여러 개의 뉴럴 네트워크를 병렬적으로 이용하여 구현되었으며, 기존 방법에 비해서 새로운 물체의 질감을 모델링 하기가 간편하였다. 실제로 측정한 데이터로 교차 검증을 실시한 결과 물체의 표면에서 생성되는 가속도를 약 75 %의 correlation으로 재생하는 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.449-452
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• 1998

인간이 손끝으로 직물을 문지르거나 만질 때 질감을 객관화시키는 노력은 오래 전부터 연구되어져 왔다. 일본의 가와바타는 직물의 역학적, 물리적 값을 측정하여 질감표현을 시도하였으며 가장 객관화된 방법으로 사용되고 있다. 그밖에 여러 방법으로 FOM(Fabric Objective Measurement)에 관한 연구는 유럽과 호주에서도 활발히 진행되고 있다. (중략)

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.8 no.1 s.15
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• pp.105-110
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• 2000

Since the advent of high resolution satellite image, possibilities of applying various human interpretation mechanism to these images have increased. Also many studies about these possibilities in many fields such as computer vision, pattern recognition, artificial intellegence and remote sensing have been done. In this field of these studies, texture is defined as a kind of quantity related to spatial distribution of brightness and tone and also plays an important role for interpretation of images. Especially, methods of obtaining texture by statistical model have been studied intensively. Among these methods, texture measurement method based on cooccurrence matrix is highly estimated because it is easy to calculate texture features compared with other methods. In addition, these results in high classification accuracy when this is applied to satellite images and aerial photos. But in the existing studies using cooccurrence matrix, features have been chosen arbitrarily without considering feature variation. And not enough studies have been implemented for appropriate resolution selection in which cooccurrence matrix can extract texture. Therefore, this study reviews the concept of cooccurrence matrix as a texture measurement method, evaluates usefulness of several features obtained from cooccurrence matrix, and proposes appropriate resolution by investigating variance trend of several features.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.35 no.2
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• pp.84-93
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• 2008

Modeling and rendering of cloth texture have been regarded as one of the most important factors to enhance reality of the contents in the digital contents industry. So far, however, two major approaches to realistically describe the cloth texture were developed: building analytical reflectance model for target cloth and sometimes thread itself and obtaining overall reflectance model using optical equipments. However, yielding a plausible analytic reflection model satisfying many subtle characteristics of a cloth is not an easy task; moreover, fine-detailed modeling of the cloth pattern across the target clothes should also be accompanied by huge amount of computation. The method to obtain overall reflectance model needs expensive measurement equipments and data size becomes huge. Since it applies in the end the reflectance model obtained at one point of a cloth to across whole the visible area of the target clothes, it cannot properly reproduce the pattern of the clothes nor the texture. To address the aforementioned problems, this paper proposes a simple low cost camera rig and a novel method for realistic modeling and rendering of the cloth texture by analyzing photos taken by the proposed camera rig, which can reproduce even the texture pattern applied to the whole clothes, overcoming the one-point reflectance model.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.274-279
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• 1998

주관적인 질감을 표현하는 형용사는 매끄럽기-껄끄럽기, 편편하기-우둘두둘하기, 부드럽기-뻣뻣하기, 폭신하기-딱딱하기로 4개의 상반된 쌍으로 정리 분류할 수 있었다. 직물을 7점 척도에 의해 표현되는 질감을 조사하고, 동일직물의 마찰계수, 표면 거칠기, 마찰력, 밀도, 중량, 두께 등의 역학적, 물리적 값을 객관적으로 측정한 후 상호 상관관계를 구하고 Fuzzy 이론을 이용하여 객관적 등급을 예측하는 모델을 확립하였다.(중략)

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.9C
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• pp.930-938
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• 2005

We propose a content-based image retrieval(CBIR) method based on an efncient combination of a color feature and multiresolution texture features. As a color feature, a HSV autocorrelograrn is chosen which is blown to measure spatial correlation of colors well. As texture features, BDIP and BVLC moments are chosen which is hewn to measure local intensity variations well and measure local texture smoothness well, respectively. The texture features are obtained in a wavelet pyramid of the luminance component of a color image. The extracted features are combined for efficient similarity computation by the normalization depending on their dimensions and standard deviation vectors. Experimental results show that the proposed method yielded average $8\%\;and\;11\%$ better performance in precision vs. recall than the method using BDIPBVLC moments and the method using color autocorrelograrn, respectively and yielded at least $10\%$ better performance than the methods using wavelet moments, CSD, color histogram. Specially, the proposed method shows an excellent performance over the other methods in image DBs contained images of various resolutions.