• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.280-281
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• 2011

특징형상기반 다중해상도 모델링 기법은 컴퓨터 그래픽스의 응용분야인 컴퓨터 응용 설계, 해석, 가상생산과 같은 분야에 주목을 받고 있는 새로운 기술이다. 다중해상도 모델을 제공하기 위하여 특징형상을 재배열할 필요가 있는데 이 경우 빼기 더하기 집합연산의 순서가 달라지면 최종형상이 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 특징형상 모델링 연혁을 고려한 선택적 집합 연산을 개발하였다. 이 작업을 적용하면 최종형상뿐만 아니라 합리저긴 중간단계의 다중해상도 모델도 생성할 수 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.731-736
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• 1994

STEP(Standard for the Exchange of Product Data)은 제품데이타의 표현 및 교환에 관한 국제표준으로서, 특정 시스템에 관계없이 제품생산에 관계된 정보를 표현할 수 있는 중립표준을 제공하는데 그 목적이 있다. STEP은 화일교환을 위한 중립표준을 제공할 뿐만 아니라 , 제품데이타베이스를 수현하는 기반을 제공한다. 따라서, 향후 STEP은 좁은 의미 로서는 시스템간의 데이타 교환의 표준으로,넓은 의미로서는 컴퓨터통합 생사시스템(CIMS) 의 구현시 정보모델의 근간으로 사용될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 STEP을 이용하여 CAD의 형상정보와 특징형상정보를 변환하는 변환기를 개발하였다. 변환기의 개발은 크게 3단계로 나뉘어 지는데, 1) STEP에서 제정한 데이타 정의어인 EXPRESS를 이용하여 각 CAD 시스템에서 사용하는 포멧을 따라 형상정보및 특징형상정보의 스키마를 모델링하는 단계 2) 실제데이터를 이용하여 모델링된 스키마에 맴핑(mapping0하는 단계, 3) 피니컬 화일로 변환하는 단계를 거치게 된다. 이글에서는 STEP을 이용한 특징형상정보의 호환을 위한 변환기의 구조를 제안하고, EXPRESS를 이용한 스키마 모델링 및 특징형상 정보의 변환사례를 소개한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.149-152
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• 2000

3차원 물체 형상 모델링은 인식에 있어서 중요한 역할을 차지하고 있다. 기존의 픽셀(pixel)기반 영상표현은 물체 고유의 유기적 구조를 반영할 수 없고, 에지(edge)나 기반 물체 표현법은 물체의 자세한 표현이 가능하지만 물체인식을 위해서는 많은 양의 속성들을 만들어내게된다. 따라서 물체인식을 위해서는 물체의 형상특징을 직선적으로 기술할 수 있는 체적소 기반 물체 표현 방법이 필요하다. 본 논문에서는 몇 개의 파리미터를 이용하여 3차원 정보를 효과적으로 얻을 수 있는 superquadric과 이를 기본 단위로 한 CSG(Constructive Solid Geometry) tree를 이용하여 3 차원 물체 형상모델링에 대해서 기술한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.212-227
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• 2008

3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.235-244
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• 2015

본 논문에서는 다양한 디지털 잎을 효율적으로 생성하기 위하여 특징기반 워핑을 활용한 잎 모델링 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 다수의 다양한 잎의 형상을 쉽고 직관적으로 제어하고 이를 통해 자연스러운 잎맥 패턴을 효과적으로 성장할 수 있도록 영상처리 응용 기술 중 하나인 워핑 방법을 활용한다. 먼저 잎몸 영상으로부터 잎몸의 형상을 판단할 수 있는 근사화된 컨투어 정보를 찾고, 이를 기반으로 특징기반 워핑에 사용되는 제어선을 자동으로 계산한다. 다음으로 제어선기반 워핑을 통해 잎몸 영상을 직관적으로 변형함으로써 다양한 형상을 갖는 잎을 자동으로 생성할 수 있다. 그리고 변형된 잎몸 영상의 컨투어 정보들로부터 컨투어기반 잎맥 성장 알고리즘을 적용하여 자연스러운 잎맥 패턴을 생성한다. 본 논문에서는 잎몸에 해당하는 샘플 이진영상 한 장을 사용하여 식물을 구성하는 다양한 형상의 잎을 효율적으로 생성 가능한지 여부를 실험을 통해 입증한다. 또한 워핑을 잎몸의 성장에 적용하여 잎의 자연스러운 성장을 표현할 수 있음을 확인한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 춘계학술발표 논문집
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• pp.151-154
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• 1998

본 논문에서는 스테레오 정합기법을 이용하여 2차원 물체의 형상정보로부터 3차원 형상정보를 자동 추출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 정확한 3차원 형상추출을 위해서 밝기값기반 방법과 특징기반 방법의 장점을 살려 두 방법을 통합 사용하였다. 또한, 오정합을 최소화하고 처리속도를 향상시키기 위해서Coarst-to-fine 방법을 적용하였다. 제안한 방법에 의해 도출된 변이영상(Disparity map)은 3차원 그래픽을 이용하여 모델링에 적용함으로써 3차원 형상정보 추출의 타당성 및 가상공간에서의 적용 가능성을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1661-1664
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• 2000

내용 기반의 비디오 검색에 있어 텍스처는 중요한 변수로 사용될 수 있다. 모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것은 비디오 검색에 있어서 매우 중요하다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴이며 자연 세계에 흔히 나타난다. 그러므로 이를 특징화시킬 수 있고, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture 모델링들 중 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교, 분석한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로, 정확도를 위주로 성능을 분석했다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1387-1392
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• 2006

본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.435-438
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• 2008

본 논문에서는 애니메이션을 위해서 얼굴의 특징표현(Action Units)의 조합하는 방법으로 얼굴 모델링을 하기 위한 3D대응점(3D dense correspondence)을 찾는 방법을 제시한다. AUs는 표정, 감정, 발음을 나타내는 얼굴의 특징표현으로 통계적 방법인 PCA (Principle Component Analysis)를 이용하여 만들 수 있다. 이를 위해서는 우선 3D 모델상의 대응점을 찾는 것이 필수이다. 2D에서 얼굴의 주요 특징 점은 다양한 알고리즘을 이용하여 찾을 수 있지만 그것만으로 3D상의 얼굴 모델을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 3D 얼굴 모델의 대응점을 찾기 위해 원기둥 좌표계 (Cylinderical Coordinates System)을 이용하여 3D 모델을 2D로 투사(Projection)시켜서 만든 2D 이미지간의 워핑(Warping) 을 통한 대응점을 찾아 역으로 3D 모델간의 대응점을 찾는다. 이것은 3D 모델 자체를 변환하는 것보다 적은 연산량으로 계산할 수 있고 본래 형상의 변형이 없다는 장점을 가지고 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.1-10
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• 2015

본 연구는 가상 조경을 구성하는 다양한 종류의 디지털 잎을 쉽고 직관적으로 제작할 수 있는 저작도구 개발방법을 제안한다. 제안하는 저작도구의 핵심 시스템은 영상 워핑기반의 잎몸 윤곽선 변형 방법, 잎맥의 절차적 모델링 그리고 잎의 색과 명암 등을 표현하기 위한 수리모델기반 시각화 방법으로 구성된다. 우선 잎 영상을 입력으로 받아 잎몸에 대한 윤곽선 정보를 찾고, 특징기반 영상 워핑을 활용하여 다양한 잎몸 형상을 직관적인 구조에서 쉽게 생성할 수 있는 잎몸 변형 방법을 설계한다. 그리고 계산된 잎몸 윤곽선을 기반으로 잎몸 형상에 적합한 자연스러운 잎맥 패턴을 생성하는 일반화된 절차적 모델링 방법을 저작도구에 맞게 구현한다. 마지막으로 약수 함수의 합성 기반의 수리모델을 활용하여 잎의 색, 명암 그리고 시간에 따른 변화를 표현할 수 있는 시각화 기능을 적용한다. 제안한 저작도구를 활용하여 제작된 디지털 잎이 다양한 3차원 디지털 콘텐츠 분야에 활용 가능하도록 텍스쳐 지원 기능을 제공한다.