• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.16 no.2
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• pp.29-37
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• 2010

In this paper, we present a novel deformation method for alleviating the asymmetry of a scanned 3D face considering facial features. To handle detailed areas of the face, we developed a new local 3D shape descriptor based on facial features and surface curvatures. Our shape descriptor can improve the accuracy when deforming a 3D face toward a symmetric configuration, because it provides accurate point pairing with respect to the plane of symmetry. In addition, we use point-based representation over all stages of symmetrization, which makes it much easier to support discrete processes. Finally, we performed a statistical analysis to assess subjects' preference for the symmetrized faces by our approach.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.5 no.1
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• pp.39-50
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• 1998

응용시스템 개발생산성에 대한 연구는 지금까지 프로그래머의 생산성이라는 미시적 수준에 그치는 경향을 보여왔으며 시스템개발 생명주기의 전반적 영향에 중점을 둔 거시적 수준의 생산성의 개념으로 확대되지 못해왔다. 본 연구에서는 거시적 수준의 응용시스템 개발생산성에 초점을 맞추어 생산성 측정치들을 검토하고 또 다양한 생산성 향상 방법을 비교하는데 그 목적이 있다. 응용시스뎀 개발 백로그가 Nolan의 정보시스템의 확장 단계에 구분없이, 또한 기타의 컴퓨팅 활동들로 특징지워지는 다양한 정보기술 환경을 가진 조직들 내에서 널리 퍼져 있는 것으로 본 연구결과에 나타났다. 또한 본 연구 결과는 '거시적/관리적 차원의 접근이 응용시스템 개발생산성 향상을 통한 개발 백로그의 감소에 긍정적인 영향을 미칠 것이다' 라는 일차적 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 오늘날의 정보시스템 관리자들은 생산성 향상을 위하여 미시적/기술적 차원의 접근방법에 주력하는 경향을 보이고 있으나, 본 연구를 통하여 거시적/관리적 차원의 접근방법과 도구의 사용에 더 많은 노력을 기울임으로써 균형잡힌 정보관리정책을 갖게 되기를 바란다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.762-765
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• 2015

본 논문에서는 물체의 모양 정보를 나타내는 물체 표면의 법선 벡터 데이터와 컬러 영상으로부터, 강한 표현력을 갖도록 학습을 통해 특징을 추출하는 효과적인 물체 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템에서는 입력되는 깊이 영상을 물체 표면의 법선 벡터로 변환하여, 단순한 거리 측정치를 물체 인식에 유리한 표면 모양 정보로 활용하였을 뿐 아니라 센서 위치나 방향에 대한 의존성을 감소시켰다. 또한, 본 시스템에서는 실세계의 수많은 물체들의 고유한 특성들을 잘 표현해 줄 수 있도록, 다계층 학습을 통하여 특징을 추출하였다. 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.758-761
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• 2010

본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 지역적 특징 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 스테레오 영상에서 대응점을 찾아 변위를 계산하는 문제는 최적화 기법으로 해결할 수 있다. 최적화 문제 해결에 우수한 유전 알고리즘을 이용해 조밀한 변위도를 구하고 정합의 효율성을 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만든다. 그리고 변위도의 정확도를 높이기 위해 변위 전파 과정에서 지역적 특징 정보를 추출하여 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.2
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• pp.35-45
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• 2024

In this paper, we propose an intra prediction method for depth picture using CNN and Attention mechanism. The proposed method allows each pixel in a block to predict to select pixels among reference area. Spatial features in the vertical and horizontal directions for reference pixels are extracted from the top and left areas adjacent to the block, respectively, through a CNN layer. The two spatial features are merged into the feature direction and the spatial direction to predict features for the prediction block and reference pixels, respectively. the correlation between the prediction block and the reference pixel is predicted through attention mechanism. The predicted correlations are restored to the pixel domain through CNN layers to predict the pixels in the block. The average prediction error of intra prediction is reduced by 5.8% when the proposed method is added to VVC intra modes.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.687-692
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• 2006

In a conventional ICA(Independent Component Analysis) based face recognition method, PCA(Principal Component Analysis) first is used for feature extraction, ICA learning method then is applied for feature enhancement in the reduced dimension. It is not considered that a necessary component can be located in the discarded feature space. In the new ICA(NICA), learning extracts features using the magnitude of kurtosis (4-th order central moment or cumulant). But, the pure ICA method can not discard noise effectively. The synergy effect of PCA and ICA can be achieved if PCA is used for noise reduction filter. Namely, PCA does whitening and noise filtering. ICA performs feature extraction. Experiment results show the effectiveness of the new ICA method compared to the conventional ICA approach.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.4
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• pp.423-433
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• 2008

The surface curvatures extracted from the face contain the most important personal facial information. In particular, the face shape using the depth information represents personal features in detail. In this paper, we develop a method for recognizing the range face images by combining the multiple face regions using fuzzy integral. For the proposed approach, the first step tries to find the nose tip that has a protrusion shape on the face from the extracted face area and has to take into consideration of the orientated frontal posture to normalize. Multiple areas are extracted by the depth threshold values from reference point, nose tip. And then, we calculate the curvature features: principal curvature, gaussian curvature, and mean curvature for each region. The second step of approach concerns the application of eigenface and Linear Discriminant Analysis(LDA) method to reduce the dimension and classify. In the last step, the aggregation of the individual classifiers using the fuzzy integral is explained for each region. In the experimental results, using the depth threshold value 40 (DT40) show the highest recognition rate among the regions, and the maximum curvature achieves 98% recognition rate, incase of fuzzy integral.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.23 no.2
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• pp.225-248
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• 2012

The summed-similarity model of visual short-term recognition proposes that the estimated amount of summed similarity between remembered items and a recognition probe determines recognition judgement decision (Kahan & Sekuler, 2002). This study examined the effect of a task-irrelevant location change on the recognition decision against two remembered Gabor gratings differing in their spatial frequencies. On each trial in Experiment, participants reported if two gratings displayed across the visual fields are the same or not as the probe grating displayed after about a second of memory delay. The probe grating would be the same as or different from the memory items (lure) by 1 or 4 JND units. The location of the probe would also vary randomly across the left and right visual field with respect to the location of the corresponding memory item. The participants were instructed to perform their recognition task exclusively to the spatial frequencies of the memory items and the probe while ignoring the potential location change of the probe. The results showed that false-recognition rates of the lure probe increased as the summed similarity between the memory items and the probe increased. The rates also further increased in the condition where the probe location was different from the location of the corresponding memory item compared to the condition where the probe location was the same. The increased false-recognition rates indicate that information stored into visual short-term memory is represented as a form of well-bound visual features rather than independent features.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.260-267
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• 2005

자기조직화지도(Self Organizing Map, SOM)는 비지도 신경망으로서 고차원의 입력공간을 위상적관계를 유지시키면서 저차원으로 사영 시킬 수 있는 특징을 갖고 있다. SOM은 패턴인 식과 자료압축/재생 등 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있으며 특히 고차원 자료의 시각화 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 SOM의 quantization error를 줄이기 위한 목적으로 인공데이터를 생성시켜 학습에 이용하는 방법을 제시한다. 이는 특히 데이터가 부족한 상황에서 SOM을 학습시켜야 할 때 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.6 no.1
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• pp.39-44
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• 1995

3차원 .delta.-potential을 가진 원자 모델을 이용하여 Nd:YAG(1064nm), Ti:sapphire(806nm), 색소(616nm), XeCl(308nm) 레이저를 기본파로 하고, 1차 이온화된 K/sup +/, Na/sup +/, Li/sup +/ 등의 알칼리 금속 이온을 비선형 매질로 할 때 고차고조파 분포를 수치적으로 해석하였다. 계산 결과 고차고조파 발생에서 특징적으로 나타나는 plateau는 비선형 매질의 이온화 에너지가 클수록, 기본파의 파장이 길수록 높은 차수에서 폭넓게 나타나고, 그 강도는 감소한다.