• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.801-805
• /
• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용프로그램을 제어하는 시스템에 대하여 기술한다. 피부색 컬러 정보를 이용하여 손 영역을 추출한 후 무게중심 프로필 정보를 추출하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색 정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되며 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 마지막으로 인식된 손 형상 정보를 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용프로그램을 제어하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.127-134
• /
• 2010

연속 어휘 인식 확률 분포의 공유 방법에서는 사용될 모델 파라미터들의 초기 추정치를 생성하기 위한 각 문맥들에 대한 음소 데이터가 반드시 필요하지만 이들 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 가우시안 모델의 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포의 혼합 가우시안 모델을 최적화하고, 음소 단위로 데이터를 탐색을 지원하는 형상 형성 시스템을 제안한다. 본 논문의 형상 형성 시스템은 확장 facet 분류를 이용하여 사용자에게 음소 단위의 형상 형성 정보를 제공하므로 가우시안 모델의 정확성을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 98.31%, 어휘 독립 인식률은 97.63%의 인식률을 나타내었다.

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

• 사상체질의학회지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.1-13
• /
• 1999

1. 연구목적 동무(東武) 이제마공(李濟馬公)은 그의 의학 연원을 사상인(四象人)의 직복성리(職服性理)와 외형(外形)을 얻어 의학을 완성하게 되었음을 밝히고 체질변중(體質辨證)에 체형기상(體形氣像)과 용모사기(容貌詞氣)의 취상변증(取象辨證) 방법을 제시하며 형증(形證)을 이용한 기(氣)의 상태를 제시하고 있어 동무공(東武公)의 형상관(形象觀)을 정확히 이해하고 사상의학(四象醫學)에서 형상의학정신(形象醫學精神)을 파악하는 것이 본 논고의 목적이다. 2. 연구방법 동무 철학의 바탕이 되는 사심신물논적(事心身物論的) 형상관(形象觀)은 "周易(주역)"의 형(形)과 상(象)에 대한 인식과 유학에서 "시경(詩經)"의 유물유칙(有物有則)의 정신과 "중용(中庸)"의 성(誠)과 물(物)에 대한 위물불이(爲物不二)의 인식에서 비롯되었다고 보고 동무공(東武公)의 형상관(形象觀)의 배경을 "주역(周易)", "시경(詩經)", "중용(中庸)", "주자전서(周子全書)", "격치고(格致藁)", "동무유고(東武遺藁)", "동의수세보원사상초본권(東醫壽世保元四象草本卷)", "동의수세보원(東醫壽世保元)"을 통해 살펴보기로 한다. 또한 "내경(內東)". "동의보감(東醫寶鑑)"의 형상의학정신(形象醫學精神)과 사상의학(四象醫學)의 형상의학정신(形象醫學精神)을 비교해 보고자 한다. 3. 연구결과 및 결론 위의 고찰을 통해 다음과 같은 연구 결과를 얻었다. 1. 동무공(東武公)의 형상관(形象觀)은 "주역(周易)"의 유교적(儒敎的) 해석(解析)의 도입과정(導入過程)에서 나왔고 "중용(中庸)"에 나타난 복물(覆物), 재물(載物), 성물(成物)에 대한 사상적(四象的) 확대 해석과 "주역(周易)"의 취상(取象) 정신과 "중용(中庸)"의 '위물불무(爲物不武)'의 정신을 발전시킨 인성인형(人性人形)의 배경에서 이루어진 사물에 대한 새로운 인식체계이다. 2. "주역(周易)"은 천지인(天地人)을 음양(陰陽)으로 해석하여 수리(數理), 괘상(卦象)을 통해 사물(事物)의 변화(變化)와 길흉(吉凶)을 인식하는 음양적(陰陽的) 형상관(形象觀)이나 동무공(東武公)은 이이표상(裡理表象)의 사상적(四象的) 요약정신(要約精神)으로 사물(事物)을 설명하는 사상적(四象的) 형상관(形象觀)이다. 3. "중용(中庸)"은 인성(人性)을 성(誠)으로 보고 이를 물성(物性)까지 확대하여 인간과 우주를 설명하는데 동무공(東武公)은 이를 발전시켜 인성인형(人性人形)의 형상관(形象觀)을 완성하고 인성(人性)을 직부성리(職腑性理)로 발전시켜 인간의 몸과 우주의 본체를 이해하고자 하였다. 4. 동무공(東武公)의 형상관(形象觀) 요약 정신에는 대소원근(大小遠近)의 차별 정신과 구조(構造)와 기능(機能)의 요약 정신이 있으며, 이이(裡理)의 성리(性理)나 표상(表象)의 물상(物象)에서도 사심신물적(事心身物的) 구조와 기능의 요약정신이 존재(存在)한다. 5. "내경(內經)"의 형상의학정신(形象醫學精神)은 음양논적(陰陽論的) 인식 방법을 통해 기(氣)와 형(形)을 인식하며 기상형표(氣喪形表)를 언급하나 이를 체계화하지는 못했으며 인(人)의 구분에서도 음양(陰陽)과 기혈(氣血)의 다소(多少)를 통한 인식방법과 오행(五行)에 근거한 오태인론적(五態人論的) 인식 방법을 제시하고 있다. 6. "동의보감(東醫寶鑑)"의 형상의학정신(形象醫學精神)은 "황정경(黃庭經)"의 영향을 받은 도가적(道家的) 시각에 근거한 형(形)과 기(氣)중심의 "신형편(身形篇)" 정신(精神)이 있고 상한(傷寒)의 병증(病證)과 기타 병증(病證)에서 형증병증(形證病證) 개념의 도입을 시도하였다. 7. 이제마는 사심신물적 형상관(形象觀)을 의학(醫學)에 도입하여 형상의학을 완성하였고 체질(體質)과 체질병증(體質病證)을 기능(機能)과 구조(構造)의 발현적 정신으로 설명하고 병리에 대한 동출일속(同出一屬)의 원인적(原因的) 속성과 병증(病證)의 경중완급(輕重緩急)에 대한 객관적 변정동화(變靜動化)를 직관적(直觀的) 방법으로 설명하고자 하였다. 8. 동무공(東武公)의 형상관(形象觀)은 기존 음양론(陰陽論)의 이분법적(二分法的) 설명 방법의 한계를 극복하기 위해 이이(裡理)와 표상(表象)에서 모두 사심신물(事心身物)의 사상적(四象的) 요약(要約) 정신(精神)으로 사물(事物)을 인식하는 새로운 방법을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
• /
• pp.49-53
• /
• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어하는 시스템에 대해 기술한다. 피부색의 컬러 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한 후 핑거 팁 템플릿매칭을 사용하여 손가락 끝점을 찾아낸다. 또한 손 영역의 에지 방향성 히스토그램을 구하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 최종적으로 인식된 손 형상 정보와 손가락 끝점 추적을 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제43권5호
• /
• pp.38-47
• /
• 2006

기존의 인식 방법은 물체에 대한 형상 정보 또는 움직임을 특징으로 한 단일 인식기를 사용한다. 하지만, 기존의 단일 특징 기반의 단일 인식기를 사용하는 방법의 인식 성능은 물체의 영역에 대한 정확한 검출에 크게 의존하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 기존 인식방법의 단점을 해결하고, 인식의 신뢰성을 높이기 위해서 세 가지 인식기에 의한 각 결과를 Bayesian을 이용하여 융합하는 새로운 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 인식기는 푸리에 묘사자로부터 얻은 형상 정보를 특징으로 한 신경망을 사용하고, 두 번째 인식기는 형상 정보에 대한 기울기를 바탕으로 한 통계적인 방법을 사용한다. 또한. 세 번째 인식기는 검출된 물체의 일정 부분의 움직임에 대한 모션 정보를 특징으로 하여 인식한다. 본 논문의 실험결과에서 제안한 결과 융합방법은 기존의 Majority Voting과 Weight Average Score 방법에 비해서 더 우수한 인식 성능을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제26권7B호
• /
• pp.957-967
• /
• 2001

본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2003년도 추계학술대회 논문요약집
• /
• pp.135-135
• /
• 2003

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 한국IT서비스학회 2003년도 춘계학술대회
• /
• pp.623-628
• /
• 2003

제품의 개발 및 생산 과정에는 설계, 해석, 가공, 검사 등의 많은 부문이 서로 밀접하게 연계되어 있고 각 부문 간에는 각기 서로 다른 형태의 정보를 필요로 하기 때문에 이들의 유기적인 통합을 위해서는 각각의 응용 분야에서 요구되는 다양한 정보가 효과적으로 제공될 필요가 있다. 본 연구에서는 특징형상을 이용하여 설계 기능과 다른 응용 부분을 유기적으로 연계할 수 있는 알고리즘을 제시한다. ISO에서 진행 중인 STEP의 Form Feature을 기준으로 일반적인 분류를 하고 이를 기초로 특징형상을 인식하고자 하였다. 이를 위해 B-Rep 데이터로부터 Face-Edge Graph를 구성하고 다중 절점(Cut Node)을 인식하였으며, 본 연구를 바탕으로 하여 향후 몇 가지 단점을 보완하고 대상 영역을 확대시켜 감으로써 Computer-aided Design 시스템으로부터 얻어지는 3차원 형상 데이터로부터 Computer-aided Process Plan을 위해 필요한 특징형상을 컴퓨터에 의해 자동으로 추출하기 위한 발판을 구축할 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제2권4호
• /
• pp.400-408
• /
• 1999

본 논문에서는 복수 모델영상 간의 휘도치의 차이(이를 상위도라고 정의함)를 기본으로 영상매칭의 기준이 되는 "상위도 패턴"을 만드는 방법과, 이를 이용하여 입력영상과 모델영상간의 거리 계산에 의해 손의 형상을 인식하는 알고리듬에 대해 기술한다 이 방법의 특징은 인식과정에서 에지나 코너 등과 같은 기하학적 형상특징을 이용하는 것이 아니고, 영상전체를 하나의 처리단위로 하여 다수의 영상으로부터 구한 단순한 휘도치 차이를 2차원의 형상으로 패턴화 하여 인식과정에 사용한다는 점이다. 따라서 대량의 모델이 상호간에 갖는 상관관계가 인식과정에서 동시에 적용되기 때문에 대규모의 영상을 비교할 필요가 있는 인식 알고리즘의 실현에 매우 적합하다.