• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.287-292
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• 2007

본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.

• Journal of the Korean Geophysical Society
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• v.7 no.4
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• pp.247-253
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• 2004

In this paper, 3D recognizing algorithm which is based on the external shape feature is presented. Since many objects have the regular shape, if we posses the database of pattern and we recognize the object using the database of the object's pattern, it is possible to inspect and/or recognize the objects of many fields. This paper handles on the 3D object recognition algorithm using the geometrical pattern matching by 3D database.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.23 no.11
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• pp.1256-1263
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• 2012

Assigning different frequency resources among adjacent cells, namely the frequency reuse technique can be utilized to mitigate intercell interference, which is a major cause of performance degradation in cellular systems. Since most of conventional frequency reuse patterns are limited to the two-dimensional environment, the research for the three-dimensional frequency reuse would be beneficial especially for the implementation of femto cells in downtown office buildings. We propose frequency reuse patterns in three-dimensional space and evaluate their performance of each pattern in terms of channel capacity. In particular, we show that the proposed three-dimensional frequency reuse patterns can be applied for carrier-aggregated transmission of LTE-Advanced systems. The performance of the proposed patterns is evaluated using computer simulation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.5
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• pp.871-876
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• 2006

In this thesis, to accurately measure 3D face information using the spatial encoding patterns, the new algorithm to segment the pattern images from initial face pattern image is proposed. If the obtained images is non-homogeneous texture and ambiguous boundary pattern, the pattern segmentation is very difficult. Furthermore. the non-encoded areas by accumulated error are occurred. In this thesis, the FCM(fuzzy c-means) clustering method is proposed to enhance the robust encoding and segmentation rate under non-homogeneous texture and ambiguous boundary pattern. The initial parameters for experiment such as clustering class number, maximum repetition number, and error tolerance are set with 2, 100, 0.0001 respectively. The proposed pattern segmentation method increased 8-20% segmentation rate with conventional binary segmentation methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.459-462
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• 2007

본 연구에서는 동적 수신호 인식문제를 위하여 CNN 모델을 사용한 특징추출 기법과, FMM 신경망을 사용한 특징 분석 기법을 상호 결합한 형태의 패턴 인식 모델을 제안한다. 수신호 인식을 위하여 영상패턴에서 대상물의 움직임 정보에 기초한 3 차원 형식의 데이터 표현 기법과, 이로부터 인식을 위한 특징추출 기법을 제시한다. 특징추출 모듈에서는 3 차원으로 확장된 구조의 수용영역을 고려한 CNN 모델을 제안하며, 이로부터 학습패턴에서 특징점의 공간적 변이에 대한 영향을 최소화할 수 있음을 고찰한다. 또한 인식효율의 개선을 위하여 방대한 양의 특징집합으로부터 효과적인 특징을 선별하기 위한 방법론으로서 WFMM 모델 기반의 특징분석 기법을 정의하고 이로부터 선별된 특징을 사용하는 인식 기법을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.283-284
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• 2010

디지털 홀로그래피(holography) 기술은 3차원 물체의 정보를 디지털 영상으로 기록하고 복원하는 기술이다. PSI(Phase-shifting interferometry) 디지털 홀로그래피는 여러 장의 간섭 패턴 영상으로부터 홀로그램(hologram)을 합성하고, 이로부터 3차원 영상을 복원하는 대표적인 기법이다. 본 논문에서는 PSI 디지털 홀로그램 생성에 사용되는 여러 장의 간섭 패턴 영상의 효율적인 압축 기법을 제안한다. 먼저 네 개의 간섭패턴 영상에서 JPEG2000 기반의 비트율-왜곡(rate-distortion) 특성을 분석한다. 이에 기반하여 주어진 비트량을 일정 크기 단위로 사용할 때, 복원 영상의 왜곡을 가장 효과적으로 줄일 수 있는 간섭 패턴 영상에 우선적으로 비트량을 할당한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬은 네 개의 간섭패턴 영상마다 동일한 비트량을 할당하여 압축하는 기존의 방법에 비해 비트율-왜곡 측면에서 복원 영상의 왜곡을 더 효과적으로 줄일 수 있음을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.475-478
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• 2000

사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.1
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• pp.19-26
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• 2004

In this paper, we suggest a 3D vision inspection method which use only one camera. If we have the database of pattern and can recognize the object, and also estimate the rotated shape of the parts, we can inspect the parts using only one image. We used the 3D database and the 2D geometrical pattern matching, and the rotation transition theory about the algorithm. As the results, we could have the capability of the recognition and inspection of the rotated object through the estimation of rotation an81e. We applied our suggested algorithm to the inspection of typical IC and capacitor, and compared our suggested algorithm with the conventional 2D inspection method and the feature space trajectory method.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.11
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• pp.523-532
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• 2013

Since conventional methods for the reconstruction of 3D objects used a number of cameras or pictures, they required specific hardwares or they were sensitive to the photography environment with a lot of processing time. In this paper, we propose a 3D object reconstruction method using one photograph based on structured light in ubiquitous environments. We use color pattern of the conventional method for structured light. In this paper, we propose a novel pipeline consisting of various image processing techniques for line pattern extraction and matching, which are very important for the performance of the object reconstruction. And we propose the optimal cost function for the pattern matching. Using our method, it is possible to reconstruct a 3D object with efficient computation and easy setting in ubiquitous or mobile environments, for example, a smartphone with a subminiature projector like Galaxy Beam.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.4
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• pp.527-536
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• 2007

This paper proposes a 3D fashion design system that generates a 3D clothes model by using 2D patterns of clothes and drapes the 3D clothes model on a 3D human model. In the proposed system, 2D patterns of clothes are designed by selecting comer points of 2D mesh. After designing 2D patterns, a 3D clothes model is designed by describing the control points to be connected between 2D patterns. The proposed system reads a 3D human body model file and the designed 3D clothes model and creates a 3D human model putting on the clothes by using the mass-spring model based physical simulation. It calculates collision and reaction between the triangles of human body model and those of clothes for realistic simulation. Because the number of triangles is very large, the collision and reaction processing need a lot of time. To solve this problem, the proposed system decreases the number of collision and reaction processing by using the Octree space subdivision technique. It took a few seconds for generating a 3D human model putting on the designed 3D clothes.