오늘날 영화, 애니메이션, CF, 모션 그래픽, 게임 등 모든 영상 분야의 필수 tool로 3D 소프트웨어들이 자리 잡게 된 가장 큰 이유는, 각종 영상물을 제작하는데 있어서 여타 전통적인 방법(미니어처, 매트 페인팅, 실제 엑스트라 인원 동원 등)에 비해 적은 가격으로 훨씬 더 뛰어난 효과를 낼 수 있고, 시간 절약 및 공간의 제약을 받지 않는 다는 장점 때문이다. 본 논문에서는 현재 게임, 애니메이션, 영화 등 각종 콘텐츠에서 거의 필수 요소로 여겨지는 3D 어플리케이션 중, 특히 많이 사용되는 3D 캐릭터 애니메이션의 효율적인 교육을 위하여 Inverse Kinematics 시스템의 특성을 분석하였다. 수많은 Inverse kinematics tool 중, 실무에서 가장 많이 쓰이는 시스템인 Bone, Character studio, Character Animation Toolkit을 중심으로 각 tool의 장단점을 비교 분석함으로써 한정된 시간에 많은 양을 가르쳐야 하는 대학교에 있어서 효율적인 교육을 위해 위 세 가지 Inverse Kinematics tool중 어떤 것을 취사, 선택하여 교육하는 것이 학생들에게 유리한지에 대한 분석결과를 제안하였다.
본 논문은 기존 온라인상에서 제공되고 있는 캐릭터의 개념을 벗어나, 와이브로의 높은 전송속도와 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 온라인 공간에서 인맥을 형성할 수 있는 비즈니스 모델을 바탕으로 지능형 캐릭터 제작 시스템 설계에 목표를 두고 있다. 제안하는 시스템에서는 메타정보를 이용한 캐릭터의 자동 조합, 기능과 활용이 편리한 플래시 애니메이션을 이용한 사용자별 개성, 취향, 기분에 맞추어 웹 브라우저나 휴대 단말기에서 캐릭터로 표현할 수 있는 것이 주요 특징이다. 표현된 캐릭터의 모션은 사용자의 감정과 스케줄, 패턴 등의 데이터 변형에 따라 패션, 배경, 표정 등이 다양하게 표현할 수 있다. 다양한 사용자의 감성과 생활패턴 등의 정보에 대응하고 인터랙션할 수 있는 진보된 지능형 캐릭터 시스템을 개발하여 본 시스템에 적용함으로서 다양한 콘텐츠에 활용할 수 있도록 발전시켜 나갈 것이다.
사용자가 하나의 캐릭터 이상을 애니메이션 하기를 원할때 캐릭터들 사이에 충돌과 같은 기대되지 않은 동작 애니메이션을 생성할 수 있다. 그러므로, 이러한 문제가 적절한 제어 메커니즘을 이용하여 해결되어야 한다. 본 논문은 사용자의 의도를 반영한 애니메이션 시나리오를 표현하기 위해 캐릭터의 동작 애니메이션을 제어하는 에이전트 기반 시스템을 제안한다. 이 시스템은 3차원 공간상에서 캐릭터가 움직이는 경로에 따라 캐릭터들간의 충돌을 회피하고 동작의 형태를 조정하는 방법을 제공한다. 에이전트는 동작을 동기화하기 위해 다른 에이전트와 통신한다. 에이전트는 캐릭터의 동작을 조정하는 여러 지능적인 에이전트로 확장되어진다. 에이전트 시스템은 의도된 동작 애니메이션 뿐만 아니라 전체 캐릭터 애니메이션에 대한 동작의 스케쥴링을 가능하게 한다. 에이전트들의 정보를 전달하고 에이전트들의 현 상태를 추론하는 방법으로써 에이전트의 대화를 위한 페트리넷 분석을 이용하여 오토마타 모델을 디자인한다. 에이전트 기술을 이용하여 캐릭터의 동작을 제어하기 위한 에이전트 시스템을 구현한다. 인체 모델 캐릭터의 동작을 제어하는 예를 보이고, 동작 제어의 가능성을 보인다.
In the steel production line, the molten metal of a furnace is transformed into billet and then moves to the heating furnace of the hot rolling mill. This paper describes about the realtime billet characters recognition system in the steel production line. Normally, the billets are mixed at yard so that their identifications are very difficult and very important processing. The character recognition algorithm used in this paper is base on the subspace method by K-L transformation. With this method, we need no special feature extraction steps, which are usually error prone. So the gray character images are directly used as input vectors of the classifier. To train the classifier, we have extracted eigen vectors of each character used in the billet numbers, which consists of 10 arabia numbers and 26 alphabet aharacters, which are gathered from billet images of the production line. We have developed billet characters recognition system using this algorithm and tested this system in the steel production line during the 8-days. The recognition rate of our system in the field test has turned out to be 94.1% (98.6% if the corrupted characters are excluded). In the results, we confirmed that our recognition system has a good performance in the poor environments and ill-conditioned marking system like as steel production plant.
현재 유니코드 CJK 한자코드는 부수 기준 배열방식을 따르고 있어 한자의 한글음가를 기준으로 하는 우리의 문자생활 방식과 차이가 있으며, 우리나라 고유한자나 동형이음어, 이두문자, 그리고 이체자 관계 등을 모두 수록하고 있지 않아 정보시스템에 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 유니코드 기반 정보시스템의 정확한 한자표현 및 한자검색을 위해서는 한자를 포함하는 자료에 대한 정확한 이해를 바탕으로 여러 가지 지원방안을 마련해야 한다. 이러한 측면에서 역사분야 정보검색시스템에서는 한글음가 및 한국에서만 사용되는 동형이음어 처리를 위한 한자-한글음가 사전, 본래 한자의 음가와 다르게 읽히는 한자를 위한 특수용어사전, 이형자와이체자를 위한 이체자사전, 그리고 유니코드 CJK 통합한자에 등록되어 있지 않은 한자를 위한 신출 한자목록을 지원하고 있다.
본 논문에서는 구 좌표계를 이용하여 위치에 대한 불변 특징을 획득할 수 있는 문자 특징 추출 방법을 제시하고자 하였으며, 획득한 문자 특징 정보를 이용하여 해당 문자를 영상 중심으로 이동시켜 인식이 가능하도록 하는 시스템을 제안하고자 하였다. 또한 영상 중심에 이동시키는 방법으로 좌표 평균값에 의한 중심 이동법을 사용하여 인식에 필요한 시스템을 구현하였으며, 추출된 특징에 대하여 특징의 이질도를 검사하여, 각 특징의 이질도가 평균 78.14% 이상의 결과를 얻었다. 본 논문에서는 문자 인식을 위하여 구 좌표계를 이용한 문자 특징 추출 방법을 제시하였으며, 무게 중심법을 이용하여 문자를 중앙에 처리한 상태에서 이질도를 알아봄으로서 인식 가능한 형태의 문자 형태를 얻을 수 있는 가능성을 제시하였다.
많은 장르의 게임들에서 타 플레이어의 캐릭터와 다르게 특성화된 플레이어 고유의 캐릭터는 게임의 주된 흥미 요소 중 하나이다. 현재 보통의 경우, 이러한 요소를 제공해주기 위한 시스템은 대부분 유저들이 직접 특성 항목에 캐릭터 성장에 따라 주어지는 포인트를 할당하여 캐릭터에 고유한 특성을 부여하는 형태로 이루어져 있다. 이러한 시스템에서 개개의 유저 스스로에게 합리적인 캐릭터 특성화를 제공하기에 많은 어려움과 제약이 따른다. 이 연구에서는 유저의 플레이 타입에 입각한 성장 시스템을 제안한다. 플레이어의 행동이나 타입에 의해 결정되는 성장 형태는 페트리네트에 의해 생성되며, 실험 결과와 분석을 통해 제안된 방식이 캐릭터 성장 시스템에 적합함을 보인다.
본 논문에서는 그래프 패턴 인식을 신속히 처리하기 위한 새로운 자성 센서의 개발과 인식 시스템을 제안하고자 하였다. 그래픽을 입력받아 세션화와 균형화를 수행하는데 있어서 특징점의 사전 처리를 선결 수행함으로써 인식 속도를 증강하고 선처리된 특징점을 이용하여 끝점, 굴곡점, 분기점의 특징점을 별도로 추출하지 않는 방법으로 조사하여 모음이나 자음의 부분패턴의 그래프 사전을 비교하는 간단한 구조해석과 인식을 도모하였다. 본 논문의 성능 비교를 위하여 사용자의 필기체를 사전에 등록 인식하고 입력 필기체를 비교 인식하여 Unicode로 변환시켜 비교한 결과 70%의 초기 인식률에서 누적 인공학습 지능 처리 결과 95%의 이상의 인식률을 보여주고 있다.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제12D권1호
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pp.27-32
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2002
In this paper, we would study the applicability of neural networks to the recognition process of Korean stenographic character image, applying the classification function, which is the greatest merit of those of neural networks applied to the various parts so far, to the stenographic character recognition, relatively simple classification work. Korean stenographic recognition algorithms, which recognize the characters by using some methods, have a quantitative problem that despite the simplicity of the structure, a lot of basic characters are impossible to classify into a type. They also have qualitative one that It Is not easy to classify characters fur the delicacy of the character farms. Even though this is the result of experiment under the limited environment of the basic characters, this shows the possibility that the stenographic characters can be recolonized effectively by neural network system. In this system, we got 90.86% recognition rate as an average.
Journal of information and communication convergence engineering
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제1권1호
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pp.53-57
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2003
Chaos theory is a study researching the irregular, unpredictable behavior of deterministic and non-linear dynamical system. The interpretation using Chaos makes us evaluate characteristic existing in status space of system by tine series, so that the extraction of Chaos characteristic understanding and those characteristics enables us to do high precision interpretation. Therefore, This paper propose the new method which is adopted in extracting character features and recognizing characters using the Chaos Theory. Firstly, it gets features of mesh feature, projection feature and cross distance feature from input character images. And their feature is converted into time series data. Then using the modified Henon system suggested in this paper, it gets last features of character image after calculating Box-counting dimension, Natural Measure, information bit and information dimension which are meant fractal dimension. Finally, character recognition is performed by statistically finding out the each information bit showing the minimum difference against the normalized pattern database. An experimental result shows 99% character classification rates for 2,350 Korean characters (Hangul) using proposed method in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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