• 제목/요약/키워드: HCI extraction

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마커 없는 매칭을 활용한 3 차원 인체 스캔 데이터의 기준점 추출 (Landmark Extraction for 3D Human Body Scan Data Using Markerless Matching)

  • 윤동욱;허남빈;고형석
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.163-167
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    • 2009
  • 3 차원 인체 스캔 차원 기술의 활용도는 정확도의 개선과 가격의 저렴화로 인해 산업계에서 점점 부각되고 있다. 이런 인체 스캔 데이터의 활용도를 높이기 위해서는 인체 스캔 데이터의 기준점 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 자동으로 인체 스캔 데이터의 기준점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 여러 인체 스캔 데이터들을 활용하여 주성분 분석을 하고 최적화를 거쳐 마커 없는 매칭을 수행한다. 최종적으로는 생성된 인체 모델의 위상 구조에서 기준점을 추출한다.

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피크린 산에 의한 항히스타민제의 추출분광광도 정량 (Extraction Spectrophotometric Determination of Antihistamines with Picric Acid)

  • 신태용;엄동옥
    • 약학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.119-123
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    • 1993
  • A spectrophotomertic method is proposed for the determination of antihistamines. The method is based on solvent extraction of the ion pair formed between antihistamines and colored picric acid into chloroform. The binding state of antihistamines-picric acid complexes were presumed by IR and $^{1}$H-NMR spectra as intermolecular hydrogen bonding. This method was applicable to the determination of antihistamines in the pharamaceutical preparations.

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미역의 효과적 추출을 위한 종합적 추출 방법의 개발 (Development of Combined Methods for Effective Extraction of Sea Mustard)

  • 김우정;최희숙
    • 한국식품과학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.44-50
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    • 1994
  • 미역 추출액의 효과적인 추출조건을 선정하기 위하여 5가지 추출 방법인 $Na_{2}EDTA$-끓임(방법 A). HCI-끓임(방법 B), $HCI-Na_{2}EDTA$-끓임(방법 C), $Celluclast-Na_{2}EDTA-HCI$-끓임(방법 D), $Ultrazyme-Na_{2}EDTA-HCI$-끓임(방법 E)을 비교하였다. 그 결과는 방법 D가 고형분 수율 63.14%와 단백질 수율 26.39%로 가장 높았다. 맛과 관계가 있는 아미노태 질소의 회수량은 870 ppm의 아미노태 질소농도를 보인 방법 C가 가장 높았고 방법 D(770 ppm), 방법 B(570 ppm), 방법 A(480 ppm), 대조구(270 ppm) 순으로 나타났다. 추출액의 정미 성분은 주로 alanine, aspartic acid, glutamic acid이었으며 미역 추출액의 유리 아미노산 총량은 방법 A(8.88 mg%), D(4.14 mg%), E(4.18 mg%)순으로 증가하였고 대조구(1.71 mg%)보다 $2.5{\sim}5.1$배 높았다. 미역 추출액의 관능적 성질 비교는 특히 Celluclast 처리한 방법 D가 유의적으로 적은 비린 냄새와 높은 해조류맛을 나타내었다. 따라서 방법 D를 가장 효과적인 방법임이 밝혀졌다.

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주파수 영역에서 각도 투영법을 이용한 회전 및 천이 불변 특징 추출 (Rotation and Translation Invariant Feature Extraction Using Angular Projection in Frequency Domain)

  • 이범식;김문철
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제1권2호
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    • pp.27-33
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    • 2006
  • 본 논문은 회전 및 천이 불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극 좌표계에서 동일한 공간주파수에서 각도방향으로 투영을 함으로써 각도 투영법을 만들어 냈으며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수의 합과 표준 편차를 특징벡터로 이용하였다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위하여 극 좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검 색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등 방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에서 효율적인 검색률을 보인다.

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주파수 영역에서 각도 투영법을 이용한 회전 및 천이 불변 특징추출 (Rotation and Translation Invariant Feature Extraction Using Angular Projection in Frequency Domain)

  • 이범식;김문철
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.699-704
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    • 2006
  • 본 논문은 회전 및 천이불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극좌표계에서 동일한 공간 주파수에서 각도 방향으로 투영을 하는 각도 투영법을 제안하며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수이 합과 표준편차를 특징벡터로 이용한다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위해 극좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에도 효율적인 검색률을 보인다.

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Enhanced Independent Component Analysis of Temporal Human Expressions Using Hidden Markov model

  • 이지준;;김태성
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.487-492
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    • 2008
  • Facial expression recognition is an intensive research area for designing Human Computer Interfaces. In this work, we present a new facial expression recognition system utilizing Enhanced Independent Component Analysis (EICA) for feature extraction and discrete Hidden Markov Model (HMM) for recognition. Our proposed approach for the first time deals with sequential images of emotion-specific facial data analyzed with EICA and recognized with HMM. Performance of our proposed system has been compared to the conventional approaches where Principal and Independent Component Analysis are utilized for feature extraction. Our preliminary results show that our proposed algorithm produces improved recognition rates in comparison to previous works.

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실감 모델링을 위한 색 추출 기법에서 적합한 이미지 선정 방법 연구 (Most Appropriate Image Selection method for Color Extraction in Immersive modeling)

  • 박정욱;이관행
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.44-49
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    • 2007
  • 반짝이는 특성의 물체에 대해 이미지를 기반으로 색을 추출하는 경우 반짝이는 특성을 포함하면서 내재되어 있는 색 특성을 표현하기 위해 색 곡선(color line)을 이용한다. 이 경우 추출하려는 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지를 선정하는 방법이 필요하다. 이를 위해서 실감모델링을 위해 색 곡선을 기반으로 색을 추출하는 방법을 제시하고 제시된 방법을 위해 색을 추출하기 가장 적합한 이미지를 선정하는 기준을 색포화율(color saturation ratio)을 통해 제안한다. 색포화율이란 색을 구성하는 요소 중에서 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들을 최대 색거리를 가진 픽셀들로 간주하여 계산된 색거리의 총합에 대해 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들의 색거리 총합의 비율를 의미한다. 이상적으로 이 비율이 최소가 되면 하이라이트를 제외한 어떤 픽셀도 포화되지 않기 때문에 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 추출하기 위해 촬영된 이미지는 하이라이트를 제외한 모든 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지가 생성된다. 또한, 이렇게 선정된 이미지에서 추출된 색의 효율성을 보이기 위해 색 공간과 이미지 상에서 다양한 형태의 응용 결과를 제시하였다.

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상상 움직임에 대한 실시간 뇌전도 뇌 컴퓨터 상호작용, 큐 없는 상상 움직임에서의 뇌 신호 분류 (Real-time BCI for imagery movement and Classification for uncued EEG signal)

  • 강성욱;전성찬
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.2083-2085
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    • 2009
  • Brain Computer Interface (BCI) is a communication pathway between devices (computers) and human brain. It treats brain signals in real-time basis and discriminates some information of what human brain is doing. In this work, we develop a EEG BCI system using a feature extraction such as common spatial pattern (CSP) and a classifier using Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Two-class EEG motor imagery movement datasets with both cued and uncued are tested to verify its feasibility.

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상상 움직임에 대한 실시간 뇌전도 뇌 컴퓨터 상호작용, 큐 없는 상상 움직임에서의 뇌 신호 분류 (Real-time BCI for imagery movement and Classification for uncued EEG signal)

  • 강성욱;전성찬
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.642-645
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    • 2009
  • Brain Computer Interface (BCI) is a communication pathway between devices (computers) and human brain. It treats brain signals in real-time basis and discriminates some information of what human brain is doing. In this work, we develop a EEG BCI system using a feature extraction such as common spatial pattern (CSP) and a classifier using Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Two-class EEG motor imagery movement datasets with both cued and uncued are tested to verify its feasibility.

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HCI를 위한 컴퓨터비젼 기반 사람의 2차원 움직임 정보 추출 (Vision based 2D Human Body Motion Extraction for HCI)

  • 이상환;안상철;김익재;김형곤;김재희
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.194-198
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    • 2000
  • 본 논문은 특별한 마커를 사용하지 않고 연속되는 영상들에서 사람의 2차원 움직임 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 사람의 움직임 정보 추출을 위해 색상, 움직임, 윤곽선, 그리고 사용자의 개인적인 특성을 반영하는 신체적인 특성 정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람의 움직임 정보를 이용한 가상 캐릭터의 제어와 같은 마커를 사용하지 않는 다양한 HCI 응용분야에 사용될 수 있다.

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