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박순화(Sun-Hwa Park),강기준(Ki-Jun Kang),서영건(Sun-Hwa Park),Seo, Y대ng-Geon(Ki-Jun Kang) 한국컴퓨터정보학회 2009 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.2
현재 우리의 7차 교육과정에서 교육의 보조 도구로써 교실에서 사용될 수 있는 것은 별로 많지 않다. 그래서 AvaLab은 이 시점에서 좋은 도구가 될 수 있다. AvaLab은 컴퓨터에 익숙하지 않은 학생을 위한 GUI 프로그래밍 도구이며, 현재의 교육 과정에서 필요로 하는 창의성을 키우기 위한 한 도구로써 교실에서 사용될 수 있다. 사용하려면, 먼저 학습자는 프로그래밍 아이디어를 생각하고, 아이콘 기반의 AvaLab을 통하여 프로그래밍한다. 프로그래밍 후에 학습자는 로봇의 결과를 생각하고 토론할 수 있다. 만약 그 결과가 정확화지 않다면, 로봇은 피드백을 보일 젓이다. 그러므로, AvaLab은 초보자를 위한 도구이며, 7차 교육과정에 적합한 도구이다. AvaLab의 특징 중 하나는 아이콘 기반의 흐름도 모델로 구성되어 있다는 것과 학습자는 입력과 출력 센스를 갖는 로봇을 이용해 실습할 수 있다는 것이다.
피사계 심도가 낯은 이미지에서 웨이블릿 기반의 자동 관심 영역 추출
박순화(Sun-Hwa Park),강기준(Sun-Hwa Park),서영건(Ki-Jun Kang),이부권(Yeong-Geon Seo) 한국컴퓨터정보학회 2009 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.2
본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽 탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 64×64 또는 32×32 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하여 접근하며, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 기존 방법들의 문제점 이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산도를 상당히 개선시킬 수 있었다. 또한 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능 하였다.
피사계 심도가 낮은 이미지에서 웨이블릿 기반의 자동 ROI 추출 및 마스크 생성
박순화(Sun-Hwa Park),서영건(Yeong-Geon Seo),이부권(Bu-Kweon Lee),강기준(Ki-Jun Kang),김호용(Ho-Yong Kim),김형준(Hyung-Jun Kim),김상복(Sang-Bok Kim) 한국컴퓨터정보학회 2009 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.14 No.3
본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 64×64또는 32×32 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하고, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 에지를 모두 발견하면 내부의 이미지 블록은 모두 관심영역으로 간주하고, 이 블록들은 빠르게 마스킹되어 서버로 전송되어 동적 ROI를 제공한다. 이는 기존 방법들의 문제점이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산 복잡도를 상당히 개선시킬 수 있었고, 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능하였다. This paper suggests a new algorithm automatically searching for Region-of-Interest(ROI) with high speed, using the edge information of high frequency subband transformed with wavelet. The proposed method executes a searching algorithm of 4-direction object boundary by the unit of block using the edge information, and detects ROIs. The whole image is splitted by 64×64 or 32×32 sized blocks and the blocks can be ROI block or background block according to taking the edges or not. The 4-directions searche the image from the outside to the center and the algorithm uses a feature that the low-DOF image has some edges as one goes to center. After searching all the edges, the method regards the inner blocks of the edges as ROI, and makes the ROI masks and sends them to server. This is one of the dynamic ROI method. The existing methods have had some problems of complicated filtering and region merge, but this method improved considerably the problems. Also, it was possible to apply to an application requiring real-time processing caused by the process of the unit of block.
관심영역 코딩을 위한 기울기 정보 기반의 빠른 마스크 생성 기법
박순화(Sun-Hwa Park),서영건(Yeong-Geon Seo),이부권(Bu-Kweon Lee),강기준(Ki-Jun Kang),김호용(Ho-Yong Kim) 한국컴퓨터정보학회 2009 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.14 No.1
JPEG2000에서 동적 관심영역 코딩을 지원하기 위해서는 빠른 ROI 마스크 생성이 제공되어야 한다. 기존의 관심영역 부호화에서는 모든 픽셀을 순차적으로 탐색하여 관심영역을 판별한 후에 ROI 마스크를 생성하므로 많은 처리시간을 요구하였다. 제안한 방법은 하나의 코드블록내에 네 모서리 부분의 픽셀을 탐색하고, 이 정보를 기반으로 ROI와 배경의 경계를 찾아내기 위해 가장자리를 탐색한다. 탐색 후 얻어진 결과는 ROI 분포정보와 가장자리와 경계부분이 만나는 지점인 두 점의 좌표로 구성된다. 얻어진 두 정보는 인코더로 전송되어 빠른 ROI 마스크를 얻도록 지원된다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교했을 때 품질은 큰 차이가 없지만, 탐색 시간과 마스크 생성시간에서 우수함을 보였다. To support dynamic Region-of-Interest(ROI) in JPEG2000, a fast ROI mask generation is needed. In the existing methods of ROI coding, after scanning all the pixels in order and discriminating ROI, an ROI mask has been generated. Our method scans 4 pixels of the corners in one code block, and then based on those informations, scans the edges from the corners to get the boundaries of ROI and background. These informations are consisted of a distributed information of ROI and two coordinates of the pixels, which are the points the edges and the boundaries meet. These informations are transmitted to encoder and supported for fast ROI mask generation. There were no great differences between the proposed method and the existing methods in quality, but the proposed method showed superiority in speed.