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송주환(Juwhan Song) 한국정보기술학회 2018 한국정보기술학회논문지 Vol.16 No.5
In this paper, we propose a content-based image retrieval system using hue and value of the HSV color model and edge orientation. The proposed algorithm converts an RGB color image into an HSV color image, and then finds the edge orientation using the hue and the value. The values, which are obtained by quantizing the hue, value, and edge orientation, respectively, are defined as feature vectors of the image. The feature vectors of each image are stored in the database and then compared with the feature vector of the input image. The retrieval performance was tested using 1000 images of Corel 1000 database. Experimental results show that the proposed method retrieves images more effectively than the standard color histogram method, the color difference histogram method, and the color corelogram method. The average precision for the top 20 was 0.06, 0.01, and 0.10 higher than the comparison methods.
HSV 색상과 균일국부이진패턴을 이용한 내용 기반 영상 검색
송주환(Juwhan Song ) 한국정보기술학회 2014 한국정보기술학회논문지 Vol.12 No.6
Content-based image retrieval means that the search analyzes the contents such as color, texture, shape etc. of the image rather than the metadata such as keywords, tags, or descriptions associated with the image. Many researches are based on feature distribution such as color, texture and shape. In this paper, we propose a content-based image retrieval method which combines color and texture patterns. It enhances the retrieval performance to be improved. We use HSV color space instead of RGB color space. We use ULBP(Uniform Local Binary Patterns). The Hue of the HSV is divided into 18 bins. Each bin contains the ULBP histogram. Experimental results show that the proposed method retrieves images more effectively than the conventional methods using Corel 1000 database.
HSV 색상에 대한 히스토그램과 모티프 코렐로그램을 이용한 내용 기반 영상 검색
송주환(Juwhan Song) 한국정보기술학회 2016 한국정보기술학회논문지 Vol.14 No.5
In this paper, we propose a content-based image retrieval method which combines color histogram and motif correlogram. First the RGB image is converted into HSV image, then the H(hue) images are used for histogram calculation. And V(value) images is represented by motif patterns, which are evaluated by taking into consideration of local difference between the pixel. And correlogram is constructed between the motifs. Finally, feature vector is constructed by concatenating the features collected on H and V spaces and then these are used for image retrieval. Retrieval tests are conducted on Corel 1000 databases. Experimental results show that the proposed method retrieves images more effectively than the three other methods. The average precision of proposed method were enlarged with 0.06, 0.10, 0.14.
김승완(Seungwan Kim),송주환(Juwhan Song),권오봉(Oubong Gwun) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
이 논문에서는 레이캐스팅을 고속화하는 단순하고 효율적인 알고리즘을 제안한다. 범용 PC에서 볼륨데이터를 이용하여 애니메이션을 하기 위해서는 초당 30 프레임의 영상을 생성하여야하나 아직 이에 도달하지 못하여 고속화가 필요하다. 지금까지의 바운딩서피스 기반의 레이캐스팅의 고속화에서는 임의의 시점에서 객체(object)의 깊이(depth)값을 그 객체의 바운딩서피스를 깊이 버퍼에 투영하여 구하였다. 이와는 다르게 이 논문에서 제안하는 방법은 시점과 무관하게 x, y, z 세 방향의 깊이 버퍼를 설치하고 이 것을 이용하여 임의의 방향에서 시점에 대한 물체의 깊이 값을 구한다. 이렇게 함으로서 임의의 시점에서 객체의 깊이 값을 구하는 시간을 N³ 에서 8N² 으로 줄일 수 있다. 여기서 N은 차원당 복셀의 개수이다.
뷰 모핑을 사용하여 관측 방향에 따라 변화하는 빌보드 기법
김승완(Seungwan Kim),송주환(Juwhan Song),권오봉(Oubong Gwun) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
이 논문은 그래픽스 API인 OpenGL에서 제공하는 기존의 빌보드 기법을 좀 더 사실적으로 표현하기 위한 방법에 대해서 고찰한다. 빌보드 기법은 다각형에 텍스처 이미지를 매핑하여 이 다각형이 항상 시점을 바라보도록 표시하여 어느 정도의 사실성을 유지하는 3차원 영상을 빠르게 생성한다. 그러나, 기존의 빌보드 기법은 물체의 위치에 관계없이 항상 동일한 이미지를 사용하여 사실성이 떨어지는 단점이 있다. 이 논문에서는 기존의 빌보드 기법과 관측 방향에 따라 다른 이미지를 생성하는 뷰 모핑 기법을 조합하여 관측 방향에 따라 물체가 변화하여 보다 사실적인 3차원 영상을 생성하는 빌보드 기법을 제안한다.
김남이(Namyee Kim),송주환(Juwhan Song),유강수(Kangsoo You) 한국콘텐츠학회 2011 한국콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.4
일반적인 영상 검색의 경우 질의 영상과 같은 영상 또는 최대한 유사한 영상을 결과로써 보여주게 되는데 회전 영상의 경우에는 일반적인 영상 검색 방법들의 성능이 현저하게 떨어지는 경향이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 회전 영상에 대해서도 검색 성능이 우수하도록 하기 위해 질의 영상과 DB 영상에 대해 Harris Comer Detector 알고리즘을 통해 특징점을 구하고, 그 특징점을 토대로 Principal Components Analysis 알고리즘을 이용해 물체의 주축을 구하여 회전 불변 상태의 영상으로 전환한다. 제안한 기법은 Wang의 원본 1000장의 영상과 30°, 45°, 90°, 135°, 180°로 회전된 총 6000 장의 지름이 256 크기인 자연 영상을 가지고 실험한 결과, 기존의 기법과 비교하였을 때 회전 영상에 대해서도 우수한 검색 성능을 보였다. The image retrieval generally shows the same or similar images to a query image as a result. In the case of rotated image, however, its performance tends to be debased significantly. We propose a method to ensure a reliable image retrieval of rotated images as follows; First, to obtain feature points of query/DB images by Harris Comer Detector; and then, utilizing the feature points, to find the object's axis and query/DB images into rotation invariant images with Principal Components Analysis algorithm. We have experimented with 6,000 natural images which are 256 pixels in diameter. They are 1,000 Wang's images and their rotated images by 30°, 45°, 90°, 135° and 180°. The simulation results show that the proposed method retrieves rotated images more effectively than the conventional method.
신성식(Sungsik Shin),권오봉(Oubong Gwun),송주환(Juwhan Song) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1
컴퓨터 산업의 발달로 인해 입자 물리 실험을 가상으로 시뮬레이션 할 수 있게 되었다. 입자 물리 시뮬레이션을 하기 위해서는 실제 환경과 같은 가상 환경을 생성 해야 한다. 가상 환경을 생성하기 위한 오브젝트는 크기, 위치 정보 이외에 내부적으로 물질의 속성과 같은 입자 물리 시뮬레이션에 필요한 정보도 포함하고 있어야 한다. 그러나 이러한 오브젝트 생성은 어려운 작업이며 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 입자 물리 시뮬레이션에 필요한 오브젝트를 쉽게 생성 할 수 있는데 사용자 중심의 생성 방법을 제안하며, 오브젝트 생성 시 물질의 속성과 색상 정보를 포함하여 생성하는 입자 물리 오브젝트 생성기를 구현했다.