http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 곽선동(Sun-Dong Kwak) (검색결과 5 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
일반 환경에서 알파 채널을 이용한 실시간 크로마키 연산 알고리즘
곽선동(Sun-Dong Kwak),장문수(Moon-Sao Chang),강선미(Sun-Mee Kang) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
프레젠테이션이나 화상 교육환경에서 사용자의 몰입도를 향상시키기 위하여 발표자의 영상을 발표자료 위에 투영시키는 방법을 많이 사용한다. 이것은 발표자의 영상에 크로마키 기술을 적용하여 배경을 투명하게 하여 구현한다. 본 논문에서는 방송국의 뉴스와 같은 전문적인 시스템이 없는 상황에서도 실시간으로 크로마키를 실현하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 불규칙한 배경 이미지를 개선하기 위한 노이즈 제거 알고리즘과 마스크와 알파채널에 의한 영상 개선 알고리즘을 이용하여 실시간 크로마키 영상을 구현한다.
-
곽선동(Sun-Dong Kwak),장문수(Moon-Soo Chang),강선미(Sun-Mee Kang) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2
컴퓨터 환경에서 발표자는 자유롭게 움직일 수 있다. 따라서 발표자가 발표자료를 제어하기위해 추가의 장비나 조수의 도움이 필요로 한다. 하지만 발표자의 제스처를 인식하여 컴퓨터를 제어한다면 추가 장비나 조수의 도움이 필요 없어진다. 본 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어를 이용한 제스처 인식 방법을 제안한다. 모션센서를 이용해 발표자의 위치정보를 파악한고, 파악된 정보를 이용하여 카메라는 발표자를 추적한다. 추적된 발표자의 위치를 확대하여 제스처 인식을 한다. 우리 시스템은 4가지 이상의 제스처를 통하여 90% 이상의 인식률을 보였다.
-
CosmoScriBe 2.0: 한국어 전사 도구의 개발
곽선동(Sun-Dong Kwak),장문수(Moon-Soo Chang) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.3
구어 연구에서는 음성 데이터를 문자로 옮기는 전사(Transcription)라는 과정이 필요하다. 전사 작업을 보조하는 프로그램을 전사 도구라고 하는데, 발화 내용을 비롯하여, 발화 시간, 화자 정보 등의 많은 정보를 기록하는 다양한 기능을 제공한다. 이로 인하여 컴퓨터 사용에 익숙하지 않은 사용자는 숙지하는데 어려움이 있다. 또한 전사 도구는 국내에서 개발된 것이 거의 없어서 한국어 환경에 적합하지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 효율적인 한국어 전사를 지원하면서 비숙련자도 도구를 쉽고 빠르게 적응할 수 있는 전사 도구를 제안한다. 이를 위해 비숙련자를 위한 사용자 친화적인 인터페이스 환경을 제공한다. 또한 전사 과정에서 발생할 수 있는 실수를 최소화하기 위해 전사 지원 기능을 제공한다. 마지막으로 데이터 신뢰성을 위한 시스템 구조를 제공한다. 제안하는 도구에 대해 전사 경험의 유무에 따라 사용성 평가를 하였으며, 평가결과는 전체적으로 전사 속도 향상 및 전사 지원 기능이 편리한 것으로 나타났다. In spoken language research, transcription process needs to be carried out to translate voice data into text. Transcription tool, support program of transcription, offers various information such as content and time of utterance and speaker information. For this reason, inexperienced computer users are having trouble familiarizing with the program. Moreover, since there are little transcription tools developed domestically in Korea, they are usually not suitable for Korean environment. In this paper, we propose a transcription tool which supports not only Korean transcription but easy-to-use interface environment for novice. The transcription supporting function is also provided to minimize mistake that might happen in the process of transcription. And a system structure will be provided for data reliability. Usability of the proposed tool is evaluated in accordance with transcription experience. The evaluation result shows that transcription process and transcription support function have become faster and more convenient respectively.
-
-
장문수(Moon-Soo Chang),곽선동(Sun-Dong Kwak),강선미(Sun-Mee Kang) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.4
요즘 발표 현장에는 대부분 컴퓨터를 사용하여 발표자료를 스크린에 비춰서 발표를 진행한다. 본 논문은 제스처 인식을 이용하여 프레젠테이션 컴퓨터를 제어함으로써 발표자가 별도의 도구나 사람을 통하지 않고 혼자서 발표를 진행할 수 있는 시스템을 제안한다. 영상 정보만을 이용하여 발표자가 발표 무대의 어느 위치에 있더라도 제스처를 인식하기 위해서는 무대 전체를 촬영할 수 있는 고해상도 카메라와 이 카메라에서 출력되는 고해상도 이미지를 처리할 수 있는 고성능 컴퓨터가 필요하다. 본 논문에서는 초음파 센서를 무대에 설치하여 발표자의 위치를 추적하고, 저해상도 카메라로 필요한 영역만 추출하여 제스처를 인식한다. 제스처는 손가락의 모양과 팔의 움직임으로 표현하고, 침식/팽창과 차연산 알고리즘으로 제스처를 인식한다. 영상 정보만을 이용하는 알고리즘과의 비교 실험에서 제안하는 시스템이 최소한 13%의 속도 향상을 보였다. 제스처 인식 실험에서는 약 98%의 인식률을 확인하였다. Recently, most presentations have been presented on the screen using the computer. This paper suggests that the computer can be controlled by the gesturing recognition, without the help of any person or tools. If we use only information in the form of images, we should have a high-resolution camera for capturing the images and a computer that can treat high-resolution images. However, this paper will present a solution whereby a low-resolution camera can be used at the stage. It uses the supersonic sensor to trace the presenter’s location and a low-resolution camera for capturing the necessary limited and small area. The gesture is defined by the number of fingers and one’s hand positions which are recognized by the Erosion / Dilation and Subtraction algorithm. The system this paper addresses has improved 13%, when comparing tests between the image-only data system and this paper’s system. The gesture recognition tests have a 98% success rate.
ScienceON연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
