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- 저자 : Kyungha Min(민경하) (검색결과 4 건)
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민경하(KyungHa Min),이인권(In-Kwon Lee) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.30 No.11·12
A new multiresolutional scheme that reconstructs a polygonal mesh from the set of contours is presented. In the first step, we apply a radial gradient method to extract the contours on the sampled slices from a volume data. After classifying the types of the edges on the contours, we represent the contour using the context-free grammar. The polygons between two neighboring contours are generated through the traversal of the derivation trees of the context-free grammar. The polygonal surface of the coarsest resolution is refined through the refinement of the contours, which is executed by casting more rays on the slices. The topologies between the polygonal surfaces of various resolutions are maintained from the fact that the radial gradient method preserves the topologies of the contours of various resolutions. The proposed scheme provides efficient computation and compression methods for the tiling procedure with the feature preservation. 본 논문에서는 윤곽선들의 집합으로부터 다각형 곡면을 복원하는 다중해상도적 방법을 제안한다. 그 방법의 첫 단계에서는 방사 조사법을 적용해서 체적 데이타로부터 추출된 여러 장의 영상들로부터 윤곽선을 추출한다. 그리고 이 윤곽선을 구성하는 선분들의 유형들을 분류한 다음, 이를 이용해서 윤곽선을 context-free 문법으로 표현하는 방법을 제시한다. 두 번째 단계에서는 이웃하는 두 윤곽선들 사이에 다각형들을 생성하는 것으로, 이를 위하여 context-free 문법의 유도 트리를 검색함으로써 두 윤곽선들 사이에서 서로 대응되는 꼭지점과 선분을 찾는 방법을 제시한다. 이러한 단계를 거쳐서 생성된 가장 낮은 해상도의 다각형 곡면은 각 윤곽선을 세분화함으로써 더 높은 해상도의 다각형 곡면으로 세분화된다. 여기서 윤곽선은 각 영상에서 더 많은 광선을 방사함으로써 세분화된다. 본 연구에서는 방사 조사법을 이용해서 추출된 다양한 해상도의 윤곽선들의 연결도가 일정하게 유지됨을 이용해서 다양한 해상도의 다각형 곡면들의 연결도는 일정하게 유지됨을 보장한다. 제안된 방법은 효율적인 복원과 복원된 물체의 외형적인 특징을 보장하는 압축 방법을 제공한다.
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구자옥(Chaok Koo),민경하(Kyungha Min),박찬모(Chan Mo Park) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
동작 인식은 가상환경에서의 인간과 컴퓨터간의 새로운 의사 교환 방법으로 제시되고 있다. 그런데 상황과 배경에 따라서 그 의미가 달라지는 동작의 특성 때문에 동작 인식 방법은 적용하고자 하는 가상 환경에 따라서 다르게 설계되어야 한다. 본 논문에서는 인간이 동작을 표현하기 위해서 비교적 빈번하게 사용하는 팔의 동작을 인식하는 방법을 설계한다. 이를 위하여 팔의 동작을 각 분절체의 개별 동작인 기본 동작으로 분석하고 이 기본 동작의 집합체로 동작을 정의한다. 그리고 가상 물리 실험실이라는 환경 하에서의 동작 인식 방법을 구현한다.
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박철성(Cheolseong Park),양희경(Heekyung Yang),민경하(Kyungha Min) 한국게임학회 2020 한국게임학회 논문지 Vol.20 No.3
2D 레고 퍼즐은 레고 브릭을 이용해서 다양한 영상을 완성하는 퍼즐로 많은 사람들의 사랑을 받고 있다. 본 연구에서는 입력된 픽셀 아트 영상으로부터 강화학습에 기반한 2D 레고 퍼즐을 구성하고 완성하는 방법을 제안한다. 먼저, 학습 단계에서는 바람직한 레고 퍼즐에 대한 휴리스틱을 안정성과 효율성으로 설정하고 이를 최대한 만족시키는 방향으로 DQN을 학습한다. 그리고, 레고화 단계에서는 이 DQN을 이용해서 실제 레고 브릭을 추가해가면서 퍼즐의 구성도를 완성하는 과정을 수행한다. 이 과정을 통해서 지금까지 기술로는 수행하기 힘들었던 매우 높은 해상도의 레고 퍼즐을 효율적으로 완성하는 기술을 제공한다. We present a reinforcement learning-based framework for generating 2D Lego puzzle from input pixel art images. We devise heuristics for a proper Lego puzzle as stability and efficiency. We also design a DQN structure and train it to maximize the heuristics of 2D Lego puzzle. In legorization stage, we complete the layout of Lego puzzle by adding a Lego brick to the input image using the trained DQN. During this process, we devise a region of interest to reduce the computational loads of the legorization. Using this approach, our framework can present a very high resolutional Lego puzzle.
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3D 얼굴 모델 기반의 GAN을 이용한 게임 캐릭터 회전 기법
김한동(Handong Kim),한종대(Jongdae Han),양희경(Heekyung Yang),민경하(Kyungha Min) 한국게임학회 2021 한국게임학회 논문지 Vol.21 No.3
본 논문은 게임 캐릭터 얼굴 일러스트레이션에 적용할 수 있는 안면 회전 기술(Face rotation) 기술을 제안한다. 기존의 진행된 연구들은 실제 사람의 얼굴 데이터에 대해서로 데이터를 한정하였으며 방대한 양의 데이터를 필요로 하였고 합성된 결과물이 좋지 못한 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존 연구들의 존재하는 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 도입하였다. 첫째, 입력 이미지가 갖고 있는 특징을 입힌 3D 모델을 회전시키고 다시 2D 이미지로 렌더링하여 학습 및 평가에 필요한 데이터 셋을 구축하였다. 둘째, 3D 모델을 통해 구축된 데이터에서 다양한 각도의 특징을 학습할 수 있는 적대적 생성 모델(Generative Adversarial Networks)을 설계하여 입력된 이미지를 원하는 각도로 합성할 수 있다. 논문에서는 실제 게임캐릭터 얼굴 일러스트레이션 합성 결과를 제시한다. 합성 결과를 통해 논문에서 제안하는 방법이 잘 동작함을 확인할 수 있다. This paper shows the face rotation applicable to game character facial illustration. Existing studies limited data to human face data, required a large amount of data, and the synthesized results were not good. In this paper, the following method was introduced to solve the existing problems of existing studies. First, a 3D model with features of the input image was rotated and then rendered as a 2D image to construct a data set. Second, by designing GAN that can learn features of various poses from the data built through the 3D model, the input image can be synthesized at a desired pose. This paper presents the results of synthesizing the game character face illustration. From the synthesized result, it can be confirmed that the proposed method works well.
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