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대화식 의복 디지인 생성을 위한 맞춤양복제작 시스템 개발
김광태(Kwangtae Kim),김기현(Kihyun Kim),박현우(Hyunwoo Park),이동훈 (Donghoon Lee),윤태수(Taesoo Yun) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
본 논문에서는 카메라를 통하여 획득한 2D 인체 영상에 계측점(landmark)을 설정하여 인체 치수 측정과 치수 수정(editing)이 가능하며, 계측점과 가상의복 모델링 데이터를 이용하여 가상의복 시각화를 할 수 있는 맞춤양복 제작 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 맞춤의복산업의 수동적인 방식이 아닌 디지털화와 자동화에 필요한 기술일 뿐만 아니라 의류산업의 다양한 콘텐츠에서 일반적으로 사용할 수 있을 것으로 예상된다. In this paper, I will propose a Custom-made Suit Production System, The system does not only help the customers to edit and measure their size by creating the landmarks in the 2D human body images which is taken from the camera, but it also visualizes the virtual cloth by using the landmarks and the modeling data of the virtual cloth. In this system is a new technology for the digital and the automation which is not handmade way of using Custom-made Suit industry. It will be generally useful in the various contents of the clothing industry.
신문광고영상 데이터베이스구축을 위한 유사영상 분류 시스템
김기현(Kihyun Kim),김광태(Kwangtae Kim),박현우(Hyunwoo Park),이동훈 (Donghoon Lee),윤태수(Taesoo Yun) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
본 논문에서는 광고영상에서 동일한 광고의 다수 매체(신문, 잡지)에 실리는 판형을 효율적으로 관리하는 데이터베이스 시스템을 구축하기 위한 유사광고를 분류하는 시스템을 제안한다. 현재, 신문광고를 데이터베이스화하는 작업은 사람이 직접 매체를 하나씩 스캐너를 이용하여 영상데이터를 획득한 후 포토샵이나 그림판과 같은 이미지 편집 툴을 이용하여 광고영역을 잘라내고 저장하고, 각 광고에 따른 날짜정보, 매체정보, 페이지정보, 광고가 실린 면의 종류, 크기정보 등을 일일이 기록, 저장하기 때문에 비능률적이고 비효율적인 업무형태로 많은 시간과 인력의 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 디지털 카메라를 이용하여 신문영상을 획득하고, 영상 전처리 과정을 통하여 광고후보영역을 추출하며, 신문매체광고가 가지는 특성에 따라 광고후보영역을 분류한다. 따라서 본 시스템은 모든 광고영상의 유사성을 비교하여 신규광고인지, 기존의 광고인지를 분류하여 데이터베이스화 한다. In this paper, we propose a system 이 mimicking image classification for building database system. It better manages the format which recording the same advertisements multimedia in advertisements image. Recently, the work of converting database is made directly by the people. This work doses the media scanning, image editing and saving, and saving of advertising information (date, the media, the page and size, so far). Therefore, it is wasted a lot of time and manpower as inefficient business. To solve these problems, first of all we gain an image by digital camera, extract and classify candidate area of advertisements. Accordingly, our system saves database to comparison of the mimicking of all advertising and classify whether area of image is the new or existing advertising.