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신복숙(Boksuk Shin),김형석(Hyoungseok B. Kim) 동의대학교 정보통신연구소 2003 정보통신연구지 Vol.4 No.-
이 논문에서는 삼각 메쉬에 관한 보다 안정되고 직관적인 다중해상도 편집 기술을 제안한다. 본 논문은 크게 두 가지 기본 아이디어를 바탕으로 구성된다. 첫째, 3차원 메쉬 상에서 편집을 원하는 영역을 선택하고 이 편집 영역을 2차원 사각형으로 임베딩을 하며, 둘째로는 사용자에 의해서 정의되는 편집 정보를 보간하는 곡면을 생성하여 편집 영역안에 있는 다른 꼭지점의 변위 정보를 자동적으로 생성한다. 본 논문에서 사용되는 임베딩 방법은 모양 유지 매개변수화 방법으로서 임베딩된 2차원 메쉬의 삼가형들은 서로 교차(self-intersection)현상이 발생하지 않으며 따라서 삼각형 모양을 제대로 유지할수 있다. 또한 편집 결과의 영역을 조절할 수 있도록 하기 위하여 다단계 B-스플라인 곡면을 이용한다.이러한 다중해상도 편집 방법은 상호작용적이며 직관적이어서 보다 안정되고 효율적인 메쉬 편집 결과를 얻을 수 있다. This paper presents a stable method of multiresolution editing for a triangular mesh. This basic idea is to embed an editing area of a mesh onto a 2D rectangle and interpolate the editing-information over the 2D rectangle. In this paper, we acdopt the shape-preserving parameterization for the embedding, which can not induce the self-intersection on the 2D embedded mesh.That is, the result of the embedding is stable. Moreover, we adopt the multievel B-spline for the interpolation, which can make us control the editing area. Hence, this menthod supports interactive editing and thus can produce intuitive deiting results.
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분리수거를 위한 리사이클링 봇 이미지데이터 학습모델 구현
노유정(Yujeong Noh),신복숙(Boksuk Shin) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2
본 논문은 올바른 재활용품 분리배출에 대한 교육과 학습을 제공하는 AI 기반 분리배출 교육 플랫폼 서비스를 기획하고, 재활용품을 인식하고 판단하는 리사이클링 봇 이미지데이터 학습모델 구현에 집중한다. 리사이클링 봇은 대량으로 수집되는 이미지데이터를 이용하며 인식 판단하기 위한 AI 학습모델을 적용하고 실험을 진행하여 결과를 확인하였다. This paper focuses on the implementation of machine learning model for Recycling bot, which is a platform service of recycling education. The recycling bot applied with a Al model using collected image set. The experiment confirms that classified by the model result are accurate.
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