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개선된 Line Following 방식이 세선화 알고리즘
조영원(Cho Youngone),한상훈(Han Sanghoon),조형제(Cho Hyungje) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
기존의 Line Following 알고리즘은 곡선으로 이루어진 영상 패턴을 세선화할 때 두꺼운 분기점을 효과적으로 처리하지 못할 뿐 아니라 폐곡선을 형성하는 부분이 끊어지는 단점이 있어 선분 형태 이외의 일반적인 문자나 이미지 등에 적용하기 어려우므로 Line Following 방식에 근거를 둔 개선된 새로운 세선화 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 두꺼운 분기점의 문제를 해결하기 위해 선의 모양의 따라 동적으로 변하는 윈도우의 크기를 일정 비율로 조절하고, 폐곡선을 형성한 부분에서는 분기점마다 특정한 tag를 두어 선의 끝을 결정하는 단계에서 tag와 만나는 점에 대해 별도의 처리를 하였다. 이 알고리즘은 기존 알고리즘과 비슷한 처리 속도를 유지하면서도 기존 알고리즘의 단점을 효과적으로 개선하여 곡선이나 복잡한 영상 외에 문자 영상 등에 대해서도 좋은 결과를 보여 주었다.
조경은(Kyungeun Cho),조형제(Hyungje Cho) 한국정보과학회 2001 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.7 No.3
이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석하는 것을 목적으로 60 가지의 기본적인 사람의 윗몸 동작들을 인식하는 방법을 제안한다. 사람 몸동작을 인식하기 위한 방법으로는 확률적 문법추론법을 이용하였으며 모든 관절의 움직임 분석으로 임의의 동작을 인식하는 방법을 사용하였다. 시스템의 입력 데이타로 쓰여지는 각 관절의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy 평면에 투영하고, 이들을 다시 4 방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 또 한 비언어적 행동 분석을 위한 사람의 동작 인식에는 손과 다른 부위와의 관계인 근접 정보가 동작 구분의 중요한 요소가 됨을 감안하여, 확률 문법 추론 방법을 확장하고, 일반적인 확률 문법 추론 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 실험결과를 통해 확인하였다. This paper proposes a human action recognition scheme to recognize nonverbal human communications automatically. Based on the principle that a human body action can be defined as a combination of multiple articulation movements, we use the method of inferencing stochastic grammars to understand each human actions. We measure and quantize each human action in 3D world-coordinate, and make two sets of 4-chain-code for xy and zy projection plane. Based on the fact that the neighboring information among articulations is an essential element to distinguish actions, we designed a new stochastic inference procedure to apply the neighboring information of hands. Our proposed scheme shows better recognition rate than that of other general stochastic inference procedures.
이금희,송미영,조형제,Lee KumHee,Song MiYoung,Cho HyungJe 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.2
3차원 가상현실 내에서 캐릭터 움직임 동작의 기술은 기존 방식인 키프레임 기법에 의존하던 것이 점차 동작 제어 기법을 활용하고, 보다 사실적이고 자연스러운 움직임을 생성해 내고자 하는 방향으로 발전해 가고 있다. 그러나 이러한 동작 제어 기법을 통해 가상현실의 지형 성질에 따라 적응적인 캐릭터의 동작을 표현하는데 한계가 있다. 즉, 대부분의 가상환경에서 캐릭터의 걷는 움직임은 일정하고 단조로운 동작만을 반복하여 표현하고 있어 관찰자로 하여금 지루함을 느끼게 하고, 지형의 조건이나 형태에 맞지않게 캐릭터의 발끝이 지면에 스며들거나 떠있는 등의 부자연스러운 동작으로 인해 사실감을 저하시킨다. 본 논문에서는 적은 매개변수들과 역운동학 방법을 적용하여 기본 걷기 동작을 표현하고, 지면의 성질을 마찰계수로 대표시켜 지면에 적응적인 걷기 동작의 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 구심력과 마찰계수를 결합한 후, 이를 근거로하여 한 주기 동안의 걷는 동작을 분석하고 이를 기반으로 동작에 필요한 매개변수를 조정하여 지질에 따른 적응적인 캐릭터의 걷기 동작을 생성한다. In 3D virtual environment the description of character' s movement that has utilized the conventional key-frame technique is gradually being developed toward the application of motion control method to generate more realistic and natural motion. Even the motion control method, however, has the limitation for expression of character's motion adapted to the ground properties of virtual world. That is, the walking motions of character are not only, for the most part, so uniform simple and repeated often as to feel to be tedious, but also the unnatural motion in which the tips of the toes soak through a plane or float in the air discording with the conditions of terrain lowers the semblance of reality. This paper proposes an adaptive motion control method for human figure locomotion in virtual environments or games, in which the walking motion is dynamiccally adapted to the ground's sliding properties. We compute an optimal parameters for one cycle of walking motion adapted to the ground properties by combining the coefficient of friction and centripetal force, and therefrom we induce a set of nonskid speed corresponding to various sliding properties of the ground.
회백질 두께 평균치를 이용한 뇌 MR영상의 비정상 영역 추출
조경은(Kyungeun Cho),채정숙(Jungsuk Chae),조형제(Hyungje Cho) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅱ
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는 데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암값 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63 명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.