http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Novel Stereo-Matching Method Utilizing Surface Normal Data
Euijeong Song,Seokjung Kim,Minho Chang 한국정밀공학회 2020 International Journal of Precision Engineering and Vol.21 No.8
Stereo matching has a critical disadvantage in that 3D data acquired with this method is not accurate because only intensity data from the image can be utilized. Optimization processes such as belief propagation and graph cuts increase the robustness and accuracy of the 3D data, but these require significant computational power. We propose a novel method of stereo matching that utilizes surface normal data derived from the photometric stereo technique. We obtain an improved depth map without requiring additional optimization.
SRPS–deep-learning-based photometric stereo using superresolution images
Song Euijeong,Kim Seokjung,정석,Chang Minho 한국CDE학회 2021 Journal of computational design and engineering Vol.8 No.4
This paper introduces a novel deep-learning-based photometric stereo method that uses superresolution (SR) images: SR photometric stereo. Recent deep-learning-based SR algorithms have yielded great results in terms of enlarging images without mosaic effects. Supposing that the SR algorithms successfully enhance the feature and colour information of original images, implementing SR images using the photometric stereo method facilitates the use of considerably more information on the object than existing photometric stereo methods. We built a novel deep-learning-based network for the photometric stereo technique to optimize the input–output of SR image inputs and normal map outputs. We tested our network using the most widely used benchmark dataset and obtained better results than existing photometric stereo methods.
Photometric Stereo Using CNN-based Feature-Merging Network
Euijeong Song,Minho Chang 제어로봇시스템학회 2020 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2020 No.10
We propose a photometric stereo method using Convolutional Neural Network (CNN) based method, which is effective for deriving surface normal data from non-lambertian objects. Our method extracts feature maps from a set of images of object using shared feature extraction network, and merge the extracted feature maps using two pooling method: max-pooling and average-pooling. The merged feature maps are concatenated and passed to final CNN layers to derive the surface normal map. We tested our network on the most widely-used benchmark dataset and confirmed that our method performs better than existing deep learning based photometric stereo method.
송의정(Euijeong Song),이승진(Seungjin Lee),장민호(Minho Chang) (사)한국CDE학회 2013 한국 CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집 Vol.2013 No.1
본 논문에서는 현재 널리 이용되고 있는 3 차원 스캐너에 거울을 부착하여 물체의 전면과 함께 후면도 한꺼번에 측정할 수 있는 방법을 제시한다. 어떠한 물체의 전체를 3 차원 스캐너로 촬영하기 위해서는 물체를 회전시켜가며 원하는 부분을 촬영한 다음 이를 정합 작업을 통해 하나로 합치는 과정을 거치는데, 이는 복잡한 계산의 반복이 필요한 과정일 뿐만 아니라 정합 과정이 반복될 경우 오차가 계속 누적될 수 있다. 이 논문에서는 3 차원 스캐너에 거울을 이용한 간단한 장치를 추가하여 물체의 전방위 3 차원 모델을 정합 과정 없이 얻을 수 있는 방법을 제시하고, 거울의 위치를 효율적으로 보정하는 알고리즘을 소개한다.
안의정 ( Ahn Euijeong ),송현주 ( Song Hyunju ),김진웅 ( Kim Jinung ) 한국텍스트언어학회 2020 텍스트언어학 Vol.49 No.-
This study presents a methodology that facilitates UGC morphological analysis by normalizing non-standard texts, and shows that the performance of existing NLP tools can be improved through it. The KakaoTalk messenger texts were morphologically analyzed using Utagger and their error rates were checked over a total of three steps. In order to increase the accuracy of morphological analysis, it is necessary to grasp the characteristics of the messenger data. In the case of messenger data, the spacing norms are not observed, and punctuation marks are often omitted. Variants that are written as they sound or whose letters are partially modified are used, and typos are also frequent. In addition, various abbreviations are used, new words and dialects appear, and new sentence final endings are frequently used. These linguistic features can cause an error of POS and should be considered in the process of normalization, The error rate was changed from 35.1% to 17.7% after due to wrong interword space detection, and the error rate was reduced by 12.2% due to spelling checking. The remaining errors were the case of misanalyzing the sentence final endings as a connecting endings due to the absence of punctuation marks, and errors related to new proper nouns, new words, and interjections.
최소 침습형 미세 수술에서 로봇의 위치 획득을 위한 3 차원 측정장비의 적용
이승진(Seungjin Lee),송의정(Euijeong Song),장민호(Minho Chang) (사)한국CDE학회 2013 한국 CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집 Vol.2013 No.1
뇌수술의 경우 뇌심부에 발생하는 종양의 위치를 확인하여 최소한의 절개로 제거하는 최소 침습형 미세 수술법이 필요하다. 이 수술법은 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT)을 활용하여 종양의 3 차원 정보를 확인하고 가늘고 긴 막대 형태의 수술 도구를 사용하기 때문에 정확한 시술 위치 선정이 요구된다. 최소 침습형 미세 수술법을 로봇 수술에 적용 하기 위한 다양한 방식의 연구가 진행되고 있지만, 정확한 위치의 시술에 필요한 정밀도와 안전성이 부족한 면을 보이고 있다. 본 연구에서는 컴퓨터 단층촬영으로 획득한 수술 부위의 위치로부터 시술 전 수술 로봇의 3 차원 공간상 위치를 정밀하게 알아내기 위한 소형 3 차원 측정장비를 제안하였다.