가상환경내에서 사용되는 Go - Go 기법들의 평가

곽노준(Nojun Kwak),강상우(Sangwoo Kang),송창근(ChangGuen Song) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B

가상환경은 사람과 컴퓨터간의 새로운 접근방식을 제공해 준다. 사용자는 더 이상 관찰자가 아니라 가상공간상의 적극적 참여자가 되는 것이다. 몰입형 가상환경 응용분야에서 상호작용기술의 중요성은 점점 더 증대되고 있다. 그러나 현재까지 개발된 상호작용기술은 효과적이지 못하고 사용하기 편리하지 못하기 때문에 가상현실 기술이 상용화되지 못하고 있다. 기존에 제안된 사용자중심 Metaphor기반의 Go-Go기법과 변형된 Go-Go기법들을 구현하고 20명의 피 실험자에 대한 실험을 통하여 각 기법의 특징 및 성능을 평가하고 얻어진 데이터를 분석하였다. 실험을 통해 일정한 Metaphor를 유지하는 기법은 어느 특정 작업(Task)에서만 효과적임을 알 수 있었다. 기존의 Go-Go기법의 단점인 회전동작을 보완하기 회전버튼을 이용한 기법을 구현하여 그 성능을 높였다. 효과적인 기법의 개발을 위해서는 서로 다른 기법과 상이한 Metaphor의 장점을 혼합하여 새로운 기법을 개발하고 신뢰성확보를 위한 정량적인 실험과 사용자대상의 사용성평가가 필요하다.

자율주행자동차를 위한 영상인식기술 동향

곽노준(Nojun Kwak),정지수(Jisoo Jeong) 한국자동차공학회 2018 오토저널 Vol.40 No.6

3D 애니메이션 제작을 위한 자동차 모션 분석 및 셋업 사례

곽노준(Kwak Nojun) 한국디지털디자인학회 2009 디지털디자인학연구 Vol.9 No.3

초기의 미국 애니메이션 모습을 살펴보면 캐릭터와 자동차의 형태를 단순화 시킨 것을 알 수 있다. 하지만 당시에 자동차는 사람이나 동물 캐릭터와 비교하여 상대적으로 중요하지 않은 캐릭터로 여겨졌으며 관련 기술 역시 크게 발전하지 못하였다. 최근에 급속하게 발전한 3D 애니메이션 기술은 복잡한 형태의 메카닉 캐릭터의 모션구현을 비교적 쉽게 제작할 수 있도록 하였으나 이론적 노하우의 정리 및 관련 데이터의 체계화가 이루어지지 않아 제작의 효율성에 있어 문제점이 제기되고 있다. 본 연구에서는 효과적인 모션 구현을 위하여 자동차의 구조적 특징을 살펴보고 3D 자동차 셋업 사례들을 소개 하고자 한다. 차체의 기본운동은 이동변위(translate)와 회전변위(rotate)로 나타낼 수 있으며 특히 회전변위의 피봇점은 차량의 무게 중심과 일치해야 한다. 휠의 회전운동은 간단한 수식을 이용하여 이동변위만으로 회전변위작업을 동시에 할 수 있다. 또한 현가장치의 경우도 수식과 스크립트를 이용하여 이동변위와 적절한 보정작업을 통하여 모션 작업을 구현할 수 있다. 자동차는 강체적 성격(rigid body)을 가지고 있기 때문에 그 모션 구현에 비교적 간단한 수식만을 이용하면서도 큰 효과를 볼 수 있다. 수식 이용의 효과는 몇 가지 셋업 사례들의 작업공정을 비교해 보았을 때 그 동작의 정확성과 효율성이 현격하게 증가함을 봄으로써 알 수 있다. In the early days of American animation animators should simplify the shape of character and car to raise the efficiency of production. At that time car was not considered as important character and related expression skill was not developed. Lately problem in efficiency of manufacture is advanced because 3D animation technology that develop festinately did to manufacture easily motion of complex Mechanic Character but retrenchment of theoretical know-how and systematization of connection data do not consist. The purpose of this paper is to propose optimized setup for 3D car and that will make a high degree of efficiency in 3D key animation process. Basis motion of car body can appear by transfer displacement (translate) and turning displacement (rotate). Pivot of turning displacement must agree with center of gravity of vehicles specially. Turn of wheel can do turning displacement work at the same time by transfer displacement using simple formula. Also in case of suspension can make motion work through transfer displacement and suitable revision work because using numerical formula and script. A car can see big effect using comparative simple expression in the motion embodiment because have a personality of rigid body. Effect of numerical formula utilization can know seeing that accuracy and efficiency of these action increase as is different when compared work processes of some Setup examples.

극좌표계 변환에 기반한 얼굴 인식 방법

오재현(Jae-Hyun Oh),곽노준(Nojun Kwak) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.47 No.1

본 논문에서는 기존 평행좌표를 이용하는 얼굴영상 대신 극 좌표계 변환을 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴의 중심부분의 한 점을 극으로 삼아 이 점을 기준으로 360도의 각 방향으로 일정 길이만큼 얼굴 영상을 샘플링하여 새로운 얼굴 영상을 제작하고 이를 바탕으로 기존의 특징 추출 방법들을 이용하여 얼굴 인식의 성능을 높인다. 극 좌표계의 특성상 극에 가까운 부분은 세밀하게 묘사되고 극에서 멀리 떨어질수록 영상의 정확도가 떨어진다. 일반적으로 얼굴 영상은 얼굴의 중심부에 가까운 영역에 눈, 코, 입 등의 주요 부위가 밀집되어 있다. 따라서 이러한 극 좌표계를 얼굴영상에 적용한다면 같은 화소를 이용하는 기존 평행좌표를 사용할 때보다 눈, 코, 입 등 주요 부위를 보다 세밀하게 표현할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안된 방법을 Yale데이터와 FRGC데이터에 적용한 후 기존의 특징 추출 방법인 LDA와 NLDA를 이용하여 얼굴인식을 수행한 결과 평행좌표에 기반한 원 영상을 그대로 사용했을 때 보다 인식률이 향상됨을 확인할 수 있었다. In this paper, we propose a novel method for face recognition which uses polar coordinate instead of conventional cartesian coordinate. Among the central area of a face, we select a point as a pole and make a polar image of a face by evenly sampling pixels in each direction of 360 degrees around the pole. By applying conventional feature extraction methods to the polar image, the recognition rates are improved. The polar coordinate delineates near-pole area more vividly than the area far from the pole. In a face, important regions such as eyes, nose and mouth are concentrated on the central part of a face. Therefore, the polar coordinate of a face image can achieve more vivid representation of important facial regions compared to the conventional cartesian coordinate. The proposed polar coordinate transform was applied to Yale and FRGC databases and LDA and NLDA were used to extract features afterwards. The experimental results show that the proposed method performs better than the conventional cartesian images.

상관관계를 이용한 얼굴의 가려진 영역 검출 및 복원

이지은(Lee Jieun),곽노준(Kwak Nojun) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.11

요즘 감시카메라 시장은 전 세계적으로 이슈가 되고 있다. 감시카메라는 적은 인원으로 많은 장소를 한 눈에 감시할 수 있고, 문제가 발생했을 때, 녹화 저장된 영상을 통해 그 상황을 다시 볼 수 있다. 이렇게 다양한 기능과 편리함으로 우리에게 도움을 주는 감시카메라이지만, 마스크나 선글라스, 또는 여러 가지 잡음에 의해 얼굴 영상의 부분이 훼손되는 상황에서는 신원 확인을 하기가 어렵다. 때문에 가려진 얼굴을 제대로 인식하기 위해 영상 처리 분야에서 얼굴의 가려진 영역을 찾아 그 부분을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문은 기존 PCA 방법을 이용하여 가려진 영역을 찾아내고, PCA를 반복적으로 사용하여 재구성하는 대신 상관관계를 이용하여 얼굴의 가려진 영역을 자동적으로 검출하고 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 두 눈의 중심이 고정되어 있는 BioID 데이터로 상관계수를 구하고 얼굴의 특정 부분을 임의로 가려 실험을 수행하였다. 제안된 방법의 결과는 PCA방법으로 수행한 결과와 함께 비교되어 원본 영상과의 오류 값이 더 작게 나오는 것을 확인할 수 있었다.

LDA를 이용한 얼굴인식에서의 Small Sample Size 문제 해결을 위한 Resampling 방법

오재현(Jae-Hyun Oh),곽노준(Nojun Kwak) 대한전자공학회 2009 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.46 No.2

본 논문에서는 LDA를 이용한 얼굴 인식에서 발생하는 small sample size 문제를 해결하기 위한 효율적인 방법인 resampling 방법을 제안한다. 기존에는 regularization method를 사용하여 small sample size 문제를 해결하였는데, 이 방법을 사용하면 클래스내 분산행렬의 특이성을 없앨 수 있지만, 클래스내 분산행렬과 상수를 곱하는 과정에서 상수 값을 임의로 정해 주어야 하고, 이 상수 값에 따라 인식률이 개선되지 않을 수 있다는 문제점이 발생한다. 제안된 resampling 방법을 이용하여 학습 데이터의 수를 늘리면, regularization method보다 개선된 인식률을 얻을 수 있고, 또한 경험적으로 상수 값을 지정해 주는 과정을 거치지 않아도 되는 장점이 있다. In many face recognition problems, the number of available images is limited compared to the dimension of the input space which is usually equal to the number of pixels. This problem is called as the ‘small sample size’ problem and regularization methods are typically used to solve this problem in feature extraction methods such as LDA. By using regularization methods, the modified within class matrix becomes nonsingular and LDA can be performed in its original form. However, in the process of adding a scaled version of the identity matrix to the original within scatter matrix, the scale factor should be set heuristically and the performance of the recognition system depends on highly the value of the scalar factor. By using the proposed resampling method, we can generate a set of images similar to but slightly different from the original image. With the increased number of images, the small sample size problem is alleviated and the classification performance increases. Unlike regularization method, the resampling method does not suffer from the heuristic setting of the parameter producing better performance.

도플러 레이더 패턴 인식을 통한 인간 보행 감지 및 배경잡음 제거 기법

권지훈(Jihoon Kwon),곽노준(Nojun Kwak) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5

In the conventional radar system, a threshold level is adjusted by the received noise level for maintaining detection and false alarm performances. However, when high level noise is received, a threshold level also increases and detection range can be reduced. In this paper, we will present a new method of pedestrian detection and background noise classification using Doppler radar pattern recognition technique without using a threshold level. We apply the multilayer perceptron to classify the human normal walking motion from the background noise. The estimation accuracy for the background noise and human normal walking motion are about 97.9% and 90.1% individually. This result shows that the pattern recognition approach can be the effective method to remove the background noise for pedestrian detection.

회귀문제를 위한 비선형 특징 추출 방법

김성민(Kim Seongmin),곽노준(Kwak Nojun) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.11

본 논문에서는 회귀문제를 위한 비선형 특징 추출방법을 제안하고 분류문제에 적용한다. 이 방법은 이미 제안된 선형판별 분석법을 회귀문제에 적용한 회귀선형판별분석법(Linear Discriminant Analysis for regression:LDAr)을 비선형 문제에 대해 확장한 것이다. 본 논문에서는 이를 위해 커널함수를 이용하여 비선형 문제로 확장하였다. 기본적인 아이디어는 입력 특징 공간을 커널 함수를 이용하여 새로운 고차원의 특징 공간으로 확장을 한 후, 샘플 간의 거리가 큰 것과 작은 것의 비율을 최대화하는 것이다. 일반적으로 얼굴 인식과 같은 응용 분야에서 얼굴의 크기, 회전과 같은 것들은 회귀문제에 있어서 비선형적이며 복잡한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 회귀 문제에 대한 간단한 실험을 수행하였으며 회귀선형판별분석법(LDAr)을 이용한 결과보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

사각 지역 차량 감지 영상 처리 알고리즘

서지원(Seo Jiwon),곽노준(Kwak Nojun) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.11

최근 자동차 업계와 IT 기술의 융합이 새로운 트렌드로 자리 잡으면서 전자제어 기술뿐만 아니라 영상처리 기술이 융합된 지능형 자동차 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 또는 번호판을 대상으로 하는 인식 알고리즘은 이미 다양한 방법으로 연구가 진행되어 왔으며 이미 몇몇 기술은 상용화 단계에 있다. 본 논문에서는 Viola-Jones 알고리즘을 이용하여 차량의 사각 지대에 위치하는 차량을 감지하고 이의 대략적인 거리 정보를 추정하는 것을 목표로 하여 차량의 형태 정보를 바탕으로 차량을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 방법은 Adaboost와 Harr-like 특징을 사용하여 얼굴을 성공적으로 검출한 Viola-Jones 알고리즘[1]을 차량에 적용하였다.

BERT를 이용한 한국어 질의응답 데이터 셋에서의 기계 독해

정서형(Seohyeong Jeong),곽노준(Nojun Kwak) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.11

Machine reading comprehension (MRC) in multi-language datasets has not been explored as much as in English datasets. In this work, we demonstrate BERT-based question answering system on Korean question and answering dataset called KorQuAD 2.0. This paper explores KorQuAD 2.0 with BERT-multilingual model released by Google and Larva-base which is a pre-trained language model on Korean corpus released by Naver using an additional tokenizer. We also adopt negative sampling during training to balance the ratio of positive and negative data samples and a different size of window stride during inference to increase the inference speed. As a result, we achieve 58.21% of exact match (EM) score and 77.33% of F1 score which largely outperforms the previous baseline of 30.24% EM and 45.96% of F1 score.