• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.36-45
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• 2006

삼차인 텍스처 좌표(texture coordinates)란 삼차원 표면을 텍스처와 텍스처 매핑(texture mapping) 기술을 이용하여 렌더링 할 때, 폴리곤(polygon)에 사상되는 텍스처 조각의 위치 정보를 의미한다. 삼차원 텍스처 좌표를 압축하는 기존의 방법은 기하학 정보를 압축하기 위해 사용한 선형 예측기(linear predictor)를 그대로 다시 이용하였다. 그러나 기존의 방법은 부호화 순서에 따라 텍스처 좌표가 불연속적으로 위치하기 때문에, 선형 예측을 효과적으로 수행할 수가 없었다. 특히, 이러한 텍스처 좌표의 불연속성(discontinuity)은 non-atlas 텍스처를 가지고 있는 삼차원 메쉬 모델에서 더 심각하게 나타난다. 본 논문에서는 부호화 순서에 따라 텍스처 영상을 재배열하여 삼차원 텍스처 좌표를 부호화하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 텍스치 좌표 부호화는 텍스처로부터 텍스처 조각을 추출하고, 이를 부호화 순서에 맞게 연속적으로 재배치한 후, 텍스처 좌표를 선형 예측한다. 제안한 방법은 텍스처 좌표의 불연속성을 효과적으로 최소화할 수 있기 때문에, 텍스처 좌표의 부호화 효율을 향상시킬 수 있다. 실험 결과는 제안한 방법이 MPEG-4 3DMC 표준보다 부호화 효율성 측면에서 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.237-248
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• 2010

컴퓨터/로봇 비전 분야에서 실세계 장면들을 촬영할 때, 상당 부분의 텍스처 기반 패턴들이 발견되는데, 본 논문에서는 그런 다양한 패턴들을 적절하게 표현할 수 있는 수학적 모델(Gabor 함수)을 기반으로 한 특징 측정 좌표 체계를 소개한다. 그 체계를 통한 텍스처 패턴의 여러 특징들에 대한 측정값의 표현은 텍스처 패턴분류 작업을 수행하는데 보다 효율적인 성능을 가능케 한다. 또한 실험에 사용된 텍스처 이미지 데이터의 좌표 체계에서의 표현 정보가 추후 유사 연구들에 의해 활용될 수 있으며, 제안된 좌표 체계에서 표현된 패턴 데이터를 분류하는데 가장 적합한 의사결정나무 알고리듬을 사용한다. 최종적으로, 다양한 텍스처 패턴분류 실험을 통해 기존 연구 방법들에 비해 연구 결과의 개선이 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.748-750
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• 2005

본 논문은 오목한 물체의 그림자 표현이 가능한 그림자 텍스처를 생성하기 위해, 기존의 그림자 맵 (shadow MaP) 방법으로 그림자 정보를 생성하고 아틀라스 텍스처 (atlas texture)에 저장하는 방법을 제안한다. 기존 그림자 텍스처 방법은 그림자 정보를 이미지 텍스처에 저장하므로 그래픽스 하드웨어의 색상 처리 기능을 사용하여 고품질의 그림자를 효율적으로 표현하는 장점이 있지만 오목한 물체의 그림자를 표현하지 못하고 그림자 텍스처 생성에 많은 시간이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 실험 결과, 새로운 방법은 그림자 텍스처의 문제점을 해결하고 고품질의 그림자를 표현하는 것을 알 수 있다.

• 디지털콘텐츠
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• 12호통권127호
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• pp.151-153
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• 2003

프로시저 텍스처(Procedural Textures)는 게임업계의 많은 아티스트에게 악명이 높다. 이것은 일부 사용하기가 어렵기 때문이다. 프로시저 텍스처는 페인팅보다는 프로그래밍에 가깝다. 특히 합성 텍스처에서 잘 알려진 렌더만 (Renderman)은 완전히 변형된 언어이며 패키지가 지원하는 다양한 프론트 엔드는 거의 C++ 수준 매뉴얼처럼 미스테리하다. 또한 프로시저는 아티스트 측면에서 많은 의혹을 불러일으킨다. 진부하고 거의 불가피한 베이니 마블과 프랙탈 잡음은 파워포인트 클립아트의 CG 대응부다. 이러한 구조를 이용할 때 왜 프로시저 텍스처에 컬럼을 할애했는지 궁금할 수도 있을 것이다. 이번 호에는 프로시저 텍스처를 살펴봐야 하는 세 가지 이유를 정리했다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.287-295
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• 2006

본 논문은 임의의 영역 안에 존재하는 텍스처를 검색하기 위한 wavelet과 Gabor기반 텍스처 표현 기법을 제안하고 이들의 검색성능을 평가한다. 지금까지 Gator 평면에서의 평균과 표준편차 특징 기술자가 직사각형안의 텍스처를 표현하기에 가장 적합한 것으로 알려져 있다. 하지만 임의의 영역 안의 물체를 표현하는 기술이 실제 검색이나 여러 다른 텍스처 표현 응용 예에 더욱 필요한 실정이다. 본 연구에서는 wavelet과 Gabor 필터에 기반한 특징 추출법을 제안하고 이들을 실제 텍스처 데이터 베이스에 적용해 본 결과, wavelet기반 특징 기술자가 Gator기반 기술자에 비하여 더욱 효과적임을 발견하였다. 특히 wavelet평면에서 표준편차와 엔트로피 특징을 사용함으로써 가장 좋은 검색 성능을 냄을 알 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 다양한 실제 텍스처 영상을 가지고 wavelet과 Gator에 기반한 다양한 특징벡터에 따른 검객 성능을 평가하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1550-1555
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• 2004

그림자는 화상의 사실성을 높이며 물체들 사이의 공간적 관계를 유추할 수 있도록 해준다. 기존의 그림자 텍스처 생성 방법에서는 한 물체의 텍스처를 생성하기 위해서 다른 모든 물체들을 렌더링 해야만 하므로 Ν개의 물체가 있을 때 모든 물체들의 그림자 텍스처를 만들기 위해서는 Ο(Ν$^2$)의 시간이 필요했다. 이 논문에서는 깊이버퍼를 그림자 텍스처 생성에 사용하여 각 물체들에 대해서 상수 시간에 그림자 텍스처를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 시간 일관성을 이용해서 속도를 더욱 향상시키는 방법을 제안한다. 정적인 물체의 깊이 값은 시간이 지나도 변화가 없다. 이 값들을 재사용하여 정적인 물체들은 되도록 그리지 않고 동적인 물체들만 렌더링 함으로써 깊이버퍼와 그림자 텍스처를 효율적으로 생성할 수 있다. 이 방법의 비용은 움직이는 물체의 개수에만 비례한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.201-205
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• 2020

구조적인 텍스처는 텍스처를 구성하는 기본요소인 텍셀 (texel)이 규칙적으로 반복되는 형태로 정의된다. 구조적 텍스처 분석/인식은 직물류의 자동검사, 금속표면 자동테스트 및 마이크로 이미지의 자동 분석 등, 산업적인 응용이 다양하다. 본 논문에서는 구조적 텍스처 분석을 위한 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 기반의 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 합성곱신경망이 분류 대상 텍스처들의 구성 요소인 텍셀을 학습한다. 인식 단계에서는 입력되는 텍스처 영상에서 얻은 부분 영상을 이용하여 학습된 합성곱신경망이 텍스처를 인식하다. 실제 구현 및 실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.10-18
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• 2012

감시 카메라를 이용하여 화재 연기를 자동 검출하는 시스템은 신뢰도 높은 연기 영상의 검출 방법을 필요로 한다. 카메라를 이용하여 공기 중에 확산하는 연기의 영상을 연속적으로 획득하였을 때, 연기 영상의 각 장면은 독특한 텍스처(정적 텍스처)를 가지며, 연기의 확산 운동으로 인하여 그 차분 영상 또한 다른 물체와 구별이 되는 독특한 텍스처(동적 텍스처)를 가진다. 특정 객체가 연기와 유사한 정적 텍스처를 가지고 있을 지라도 그 움직임의 특성이 연기 특유의 확산 운동과 다르다면, 그 차분 영상의 텍스처는 연기의 차분 영상 텍스처와 유사할 수 없다. 본 논문에서는 이 두 가지 정적 및 동적 텍스처를 이용하여 신뢰도 높은 연기 영상 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 누적된 장면 차분 영상을 이용하여 변화 영역을 일차적으로 검출하고, 검출된 변화 영역의 정적 및 동적 텍스처로부터 추출한 Haralick 특징 벡터 이용하여 최종적으로 연기로 인한 변화 영역을 검출한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.839-841
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• 2000

텍스처 정보는 정지 영상 뿐 아니라 동영상 분석에서도 많은 정보를 제공한다. 이러한 텍스처 정보를 동영상의 움직임 분류에 사용하여 기존의 색, 색영역의 배치 정보, 기준 형상, 명도 텍스처 등을 기본 탐색 키로 삼는 동영상 검색 시스템에 텍스처 특성을 움직임 정보에 적용하여 저 수준 정보에서 움직임 정보가 직접적으로 추출될 수 있음을 보였다. 이 방법의 장점은 배경 소거, 오브젝트 추출 및 추적, 참조 곡선 탐색 등 많은 계산량을 요구하는 연산들이 없이도 움직임 정보를 압축 동영상에서 추출할 수 있다는 것이다. 또한 동영상은 데이터의 양이 매우 크기 때문에 압축되어 있는 것이 필수인데 본 연구에서는 웨이브릿으로 압축되어 있는 동영상에서 움직임 정보가 고주파 부분에 집중되어 있는 점을 이용하여 역변환을 거치지 않고 직접 템포럴 텍스처를 생성하였다. 따라서 계산 속도를 향상시켰으며 계산 과정도 행렬 연산을 기본으로 수행하여 계산 과정을 간단하게 하였다.

• 자연과학논문집
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• 제8권2호
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• pp.77-82
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• 1996

영상을 텍스처와 같은 성질의 영역으로 세그멘트 함으로써 새로운 very low bit rate 세그멘테이션 영상코딩 기술을 제안한다. 영역은 Human Visual System(HVS) 과 프락탈 특성을 이용하여 3 가지의 다른 텍스처 크래스(인간이 인지한 상 인텐셔티 (크라스 I), 부드러운 텍스처 (크라스 II) 및 거칠은 텍스처 (크리스 III) 중 1 가지로 구분한다. Very low bit rate 영상코더를 설계하기 위해 각각의 텍스처 크라스에 대해 nonoverlap과 overlap 세그멘테이션 방법을 결정하는 것이 중요하다. 좋은 화질을 갖는 재생영상은 여러 종류의 영상에 대해서 약 0.10에서 0.21비트/피셀에서 얻는다.