• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제34권12호
• /
• pp.641-655
• /
• 2007

컴퓨터 그래픽스를 비롯한 여러 응용 분야에서 3차원 다면체 모델에 대한 매개 변수화(parameterization) 기법이 중요하게 연구되어왔다. 매개 변수화에 대한 연구는 주로 3차원 다면체 모델을 2차원 평면으로 매핑 시켜주는 문제를 고려하는데, 이러한 매핑 과정에서 종종 다각형의 세밀한 형태를 제대로 표현하지 못하거나, 텍스처 매핑 등의 기법을 적용할 때 일부 왜곡이 발생하는 문제가 발생하고는 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 여러 가지 왜곡 처리 방법이 연구되었지만, 3차원 물체의 임의 영역에 대한 사각형 형태의 부분 매개 변수화(local parameterization)를 수행하기에는 종종 한계점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 투영 등위 집합이라고 하는 수학적 도구를 사용하여 3차원 다면체 모델의 특정 지역을 효과적으로 매개 변수화 해주는 기법을 제안한다. 이 방법에서는 사용자가 지정한 임의의 영역에 대해 등간격의 곡선을 생성한 후, 이를 이용하여 사각형 형태의 영역에 대한 부분 매개 변수화 정보를 추출하는 방식을 취한다. 본 논문에서는 새로운 부분 매개 변수화 기법에 대하여 자세히 설명한 후 실험 결과를 기술하도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제34권1호
• /
• pp.38-48
• /
• 2007

본 논문에서는 NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines)로 표현된 3차원 곡면을 복원하기 위한 영상 기반 곡면 모델링 기법을 제안한다. 카메라 보정이 수행된 복수의 영상으로부터 사용자가 대응곡선을 지정하면 카메라의 정보를 이용하여 대응 곡선의 3차원 복원을 수행한다. 사용자 인터페이스에 의해 각 영상에서 곡선을 지정하기 위하여 본 논문에서는 NURBS 곡선을 이용하였으며 bilinear surface, ruled surface, generalized cylinder, surface of revolution등의 기본 곡면뿐 아니라 skinned surface, swept surface, boundary patch등의 고급 곡면 생성을 지원하여 다양한 모양의 곡면 물체를 모델링 할 수 있다. 또한 영상을 기반으로 view-dependent 텍스처 생성방법을 지원하여 좀더 사실적인 곡면의 복원을 수행한다. 생성된 3차원 곡선 또는 곡면은 VRML과 같은 표준 형식으로 출력하여 재사용할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권10호
• /
• pp.1229-1237
• /
• 2011

직접 볼륨 렌더링은 반투명한 물체에 대한 고화질 영상 생성이 가능한 기법으로 광선 투사법이 대표적이다. 이것은 각 화소별로 오브젝트 공간상의 관심 영역을 샘플링하기 때문에 높은 해상도의 영상을 생성할 수 있지만, 각 샘플점마다 반복적으로 수행하는 텍스처 참조와 누적연산 때문에 렌더링 성능이 저하되는 문제가 있다. 최근에는 연산 능력이 매우 커진 GPU를 이용해 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있지만 이들 역시 전처리 단계 및 추가적인 메모리 사용이 불가피하다. 본 논문에서는 반투명 물체의 표현이 가능하고, 전처리 과정 및 추가적인 텍스처 메모리를 사용하지 않으면서 기존의 방법들보다 고속으로 볼륨 데이터를 가시화할 수 있는 포인트 프리미티브 기반의 새로운 볼륨 렌더링기법을 제안한다. 이 방법은 볼륨 데이터를 샘플링하여 포인트 프리미티브를 생성하고 이를 이미지 평면상에 투영하는 방식으로 수행속도가 매우 빠르다. 또한, 생성된 포인트 프리미티브를 실행시간에 추가 및 삭제할 수 있기 때문에 OTF를 변경해도 실시간 대응이 가능하다.

• 한국의상디자인학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2007

This study suggests the new technique to express the texture that copes with the demands of the times by trying to apply the new Nuno-felt technique, to the silk, the representative material for emotion, in order to provide the basic data for the development of highly value added and competitive materials in the domestic and international markets as well as to meet the demand of consumers in the high emotion age pursuing the idiosyncrasy and qualify enhancement. Nuno-felt is the felting technique that places the wool of desired thickness on the thin fabric using wools and various kinds of fabric materials and rubs them. The samples are 3 kinds of silk including plain Chiffon with different touch, Pongee and Organza and Merino Wool, the best quality wool of wools. As a result, beyond the simple surface effect from the silk showing the superior drape feature with one color and soft wool, the Nuno-felt technique created the feminine as well as masculine, classic and modem image. Furthermore, the harmony of opacity and transparency produced the new dynamic and dimensional texture with the combination of different emotions through the visual emotion of different grey colors and rough, crude and soft touch. This study suggested the possibility that the Nuno-felt technique could create the new emotional materials for the modem sense by combining the materials with different features from the wools unlike the traditional simple felt technique.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.45-52
• /
• 2012

본 논문에서는 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 이용하여 엘리베이터 내 군집 밀도를 추정하는 방법을 제안한다. SOM을 사용하는 기존의 방법은 재현성이 떨어지며 충분한 성능을 내지 못한다. 제안한 방법은 GLDM(Grey-Level Dependency Matrix)과 GGDM(Grey-Gradient Dependency Matrix)의 텍스처 특징과 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 통해 실내 군집 밀도를 추정한다. 다중 클래스를 분류하기 위해 기존의 아다부스트 알고리즘에서 웨이트 업데이트 식을 변형하여 더 높은 성능의 약한 분류기를 생성하도록 하였다. 군집 밀도는 인원수에 따라 0명, 1~2명, 3~4명, 5명 이상 등 네 가지 클래스로 구분하였다. 엘리베이터 내 영상을 이용한 모의 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법보다 약 20% 정도의 검출률 향상을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권8호
• /
• pp.1082-1093
• /
• 2011

3차원 캐릭터 모델의 만화적 표현을 위하여 일반적으로 사용되고 있는 기존의 카툰렌더링 방법들은 아티스트가 직접 그린 원화의 표현을 그대로 살리는데 한계가 있다. 본 논문에서는 원화로부터 만화적인 음영모델을 캡쳐하는 기술을 제안하고 이를 이용하여 3차원 캐릭터 모델을 효과적으로 카툰 렌더링하는 새로운 시스템을 제공한다. 이 시스템의 특징은 음영을 캡쳐한 후에 캐릭터 모델의 만화적 특성을 부각시키기 위하여 음영을 이용하여 형태를 강조하는 알고리즘을 포함하며 아티스트가 포스트 프러덕션으로 음영을 편집할 수 있는 스케치 기반 인터페이스를 지원하는 것이다. 이를 위하여 선택된 영역의 색상 분포와 비율을 분석하는 RGB 색상 정렬 알고리즘을 이용하여 카툰 텍스처를 자동으로 생성하는 방법론을 제시한다. 또한 캐릭터의 형태적 특성을 강조하기 위하여 세일리언시 기반 카툰 렌더링 알고리즘을 제안하며, 음영을 지역적으로 편집하는 스케치 인터페이스를 제공한다. 마지막으로 사용자 평가를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 입증한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.237-251
• /
• 2016

본 논문에서는 High Efficiency Video Coding(HEVC)을 기반으로 구현된 3D 스케일러블 코덱에서 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 기술을 제안한다. 기존의 3D-HEVC에서는 dependent view를 부호화 할 때, 자신의 깊이 영상이 존재하지 않아 이웃 view의 base view의 깊이 영상을 이용하여 텍스처를 부호화한다. 하지만 스케일러블 부호화를 지원하는 형태의 3D-HEVC에서는 자신의 하위 spatial layer의 깊이영상을 이용하여 부호화 할 수 있다. 본 논문에서는 3D 스케일러블 코덱에서 텍스처 정보를 부호화하기 위한 향상된 깊이영상 예측방법을 제안한다. 저자들이 구현한 3D 스케일러블 코덱을 이용하여 제안한 알고리즘으로 실험을 한 결과, 제안하는 알고리즘이 기존 기술 대비 효율적인 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.1-5
• /
• 1995

본 연구에서는 국내산(A) 및 수입산(B) 소세지를 택하여 소세지의 텍스처 프로필을 수행하였다. 패널요원들은 두 제품에 대하여 감지되는 순서에 따라 14개의 관능적 특성용어를 개발하였다. 개발된 특성용어는 표면의 촉촉함, 표면의 매끄러움, 탄성, 내부경도, 껍질이 질긴 정도, 응집성, 조밀도, 씹음수, 수분방출, 덩어리 응집성, 덩어리상, 과립상, 껍질의 분리도, 기름짐이었다. 또한 $0{\sim}3$점을 8구간으로 나눈 척도와 특성의 객관적인 평가를 위하여 표준시료를 사용하는 표준척도를 확립하였다. 소세지 A는 탄성, 표면의 매끄러움, 내부경도, 껍질이 질긴 정도, 조밀도, 씹음수, 덩어리상 및 껍질의 분리도에서 소세지 B보다 높은 강도값을 나타내었다. 표면의 촉촉함, 응집성, 수분방출, 덩어리 응집성, 과립상같은 특성들에 있어서는 소세지 B가 소세지 A보다 더 높은 값을 나타내었다. 기름짐에 있어서는 소세지 B가 크게 평가되었으나 소세지 A보다 더 담백한 맛이라는 의견이 제시되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.675-682
• /
• 2014

전립선은 남자에게만 있는 장기이다. 전립선의 질병을 진단하기 위하여 일반적으로 TRUS 영상이 사용되는데, 희미한 전립선 경계나 잡음, 좁은 그레이 레벨 분포 때문에, 전립선의 경계를 검출하는 것은 상당히 어려운 작업 중의 하나이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 TRUS 영상에서 자동적으로 전립선 분할을 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 전처리, 가버 특징 추출, 훈련, 전립선 분할 과정으로 진행된다. 전처리 과정에서 잡음 제거는 스틱 필터와 top-hat 변환이 적용된다. 회전 불변 텍스처 추출을 위하여 가버 필터 뱅크가 사용된다. 훈련과정에서 SVM은 전립선과 비전립선의 각 특징을 얻기 위해 사용되며, 마지막으로 전립선 경계가 추출된다. 여러 실험 결과로 제안 방법은 충분히 유효하고, 의사의 수동 추출 방법과 비교했을 때 10%미만의 경계 차이를 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.164-169
• /
• 2009

본 논문에서는 고해상도 위성영상에 대해서 분할된 후보영역의 텍스처 정보를 기반으로 BP 신경회로망을 이용한 도로영역검출방법을 제안한다. 먼저, N.Otsu가 제안한 히스토그램 기반의 이진화와 열림연산을 수행하여 배경영역으로부터 일차적으로 도로영역인 전경부분을 분할한다. 그리고 전경부분의 색상 히스토그램을 이용하여 주요색상을 추출한 후 ${\pm}25$ 범위 이내에 있는 영역을 도로영역 후보를 검출한다. 마지막으로, 분할된 후보 도로영역에 대해서 동시발생행렬을 이용하여 텍스처 정보를 추출한 후 BP 신경회로망을 이용하여 최종적인 도로영역을 검출한다. 제안한 방법은 도로영역이 일정한 밝기값과 형태를 가진다는 사실에 착안한 것으로, 실험에서 다양한 위성영상들을 대상으로 평균 90% 이상의 검출율을 보여 그 유효함을 보였다.