최근 복잡한 실제 사물을 가상 공간상에 표현하기 위해 삼차원 모델을 많이 이용하고 있다. 기존의 삼차원 데이터 처리는 주로 정지 모델에 대해 기하학 정보와 위상학 정보를 표현하거나 다중 해상도(Level of Details, LOD)로 나타내는데 역점을 두었다. 그러나 네트웍을 통한 가상 공간에서 삼차원 애니메이션에 대한 응용이 점차 늘어남에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 압축하여 전송하거나 저장할 필요가 생겼다 본 논문에서는 삼차원 애니메이션 모델의 공간적 또는 시간적 상관 관계를 이용하여 삼차원 모델 정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 먼저 주어진 모델의 움직임을 분석하고 이를 (r,θ,ø)의 구 좌표계로 변환한 후 (θ,ø)의 분포에 따라 모델을 분할(Segmentation)한다. 그리고 움직임 벡터는 Affine 변환을 이용하여 삼차원 공간에서의 움직임을 정의한다. Key프레임에 해당하는 정지 모델의 기하학 정보와 위상학 정보를 압축하고, LOD 기술을 적용하여 손실 혹은 무손실로 부호화하여 전송한다. 또한 Key프레임 사이의 화면에서는 선형 또는 비선형 보간법으로 각 분할 부분을 복원하고, 이를 조합하여 전체적인 삼차원 모델을 복원한다.
본 논문에서는 잔차신호를 모델링하기 위해 사용되는 동적희박대수코드북에 대해 분석하고 성능이 향상된 새로운 대수코드북 구조 및 검색과정을 제안하였다. 제안된 알고리 즘은 대수 코드북의 단점을 계산량의 증가 없이 개선시켰다. 먼저 기존에 단순히 부호비트 만을 검색하는 것에 대해 다양한 펄스 진폭의 선택을 가능하게 하였다. 그리고 동일 트랙상 에서 두 펄스를 선택하게 하였으며 추가 계산량이 필요없는 무성음에서 유성음으로의 천이 구간 검출기를 이용하여 LSF 보간 시 발생하는 천이구간에서의 LP지연을 최소화하였다. 제 안된 알고리즘을 이용한 5.6kbps음성부호화기는 전화선상의 음질을 시료로 하여 주관적 음 질면에서 6.3kbps MP-MLQ와 동등하였으며 MNRU Q=15dB에서는 MP-MLQ에 비해 약간 의 음질열하가 발생하였다.
In order to design a stable robust controller, nominal model, and the upper bound about the uncertainty which is the error of the model are needed. The problem to estimate the nominal model of controlled system and the upper bound of uncertainty at the same time is called robust identification. When the nominal model of controlled system and the upper bound of uncertainty in relation to robust identification are given, the evaluation of the validity of the model and the upper bound makes it possible to distinguish whether there is a model which explains observation data including disturbance among the model set. This paper suggests a method to identity the uncertainty which removes disturbance and expounds observation data by giving a probable postulation and plural data set to disturbance. It also examines the suggested method through a numerical computation simulation and validates its effectiveness.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.12A
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pp.1774-1780
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2000
본 논문에서는 TDMA 방식의 고속의 버스트 데이터 전송에서 프리앰블의 오버샘플링 데이터 값을 이용한 새로운 피드포워드 타이밍 추정 기법을 제안한다. 제안된 추정 기법은 검출 오류 분산 값 (DEV : Detection Error Variance) 측면에서 기존의 여러 타이밍 추정기법과 MCRB (Modified Cramer-Rao Bound)와 비교되어 진다. 또한, 제안된 타이밍 추정 기법을 고정 샘플링 클럭과 타이밍 보정기로서 보간 필터를 이용한 심볼 동기 블록을 적용하여 이상적인 경우의 BER과 그 성능을 비교한 결과 이상적인 경우에 비해 성능 저하가 BER이 $10^{-3}$인 지점에서 최대 0.2dB 이내임을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.1-3
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2014
본 논문에서는 하드웨어 HEVC 인코더의 화면간 예측의 구조를 제안한다. 제안된 화면간 예측은 정수화소 움직임 예측을 통해 코딩 트리 유닛 내 코딩 유닛 분할과 각 코딩 유닛의 분할모드를 결정한다. 그리고, 부화소 움직임 예측, Merge모드 판단을 통해 예측 유닛의 움직임 벡터를 확정하고 움직임 보상을 수행한다. 이 과정에서 율-왜곡 비용계산 및 보간 필터 등의 하드웨어 자원이 효율적으로 공유된다. 또한, 전력소모를 줄이기 위하여 코딩 유닛의 skip 여부의 조기 판단을 통해 부화소 움직임 예측 및 화면내-화면간 최종 예측모드 결정과정의 전부 또는 일부를 생략하는 방법을 제공한다. 제안된 화면간 예측을 포함한 하드웨어 HEVC 인코더를 구현하여 실험한 결과, 250 MHz 의 동작 주파수에서 초당 124 Mpixel 의 처리성능을 보였으며, HM-14.0 대비 PSNR 0.5~0.8 dB 수준의 화질열화를 나타냈다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.22-23
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2018
본 논문에서는 그래프 간 정합을 이용한 포인트 클라우드 시퀀스 압축 기법을 제안한다. 우선, 그래프를 활용하여 포인트 클라우드 시퀀스의 시변하는 기하학적 구조를 표현하고, 그래프로부터 웨이블릿 변환을 사용하여 추출한 특징 벡터를 매칭하는 방법으로 인접 프레임 간 움직임 예측을 수행한다. 그리고 움직임 예측을 통해 얻은 움직임 벡터 중 정합 점수가 높은 소수의 움직임 벡터를 보간하여 프레임 전체의 움직임 필드를 얻는다. 최종적으로 움직임 정보를 활용하여 얻은 예측 프레임과 타겟 프레임의 차이를 선택적 엔트로피 부호화 방식으로 코딩하여 포인트 클라우드 시퀀스 압축을 수행한다. 실험 결과 제안하는 기법이 3D 포인트 클라우드 시퀀스를 효과적으로 압축함을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.215-216
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2020
Optical Flow는 컴퓨터 비전 분야의 많은 응용기술에 사용된다. 객체 탐지, 추적, 연속 영상 보간, 3D Reconstruction과 같은 최근에 활발히 연구되는 여러 분야에서 사용되는 기반 기술이다. 최근 딥러닝을 기반으로 한 다양한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 높은 정확도를 보이고 있다. 이런 분야들은 많은 경우에 실시간 시스템에 적용되어 이미지로부터 정보를 연산한다. 본 논문은 MaskFlownet, SelFlow, LiteFlowNet2 등과 같은 높은 정확도를 가진 신경망 네트워크로 추정된 Optical Flow를 살펴본다. 각 신경망 네트워크로 얻어진 정확도를 비교하고 디스플레이 기술과 이미지 센서 기술의 발전으로 사용 수요가 많아진 고화질의 이미지를 실시간으로 처리하는 경우, 적용 가능한 Optical Flow의 성능을 분석하였다.
Kim, Dae-Hyeon;Yun, Yong-In;Choe, Jong-Su;Kim, Je-U;Choe, Byeong-Ho
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.2
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pp.107-115
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2002
In this paper, we describe a novel method to generate an intermediate scene using BDM (Bidirectional Disparity Morphing) from the parallel stereopair. Because an image is composed of several layers and each layer has a similar disparity, it is available to use the block based disparity estimation. In order to prevent the false correspondence, however, we closely investigate the corresponding block as we adaptively vary the block size according to the estimation error. Therefore, we can detect the occlusion because of larger estimation error of the occluded region. We define three occluding patterns, which ate derived from the peculiar property of the disparity map, in order to smooth the computed disparity map. The filtered disparity map using these patterns presents that the false disparities ate well corrected and the boundary between foreground and background becomes sharper. As a result, we can improve the quality of the intermediate scenes.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.7
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pp.326-334
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2024
Extra-oral imaging techniques such as Panoramic X-rays (PXs) and Cone Beam Computed Tomography (CBCT) are the most preferred imaging modalities in dental clinics owing to its patient convenience during imaging as well as their ability to visualize entire teeth information. PXs are preferred for routine clinical treatments and CBCTs for complex surgeries and implant treatments. However, PXs are limited by the lack of third dimensional spatial information whereas CBCTs inflict high radiation exposure to patient. When a PX is already available, it is beneficial to reconstruct the 3D oral structure from the PX to avoid further expenses and radiation dose. In this paper, we propose 3DentAI - an U-Net based deep learning framework for 3D reconstruction of oral structure from a PX image. Our framework consists of three module - a reconstruction module based on attention U-Net for estimating depth from a PX image, a realignment module for aligning the predicted flattened volume to the shape of jaw using a predefined focal trough and ray data, and lastly a refinement module based on 3D U-Net for interpolating the missing information to obtain a smooth representation of oral cavity. Synthetic PXs obtained from CBCT by ray tracing and rendering were used to train the networks without the need of paired PX and CBCT datasets. Our method, trained and tested on a diverse datasets of 600 patients, achieved superior performance to GAN-based models even with low computational complexity.
본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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