• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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• pp.41-45
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• 2005

A new algorithm of the image mapping which is a technique of the elemental image generation is proposed. The proposed method is based on the characteristics of the lens array such as the number, the size and the focal length of the elemental lens. The 3D image generated by 3D graphic API such as OpenGL can be directly adopted without the complex adaptation. Since the image mapping using the proposed method can enhance the speed of the elemental image generation, the computer- generated integral imaging system can be applied to virtual reality system.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.1030-1031
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• 2014

본 논문에서는 3D Skeleton Model로 획득된 관절 정보를 이용하여 제스처를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 사람마다 각기 다른 신체 비율을 가지지만 각 관절 또는 신체의 구조는 같다는 사실을 바탕으로 관절의 각도를 기반으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.145-147
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• 2022

본 논문에서는 훼손되어 식별할 수 없는 탑 이미지를 비롯해 낮은 해상도의 탑 이미지를 개선하기 위해 우리는 탑 이미지의 화질 개선을 인공지능을 이용하여 빠르게 개선을 해 보고자 한다. 최근에 Generative Adversarial Networks(GANS) 알고리즘에서 SrGAN 알고리즘이 나오면서 이미지 생성, 이미지 복원, 해상도 변화 분야가 지속해서 발전하고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 GAN 알고리즘을 화질 개선에 적용해 보았다. 탑 이미지에 GAN 알고리즘 중 SrGan을 적용하였으며 실험한 결과 Srgan 알고리즘은 학습이 진행되었으며, 낮은 해상도의 탑 이미지가 높은 해상도, 초고해상도 이미지가 생성되는 것을 확인했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.323-324
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• 2023

본 논문에서는 다양한 복원 인공지능 알고리즘 중 하나인 3차원 복원 기술은 실제로 존재하는 물체의 2차원적인 픽셀을 3차원의 형태로 구현하여 형상화한다. 정확한 3차원 정보 처리가 요구됨에 따라 포인트 클라우드로 표현되는 데이터를 통해 정확한 쿨체의 크기 정보나 좌표 정보를 표시할 수 있다. 데이터의 픽셀을 분석하여 3차원의 형태로 구현할 것을 정의하는 복셀화(Voxelization) 알고리즘 전처리 과정을 통해 3차원 복원 기술 3D-GAN 활용으로 3차원 형태 형상화를 하였다. 본 논문에서는 3차원 복원 알고리즘 통하여 2차원 포인트 클라우드를 분석해 3차원 형태로 복원하는 기술에 대한 설명한다.

• Journal of Magnetics
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• 제7권3호
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• pp.106-114
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• 2002

To reduce the grain size and the media noise in a typical CrMo/CoCrPtB longitudinal media, a sputtering process which includes the exposure of oxygen onto the surface of CrW$_x$ (x=0, 25, 50, 75, 100 at.%) and CrTi$_{15}$ seedlayers with the thickness of 0.5 nm have been utilized. The main results are: (1) the media grain size and the media noise are reduced when using CrW$_x$ (x=0, 25, 50 at.%) seedlayers, and not reduced when using CrTils or CrW$_x$ (x=75, 100 at.%) seedlayers, (2) AES and RHEED results suggest that W seedlayer, which has the highest melting point, forms layer-like film with very small and dense island grain, due to its high free surface energy and low mobility. On the other hand, CrW$_{50}$ and Cr seedlayers, which have lower melting point than W seedlayer, form island film, (3) to effectively reduce the media grain size and improve the media signal to noise ratio, it is essential to utilize a very thin Cr-based seedlayer with high affinity for oxygen and which forms island-like structure, such as CrW$_{50}$ seedlayer.

• 방송공학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.22-30
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• 2005

본 논문에서는 사용자 제어에 따라 3차원 오디오 장면을 재구성할 수 있는 대화형 오디오 방송단말에 관하여 기술한다. MPEG-4 AudioBIFS 규격에 따라 계층적으로 표현한 오디오 장면의 속성을 사용자 제어에 따라 갱신하고, 주어진 속성을 참조하여 오디오 데이터를 3차원 공간상에 재합성하는 방식을 취한다. 단말은 MPEG-4 Audio 최상위 노드와 몇몇 비디오 노드를 지원하며, 센서 노드와 라우트 요소를 이용하는 대신에 노드 유형에 따른 사용자 인터페이스를 미리 정의함으로써 필드 갱신 BIFS 명령어를 지원한다. 3차원 오디오 데이터를 재생하는 기능은 사용자의 입력에 대한 피드백을 풍부하게 하여 대화형 방송의 효과를 극대화하고, 사실감을 제고하는 데 중요한 역할을 담당한다. 본 단말에서는 3차원 오디오 기술을 이용하여 음상의 위치, 지향성, 모양, 잔향특성 등을 사용자가 제어할 수 있다. 본 논문에서는 가상 합주 프로그램 등의 서비스 예를 통해 대화형 방송단말의 서비스 모델을 제시한다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제16권3호
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• pp.167-174
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• 2010

본 시험은 돈분뇨 슬러리�l 액상처리효과를 증시키기 위하여 담체를 활용한 폭기조 운영조건 변화에 따른 처리효과를 측정하기 위한 목적으로 수행하였으며, 시험 결과는 다음과 같다. 1. BOD와 COD의 제거효율은 일반 관행폭기에 비해 담체 처리구에서 더 좋은 결과를 보였다. 담체 중에서도 섬유상 담체에서 그 제거율이 높았다. SS의 경우는 관행 폭기처리구보다 담체 적용구에서 그 변화정도가 적었다. 반면에 질소의 제거율은 담체 적용에 의해 뚜렷하게 개선되었다. 2. 슬러지 침강성과 농축성을 나타내는 SVI 값은 대조구에서 나타난 25%에 비해 담체 적용구가 높았으며 섬유상 담체적용구에서 45%의 가장 높은 감소정도를 보였다. 3. 관행 폭기구에서의 슬러지 발생량을 100으로 기준하여 볼 때 섬유담체에서 약 85% 정도의 슬러지 발생량을 보임으로써 각 처리구중에서 슬러지 발생량이 가장 적은 것으로 나타났다. 4. 담체를 적용한 경우 슬러지중의 휘발성 고형분 함량이 일반 관행 폭기구에서 발생한 슬러지보다 더 낮아지는 결과를 보였다.

• 방송과미디어
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• 제26권4호
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• pp.23-39
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• 2021

2차원 영상을 3차원 모델 영상으로 변환하는 방식이 다양하게 발전해오고 있다. 딥러닝의 발전 중 특히 GAN의 다양한 연구는 2차원 영상의 생성뿐만 아니라 다양한 3차원 영상의 생성에도 진전을 보였다. 본 고에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 연구의 필요성을 바탕으로 관련 연구의 내용과 동향을 분석하였다. 주요 내용으로는 딥러닝 기반의 3차원 객체인식, 2D로부터 3D 변환을 위한 신경망에 대한 연구, 생성적 기법을 적용한 연구, 3D 모델링 도구 등이 포함된다. 관련 연구의 전반적인 흐름을 고려했을 때 향후 3D 모델링의 정교한 표현력 향상, 고속의 고해상도 렌더링, 편리한 온라인 접근성 등을 예상하게 된다. 관련 산업 종사자들에게는 생성시간의 단축을 가져올 수 있고 일반인은 전문적인 3D 기술이 없어도 우수한 3D 모델을 생성하고 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.257-258
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• 2014

본 논문에서는 유니티 3D에 대해서 설명하려고 한다. 기본적인 특징, 사용 환경, 인터페이스(Interface)와 함께 다양한 기술과 함께 로봇 팔의 시뮬레이터 개발 구현까지 연구하였다. 컴퓨터 내에서와는 다르게 안드로이드, 아이폰 게임에서, 필요 없이 높은 사양을 가지고 있는 다른 프로그램들과 다르게, 최적의 제작환경을 가지고 있다. 유니티 3D에서 가능한 여러 가지 기능을 이용해서 가상 세계이지만 간단하게 실제 세계와 비슷한 상황의 로봇 팔 시뮬레이터 제작에 대해서 설명하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.23-29
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• 2020

This paper presents an approach for dynamic hand gesture recognition by using algorithm based on 3D Convolutional Neural Network (3D_CNN), which is later extended to 3D Residual Networks (3D_ResNet), and the neural network based key frame selection. Typically, 3D deep neural network is used to classify gestures from the input of image frames, randomly sampled from a video data. In this work, to improve the classification performance, we employ key frames which represent the overall video, as the input of the classification network. The key frames are extracted by SegNet instead of conventional clustering algorithms for video summarization (VSUMM) which require heavy computation. By using a deep neural network, key frame selection can be performed in a real-time system. Experiments are conducted using 3D convolutional kernels such as 3D_CNN, Inflated 3D_CNN (I3D) and 3D_ResNet for gesture classification. Our algorithm achieved up to 97.8% of classification accuracy on the Cambridge gesture dataset. The experimental results show that the proposed approach is efficient and outperforms existing methods.