한국가시화정보학회 2004년도 Proceedings of 2004 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.25-32
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2004
The new algorithm for higher performance of dynamic PIV has been proposed. Present study considered mathematical basis of PIV analysis for multiple-time-step images and it enables us to analyze the high time-resolution PIV, which is obtained by dynamic PIV system. Conventional single pair image PIV analysis gives us the velocity field data in each time step but it sometimes contains unnecessary information of target flow. Present technique utilize multi-time step correlation information, and it is analyzed.
본 논문에서는 기존에 이루어진 기업이미지에 대한 논의들을 중심으로 하여 기업이미지의 개념과 특징, 관리의 필요성과 선행연구들을 조명해보고, 향후 이를 기초로 한 실증분석의 토대로 삼고자 하였다. 즉 기업이미지가 상품구매에 어떠한 영향을 미치고 나아가 기업의 성공 성패를 좌우하는지에 대해 알아보고, 이러한 선행연구결과들을 바탕으로 하여 기업이미지의 개념을 명확히 하고 향후 기업이미지 제고 방안에 대한 실증적 연구의 이론적 기초를 제공하는데 그 목적이 있다.
This paper summarizes the design and construction of the roof canopy structure for the SEOUL 2002 World Cup Main Stadium with a design inspired by Korean traditional beauty emphasizing images of the Pangpae kite. The stadium has also been designed for maximization of its post-World Cup utility to be used on as every basis by the citizens. The stadium canopy is a unique spatial network of truss members with a tensile membrane roof suspended from 16 masts. The canopy covers 40,950 ㎡. which is clad with a pre-stressed tensile membrane of PTFE coated fiberglass fabric and the glass.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.777-780
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1993
Three optical fuzzy calculating modules, MAX/MIN, NOT/THROUGH, and SUP/THROUGH operating modules, are proposed. The MAX/MIN operating on inputted 2 membership functions. The NOT/THROUGH operating module calculates the complement of the membership function. The SUP/THROUGH operating module outputs an image representing the supremum (least upper bound) of the membership function. The THROUGH operation passes the image of the inputted membership function from the entrance to the exit. This paper demonstrates that these modules can output the image into which the modules transform inputted images on the basis of operation on fuzzy logic.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체가 활용되고 있으며, 달 지상 관심 지역의 지형 특성을 정확하게 파악하여 실시간으로 정보화 하는 작업이 요구된다. 하지만, 정확도 높은 지형/지물 객체 인식 및 영역 분할을 위해서는 다양한 배경조건의 영상 학습데이터가 필요하며 이러한 학습데이터를 구축하는 과정은 많은 인력과 시간이 요구된다. 특히 대상이 쉽게 접근하기 힘든 달이기에 실제 현지 영상의 확보 또한 한계가 있어, 사실에 기반하지만 유사도 높은 영상 데이터를 인위적으로 생성시킬 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 가용한 중국의 달 탐사 Yutu 무인 이동체 및 미국의 Apollo 유인 착륙선에서 촬영한 영상을 통해 위치정보 기반 스타일 변환 기법(Style Transfer) 모델을 적용하여 실제 달 표면과 유사한 합성 영상을 인위적으로 생성하였다. 여기서, 유사 목적으로 활용될 수 있는 두 개의 공개 알고리즘(DPST, WCT2)를 구현하여 적용해 보았으며, 적용 결과를 시간적, 시각적 측면으로 비교하여 성능을 평가하였다. 평가 결과, 실험 이미지의 형태 정보를 보존하면서 시각적으로도 매우 사실적인 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 실험의 결과를 바탕으로 생성된 영상 데이터를 지형객체 자동 분류 및 인식을 위한 인공지능 학습용 영상 데이터로 추가 학습된다면 실제 달 표면 영상에서도 강인한 객체 인식 모델 구현이 가능할 것이라 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권2호
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pp.120-133
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2008
This paper presents a novel approach for facial motion tracking and facial expression cloning to create a realistic facial animation of a 3D avatar. The exact head pose estimation and facial expression tracking are critical issues that must be solved when developing vision-based computer animation. In this paper, we deal with these two problems. The proposed approach consists of two phases: dynamic head pose estimation and facial expression cloning. The dynamic head pose estimation can robustly estimate a 3D head pose from input video images. Given an initial reference template of a face image and the corresponding 3D head pose, the full head motion is recovered by projecting a cylindrical head model onto the face image. It is possible to recover the head pose regardless of light variations and self-occlusion by updating the template dynamically. In the phase of synthesizing the facial expression, the variations of the major facial feature points of the face images are tracked by using optical flow and the variations are retargeted to the 3D face model. At the same time, we exploit the RBF (Radial Basis Function) to deform the local area of the face model around the major feature points. Consequently, facial expression synthesis is done by directly tracking the variations of the major feature points and indirectly estimating the variations of the regional feature points. From the experiments, we can prove that the proposed vision-based facial expression cloning method automatically estimates the 3D head pose and produces realistic 3D facial expressions in real time.
내용 기반 부호화에서는 장면내의 객체를 독립된 단위로 부호화를 수행하므로, 객체의 모양, 질감, 움직임등의 정보가 중요한 부호화 대상이 된다. 특히, 객체의 모양정보를 나타내는 윤곽선은 전체 정보량의 큰 부분을 차지하면서 주관적 화질에 커다란 영향을 끼치므로 부호화시 심각한 왜곡이 발생하지 않도록 해야한다. 본 논문에서는 윤곽선 부호화를 위해 윤곽선 다각근사화와 이때 발생하는 오차신호를 보상하기 위해 이를 변환 부호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는, 윤곽선의 다각 근사화시 발생하는 윤곽선의 단편들이 완만한 곡선의 형태를 갖고 오차신호의 양 끝점이 0이라는 특징을 고려해서, 르장드르 다항식에 기반한 새로운 기저를 설계해서 오차신호를 변환한다. 제안한 방법은, 원, 타원 등의 합성영상에 적용했을 경우 이산 여현 변환, 이산 정현 변환 등에 비해 변환부호화 이득면에서 전반적으로 우수한 결과를 얻었고, 자연영상에 적용했을 경우에도 이산 여현보다 우수한 결과를 얻었으며, 이산 정현변환과 대등한 결과를 얻었다.
It is known that chronic pain and injury of upper limb joint tissue in manual wheelchair users is usually caused by muscle imbalance, and the propulsion speed is reported to increase this muscle imbalance. In this study, kinematic variables, electromyography, and ultrasonographic images of the upper limb were measured and analyzed at two different propulsion speeds to provide a quantitative basis for the risk of upper extremity joint injury. Eleven patients with spinal cord injury for the experimental group (GE) and 27 healthy adults for the control group (GC) participated in this study. Joint angles and electromyography were measured while subjects performed self-selected comfortable and fast-speed wheelchair propulsion. Ultrasound images were recorded before and after each propulsion task to measure the acromiohumeral distance (AHD). The range of motion of the shoulder (14.35 deg in GE; 20.24 deg in GC) and elbow (5.25 deg in GE; 2.57 deg in GC) joints were significantly decreased (p<0.001). Muscle activation levels of the anterior deltoid, posterior deltoid, biceps brachii, and triceps brachii increased at fast propulsion. Specifically, triceps brachii showed a significant increase in muscle activation at fast propulsion. AHD decreased at fast propulsion. Moreover, the AHD of GE was already narrowed by about 60% compared to the GC from the pre-tests. Increased load on wheelchair propulsion, such as fast propulsion, is considered to cause upper limb joint impingement and soft tissue injury due to overuse of the extensor muscles in a narrow joint space. It is expected that the results of this study can be a quantitative and objective basis for training and rehabilitation for manual wheelchair users to prevent joint pain and damage.
Although microscopic analysis of tissue slides has been the basis for disease diagnosis for decades, intra- and inter-observer variabilities remain issues to be resolved. The recent introduction of digital scanners has allowed for using deep learning in the analysis of tissue images because many whole slide images (WSIs) are accessible to researchers. In the present study, we investigated the possibility of a deep learning-based, fully automated, computer-aided diagnosis system with WSIs from a stomach adenocarcinoma dataset. Three different convolutional neural network architectures were tested to determine the better architecture for tissue classifier. Each network was trained to classify small tissue patches into normal or tumor. Based on the patch-level classification, tumor probability heatmaps can be overlaid on tissue images. We observed three different tissue patterns, including clear normal, clear tumor and ambiguous cases. We suggest that longer inspection time can be assigned to ambiguous cases compared to clear normal cases, increasing the accuracy and efficiency of histopathologic diagnosis by pre-evaluating the status of the WSIs. When the classifier was tested with completely different WSI dataset, the performance was not optimal because of the different tissue preparation quality. By including a small amount of data from the new dataset for training, the performance for the new dataset was much enhanced. These results indicated that WSI dataset should include tissues prepared from many different preparation conditions to construct a generalized tissue classifier. Thus, multi-national/multi-center dataset should be built for the application of deep learning in the real world medical practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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