• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제23권1_2호
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• pp.419-433
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• 2007

Medial axis transform (MAT) is very sensitive to noise, in the sense that, even if a shape is perturbed only slightly, the Hausdorff distance between the MATs of the original shape and the perturbed one may be large. Recently, Choi et al.(2002) showed that MAT is stable for a class of 2D domains called weakly injective, if we view this phenomenon with the one-sided Hausdorff distance, rather than with the two-sided Hausdorff distance. In this paper, we extend this result to general 2D domains with natural boundary regularity. We also present explicit bounds for this general one-sided stability of the 2D MAT.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.865-870
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• 2004

This paper describes the generation of chordal surface for various shell structures, such as automobile bodies, plastic injection mold components and shell metal parts. After one-layered tetrahedral mesh is generated by an advancing front algorithm, the chordal surface is generated by cutting a tetrahedral element. It is generated one or two elements at a tetrahedral element and the chordal surface is composed with triangular or quadrilateral elements. This algorithm has been tested on several models with rib structure.

• ETRI Journal
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• 제29권4호
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• pp.507-515
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• 2007

Skeleton transform of which the medial axis transform is the most popular has been proposed as a useful shape abstraction tool for the representation and modeling of human posture. This paper explains this proposition with a description of the areas in which skeletons could serve to enable the representation of shapes. We present algorithms for two-dimensional posture modeling using the developed simplified shock graph (SSG). The efficacy of SSG extracted feature vectors as shape descriptors are also evaluated using three different classifiers, namely, decision tree, multilayer perceptron, and support vector machine. The paper concludes with a discussion of the issues involved in using shock graphs to model and classify human postures.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.33-42
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• 2001

최근 거리 데이터와 CAD로부터 생성된 3차원 영상에 대한 관심이 급격하게 증가하여 다양한 3차원 영상 데이터베이스가 구축되고 있다. 원하는 영상 자료를 효과적이면서 고속으로 검색할 수 있는 시스템은 인터넷과 디지털 도서관 분야에서 중요한 문제로 부각되고 있다. 그러나, 3차원 영상 자료의 방대한 크기로 인하여 데이터베이스 관리에 어려움이 있다. 따라서 영상의 효율적 관리와 함께 내용 기반의 검색을 위한 적합한 기술자가 필요하게 된다. 본 논문에서 제안하는 형상 기술자는 3차원 영상에 대한 체적소화(voxelization)를 기반으로 한다. 체적소화된 3차원 영상에 대하여 수학적 형태학에서 파생된 골격화를 수행하고, 골격으로부터 노드(node)와 에지(edge)로 구성된 그래프를 생성한다. 생성된 그래프는 3차원 영상의 기하학적인 정보를 소실하지 않고, 인간의 직관과 유사하여 새로운 현상 기술자로 적합하다. 따라서 제안하는 형상 기술자는 3차원 물체 인식과 압축 그리고 내용 기반의 검색에 유용하게 사용할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.502-504
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• 2001

본 논문은 동작자가 표현하는 수화 동작 중, 지문자 영상을 2차원 영상처리에 의하여 이식하는 방법을 제안한다. 손에 개인에 따라 변량이 존재하고 같은 동작을 표현하더라도 항상 일정하지 않기 때문에, 지문자 인식을 위하여 손의 구조적인 정보를 이용한다. 추출된 손 영역을 입력으로 하여 손의 외곽 정보를 이용한 MAT(Medial Axis Transform)를 수행한다. 여기에서 나온 골격의 변화에 따라 각각 손가락에 해당하는 2번 쇽(Shock)과 손 바닥에 해당하는 4번 쇽의 관계에 의하여 지문자를 인식한다. 이러한 구조적인 정보를 이용함으로써 개인에 의해 나타나는 표현의 차이를 제거할 수 있고, MAT를 이용할 때 나타나는 외곽영역의 잡음에 의한 구조 변화에도 안정적으로 대처할 수 있다. 제안한 알고리즘을 이용하여 31개의 단순 지문자에 대한 270개의 입력영상을 실험한 결과 81.1%, 모양이 흡사한 지문자를 통합하여 26개의 지문자로 식별할 경우에는 91.1%의 인식율을 나타내었다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.341-352
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• 2016

Manual 3D pipeline modeling from LiDAR scanned point cloud data is laborious and time-consuming process. This paper presents a method to extract the pipe, elbow and branch information which is essential to the automatic modeling of the pipeline connection. The pipe geometry is estimated from the point cloud data through the Hough transform and the elbow position is calculated by the medial axis intersection for assembling the nearest pair of pipes. The branch is also created for a pair of pipe segments by estimating the virtual points on one pipe segment and checking for any feasible intersection with the other pipe's endpoint within the pre-defined range of distance. As a result of the automatic modeling, a complete 3D pipeline model is generated by connecting the extracted information of pipes, elbows and branches.