• International Journal of CAD/CAM
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• 제3권1_2호
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• pp.97-109
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• 2003

A large scale polygon models are often used to approximately represent 3D CAD models in Digital Engineering environment such as DMU (Digital Mockups) and network based collaborative design. However, they are not suitable for distribution on the network and for interactive rendering. We introduce a new coding system based on subdivision schemes called S-CODE system. In this system, it is possible to highly compress the model with sufficient accuracy and to view the model efficiently in a level of detail (LOD) fashion. The method is based on subdivision surface fitting by which a subdivision surface and curves which approximate a face of a CAD model are generated. We also apply a subdivision method to analytic surfaces such as conical and cylindrical surfaces. A prototype system is developed and used for evaluation with reasonably complicated data. The results show that the method is useful as a CAD data coding system.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.356-363
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• 2012

자동차가 IT 기술과 융합되면서 편의성과 안전성 그리고 성능이 좋아지고 있다. 이와 관련하여 최근 자동차의 주행시 안전 및 주변 환경과 관련된 정보를 제공하기 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있으며 교통표지판 인식 또한 그 중 하나이다. 교통표지판 인식은 안전 운전에 필요한 중요한 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 연산 시간 감소에 중점을 두어 교통표지판을 탐지하고 판별하는 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 색상 임계값을 이용하여 교통표지판 후보를 분할하고 다각형 근사법을 이용하여 적절한 다각형을 찾는다. 이렇게 찾은 패턴에 대해 SURF와 ORB 알고리즘을 이용하여 데이터베이스와 비교하여 교통표지판을 식별한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권3호
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• pp.15-26
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• 2012

최근 공간정보표현을 위해 벡터데이터 기반 디지털 맵의 활용도의 증가와 측량기술의 발전에 기인하여 높은 수준의 해상도를 갖는 고용량의 GIS(geographic information service) 서비스가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 방대한 범위에서 높은 해상도를 갖는 1cm(센티미터) 단위의 정밀 벡터맵의 효율적인 압축을 위해 공간 영역 상에서의 에너지 집중 기법(spatial energy compaction, SEC)을 이용한 벡터맵 압축 기법을 제안한다. 제안 기법은 벡터맵에서 공간정보를 표현하기 위해 주로 사용되는 폴리곤(polygon) 및 폴리라인(polyline) 오브젝트에 대해 압축을 수행한다. 제안 기법에서는 전체 벡터맵을 국부영역으로 나눈 후, 각 국부영역 내의 오브젝트 인접성 및 방향성을 이용하여 세 가지 종류의 빈으로 분류하여 에너지 집중을 수행하며, 미리 정의된 가변길이부호화를 이용해 부호화하여 압축한다. 실험결과 동일한 벡터맵에 대해 1m 정밀도의 벡터간소화 기법이 약 13%의 압축율을 갖는 데 반해, 제안 기법은 1cm 단위의 정밀도에서 원본 데이터의 80%이상 압축이 수행됨을 확인하였다. 또한 이것은 기존에 제안한 SEC 기반 압축 기법보다 높은 압축율을 가지면서 낮은 계산 복잡도를 유지하며, 기존의 벡터 근사화 기법보다 높은 정밀도에서 높은 압축률로 압축할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권4호
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• pp.35-45
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• 2000

본 논문에서는 동영상에 효과적으로 적용 가능한 정점 기반 모양 정보 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 영상 사이에 존재하는 시간적 중복성을 해결하기 위해 현재 영상의 외곽선으로부터 정점을 선택 할 뿐 아니라 이미 근사화 되어 부호화된 이전 영상으로부터도 정점을 선택하여 상대적으로 부호화하였으며 고정된 오차 한계 이내에서 비트 발생량이 최소가 되도록 정점을 선택한다. 이는 코드표현 방법이 정해져 있을 때 비율-왜곡 측면에서 최적이다. 쟁점 선택은 가중치를 갖는 방향그래프에서의 최단 경로 탐색으로 모델링되어 최적의 정점을 선택하도록 하였으며 실험 결과 기존의 모양 정보 부호화 방법보다 적은 비트율을 요구하였다. 제안한 방법은 실시간 부호화를 필요로 하지 않는 저장 매체를 위한 객체 기반 부호화 시스템 및 웹을 통한 동영상 전송에 이용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권4호
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• pp.362-371
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• 2003

이 논문에서는 이미지 데이타베이스에서 모양 특징 기반 이미지 분류와 인덱싱을 위해 객체의 윤곽선 특성을 고려해 임계값을 동적으로 결정하여 최적 우세점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계값결정은 원본 모양의 윤곽선 길이 비와 근사화된 다각형의 둘레 길이 비를 알고리즘 수행시 점진적으로 검사하는 방법을 사용한다. 이 알고리즘은 윤곽선 특징을 반영하여 동적인 임계값 검사를 함으로써 의사점 수를 최대한 줄이며 최소 우세점만으로 모양 특징 정보를 추출할 수 있는 장점을 보인다. 제안한 방법은 객체의 윤곽선을 이루는 n개의 점에서 m개의 최적 우세점을 찾는데 평균 O(nlogn)이 걸린다. 최적화 평가는 7가지 서로 다른 특성을 가지는 70개의 합성 모양과 1,100개의 어류 모양에 대해 알고리즘을 적용하고 피 결과에 대해 평가 함수를 구성하여 수행하였다. 최적화율은 실험 모양들에 대해 평균0.92를 보였으며 기존 알고리즘에 대해 약 14% 최적화 성능 개선을 보였다. 제안한 알고리즘을 통해 추출한 모양 특징 정보는 정규화를 통해 이미지 분류와 인덱싱, 유사도 검색에 활용할 수 있다.