• 대한가정학회지
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• 제48권6호
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• pp.1-8
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• 2010

The purpose of this study is to classify body type by BMI and to inquire about body satisfaction and fitness apparel depending on body type among women 20-50years of age. As a result, body types are classified into three groups: lean, normal, and obese figures. On front silhouette, the normal type occupies most in women belonged to lean figure group, the obese lower part of the bodytype in normal figure group, and the obese upper part of the body type in obese figure group. On the other, in side silhouette, the slender type is prevalent in lean figure group, hip obesity in normal figure group, and trunk obesity in obese figure group. In particular, women in the obese figure group were distributed among the various body types. The obese figure group had a lower fitness apparel in the measurement of circumference(e.g., chest, waist, and hip) related to obesity in comparison with measurement of length. Therefore, the development of an optimal sizing system in response to the various body types in the obese figure group is needed to provide more diversity in aesthetic design and continuity among various sizing systems.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.136-143
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• 2013

본 논문에서는 마커를 부착하기 어려운 소형도마뱀의 관절을 측정하기 위한 마커리스 모션 캡쳐 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 스테레오 비젼과 같은 다시점 영상에서 적응적 이진화를 통해 도마뱀의 실루엣 영상을 획득하고 세선화를 수행하여 도마뱀의 뼈대 영상을 획득한다. 이후, 직교-대각 성분 제거 알고리즘 및 A* Search를 통해 머리와 꼬리점, 및 머리와 꼬리를 잇는 척추라인을 구한다. 어깨관절과 고관절의 좌표는 $3{\times}3$ 마스크를 이용하여 척추라인과 다리가 만나는 지점을 구하여 획득하고 모폴로지 닫기 영상을 통해 발바닥 좌표들을 검출한다. 최종적으로 각각의 다리에서 어깨관절 및 고관절 좌표와 발바닥 좌표를 잇는 직선과 해당 다리의 뼈대 좌표간의 직교 거리 비교를 통해 무릎과 팔꿈치 좌표를 구한다. 최종적으로 제안한 알고리즘으로 검출된 각 관절의 다시점 영상의 2차원 좌표들로부터 각 관절의 3차원 좌표를 복원한다. 실제 도마뱀을 촬영한 스테레오 영상에 제안된 알고리즘을 적용하여 2차원 주요 관절 지점 검출 및 3차원 복원을 수행하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.12-23
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• 2023

2020 년대 K-Pop 시장은 보이그룹보다 걸그룹이, 3 세대보다 4 세대가 전반에서 주목받았다. 해당 논문은 걸그룹의 세대가 바뀌기 시작했는지 알아보고자 가사 군집화에 대한 방법과 결과를 제시한다. 2013 년부터 2022 년까지 발표된 47 개 그룹의 1469 곡에 대한 메타정보를 수집하여 가사 정보와 가사 외 메타정보로 분류하여 각각 수치화했다. 가사 정보는 선행연구를 기반으로 단어역문서 빈도 벡터화를 적용한 뒤 상위 벡터 값만 선정하는 전처리를 하였다. 가사 외 메타정보는 가사 정보만 사용했을 때의 편향성을 줄이고 더 좋은 군집화 결과를 보여주기 위해 One-Hot Encoding 으로 전처리하여 적용했다. 전처리된 데이터에 대한 군집화 성능은 Spherical K-Means 의 Silhouette Coefficient, Calinski-Harabasz Score 가 Hierarchical Clustering 에 비해 각각 129%, 45% 더 높았다. 본 연구는 한국 대중가요 발전사와 걸그룹 가사 분석 및 군집화 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 복식문화연구
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• 제19권2호
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• pp.296-308
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• 2011

The purpose of this study is to understand Qipao, that Chinese traditional women's cloth, and analysis the aesthetic characteristics of that. Joining WTO in 2002 and 2008 Beijing Olympic made China get the attention by the world and get the opportunity that advent of China style. Chinese fashion cultural contents have abundant meanings in internal or external, therefore characteristics aesthetic of Chinese traditional fashion had much influence in world fashion design. Qipao that has influence in contemporary fashion design could be used special fashion design data for China market. A variety of literature and prior researches for Qipao's history and transition process was studied. Internal and external documents, fashion magazines, internet information were investigated to study features of Qipao. Total 20 seasons fashion collections from 2000S/S to 2009F/W was examined, and selected 22 brands that showed Qipao style, after then extracted 418 photos among them. By the seasons, Eit showed 193 pieces in S/S and 225 pieces in F/W, and was put to practical use in F/W season than S/S. The results are as follows. The contemporary fashion collections shown in the Qipao style silhouette, detail, color, material, pattern and the results obtained by each, were in all respects diversity. In silhouette, including traditional tight silhouettes, 'H' silhouettes, boxy silhouette was such a variety. The five colors traditionally preferred color from the color was more of a tendency to be gorgeous. Modern reinterpretation of pattern designs by graphic pattern that has emerged. Also, shown in a contemporary fashion collection Qipao style leather material in application utilizing the glossy feel of a plastic material and has emerged feeling.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.75-83
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• 2007

본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.95-105
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• 2006

본 논문에서는 영상을 비전 중심점 이동에 따라 정밀하게 표현할 수 있는 형태 기술자를 제안하고, 이를 이용하여 영상이 표현되는 방법을 조사하였다. 제안된 기술자는 영역의 중심점에 모든 영역의 크기가 집중되어 있도록 표현하는 방법이며, 이 비전의 중심점을 다른 관심영역으로 이동시킴으로써 좀 더 정밀한 영상표현도 가능하게 되었다. 이는 또한 영역의 크기 정보를 포함하고 있어서 더욱 효과적이다. 영상의 윤곽선이 제안된 기술자에 의해 정밀하게 표현될수록 영상 내용 검색 등에는 더욱 효과적으로 이용될 수 있다. 제안된 형태 기술자는 정규화가 가능하여 크기, 위치, 회전에 무관하게 표현될 수 있으며, 일정한 영상 패턴으로 구성된 데이터베이스 시스템을 만들 수 있다. 제안된 형태 기술자를 이용하여 실루엣 영상 검색에 적용하여 실험하였으며, 실험 결과, 영상 표현에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.996-1008
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• 2009

본 논문은 뼈대-구조(skeleton) 형태의 Active Shape Models을 이용한 사람의 자세 정합에 대한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모델 생성과 정합 과정에서의 빠른 수행 시간을 위해 기존 윤곽 형태(silhouette)의 모델이 아닌 뼈대-구조 형태의 모델을 적용하였다. 기존 Active Shape Models을 뼈대-구조 형태로 사람 자세 정합에 적용했을 경우 자세를 결정짓는 팔과 다리의 부정확한 정합은 사람 몸의 다양한 색상 정보와 전후(fore-rear direction)만을 고려한 특징점(landmark)의 방향정보로 인해 발생되며, 이러한 문제점은 입력 영상의 차영상 정보와 사람의 자세를 결정짓는 팔과 다리의 중요 특징점에 방향정보를 추가하여 해결하였다. 사람의 뼈대-구조 모델을 생성하기 위해 600개의 이미지를 사용 하였으며, 생성된 형태 모델은 사람의 자세에 정합될 수 있는 17개의 특징점을 포함한다. 정합 과정에서 최대 30번 이하의 반복 과정을 수행 하며, 최대 수행 시간은 0.03초로 빠른 수행 시간의 결과를 얻었다.

• 감성과학
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• 제5권4호
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• pp.1-10
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• 2002

개인별 신체 특성을 나타내는 가상피팅모델을 이용하여 제공되는 가상 착용 서비스는 웹을 기반으로 한 인터넷 의류 쇼핑의 흥미를 더해준다. 본 연구의 연구자들은 2000년과 2002년에 개발된 미국의 가상피팅모델과 국내에서 개발되었던 가상피팅모델의 개발 기술의 특성과 변화를 분석하였다. 연구결과는 가상피팅모델의 구축을 위해서는 인체의 치수, 형태, 얼굴의 특징들에 관한 정보 입력이 필요하며, 이때 요구되는 정보는 미국과 한국의 사이트에서 차이가 있음을 밝혔다. 미국의 사이트는 정면이나 측면의 실루엣에 대한 정보의 입력이 요구되는 반면 한국의 사이트는 더 많은 인체 치수 관련 정보를 요구하였다. 2000년에 개발되었던 한국의 가상피팅모델은 길고 좁은 프로포션으로 표현되어 사실적인 표현이 부족하였던 반면 2002년 미국에서 개발한 가상피팅모델은 다양한 인종의 특성을 반영하며, 그래픽 기술의 발전으로 사실적으로 표현된 가상피팅모델을 제공하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.960-966
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• 2009

다양체는 고차원 표본 데이터들 사이의 관계를 표현하기 위해 저차원 공간에서 생성된 구조로서 고차원 데이터인 영상과 3차원 인체 구성 데이터를 처리하는데 많이 사용되고 있다. 다양체 학습은 이러한 다양체를 생성하는 과정을 말한다. 그러나 다양체 학습을 이용한 포즈 추정은 학습하지 못한 실루엣 변화에 취약하다. 실루엣 변화는 2차원 영상에서 시점 변화, 포즈 변화, 사람 변화, 거리 변화, 잡영에 의해 발생되며, 이러한 변화를 하나의 다양체로 학습하기란 어렵다. 본 논문에서는 실루엣 변화를 유발하는 문제중 하나인 시점 변화에 대한 문제를 해결하고자 한다. 종래에 시점 변화에 상관 없이 포즈를 추정하는 방법에서는, 각 시점마다 다양체를 가지거나 사상 함수에서 시점에 관련한 요소들을 분리하석 별도의 다양체로 학습한다. 하지만 이러한 방법들은 복잡하고, 추정 과정에서 어떠한 시점의 다양체를통해 포즈를 추정할지 판단을 요구하며, 비교사 학습으로 인해 실루엣과 대응되는 3차원 인체 구성을 지정하기 어렵다. 본 논문에서는 시점 다양체, 포즈 다양체, 인체 구성 다양체를 편향된 다양체로 학습하여 사용하는 방법을 제안한다. 그리고 영상과 시점 다양체, 영상과 포즈 다양체, 인체 구성과 인체 구성 다양체, 포즈 다양체와 인체 구성 다양체 간에 사상 함수를 학습한다. 실험에서는 학습된 다양체와 사상 함수를 이용하여 24개의 시점에서 강인한 포즈 추정 결과를 보여주고 있다.