• Journal of Biosystems Engineering
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• 제17권1호
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• pp.65-78
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• 1992

When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.371-381
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• 2017

본 논문에서는 인간 움직임에 관한 이론들 중 현대무용 이론가인 루돌프 폰 라반(Rudolf von Laban)의 움직임 분석(Laban Movement Analysis)을 중심으로 추상 애니메이션의 제작 방법론을 소개한다. 라반의 이론은 다양한 인간의 움직임들을 묘사하고 시각화하고 해석하고 문서화하기 위한 도구와 언어를 모두 포함하며 그 중 공간조화이론인 코레우틱스(Choreutics)는 고대로부터 정의된 자연의 보편적인 패턴과 자연의 일부인 인간의 보편적 디자인에 기반하고 있다. 라반은 근본적으로 움직임의 공간을 이원론적 방식으로 정의하였는데 외형적으로는 점, 선, 면, 다각형, 그리고 선형, 비선형 움직임과 같은 기하학과 모션 프리미티브의 관점에서의 객관적이고 과학적인 정의를 통해 컴퓨터 그래픽스에서 인간의 움직임을 생성하기 위한 구체적인 기반을 제공하였다. 또 한편으로는 움직임의 내적인 의도와 관련하여 나타나는 역동적 운동성의 미묘한 특징들을 이해할 수 있는 시스템을 제공하였다. 라반의 해석은 다양한 시각적 분석방식을 통해 조형예술과 컴퓨터 아트 양쪽 분야에서 활용될 수 있는 잠재적인 가치를 지니고 있다. 본 연구는 움직임에 대한 신체적, 심리적 분석에서 영감을 얻었으며 추상 애니메이션을 제작하기 위해 컴퓨터 알고리즘을 개발하였다. "코레오그래피(Choreography)"라고 명명된 일련의 컴퓨터 애니메이션 작품들은 문화체육관광부와 한국공예·디자인문화진흥원이 주최·주관한 "2015 공예트렌드페어(Craft Trend Fair)"의 주제관 <손에 담긴 미래>와 2016년 주영한국문화원의 "움직임을 만드는 사물(Make Your Movements: Korean Contemporary Objects)"등 다수의 전시에 소개되었다. 본 논문에서는 라반의 움직임에 관한 표현을 기초로 추상적 조형요소들의 움직임을 제작하기 위한 아이디어와 방법들을 설명한다.