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내용 기반 영상 검색을 위한 이산 웨이브렛 변환 영역에서의 프랙탈 영상 압축 기법
황본우(Bon-Woo Hwang),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1B
본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역에서 쿼드 트리를 사용한 가변 블럭과 계수 예측 기법을 이용한 프랙탈 영상 압축 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 영상을 웨이브렛 변환하여 저해상도 대역을 치역으로 하고, 고해상도 대역을 정의역으로 하는 프랙탈 부호화 방법을 사용한다. 효율적인 부호화를 위해 웨이브렛 변환 영역에서 프랙탈 부호화시 평균 자승 오차(Mean Square Error)를 구하여 이 값이 임계값보다 클 경우 이를 하위 블럭으로 나누어 프랙탈 부호화를 하는 가변 블럭 부호화를 적용한다. 또한 전체적으로 에너지가 작은 고해상도 대역에서는 화질에 미세한 영향을 미치는 웨이브렛 계수에 대하여 웨이브렛 계수들의 대역간 상관 관계를 고려한 웨이브렛 계수 예측 기법을 적용하여 프랙탈 변환의 대상에서 제거하고, 나머지 블록에 대해서만 프랙탈 부호화한다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 기존의 방법에 비해 높은 압축율에서 개선된 화질을 나타냄을 확인하였다.
축구 경기 비디오 분석을 위한 하이라이트 자동 추출 방버
황본우(Bon-Woo Hwang),방건(Gun Bang),이미숙(Mee-Sook Lee),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
뉴스와 같이 정형화된 구조를 갖는 비디오 분석에 관한 연구는 현재 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 스포츠 비디오는 이와 달리 역동적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있기 때문에 분석이 용이하지 못하다. 본 논문에서는 여러 스포츠 관련 비디오 중 일반적으로 방송되고 있는 축구 경기 비디오를 자동으로 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 축구 경기 비디오 자동 분석 시스템은 크게 축구 경기에서 골대가 중심이 되는 하이라이트 추출 단계와 추출된 하이라이트에 대해 파노라마 영상을 구성하는 단계로 이루어진다. 본 논문에서는 실험결과로서 제안된 축구 경기 비디오 자동 분석으로 추출된 하이라이트와 이를 바탕으로 구성된 파노라마 영상을 보여준다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 실제 방송용 축구 경기 데이타 분석에 효율적으로 응용될 수 있음을 확인할 수 있다.
색상 및 형태 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색 시스템의 Web 상에서의 구현
황본우(Bon-Woo Hwang),노형기(Hyung-Ki Roh),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
인간의 시각 시스템은 영상을 검색하거나 인식할 때 색상이나 형태, 질감과 같은 가시적인 영상의 특징에서 많은 정보를 획득한다. 그러나 현재 많은 영상 검색 시스템은 수작업에 의한 문자 정보만을 이용하여 색인함으로써 영상이 갖고 있는 고유한 특정을 이용할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하여 색상 및 형태 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 제안된 검색 시스템의 응용 가능성을 시험하기 위해 색인 시스템과 Web 서버를 사용하여 시스템을 구현하였다. 색상에 의한 검색에서는 전체 영역 히스토그램을 이용한 방법과 공간 정보를 보존할 수 있는 부분 영역을 방법을 사용자가 선택할 수 있도록 하였다. 형태에 의한 검색은 크기, 회전, 위치 변화에 무관하도록 색인 과정에서 정규화하였다.
대화형 하이퍼 비디오 저작을 위한 객체 기반 추적 방법
황본우(Bon-Woo Hwang),손형진(Hyung-Jin Son),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅱ
컴퓨터 비전 기술을 이용한 효과적인 객체 추적 기술은 인공 시각, 컴퓨터와 인간의 상호작용(HCI), 영상 기반 제어 장치, 감시 시스템 등 다양한 분야의 응용에 있어 중요한 연구 과제이다. 특히 최근 들어 초고속 통신망의 보급으로 인해 인터넷 방송과 같은 실시간 동영상 전송 기술이 가능해 짐에 따라 단순한 텍스트와 정지영상을 제공하는 하이퍼텍스트 환경에서 사운드를 포함하는 동영상 데이터를 제공하는 하이퍼미디어 환경으로 변하고 있다. 이러한 하이퍼미디어 환경에서의 객체 추적은 객체 단위의 링크가 가능한 하이퍼비디오 구현에 있어서 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 동영상 데이터 상의 객체를 효과적으로 추적하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
황본우(Bon-Woo Hwang),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1B
본 논문에서는 적은 수의 특징점을 이용한 얼굴 복원 방법을 제안한다. 먼저 얼굴을 형태와 질감 프로토타입들의 선형 중첩으로 모형화한 다음, 특징점에서의 형태와 질감 정보만을 가지고 각각의 얼굴이 요구하는 변형의 근사값을 찾는다. 본 논문에서는 이러한 under-determined 조건에서 최소 제곱법(least square minimization method)을 사용하여 최적값을 얻는다. 실험을 통하여 적은 수의 특징점을 이용하여 2차원 얼굴 영상을 효율적으로 복원할 수 있음을 검증하였다. 우리는 제안된 방법이 얼굴 영상을 압축하거나 겹침이나 잡영에 의해 손상된 영상으로부터 원래의 전체 정보를 복원하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
윤승욱,황본우,김갑기,임성재,최진성,구본기,Yoon, S.U.,Hwang, B.W.,Kim, K.K.,Lim, S.J.,Choi, J.S.,Koo, B.K. 한국전자통신연구원 2012 전자통신동향분석 Vol.27 No.3
최근 3DTV, 입체 모니터, 입체 노트북 등이 출시되고, 3D 영화, 게임 등 3D 관련 산업이 성장하면서 관련 콘텐츠의 요구사항이 증가하고 있다. 특히, 3D 콘텐츠의 주요 요소 중 하나인 인체는 전통적으로 고가의 3D 스캐너를 이용해 모델링하는 방식을 주로 사용해 왔다. 하지만 근래에는 광학 기술 및 컴퓨팅 성능의 향상으로 구조광과 같은 능동 센서나 카메라로부터 획득한 영상을 기반으로 3D 인체 외형을 복원하는 연구가 각광을 받고 있다. 이런 추세에 발맞춰 본고에서는 인체 중에서도 사용자의 민감도가 높은 얼굴의 3D 복원 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 다양한 응용을 목적으로 ETRI에서 개발 중인 3D 얼굴 복원 기술을 소개하고자 한다.
인공지능을 이용한 3D 콘텐츠 기술 동향 및 향후 전망
이승욱,황본우,임성재,윤승욱,김태준,김기남,김대희,박창준,Lee, S.W.,Hwang, B.W.,Lim, S.J.,Yoon, S.U.,Kim, T.J.,Kim, K.N.,Kim, D.H,Park, C.J. 한국전자통신연구원 2019 전자통신동향분석 Vol.34 No.4
Recent technological advances in three-dimensional (3D) sensing devices and machine learning such as deep leaning has enabled data-driven 3D applications. Research on artificial intelligence has developed for the past few years and 3D deep learning has been introduced. This is the result of the availability of high-quality big data, increases in computing power, and development of new algorithms; before the introduction of 3D deep leaning, the main targets for deep learning were one-dimensional (1D) audio files and two-dimensional (2D) images. The research field of deep leaning has extended from discriminative models such as classification/segmentation/reconstruction models to generative models such as those including style transfer and generation of non-existing data. Unlike 2D learning, it is not easy to acquire 3D learning data. Although low-cost 3D data acquisition sensors have become increasingly popular owing to advances in 3D vision technology, the generation/acquisition of 3D data is still very difficult. Even if 3D data can be acquired, post-processing remains a significant problem. Moreover, it is not easy to directly apply existing network models such as convolution networks owing to the various ways in which 3D data is represented. In this paper, we summarize technological trends in AI-based 3D content generation.
3D 프린팅 관련 3D 저작/편집도구 분석 및 연구동향
윤승욱,전혜령,황본우,임성재,박창준,최진성,Yoon, S.U.,Jun, H.R.,Hwang, B.W.,Lim, S.J.,Park, C.J.,Choi, J.S. 한국전자통신연구원 2016 전자통신동향분석 Vol.31 No.1
최근 3D 프린팅이 제조업의 혁신을 이끌 새로운 키워드로 주목을 받으면서 하드웨어인 3D 프린터를 비롯해 각종 프린팅 재료, 프린팅 대상을 만들 수 있는 3D 저작 및 편집 소프트웨어에 이르기까지 관련 분야에 대한 관심과 지원이 빠르게 확산되는 추세다. 특히, 개인의 아이디어를 3D 프린터로 직접 출력할 수 있다는 점이 강조되면서 개인용 3D 콘텐츠 제작을 위해 필요한 저작/편집도구의 수요가 급격히 증가하고 있다. 더불어 3D 프린팅 출력 대상이 개인화되고 사용자의 기호에 따른 맞춤형으로 변하면서, 3D 콘텐츠 제작에 필수적인 소프트웨어 개발 업체의 영향력이 하드웨어 제조사보다 더욱 커지고 있다. 3D 프린팅 관련 세계적 기술 및 수요 변화에 발맞춰 본고에서는 3D 프린팅용 콘텐츠를 제작할 수 있는 3D 저작/편집도구 및 연구동향을 살펴보고, 다양한 응용을 목적으로 ETRI에서 개발 중인 3D 프린팅용 편집기술을 소개하고자 한다.