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순차적 이중 전방 사상의 병렬 처리를 통한 다중 시점 고속 영상 합성
최지윤,유세운,신홍창,박종일,Choi, Ji-Youn,Ryu, Sae-Woon,Shin, Hong-Chang,Park, Jong-Il 한국통신학회 2009 韓國通信學會論文誌 Vol.34 No.11b
Glassless 3D display requires multiple images taken from different viewpoints to show a scene. The simplest way to get multi-view image is using multiple camera that as number of views are requires. To do that, synchronize between cameras or compute and transmit lots of data comes critical problem. Thus, generating such a large number of viewpoint images effectively is emerging as a key technique in 3D video technology. Image-based view synthesis is an algorithm for generating various virtual viewpoint images using a limited number of views and depth maps. In this paper, because the virtual view image can be express as a transformed image from real view with some depth condition, we propose an algorithm to compute multi-view synthesis from two reference view images and their own depth-map by stepwise duplex forward mapping. And also, because the geometrical relationship between real view and virtual view is repetitively, we apply our algorithm into OpenGL Shading Language which is a programmable Graphic Process Unit that allow parallel processing to improve computation time. We demonstrate the effectiveness of our algorithm for fast view synthesis through a variety of experiments with real data. 3차원 입체 영상을 디스플레이에 출력하려면, 여러 시점에서의 영상 정보가 필요하다. 여러 시점의 영상을 얻을 수 있는 가장 기본적인 방법은, 필요로 하는 시점의 개수와 동일 한 수의 카메라를 사용하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 카메라간의 동기화 와 방대한 데이터 처리 및 전송 등의 현실적인 문제가 해결되어야 한다. 이러한 현실적인 문제를 해결하기 위해서 연구되고 있는 방법이 한정된 시점 영상을 이용하여 여러 중간 시점 영상을 생성하는 영상 기반의 임의 시점 합성 방법이다. 본 논문에서는 두 개의 기준 시점 영상과 각각의 깊이 정보가 주어줬음을 가정하고 주어진 정보를 바탕으로 이중의 순차적인 전방 사상을 통하여 목표로 하는 여러 다중 시점의 영상을 동시에 합성하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 좌우 기준 시점 영상의 평행 이동으로 가상 시점 영상을 생성 할 수 있으며, 평행 이동은 시점의 거리에 비례한 행렬간의 관계로 나타난다. 따라서 이중의 순차적인 전방 사상이라 함은 좌우 시점에서 가상 시점 거리에 따른 관계식을 통한 순차적인 양안 시점의 평행 이동을 의미한다. 이 때 전방 사상을 통해 생성되는 가상 시점 영상과 기준 시점 영상간의 기하관계가 시점간 거리에 비례하여 반복적이므로 이를 GPU 프로그래밍을 통해 병렬 처리를 통해 고속화 하는데 초점을 맞추었다.
문제 해결력 향상을 위한 반성적 사고 촉진 교수 학습 프로그램의 개발 및 적용
최지윤 ( Ji Youn Choi ),전영석 ( Young Seok Jhun ) 한국초등과학교육학회 2013 초등과학교육 Vol.32 No.1
We examined the strategies to stimulate the reflective thinking using science notebook for the improvement of problem solving ability which is one of the core skills for the future. The strategies we derived have four steps which are input, output, solving mission and reflection as my own mirror. We applied the strategies to the 6th grade class for autumn semester in order to examine the students learning process and the result. We could observe that students looked into their own learning and had a time to look back their activities in the class. We could also confirmed that science notebook would be effective to improve the problem solving as stimulating the reflective thinking. In addition, we could specify the strategy of using science notebook in the class. At a ``input`` stage, students should be able to choose their own learning style as their preference and teacher need to give them proper feedback. Interaction with peers should be emphasized during the activities as ``question attack`` and ``question defense`` in ``output`` stage and ``solving mission`` stage. You should suggest the students various method to record their thought from looking back their classroom activities instead of mere writing. We also examine the students achievement from the students` notebook and Meta Cognitive Awareness test. As a result, students who had studied using science notebook showed statistically meaningful higher achievement than controlled students.
OpenVINO와 라즈베리파이 기반의 Yoga Pose Estimation 구현
최지윤(Ji-Youn Choi),남현우(Hyeon-Woo Nam),정진호(Jin-ho Jeong) 융복합지식학회 2021 융복합지식학회논문지 Vol.9 No.1
최근 COVID-19로 영향으로 사회적 거리두기가 심화되면서 비대면 ‧ 온라인 시장이 성장하고 있으며, 특히 스포츠 산업 시장도 IT산업의 발달로 집에서 혼자 운동할 수 있는 제품들이 출몰하고 있다. 본 연구에서는 급증하는 홈 트레이닝 수요에 부응하기 위해 헬스케어에 도움을 줄 수 있는 “AI 요가 트레이너 기기”를 개발하였고, 고가의 GPU 대신 저렴한 99달러의 Movidius Neural Compute Stick 2를 이용하여 Morninghol yoga pose estimation 알고리즘을 구현하여 요가 기초 자세인 태양예배자세의 6가지 자세를 인식하는 실험을 수행하였다. 실험 분석 결과, 알고리즘의 정확도는 92.4%로 실생활 도입이 가능한 수준으로 측정되었으며, Movidius Neural Compute Stick 2를 이용한 가시적이고 구체적인 수치의 딥러닝 연산 속도 향상을 확인하였다. 이를 통해 IoT 기술과 딥러닝 기반의 홈 트레이닝 기술의 구현 가능성을 확인하였다. The non-face-to-face and online markets are growing as social distancing has been intensified due to the recent COVID-19 impact. In particular, sports industry markets are also showing products that can be exercised alone at home due to the development of the IT industry. In this study, in order to meet the rapidly increasing demand for home training, we developed an “AI yoga trainer device” that can help healthcare. Morninghol yoga pose estimation using an inexpensive $99 Movidius Neural Compute Stick 2 instead of an expensive GPU. By implementing the algorithm, an experiment was conducted to recognize six poses of the sun worship posture, which is a basic yoga posture. As a result of the experimental analysis, the accuracy of the algorithm was 92.4%, which was measured to be a level that can be introduced in real life, and it was confirmed that the speed of deep learning calculation of visible and specific numerical values using the Movidius Neural Compute Stick 2 was improved. Through this, we confirmed the feasibility of implementing IoT technology and deep learning-based home training technology.
최현준(Choi Hyun-Jun),최지윤(Choi Ji-Youn),서영호(Seo Young-Ho),김동욱(Kim Dong-Wook) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.11
본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 알고리즘을 GPU를 기반으로 구현하여 연산속도가 평균 128배 빨라졌다.