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저자정보
최태원 (한국전자통신연구원) 정순철 (한국전자통신연구원) 최윤석 (한국전자통신연구원) 장인수 (한국전자통신연구원) 김진서 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2019 학술대회 발표 논문집
발행연도
2019.2
수록면
205 - 208 (4page)

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전통 회화 작업을 보존하고 기록하기 위해서는 붓의 움직임을 모델링 하는 것이 중요하다. 붓 모델링의 핵심요소 중 하나인 붓봉 위치는 여러 가닥으로 이뤄진 붓모의 특성상 그 위치를 정확히 파악하기 힘들다. 직접 센서를 이용할 수 있지만, 섬세한 회화 작업에 많이 방해된다. 붓대는 강체이기 때문에 간접 센서로 자세를 알아내기가 쉽다. 본 논문에서는 순환 신경망 기반의 붓대 자세로부터 붓봉 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 우리는 붓대와 붓봉 데이터를 평탄화하고 상대 위치를 이용해서 평균오차 0.15mm 정도로 정밀하게 붓봉위치를 추정해 냈다.
#붓모델링 #전통문화 #딥러닝 #순차모델

목차

요약문
1. 서론
2. 실험
3. 결과
4. 결론
참고문헌

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