• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.15-28
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• 1998

최근 영상 기반 렌더링(image-based rendering)을 위한 새로운 접근방법으로서 광학 흐름 요소 렌더링(optical flow rendering)이 제안되었다. 이 방법은 좌우 영상 대응(stereo matching)에서 발생하는 오류와 무관하게 고품질의 영상을 생성할 수 있고 깊이 정보 비교를 통해 기존의 렌더링 방법으로 생성한 영상과 광학 흐름 요소로부터 생성한 영상을 합성할 수 있는 반면에, 한 화소 당 하나 이상의 광학 흐름 요소를 필요로하기 때문에 연산량이 많아져 영상 생성이 느려지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 실시간 영상 생성을 위한 광학 흐름 요소 구성법과 영상 생성법을 제안한다. 각각의 광학 흐름 요소가 영상 내에서 화소들의 구간에 대응되도록 개선하여 전체 광학 흐름 요소의 수를 줄였으며, 필터링 탐색법 (filtering search)을 적용하여 전체 광학 흐름 요소를 모두 탐색하는 대신 실제로 영상 생성에 사용되는 광학 흐름 요소만을 탐색함으로써 전체 연산량을 크게 줄였다. 제안된 방법을 SGI Indigo2 Impact 워크스테이션(R10000 CPU; 128 Mbytes)상에서 구현한 결과, 초당 10장 이상의 고속 영상 생성이 가능했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.145-146
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• 2021

본 연구에서는 카메라의 촬영 시점에 의해서 발생되는 원근감이 광학 흐름 생성에 어떠한 영향을 주는지 살펴보고 광학 흐름 기반 이상행동 탐지 솔루션의 성능을 고도화하기 위해 기존 광학 흐름 영상으로부터 소실점 기반 가중치 행렬을 계산하여 원근감에 따른 광학 흐름 정도를 평활하는 기법에 대해서 연구한다. 카메라의 뷰포인트에 따라 원근감의 발생 정도나 객체의 크기 및 움직임의 정도가 달라지게 되며, 이는 원본 영상 프레임을 광학 흐름의 크기와 방향성으로 표현하는 영상 변환 네트워크를 가진 생성적 적대 신경망을 학습할 때 정상적인 행동 패턴의 범위를 결정짓는 데 방해가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 데이터셋의 배경으로부터 소실점을 추출하고 원근감에 따라 결정되는 광학 흐름의 크기를 평활하는 기법을 개발하여 기존 모델의 성능과 비교하였으며, 프레임 단위의 정확도 성능이 5.75% 향상된 것으로 확인되었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권3호
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• pp.99-104
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• 2022

대부분 첨단 동작 인식 컨볼루션 네트워크는 RGB 스트림과 광학 흐름 스트림, 양 스트림 아키텍처를 기반으로 하고 있다. RGB 프레임 스트림은 모양 특성을 나타내고 광학 흐름 스트림은 동작 특성을 해석한다. 그러나 광학 흐름은 계산 비용이 매우 높기 때문에 동작 인식 시간에 지연을 초래한다. 이에 양 스트림 네트워크와 교사-학생 아키텍처에서 영감을 받아 행동 인식을 위한 새로운 네트워크 디자인을 개발하였다. 제안 신경망은 두 개의 하위 네트워크로 구성되어있다. 즉, 교사 역할을 하는 광학 흐름 하위 네트워크와 학생 역할을 하는 RGB 프레임 하위 네트워크를 연결하였다. 훈련 단계에서 광학 흐름의 특징을 추출하고 교사 서브 네트워크를 훈련시킨 다음 그 특징을 학생 서브 네트워크를 훈련시키기 위한 기준선으로 지정하여 학생 서브 네트워크에 전송한다. 테스트 단계에서는 광학 흐름을 계산하지 않고 대기 시간이 줄어들도록 학생 네트워크만 사용한다. 제안 네트워크는 실험을 통하여 정확도 면에서 일반 이중 스트림 아키텍처에 비해 높은 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.

• 광학세계
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• 제14권5호통권81호
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• pp.43-46
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• 2002

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.241-248
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• 2007

본 논문은 광학 흐름을 추정하는데 있어서 최적 정규화 매개변수를 결정하기 위한 L-curve 모서리 검출 방법을 제안한다. 기존의 곡률법은 L-curve의 곡률 그래프에서 최대 위치를 찾는 반면, 제안한 방법은 바로 우측 음의 계곡과의 곡률 차가 최대가 되는 양의 봉우리의 위치를 찾아서 매개변수 값을 결정한다. 이 방법으로 선정한 매개변수로 광학 흐름을 추정하면, 평균적으로 최소 오차로부터 단지 0.02 pixel/frame 차이가 나는 것이 실험을 통하여 보여진다. 또한 제안한 방법으로 기존의 모서리 검출법인 곡률법이나 적응 제거법에 비해 최소 오차에 가장 가까운 광학 흐름을 구할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.862-863
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• 2024

기존의 딥러닝 모델을 활용한 얼굴 탐지 시스템은 영상을 처리할 때 이미지의 양이 과도하여 추론 속도가 영상 재생 속도보다 느려지게 되고, 이로 인해 지연 현상이 발생한다. 본 논문은 이미지 크기 조정 및 광학 흐름을 활용하여 얼굴 탐지에 필요한 추론량을 줄이는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 세 단계의 처리 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 프레임의 크기를 줄여 프레임 처리 속도를 효과적으로 향상시킨다. 두 번째 단계에서는 비탐지 구간이 아닌 프레임만을 배치 처리하여 딥러닝 모델로 추론하여 처리 시간을 단축시킨다. 세 번째 단계에서는 광학 흐름 알고리즘을 이용하여 비탐지 구간에서 얼굴 추적을 함으로써 정확도는 유지하면서 탐지 시간을 단축한다. 본 논문에서 제안하는 이미지 크기 조정 및 광학 흐름 알고리즘 기반 얼굴 탐지 시스템은 처리 시간을 수십 배 이상 단축하여 영상에서의 얼굴 탐지에 있어서 우수한 성능을 입증하였다.

• 광학세계
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• 제5권3호통권25호
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• pp.11-17
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• 1993

• 광학세계
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• 통권168호
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• pp.55-63
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• 2017

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.7-9
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• 2020

기존 CCTV 비디오에서 딥러닝 기반의 이상 탐지 연구는 객체의 행동 값만을 이용하여 이상을 탐지하였기 때문에, 시간 흐름에 따른 정보가 축소되는 문제점이 있었다. 그러나 CCTV 비디오에서의 이상의 원인은 다양한 요소와 시계열 분석에 따른 정보로 이루어져 있어 시간 정보를 유지하면서 다양한 특징 값을 사용한 모델을 설계할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 C3D에 광학 흐름을 결합한 새로운 앙상블 모델을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 모델이 75.83의 AUC를 얻어 기존에 연구되었던 행동 값만을 사용한 모델보다 높은 정확도를 달성하였다. 또한 이상 탐지 모델 설계 시 객체의 행동에 다양한 측면을 고려할 수 있는 여러 특징 값과 시계열 분석에 따른 정보를 사용하는 것이 적절하다는 결론을 도출하였다.

• 광학세계
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• 통권100호
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• pp.74-81
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• 2005

fMRI라고 하는 것은 뇌 속의 산소흐름과 같은 역동적인 상황의 촬영이 가능한 뇌단층 촬영기로서 4차원적으로 매순간 변화하는 것을 곧바로 측정할 수 있는 최첨단 의료기기이다. 거짓말을 할 때에는 전두엽이 활성화되어, 활성화된 전두엽의 뇌스캔을 이용하여 범인의 거짓말을 탐지할 수 있다는 것이다. 꼭 이런 목적이 아니더라도 알츠하이머 등의 뇌기능 저하에 따른 질병 연구와, 자극에 대해 우리의 뇌가 어떻게 반응하는지 살필 수 있어 무궁무진한 뇌과학 분야에 유용하게 이용될 수 있다. 본 보고서는 뇌기능을 이미징할 수 있는 fMRI 분야에 대한 특허를 다각도로 분석해 봄으로써, 해당 기술분야의 흐름을 파악하고 앞으로의 동향을 예측하여 적절한 대응과 연구개발에 목적을 두고 작성되었다.