• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.205-207
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 기반의 깊이 영상 초해상도 기술에 대해서 제안한다. 기존 깊이 영상의 초해상도 기술은 고해상도의 컬러 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 화소 값을 개선시켜 고해상도의 깊이 영상을 예측하였다. 하지만 이라한 방법들은 단순히 화소 값을 증가 또는 혹은 감소시키는 방법으로 언더슈팅 또는 오버슈팅과 문제를 발생시켜 성능 향상을 제한한다. 제안하는 기법에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 화소의 위치를 이동하여 영상을 복원하는 격자 워핑 방식을 반복적으로 적용하여 고해상도 깊이 영상을 예측하였다. 실험 결과, 제안한 방식이 기존 방법들에 비해 정량적, 시각적 품질을 개선시켰음을 확인하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 추계학술대회 초록집
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• pp.59.1-59.1
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• 2011

BSF 후면전계효과는 태양전지의 개방전압 증가를 결정하며 효율에 매우 중요한 요인이다. 본 연구에서는 p-type에서의 후면전계효과를 확인하기 위해 PC1D 시뮬레이션(Simulation)을 통해 p+ 영역의 표면농도와 깊이에 따른 전기적 특성을 분석 하였다. 최적효율을 찾기위해 면저항을 $30{\Omega}/{\square}$으로 고정하고 깊이와 표면 농도값을 가변하였다. 최적화 결과 표면농도값이 작아지고 깊이가 커질수록 효율이 좋아지는 경향이 나타났으며 Peak doping=$5{\times}10^{18}cm^{-3}$, Juction depth=12.52um에서 최고효율 19.14%를 얻을 수 있었다. 본 시뮬레이션을 바탕으로 실제 태양전지 제작 과정에 적용 가능하다. p-type 태양전지 제작에서 후면의 p+ 영역의 깊이를 증가시키고, 표면 농도를 낮추는 공정을 통해 효율향상을 기대 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.679-683
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• 2006

진동타입기에 의한 말뚝의 관입과정을 운동방정식으로 나타내고 수치적분법을 이용하여 말뚝의 관입속도를 예측할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램에 의한 관입속도 계산결과를 기존의 현장시험결과와 비교분석하였다. 프로그램에 의해 계산된 관입속도값은 말뚝의 근입깊이가 클수록 실측값에 가까운 값을 보였다. 작은 근입 깊이에서 실측값과 계산값의 차이가 큰 이유는 실제 시공시 작은 근입깊이에서는 말뚝의 휨운동과 비틀림운동이 커서 결과적으로 말뚝에 전달되는 연직방향 압축력이 감소되어 나타난 결과로 판단되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.713-722
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• 2013

본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.818-825
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• 2002

얼굴의 깊이 정보는 얼굴 인식에서 가장 중요한 요소이다. 3차원 얼굴 영상은 깊이 정보를 잘 나타내므로 얼굴의 깊이 값을 비교하는데 아주 유용하다. 얼굴 전체에 대한 처리는 많은 계산량과 데이터 량을 포함해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 얼굴의 국부적인 영역들에 대한 3차원 깊이 값을 이용하여 인식하였다. 3D 레이저 스캐너로 입력된 3차원 얼굴 영상으로부터 어떤 깊이에 있는 등고선 영역을 추출한 후, 이를 영역별로 취하면 국부적인 얼굴 깊이에 대한 특징을 잘 반영하게 된다. 얼굴의 가장 중심인 코를 기준점으로 깊이 영역에 대한 등고선 영역을 추출하며, 얼굴의 깊이를 고려한 국부적 깊이 정보를 다중 특징 벡터를 이용하여 얼굴을 인식한다. 다중 특징 벡터는 벡터 수가 적으면서 얼굴의 지역적 깊이 특성을 잘 나타내므로 간단한 방법으로 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.398-400
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• 2012

최근 3D에 대한 관심이 집중되면서 고품질의 3D영상을 얻기 위해 고품질의 깊이 영상이 필요하고 이를 구현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 센서로 생성된 저해상도 깊이맵을 고해상도로 변환해야 한다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 JBU 방식을 보강하여 블록단위로 분산에 따른 참조 영상의 가중치를 다르게 두어 깊이 영상의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.55-57
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• 2020

실감미디어의 수요가 높아짐에 따라, 실감 미디어 컨텐츠 제작에 반드시 필요한 깊이영상에 대한 중요성이 커지고 있다. 다시점 영상으로부터 계산된 깊이 영상은 물체 주위와 배경 영역에 홀을 가지고 있다. 이러한 깊이영상에서의 홀을 채울 때, 이에 대응하는 컬러영상의 색상 특성을 고려하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상의 화소들을 색상 유사성을 이용하여 클래스로 분류하고, 홀의 깊이정보를 예측할 때 같은 클래스의 유효한 깊이값 만을 사용하는 방법을 소개한다. 제안하는 방법을 사용하면 깊이영상의 홀을 효율적으로 채워 넣을 수 있다. 실감미디어 제작에 있어 제안하는 방법을 사용한다면, 사실감 있는 깊이 정보를 얻을 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제20권9호
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• pp.5-15
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• 2004

정밀한 기초설계를 위하여 지중연직응력분포를 파악하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 지표면 재하에 의한 사질토지반의 지중연직응력 증가량에 대한 Boussinesq의 이론을 고찰하기 위하여 일련의 실내모형시험을 수행하였으며 Boussinesq의 이론값을 실측값과 비교하였다. Boussinesq의 이론값은 깊이에 관계없이 기초판 하부에서는 실측값보다 작았다 기초판의 바깥부분에서는 기초폭의 1.0배의 깊이에서는 이론값은 실측값보다 컸으나 기초폭의 2.0배 및 3.0배의 깊이에서는 이론값과 실측값이 거의 비슷해지는 경향이었다. 가해진 단위면적당 하중에 대한 지중연직응력은 하중이 증가함에 따라 감소하였다. 이러한 경향들은 상대밀도나 기초폭에 관계없이 나타났다. Boussinesq의 이론을 이용할 때 이와 같은 결과를 감안하여 이론값을 보정하면 보다 정확한 값을 얻을 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권9호
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• pp.751-756
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• 2012

본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1109-1118
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• 2013

최근 들어 S3D 콘텐츠가 광범위하게 대중화되고 있다. 하지만, 일부의 사람들은 3D 정보를 정확하게 인지하지 못하고 있다. 기존의 입체시 검사 도구는 입체의 인지 여부를 판단하는 테스트만 수행하고, 피험자가 인지하는 정확한 깊이 정보를 측정할 수 없다. 따라서 정확하게 측정할 수 있는 검사도구가 필요하다. 본 논문에서는 3D 콘텐츠 깊이 측정기 및 측정기에 적합한 3D 콘텐츠를 제작하고, 3D 오브젝트의 양안시차(disparity)에 대한 피험자가 인지하는 3D 오브젝트의 돌출거리를 측정하고, 이론값(예측값)과 측정값을 비교 및 관계를 분석하였다. 그 결과 측정값은 이론값보다 약간 크게 나타났으며, 돌출거리가 클수록 편차가 크게 나타났다.