• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.688-691
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• 2004

본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.547-557
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• 2019

To extract the depth map from a single image, a number of CNN-based deep learning methods have been performed in recent research. In this study, the GAN structure of Pix2Pix is maintained. this model allows to converge well, because it has the structure of the generator and the discriminator. But the convolution in this model takes a long time to compute. So we change the convolution form in the generator to a depthwise convolution to improve the speed while preserving the result. Thus, the seven down-sizing convolutional hidden layers in the generator U-Net are changed to depthwise convolution. This type of convolution decreases the number of parameters, and also speeds up computation time. The proposed model shows similar depth map prediction results as in the case of the existing structure, and the computation time in case of a inference is decreased by 64%.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.51-53
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• 2022

고정된 위치를 중심으로 회전운동만 체험할 수 있는 3 자유도(DoF: Degrees of Freedom)를 넘어 위치를 변경하며 운동시차까지 포함된 6 자유도를 지원하는 몰입형 미디어에 대한 연구가 지속해서 진행되고 있다. 특히 부드러운 시점 변경을 제공하기 위해 특정 위치에서 샘플링 된 여러 개의 텍스쳐(또는 컬러) 및 깊이맵 영상(MVD: Multiview Video plus Depth)으로 구성된 다시점 영상을 통해 실제로 획득되지 않은 위치에서의 영상을 만들어내는 가상시점 합성(virtual view synthesis) 기술이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 몰입형 미디어의 대표적인 데이터 형식인 다시점 영상을 실사 및 컴퓨터 그래픽스(CG: Computer Graphics) 환경에서 획득하는 방법에 관해 설명한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.91-97
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• 2013

현재의 IT 환경에서 영상 또는 영상처리 기술은 많은 부분에서 응용이 되고 있고 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 벡터 양자화 방법을 통해 원본 BMP영상을 인덱스 영상과 제안하는 codebook으로 재구성하고 동일한 픽셀 깊이 내에서 고화질의 영상을 디스플레이 할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉, $2^n$ 개의 컬러 코드북(맵)를 가지는 영상에 공용 맵 기법을 적용함으로서 $2^{n+1}$ 개의 컬러 코드북 정도의 화질로 표현이 되는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 얻어진 출력영상을 원본 BMP영상과 비교했을때 JPEG과 같은 8 bit 인덱스 영상의 출력 시 보다 약 2 dB 정도 높은 PSNR을 제공해주며 이는 9 bit 인덱스를 사용했을 때의 화질과 거의 비슷함을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.645-650
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• 2015

본 논문에서는 완성도 높은 3D 콘텐츠가 부족한 상황에서 고품질의 3D 콘텐츠 제작을 위한 입체 값 분석을 통한 과도한 입체 장면 및 장면 전환 영상을 검출하여 3D 콘텐츠 제작 가이드라인에 맞는 안정적인 입체 영상을 제작할 수 있는 입체 값 분석 기술을 제안한다. 입력된 좌, 우 영상을 이용하여 탐색범위 제한을 통하여 깊이 맵을 구하고 상영되는 스크린 크기에 맞춰 전경 및 배경의 대상 물체의 돌출 영역과 후퇴 영역의 입체 값을 계산한다. 돌출과 후퇴영역이 3D 입체 영상 제작 가이드라인에 벗어나는 장면 및 이전 장면과 과도하게 입체 값 변화가 일어나는 장면을 검출한다. 입체 값 분석 툴을 통해 검출된 장면은 후반 작업에서 입체 값 조절을 통해 안정적인 3D 입체 영상을 제작하는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.99-108
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• 2015

3D 게임에서 오브젝트의 위치를 파악하거나 사실감을 높이기 위하여 광원의 시점에서 정점의 깊이 값을 계산하는 그림자 매핑 기법이 많이 사용된다. 그림자 맵의 깊이 값은 월드 좌표를 통해 계산되기 때문에 월드 좌표가 변하지 않는 정적 오브젝트는 깊이 값을 갱신할 필요가 없다. 본 논문에서는, (1) 렌더링 속도를 향상시키기 위하여 한번만 저장하는 정적 오브젝트 깊이 값과 매번 갱신하는 동적 오브젝트의 깊이 값을 다중 렌더 타겟을 이용하여 따로 관리한다. 또한 (2) 쿼터 뷰 기반 3D 게임에서 동적 오브젝트 그림자 품질을 높이기 위하여 광원의 위치가 카메라를 따라다니며 동적 오브젝트에 가깝게 변동한다. 제안하는 방법의 효율성을 3D 게임의 다양한 정적 및 동적 오브젝트 구성에 따른 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.579-586
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• 2019

본 연구는 경상북도 홈페이지에서 공개하고 있는 한옥표준설계도 4개 타입 32개 종류의 평면도를 대상으로 하였다. 연구목표는 한옥표준설계도의 타입별 특성을 비교분석하여 한옥을 설계하고자 하는 이용자에게 알림으로써 이용자의 만족도를 높이고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 1. 한옥표준설계도에 현대주택에서 사용하는 현관과 같은 건축구성요소를 포함시켜 현대인의 삶을 수용하려고 노력하였다. 2. 농촌의 다양한 대지조건에도 불구하고 한옥표준설계도에서도 거실과 현관을 남쪽으로 배치하는 것을 선호하였고, 추후 확장을 위한 여분의 공간도 있었다. 3.침실개수는 2개 또는 3개가 가장 많았고 이에 침실의 개수 추가 및 농촌의 다양한 기능을 담을 수 있는 다양한 공간 확보가 필요할 것으로 조사되었다. 4. 공간구문론과 감마맵을 이용한 공간깊이 분석에서 안방의 공간 깊이는 툇마루에서 진입하는 동선보다 현관에서 진입하는 동선이 공간의 깊이가 깊은 것으로 분석되었다. 이는 안방의 공간 깊이는 개인의 프라이버시와 관련되는 만큼 충분한 공간깊이로 확보될 수 있도록 계획하여야 할 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.65-71
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• 2024

본 논문은 스테레오 매칭에서 깊이 맵의 정확도를 높이기 위해 폐색 영역의 매칭 오류를 줄이면서 파라메터의 수를 줄일 수 있는 신경망을 제안한다. 이미지를 이용한 상황인식을 보다 정확하게 하기 위해 많은 분야에서 스테레오 매칭기반 객체인식이 활용된다. 복잡한 이미지에 많은 객체가 있을 때 객체간의 겹침과 배경에 의한 가림으로 폐색영역이 발생하여 깊이 맵의 정확도를 낮추게 된다. 이를 해결하기 위해 context 정보를 만들어 cost volume에 결합하거나 폐색영역에 RoI를 만들어 선택하는 기존 연구 방법은 신경망의 복잡도를 높여서 학습의 어려움과 구현에 비용이 많이 들게 된다. 본 논문에서는 cost volume 생성전에 지역적인 특징추출을 보다 강화하는 depthwise seperable 신경망을 만들어 파라메터의 수를 줄이고 폐색 오류에 강인한 신경망을 제안한다. 제안한 신경망은 PSMNet에 비하여 파라메터 수를 30% 줄이면서 페색오류에서 5.3%, 테스트 손실에서 3.6% 개선하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.723-730
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• 2010

최근 다양한 3차원 영상처리 기술이 산업체 전반으로 확대되고 있다. 관련 기술중의 하나인 입체변환은 기존의 2D영상에서 입체영상을 생성하는 기술이다. 이 기술은 영화, 방송 콘텐츠에 적용되어 3D 입체로 시청할 수 있는데, 3D 기술의 지속적인 산업체 응용이 요구됨에 따라 입체변환 기술을 새로운 분야로 적용하여 새로운 입체 콘텐츠를 제작하는 것이 필요하다. 이러한 추세에 따라 이 기술을 의료영상에 응용하는 것이 본 논문의 목적이다. 의료 영상은 정확한 판독이 필요하기 때문에 2D 의료영상보다 구체적인 3D 정보를 얻을 수 있는 3D 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 2D 의료영상으로부터 입체영상을 생성하는 의료영상 입체변환 방법을 제안한다. 실험 영상으로 CT(Computed Tomograpy) 영상을 사용한다. 제안 방법은 장기의 영역 분할, 에지를 이용한 경계선 추출, 각 장기의 깊이 정보에 따른 명암 분석 등으로 구성된다. 얻어진 데이터를 바탕으로 CT 영상의 깊이맵을 생성한다. 최종적으로 추출된 깊이 맵과 2D 의료영상으로 부터 입체영상을 생성한다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.163-172
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• 2010

자유시점 비디오는 원하는 시점을 자유로이 선택하여 보는 능동형 비디오이다. 이 기술은 박물관 투어, 엔터테인먼트 등의 다양한 분야에서 활용된다. 본 논문에서는 자유시점 비디오의 새로운 분야로 가상 카메라와 깊이맵을 이용하여 한 장의 영상 내부를 항해하는 입체 자유시점 Tour-Into-Picture (TIP)을 제안한다. 오래전부터 TIP가 연구되어 왔는데, 이 분야는 한 장의 단안 사진 내부를 항해하면서 애니메이션으로 볼 수 있게 하는 기술이다. 제안 방법은 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 반자동 방법으로 구한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 입체 원근투영 영상들을 획득한다. 배경영상과 전경객체의 3D 데이터를 기반으로 가상 카메라의 3차원 공간이동, 요/피치/롤링 등의 회전, 룩어라운드, 줌 등의 다양한 카메라 기능을 활용하여 입체 자유시점 비디오를 구현한다. 원근투영은 직교투형보다 우수한 입체감을 전달하며, 기존 방법과 비교하여 텍스쳐의 3D 데이터를 직접 원근투영하여 처리속도를 향상시켰다. 소프트웨어는 MFC Visual C++ 및 OpenGL 기반으로 구축되었으며, 실험영상으로 신윤복의 단오풍정을 사용하여 고전화의 입체 자유시점 비디오를 시청이 가능하다.