• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.376-377
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• 2011

본 논문에서는 스테레오스코픽 영상 및 깊이 프레임 오류 은닉 알고리즘을 제안한다. i) 좌측 컬러 프레임 오류 발생시 시간적 상관관계를 이용하여 프레임을 복원한다. iii) 우측 컬러 프레임 오류 발생시 깊이 정보 및 DIBR 기법을 이용하여 좌 우 시점간의 매칭 픽셀을 예측하고, 매칭된 픽셀의 움직임 벡터 및 밝기 차이를 이용하여 프레임을 복원한다. iii) 좌측 깊이 프레임과 iv) 우측 깊이 프레임의 오류 발생시 좌 우측 컬러 프레임의 움직임 벡터를 이용하여 손실된 프레임을 복원한다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하는 알고리즘의 스테레오스코픽 컬러 및 깊이 프레임 오류 복원 성능을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8C호
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• pp.651-660
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• 2010

본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 레이어별 객체를 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭기법을 적용하는 색상 불일치 보상기법을 제안한다. 다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 잘못된 보정으로 인하여 발생한다. 이러한 색상 불일치는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 히스토그램 매칭을 이용한 전처리기법이 제안되었다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점영상의 히스토그램과 매칭이 되고, 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 일반적으로 영상은 상호 독립적인 색상 분포와 히스토그램 분포을 가지는 여러 개의 객체로 구성된다. 특히 다시점 영상은 시점에 따른 프레임마다 객체의 구성과 위치 및 그 깊이가 각각 다르다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체별로 히스토그램 매칭기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상기법이 기존의 영상 단위의 조명 보상기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.655-657
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• 2002

본 논문에서는 스테레오 영상에서 두 영상간의 깊이(Depth) 정보를 이용해서 영역을 기반으로 한 영상매칭을 수행한 추 사람의 얼굴 영역을 결정한다 영역 결정은 설정된 탐색 윈도우에 의해 좌, 우 영상간의 MSE(Minimum Square Error)를 검색하는 알고리즘을 제안한다. 매칭 과정에서 발생하는 영역 오류를 보정하기 위해서 타원 마스크를 이용하는 방법을 제안하며 실행 시간을 줄이기 위하여 2D 도메인에서 쿼드트리(Quad-tree) 윈도우를 사용한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.164-165
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• 2018

2017년 3월에 NVIDIA에서 출시한 Jetson TX2는 GPU를 탑재한 고성능의 임베디드 보드이다. 이 제품은 GPU를 이용한 병렬 처리를 통해 임베디드 시스템 상에서 연산량이 많은 알고리즘을 동작시킬 수 있다. 스테레오 매칭 기법은 스테레오 카메라를 이용하여 깊이 정보를 획득할 수 있으며, 획득한 깊이 정보는 다양한 어플리케이션의 메타 데이터로써 활용될 수 있다. 하지만 알고리즘의 연산량이 매우 많아 GPU를 탑재한 데스크톱에서만 동작하는 것이 일반적이었다. 이에 본 논문은 임베디드 보드인 Jetson TX2에서 기존에 개발되었던 스테레오 매칭 알고리즘들을 동작시키고 성능 분석을 통해 실시간 동작 여부에 대한 연구를 진행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2003

기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.68-70
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• 2012

본 논문에서는 컬러영상과 깊이영상을 이용하여 여러 명의 얼굴을 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출부와 추적부로 나뉘어져 있으며, 얼굴 검출 방법은 기존의 Adaboost를 이용하지만, 속도 개선을 위해 깊이정보와 컬러정보를 이용하여 탐색영역을 얼굴이 존재하는 영역으로 제한하여 얼굴은 검출한다. 얼굴 추적 방법은 템플릿 매칭 방법과 나선형 탐색방법을 사용하며, 그리고 조기 종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.667-669
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• 1999

최근 VLSI 디자인의 비용과 복잡성은 디자인 과정에서 필수조건이다. 소자 모델링과 수치적 방법은 spice와 같은 회로 시뮬레이터를 사용하여 얻을 수 있으며 simulated annealing과 같은 기법의 기술적인 장점은 많은 부분에서 응용된다. 이러한 기법들은 다량의 메모리 제조와 소규모 연구의 프로젝트까지 거의 모든 칩 디자인에 사용된다. 따라서 본 논문에서는 VLSI 회로의 패턴 매칭에 관한 역트랙킹(backtracking) 깊이-우선 탐색을 할 수 있는 그래프 탐색 매칭 알고리즘을 제안하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.39-45
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• 2017

기존의 색상기반 얼굴인식 방법은 조명변화에 민감하며, 위변조의 가능성이 있기 때문에 다양한 산업분야에 적용되기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 깊이 영상을 이용한 지역 이진 패턴(LBP) 기반의 얼굴인식 방법을 제안한다. 깊이 정보를 이용한 얼굴 검출 방법과 얼굴 인식을 위한 특징 추출 및 매칭 방법을 구현하고, 모의실험 결과를 바탕으로 제안된 방식의 인식 성능을 나타낸다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.127-130
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• 2012

본 논문에서는 자유시점 또는 오토스테레오스코픽 비디오나 홀로그래픽 비디오 서비스 들을 목표로 가상시점 영상을 빠르게 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 좌/우 깊이영상이 주어졌다고 가정하고, 두 깊이 영상을 이용하여 깊이 값과 변위를 계산 한 후 깊이 당 변위증분을 계산하여 사용한다. 계산된 깊이 값 당 변위증분과 해당 픽셀의 깊이정보를 이용하여 텍스쳐 이미지를 원하는 가상 시점으로 이동시킨다. 좌영상과 우영상을 원하는 가상시점으로 각각 생성한 후, 잡음과 disocclusion을 효과적으로 제거하기 위하여 두 영상을 결합한다. 그 다음 남은 홀을 효과적인 hole-filling으로 제거하여 가상 시점 영상을 생성한다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.349-361
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• 2013

본 논문에서는 깊이 정보만을 이용하여 얼굴을 고속으로 추적하는 방법을 제안하다. 그 방법으로는 템플릿 매칭 방법을 사용하며, 템플릿 매칭 방법의 문제점인 과다한 수행시간의 문제를 해결하여 고속으로 얼굴을 추적하기 위하여 조기종료 기법과 sparse 탐색 기법을 적용하고, 그에 따른 추적오류를 보정하고자 주변 화소들을 대상으로 매칭보정을 수행한다. 얼굴의 움직임에 따른 깊이의 변화를 보정하기 위해 추적할 얼굴의 깊이 값을 추정하고 그 결과에 따라 템플릿의 크기를 조정한다. 또한 조정된 템플릿의 크기에 따라 템플릿 매칭을 수행할 탐색영역을 조정한다. 자체 제작한 테스트 시퀀스들을 사용하여 추적에 필요한 파리미터들을 결정하였으며, 또 다른 자체 제작한 테스트 시퀀스들과 MPEG에서 제공한 다시점 테스트 시퀀스를 제안한 방법에 적용하는 실험을 수행하였다. 실험결과 Kinect을 이용하여 자체제작($640{\times}480$) 시퀀스에서는 약 3%의 추적오류와 2.45ms의 수행시간을 보였으며, Lovebird1($1024{\times}768$) 시퀀스에서는 약 1%의 추적 오류와 7.46ms의 수행시간을 보였다.