• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.1032-1033
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• 2014

본 논문에서는 뎁스 카메라를 이용하여 사용자 수에 상관없이 사용자의 머리를 추적하는 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법은 색상 정보를 제외한 뎁스 정보만을 이용하여 머리를 추적하고, 각각의 사용자에 따라 뎁스 이미지 형태가 다르게 나오는 머리를 실험적 데이터를 통하여 추적한다. 제안된 방법은 카메라의 종류에 상관없이 머리를 추적이 가능하다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.3
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• pp.475-488
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• 2004

Several robust regression estimators are compared under contamination. Symmetric and asymmetric contamination schemes are used to measure the variance and MSE of regression estimators. Under asymmetric contamination depth-based regression estimator, especially projection based regression estimator(rcent) outperforms the rest and under symmetric contamination HBR performs relatively well.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.2
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• pp.311-319
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• 2009

A robust L1 data depth was used in clustering and classification, so called DDclus and DDclass by Jornsten (2004). SVM-based classification works well in most of the situation but show some weakness in the presence of outliers. Proper gene selection is important in classification since there are so many redundant genes. Either by selecting appropriate genes or by gene clustering combined with classification method enhance the overall performance of classification. The performance of depth based method are evaluated among several SVM-based classification methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.85-88
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• 2021

포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3 차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응하는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로만 이뤄진 3 차원 점으로 이뤄진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 발생하는 구멍에 의해 콘텐츠 품질이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 벌어진 간격들 사이에서 빈 공간을 찾을 때 그 사이로 뒷면의 점들이 그려지게 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 구멍이 발생하지 않은 시점에서 렌더링 된 영상을 사용하여 포인트 클라우드의 뒷면에 해당되는 점들을 제거한다. 다음으로 깊이 맵(depth map)을 추출한 후 추출된 깊이 값을 사용하여 뎁스 에지(depth edge)를 구하고 에지를 사용하여 깊이 불연속 부분에 대해 처리한다. 마지막으로 뎁스 값을 활용하여 이전에 찾은 구멍들의 역변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링 한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 2.9 dB 향상된 결과를 보였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.17-26
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• 2020

최근 스마트폰에서의 증강현실, 미적 효과의 증대(예, 라이브 포커싱) 등의 어플리케이션을 제공하기 위해 모바일 기기에서의 3차원 공간 복원 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 소비자들의 요구에 발 맞춰 최근 스마트폰 제조사는 모든 플래그십 모델에 다중 카메라 및 뎁스 센서(거리 측정 센서)를 탑재하는 추세이다. 본 고에서는 모바일 폰에 탑재되고 있는 대표적인 세 축의 뎁스 추정(공간 복원) 방식에 대해 간단히 살펴보고, 최근 심층학습(Deep learning)의 등장으로 기술 발전의 새로운 국면에 접어 든 다중 시점 매칭(Multi-view stereo) 방법에 대해 소개하고자 한다. 심층 신경망이 재조명 받은 2012년 전까지 주류 연구 방향이었던 전통 기하학 기반의 방법에 대한 소개를 시작으로 심층 신경망기반의 방법론으로의 발전된 형태를 살펴본다. 또한, 신경망기반의 방법론은 크게 3 세대로 나누어 각 세대별 특징에 대해 자세히 살펴보고, 다양한 데이터에 대한 실험 결과를 통해 세대별 공간 복원 결과를 비교 분석한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.1
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• pp.183-193
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• 2006

We consider a new classification method(DnDclass) combining two classification rules based on $L_1$-distance(L1DISTclass) and $L_1$-data depth(L1DDclass). To investigate characteristics and to evaluate the performance of these classification methods, we use simulation data in various settings. Through this simulation study, we can confirm that the new method, DnDclass, performs relatively well in many cases.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.6
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• pp.167-175
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• 2007

Fuzzy logic is used to represent qualitative knowledge and provides interpretability to a controlling system model in bioinformatics. This paper focuses on a bioinformatics data classification which is an important bioinformatics application. This paper reviews the two traditional controlling system models The sequence-based threshold controller have problems of optimal range decision for threshold readjustment and long processing time for optimal threshold induction. And the binary-based threshold controller does not guarantee for early system stability in the GPCR data classification for optimal threshold induction. To solve these problems, we proposes a fuzzy-based threshold controller for ART1 clustering in GPCR classification. We implement the proposed method and measure processing time by changing an induction recognition success rate and a classification threshold value. And, we compares the proposed method with the sequence-based threshold controller and the binary-based threshold controller The fuzzy-based threshold controller continuously readjusts threshold values with membership function of the previous recognition success rate. The fuzzy-based threshold controller keeps system stability and improves classification system efficiency in GPCR classification.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.9
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• pp.1214-1219
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• 2018

A variety of VR contents are being introduced as of 2017. VR contents are concentrated in the genre of games and interactive because of the difficulty of $360^{\circ}$ shooting production environment. Live action $360^{\circ}$ VR content has many problems due to the difficulty of the production environment. In this paper, a three - dimensional information value is generated in binocular disparity of a real image by using a re-light technique based on real image data. The generated 3D information values are combined with a technique of converting the depth information into a depth map and a re-light technique by installing virtual lighting on the surface formed in the 3D space. In order to solve the problem of lighting exposure, we apply the technique of re-lighting to the VR production pipeline by comparing and analyzing the result image of actual image and virtual image data.