• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.237-240
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• 2001

본 논문은 단일 뷰-포인트 카메라 모델을 이용하여 무-특징 환경 (non-feature environment)에서의 영상 모자이킹 알고리즘을 제안한다. 특징 환경에서 영상의 기하구조를 만들어 내고 이 기하구조를 무-특징 환경에 적용시켜 모자이크 영상을 얻는다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.405-408
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• 2017

다시점 이미지의 뷰포인트 간에 높은 유사도가 존재함을 바탕으로 MV-HEVC는 뷰포인트 내에서 전통적인 시간적 방향 예측 뿐만 아니라 뷰포인트 간에 예측을 수행함으로써 높은 부호화 효율을 얻는다. 본 논문에서는 HEVC를 기본 계층으로 사용하는 스케일러블다시점 비디오 부호화를 구현하기 위해 SHVC와 MVC를 통합 구현함을 제안한다. 실험결과에 의해 BD-PSNR 개선이 1.5dB에 이르고 동시에 BD-Bitrate를 50~60% 가량 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.835-836
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• 2009

본 연구는 스케치기반의 인터페이슬 통해 큐빅스플라인 곡선을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 또한 탐색항해에서 많이 발생하는 이동중 관심영역으로의 뷰포인트를 자동으로 변환하기 위한 방법을 제시한다. 스케치기반 인터페이스는 일반인에게 친숙한 종이환경과 유사한 인터페이스를 통해 가상환경의 탐색항해를 위한 투어패스를 설정하고 관심영역을 중심으로 뷰포인트가 자동적으로 변환하는 기법을 제시함으로써 가상환경에 전문적인 지식이 없거나 전문개발자에게도 시간과 노력을 절약할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.660-662
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• 2023

3차원 포인트 클라우드의 의미적 분할은 환경을 구성하는 물체 단위로 포인트 클라우드를 분할하는 작업으로서, 환경의 3차원적 구성을 이해하고 환경과 상호작용에 필수적인 시각 지능을 요구한다. 본 논문에서는 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징과 함께 멀티-뷰 영상에서 추출하는 2차원 시각적 특징들도 활용하는 새로운 3차원 포인트 클라우드 의미적 분할 모델 MFNet을 제안한다. 제안 모델은 서로 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징의 효과적인 융합을 위해, 새로운 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중을 이용한다. 본 논문에서는 ScanNetV2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델 MFNet의 우수성을 입증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.89-90
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• 2021

본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 멀티 뷰 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 멀티 뷰 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1767-1772
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• 2006

컴퓨터-생성 (Computer-generated, CG)집적영상시스템은 사용자들이 컴퓨터 그래픽을 이용해서 미리 만들어진 기초영상들을 렌즈 어레이를 통해 보게 되면 3차원 입체영상을 느낄 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 시스템이다. 이 때 CG집적영상시스템에 컴퓨터를 이용하여 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑 (Image Mapping)이 라고 하는데, 뷰포인트 벡터 렌더링 (Viewpoint Vector Rendering, VVR) 이 미지 매핑 방식은 표현하는 대상의 크기나 시스템에서 사용하는 렌즈 어레이 기초렌즈의 개수에 영향을 받지 않아 실시 간 처리에 보다 유리하다. 본 논문에서는 실시간 3차원 그래픽 응용 프로그램에 보다 적합한 CG 집적영상시스템을 구축하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용하여 렌더 링 성능을 향상시킨 VVR 집적영상시스템 프레임워크(Framework)를 소개한다. 그리고 일반적인 기존의 VVR 구현 방법과 GPU를 이용하는 새로운 방식의 성능을 비교 분석하며, 상당한 성능 향상이 이루어졌음을 보여 준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.191-201
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• 2005

본 논문에서는 카메라의 뷰포인트에 무관한 효율적인 불변특징을 기반으로 카메라의 동작인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징정보는 카메라의 뷰포인트에 따라 변하기 때문에 정보양이 증가하여 정확한 특징추출이 어렵다. 또한 카메라 외부인수 산출을 위해 사용되는 LM(Levenberg-Marquardt)방법은 정확하게 목표 값에 수렴하지만 작은 스텝크기로 최소화를 진행하므로 소요시간이 긴 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 뷰포인트에 무관한 불변특징 추출방법과 이 특징들을 이용하여 2D 호모그래피로 찾은 카메라 동작인수를 LM 방법의 초기값으로 사용, 정확성과 수렴도를 향상시키는 2단계 카메라 동작인수산출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징 추출단계, 정합 단계, 2단계 카메라 동작인수 산출단계로 구성된다. 실험에서는 다양한 실내영상으로 제안한 방법과 기존 방법을 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.173-182
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• 2005

본 논문에서는 항해 시 위치인식에 사용하기 위하여 카메라의 뷰포인트에 무관한 랜드마크를 인식하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징들은 카메라의 뷰포인트에 따라 변하고 이에따른 정보 양의 증가로 위치확인을 위한 시각적인 랜드마크의 추출이 어렵다. 본 논문에서 제안된 방법은 특징 추출단계, 학습과 인식단계, 정합단계의 삼단계로 구성된다. 특징 추출단계에서는 영상의 관심영역을 설정, 이 영역 안에서 코너점을 추출하는데, 추출 시 작은 고유값의 통계적 분석을 통해 보다 정확하고 잡음에 강한 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 학습 및 인식단계에서는 5개의 특징점으로 구성된 특징모델이 뷰포인트에 무관한 특징점인지를 검사하여 강건 특징모델을 구성한다. 정합단계에서는 시간 복잡도를 줄이고 정확한 대응점을 산출하기 위하여 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 이용한 정합 방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 가지고 제안한 방법과 기존방법을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.505-518
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• 2023

3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.107-114
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• 2010

인터랙티브 스토리텔링 시스템(Interactive Storytelling System) 상에서 다양한 이야기의 진행과 결말을 표현할 수 있는 비선형적인 이야기(nonlinear story)는 사용자와의 상호작용으로 생성된다. 또한 연극이나 영화에서 관객은 하나의 장면에서 진행되고 있는 이야기만을 볼 수 있고 다른 장면의 이야기를 보기 위해서는 현재 장면이 끝난 후 다른 장면의 이야기를 볼 수 있다. 그러나 현실에서는 여러 가지 사건들이 여러 장소에서 동시에 발생하고 게다가 특정 사건들은 다른 사건들에 영향을 미치기 때문에 전체적인 이야기의 흐름에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 비선형 스토리의 생성을 위한 제약 조건 기반의 서술구조(Constraint Based Narrative Structure)를 소개하고 동시 진행 이야기(Simultaneous Story Arcs)의 제어를 위한 멀티뷰포인트(multi viewpoint)를 제안한다.