• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.14 no.4 s.38
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• pp.27-36
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• 2006

Conventionally, in order to get accurate geolocation of satellite images we need a set of ground control points with respect to individual scenes. In this paper, we tested the possibilities of modeling satellite orbits from individual scenes by establishing a sensor model for one scene and by applying the model, which was derived from the same orbital segment, to other scenes that has been acquired from the same orbital segment. We investigated orbit-attitude models with several interpolation methods and with various parameter sets to be adjusted. We used 7 satellite images of SPOT-3 with a length of 420km and ground control points acquired from GPS surveying. Results of the conventional individual scene modeling hardly introduced differences among different interpolation methods and different adjustment parameter sets. As the results of orbit modeling, the best model was the one with Lagrange interpolation for position/velocity and linear interpolation for attitude and with position/angle bias as parameter sets. The best model showed that it is possible to model orbital segments of 420km with ground control points measured within one scene (60km).

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• v.10 no.2
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• pp.53-66
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• 2006

Recent technique has shown high interest in 3D stereoscopic image, one out of high immersion appearance techniques. Unlike general 2D image, 3D stereoscopic image is generated by 3D geometric information. Therefore, the lack of 3D geometric information sometimes imposes restrictions or makes editing more tedious. We propose a new unsupervised technique aimed to generate stereoscopic image which is estimated by depth-map information using image-based modeling from a single input image. The proposed system is implemented as the Adobe Photoshop(R) plug-in for considering generality and expandability, and also supports a preview function of interactive 3D stereoscopic image to determine stereoscopic view of high quality.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.135-136
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• 2019

본 논문에서는 스마트폰을 이용한 3 차원 인체 복원 시스템을 제안한다. 모바일에서의 인체 복원은 디바이스상의 한계로 인해 기기와 서버 간에 인체 모델링 과정을 분할하여 처리한다. 분할된 인체모델링 과정은 복원 과정과 출력 과정으로 나뉘게 되며 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하여 취득한 영상을 서버로 전송하고 3 차원 인체 복원을 수행하게 된다. 3 차원 복원 알고리즘은 인체 변형 모델을 기반으로 3 차원 모델로부터 2 차원 영상으로의 투영을 통해 최적의 자세 및 체형 매개변수를 추정하고 복원된 결과는 모바일로 전송되어 복원된 모델링 결과를 출력한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1419-1420
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• 2015

본 연구는 무구속 신장측정 기초연구로 웹캠을 기반으로 한 무구속 신장측정 시스템을 모델링하고 실험을 통해 가능성을 평가한다. 시스템 모델링은 웹캠의 수직화각, 피사체까지의 거리, 웹캠의 높이, 웹캠 해상도 등을 고려하여 수행되었다. 개발된 모델의 정확도는 실제높이를 마커로 표시하고, 획득된 영상에서 마커를 추출한 뒤 실제높이를 추정하는 방법으로 평가 되었다. 실험에서 마커는 150 cm부터 200 cm까지 5 cm 간격으로 위치하였다. 결과적으로 영상기반으로 추정된 높이는 실제 높이를 과추정(over-estimated)하며, 높이에 따라 -4.5% ~ -1.6%의 오차율을 가지는 것으로 나타났다. 하지만, 오차율이 높이와 일관된 비례양상을 보여 보상 파라미터를 통해 정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.418-421
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• 2007

It is important to maintain information by application or 3D modeling through the satellite and UAV image which is a real world. The prevention business has recognized the need for accurate 3-D geospatial information around the disaster region to identify objects to 3D modeling. In this paper, we presented an approach to create 3D model and loading, processing the image using GIS techniques, and the digital topographic maps were used for the DEM and the features of the area. The result is a implementation of the simple application that illustrates the objects in 3-D. The presented approach will be used for identifying objects and assisting in regional planning around the airfields.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.512-515
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• 2003

텍스쳐 매핑은 복잡한 3차원 모델을 모델링하는 대신 텍스쳐 맵으로써 대체하는 기법이다. 일반적인 영상기반 렌더링 기법에서는 영상으로부터 바로 텍스쳐를 추출하여 렌더링에 사용한다. 그러나 이러한 텍스쳐는 주변 환경으로부터의 빛과 물체의 반사 속성이 결합되어 나타나는 색이므로 영상으로부터 획득한 텍스쳐를 텍스쳐 맵으로 사용할 경우 비사실적인 영상을 생성하게 된다. 그러므로 획득한 텍스쳐에서 물체의 재질을 찾아내는 것은 사실적인 렌더링을 하기 위해 매우 중요한 일이다. 본 논문에서는 사실적인 렌더링을 위해 HDRI 환경맵을 이용하여 Diffuse map을 생성하는 기법을 제시한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.1
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• pp.286-295
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• 2000

We present a novel statistically adaptive method using the Minimum Description Length(MDL) principle for unsupervised segmentation of magnetic resonance(MR) images. In the method, Markov random filed(MRF) modeling of tissue region accounts for random noise. Intensity measurements on the local region defined by a window are modeled by a finite Gaussian mixture, which accounts for image inhomogeneities. The segmentation algorithm is based on an iterative conditional modes(ICM) algorithm, approximately finds maximum ${\alpha}$ posteriori(MAP) estimation, and estimates model parameters on the local region. The size of the window for parameter estimation and segmentation is estimated from the image using the MDL principle. In the experiments, the technique well reflected image characteristic of the local region and showed better results than conventional methods in segmentation of MR images with inhomogeneities, especially.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.2
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• pp.235-244
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• 2015

This study proposes a leaf modeling method that uses feature-based warping for efficient generation of various digital leaves. The proposed method uses warping method, one of image processing application techniques that can control various shapes of leaves in an easy, intuitive way, and generate natural patterns of veins efficiently. First, information on approximated contour is detected from a leaf blade image to identify the shape of a blade. Based on this, control line is automatically calculated to be used for feature-based warping. Then, control line-based warping is conducted to modify forms of leaf blade images in an intuitive way, automatically generating leaves of various shapes. And natural vein patterns are generated by applying a contour-based venation growth algorithm from contour information of the modified leaf blade images. This study performs experiments to verify whether various shape of leaves that comprise plants can be efficiently generated using a sample binary image of a blade. Also, we demonstrate that express the natural growth of leaves by applying warping to the growth of the leaf blade.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.195-198
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• 2005

최근 실내 환경에서 영상 정보를 사용하여 로봇이 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 과거 영상 처리 접근 방법은 산업 환경과 같은 예측 가능한 환경을 바탕으로 미리 정의된 기하학적 모델을 통해 상황을 인식하였기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 정확도를 향상 시킴으로써 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의해서 가려져 있는 경우 대상 물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 작은 단위로 설계된 베이지안 네트워크들을 상황에 따라 결합하여 추론 모델이 구성되게 하였고 물체간의 관계를 효과적으로 표현하고 초기 확률 값을 단일하게 유지하기 위해 제안된 확률 값 설정 방법을 사용하였다. 실험은 물체 관계를 추론하는 모듈의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 82.8$\%$의 정확도를 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.149-152
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• 2008

사생활 보호에 대한 인식이 커지고, 인터넷 시대에 접어들면서 네트워크 기반의 보안시스템의 개발이 활발하다. 실시간 비디오 카메라를 통한 움직이는 물체를 검출하기 위해서는 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 대처해야 한다. 이러한 많은 요소들을 고려하여 움직이는 물체를 검출하려면 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 또한, 카메라의 영상크기가 증가함에 따라 움직이는 물체를 검출하기 위해서 더 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 본 논문에서는 기존의 통상적인 움직임 검출방법 과 적응적 배경방식인 '물체 검출을 위한 동적인 장면의 베이시안 모델링 기반 물체 검출 방법'을 분석하고, 실시간으로 처리되는 동적 비디오 영상에서 이동 물체를 검출하는 과정에서의 영상의 크기가 커지고, 이동하는 물체의 개수가 많아짐에 따라 발생되는 계산의 복잡도를 'CPU 성능과 영상 resize 를 이용한 계산 복잡도 감소 방법'을 통해 초당 프레임 처리속도를 유지시키는 방법을 제시한다.