• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.415-416
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• 2012

모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위한 3 차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3 차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐 아니라, 오차 없이 모델링 하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 객체 모델을 이용하더라도 실제 추적 환경에서 사용자가 느끼는 성공적인 추적의 허용 오차는 실제 추적 오차와 다를 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 모델과 영상 정보 간의 실제 정합 오차와 육안으로 판단되는 정합의 허용 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3 차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.481-486
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• 2007

본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.591-593
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• 1998

실제감을 가지는 가상의 환경을 만들고, 사용자의 interaction에 맞추어 가상 환경과오브젝트를 조정하는 분야는 최근에 들어 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 실제 영상을 이용하여 3차원 오브젝트 모델링 및 합성하는 방법에 대한 논의를 하였다. 실제 영상에서 깊이 정보를 얻어내는 방법으로는 다해상도 다기선 스테레오 정합 기법(multi-resolution multiple-baseline stereo matching technique : MR-MBS)을 이용하였으며, 실제 영상에서 생성된 모델을 Open Inventor 환경에서 모델을 재구성하고 performer를 이용하여, 최종적인 합성 영상을 만들어 내었다. 합성된 임의시점에서의 영상에서 사용자 조작에 따라 각각의 오브젝트를 조정 할 때 결과 영상을 실시간으로 얻을 수 있었고, 실제 영상의 텍스춰를 그대로 사용함으로써 실제감을 높일 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.592-595
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• 2018

소비자의 행동 예측을 하는 데 있어 기존의 소비 행동과 더불어 외부 환경 요인 중 하나인 방송 미디어에 대한 영향 반영이 요구되며, 이 때, '스낵컬처' 시대에 알맞은 분석이 요구된다. 본 논문에서는 네이버 TV에서의 국내 방송 영상 콘텐츠를 활용하여 방송이 소비에 끼치는 영향에 대한 모델링을 진행하였다. 월별 선호도가 높은 방송들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 방송 영상 콘텐츠의 제목, 내용, 태그, 댓글을 활용하여 주요 키워드를 추출하였으며, 이를 바탕으로 SO-PMI 기반의 오피니언 마이닝을 통해 소비 성향 키워드를 필터링하여 소비 감성 지수를 계산하였다. 이때, 소비 선호를 파악 가능한 소비 감성 사전을 새로 구축하여 활용하였다. 최종적으로, 소비자의 연령과 성별을 분류하여 방송 콘텐츠의 조회수 및 좋아요수를 반영한 방송 선호율과 소비 감성지수를 바탕으로 방송-소비 영향 모델링을 설계 및 구현하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.7
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• pp.501-510
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• 2001

Generally, it is essential to estimate exact disparity for the 3D modeling from stereo images. Because existing methods calculate disparities from a whole image, they require too much cimputational time and bring about the mismatching problem. In this article, using the characteristic that the disparity vectors in stereo images are distributed not equally in a whole image but only exist about the background and obhect, we do a wavelet transformation on stereo images and estimate coarse disparity fields from the reduced lowpass field using area-based method at first-step. From these coarse disparity vectors, we generate disparity histogram and then separate object from background area using it. Afterwards, we restore only object area to the original image and estimate dense and accurate disparity by our two-step pixel-based method which does not use pixel brightness but use second gradient. We also extract feature points from the separated object area and estimate depth information by applying disparity vectors and camera parameters. Finally, we generate 3D model using both feature points and their z coordinates. By using our proposed, we can considerably reduce the computation time and estimate the precise disparity through the additional pixel-based method using LOG filter. Furthermore, our proposed foreground/background method can solve the mismatching problem of existing Delaunay triangulation and generate accurate 3D model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.286-288
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• 2006

영상 이해는 컴퓨터 비전의 가장 높은 수준의 처리 기법이다. 영상을 이해하기 위해서는 위치 정보, 물체 존재정보와 같은 기본 컨텍스트들을 추출하는 것이 중요하다. 그러나 실내 환경의 영상 정보는 카메라의 흔들림이나 각도, 빛의 상태에 따라 불확실해지기 때문에 이러한 불확실함에 강인한 영상 인식 기법이 필요하다. 동적 베이지안 네트워크(DBN)는 이러한 불확실한 정보의 처리에 강인하며 장소와 물체의 관계등 고수준의 컨텍스트를 모델링하는데 좋은 성능을 보이는 확률 모델이다. 또한 DBN은 이전 상태를 추론에 활용할 수 있으므로 장소 인식과 같은 컨텍스트의 추출에 좋다. 본 연구에서는 불확실한 실내 환경 영상으로부터 영상 전처리를 통해 특징값을 추출하고, 회전이나 크기 변화에 강인한 물체인식기법인 크기불변 특징 변환기법(SIFT)을 이용하여 물체 존재정보를 추출하여 고수준 컨텍스트가 모델링된 DBN 추론으로 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험으로 DBN을 이용한 영상 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.81-84
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• 2006

특징점 추출 기반의 지문인식 알고리즘에서 방향정보는 이진화 과정 및 지문 분류, 인증에 쓰이므로 매우 중요하다. 모델기반의 방향정보를 추정하는 방법은 영상 전체에 있는 노이즈에 대하여 매우 강건하지만, 상처와 같이 국부적으로 존재하는 노이즈 정보의 추출에는 취약하다. Sobel Operator의 경우에는 국부적인 노이즈 요소에는 민감한 특정을 보인다. 따라서 본 논문에서는 모델링된 방향정보와 Sobel Operator 의 방향 정보를 백터에 의한 상호 결합하여 영상의 방향 정보를 개선하고 노이즈 블록을 추정하는 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.1
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• pp.38-48
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• 2007

In this paper, we propose an image-based method for modeling 3D objects with curved surfaces based on the NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) representation. Starting from a few calibrated images, the user specifies the corresponding curves by means of an interactive user interface. Then, the 3D curves are reconstructed using stereo reconstruction. In order to fit the curves easily using the interactive user interface, NURBS curves and surfaces are employed. The proposed surface modeling techniques include surface building methods such as bilinear surfaces, ruled surfaces, generalized cylinders, and surfaces of revolution. In addition to these methods, we also propose various advanced surface modeling techniques, including skinned surfaces, swept surfaces, and boundary patches. Based on these surface modeling techniques, it is possible to build various types of 3D shape models with textured curved surfaces without much effort. Also, it is possible to reconstruct more realistic surfaces by using proposed view-dependent texture acquisition algorithm. Constructed 3D shape model with curves and curved surfaces can be exported in VRML format, making it possible to be used in different 3D graphics softwares.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.49 no.1
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• pp.85-101
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• 2019

Recently, thank to the popularization of light-weight drone through the significant developments in computer technologies as well as the advanced automated procedures in photogrammetry, Unmanned Aircraft Systems have led to a growing interest in industry as a whole. Documentation, maintenance, and restoration projects of large scaled cultural property would required accurate 3D phenomenon modeling and efficient visual inspection methods. The object of this study verify on the accuracies achieved of 3D phenomenon reconstruction as well as on the validity of the preservation, maintenance and restoration of large scaled cultural property by UAS photogrammetry. The test object is cltural heritage(treasure 1324) that is the rock-carved standing Bodhisattva in Soraesan Mountain, Siheung, documented in Goryeo Period(918-1392). This standing Bodhisattva has of particular interests since it's size is largest stone Buddha carved in a rock wall and is wearing a lotus shaped crown that is decorated with arabesque patterns. The positioning accuracy of UAS photogrammetry were compared with non-target total station survey results on the check points after creating 3D phenomenal models in real world coordinates system from photos, and also the quantified informations documented by Culture Heritage Administration were compared with UAS on the bodhisattva image of thin lines. Especially, tests the validity of UAS photogrammetry as a alternative method of visual inspection methods. In particular, we examined the effectiveness of the two techniques as well as the relative fluctuation of rock surface for about 2 years through superposition analysis of 3D points cloud models produced by both UAS image analysis and ground laser scanning techniques. Comparison studies and experimental results prove the accuracy and efficient of UAS photogrammetry in 3D phenomenon modeling, maintenance and restoration for various large-sized Cultural Heritage.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.101-104
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• 2014

3차원 영상 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 깊이를 측정하는 TOF 카메라에 의해 획득된 깊이 영상은 컬러 영상에 비해 매우 작은 해상도의 영상을 갖게 되는 문제가 있다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 방법이 필요하다. 특히 컬러 영상에서 사물 간의 경계에 해당하는 부분에서 색상 차이를 인지하지 못하여 깊이 맵을 부적절하게 처리하게 되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 색상 영상에서 경계부분에 해당하는 영역을 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링 하는 방법을 제안한다. 깊이 영상을 업샘플링 할 때 중요하게 다루어야 할 경계 부분을, 고해상도 색상 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 찾아낸다. 색상 경계 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 MRF를 이용하여 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation)방법을 이용하여 에너지 함수 최적화를 수행한다. 제안한 방법은 기존의 다른 에너지 함수나 필터 기반 업샘플링 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.