• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.11-18
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• 2007

자연스러운 얼굴 애니메이션 생성은 캐릭터 애니메이션 분야에서 중요한 문제이다. 지금까지 얼굴 애니메이션은 3차원 모델링 프로그램을 이용한 전문 애니메이터들의 수작업을 통해 생성되거나, 필요한 움직임 데이터를 직접 동작 캡쳐함으로써 만들어 왔다. 그러나 이러한 방식은 일반 사용자가 쉽게 접근 할 수 없으며 많은 시간과 비용을 요구한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 실제에 가깝고 자연스러운 얼굴애니메이션을 만들기 위해, 누구나 쉽게 사용할 수 있는 직관적인 방식의 스케치 인터페이스를 이용하고자 한다. 이를 통해 키-프레임을 생성하는 시스템을 구축하고, 얼굴 캡쳐를 통하여 얻은 데이터로부터 추출한 얼굴 표정간의 전이 정보를 이용하여 키-프레임을 보간하는 방식을 제안한다. 본 시스템은 전문 애니메이터가 아닌 일반 사용자도 쉽고 빠르게 다양한 감점을 표출하며, 동시에 말하는 얼굴 애니메이션을 만들 수 있도록 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권3C호
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• pp.140-148
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• 2011

단순한 구조의 부호기를 사용할 수 있는 분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보의 정확성이 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위한 패리티 정보량에 큰 영향을 미치기 때문에 부가정보의 정확한 생성이 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 다양한 부가정보 생성 기법의 성능을 분석하고 효율적인 부가정보 생성 기법을 제안하였고 하드웨어 구현 관점에서 각 부가정보 생성 기법을 비교하였다. 또한 분산 동영상 부호화 시스템에서 사용되는 터보 부호의 부호회율 제어 방법이 전체 성능에 미치는 영향과 부가정보 생성 기법이 전체 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.79-84
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• 2005

일반적인 카메라의 시야는 사람에 비하여 매우 좁기 때문에 큰 물체를 한 화면으로 얻기 힘들며, 그 움직임도 넓게 감시하기에 어려움 점이 많다. 이에 본 논문에서는 어안 렌즈(Fish-Eye Lens)를 사용하여 넓은 시야의 영상을 획득하고 전방향 감시를 위한 투시(perspective) 영상과 파노라마(panorama) 영상을 복원하는 방법을 제시한다. 영상 변환 과정에서 어안 렌즈의 특성으로 인한 해상도 차이를 보완하기 위하여 여러 가지 영상 보간법을 적용하고 결과를 비교하였다. 그리고 ME(Moving Edge) 방법으로 움직임을 검출하여 다중 물체를 추적할 수 있도록 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.533-542
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• 2008

동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수 있었다. 실험을 통해 이러한 육각화소의 적용이 배경제거 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.25-32
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• 2017

본 논문은 입자 기반 대규모 유체 시뮬레이션의 가속화 기법을 새롭게 제안한다. 전통적인 입자 기반 유체 시뮬레이션은 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)기법[1]을 통해 인접 입자와 물리량을 상호작용하는 방식으로 이루어졌다. 이러한 방식은 잔잔한 표면이나 유체 내부와 같이 입자의 움직임이 적은 부분에서는 연산량에 비해 가시적인 변화를 보이지 않는다는 특성이 있다. 이러한 현상은 입자의 개수가 많아질수록 두드러지게 나타난다. 기존 연구에서는 유체의 각 부분을 적응적으로 나눔으로써 낭비되는 연산량을 줄이려는 시도를 했다. 본 논문은 대규모 시뮬레이션에 적합한 입자 기반 유체 시뮬레이션 기법을 제안한다. 시뮬레이션에서 사용되는 모든 입자를 유체 움직임의 기준이 되는 샘플링 입자와 샘플링 입자에 의해 움직임이 결정되는 보간 입자로 분류하고 샘플링 입자에 의해 생성되는 삼각형 맵과 무게중심 좌표계를 이용한 보간 방법을 통해 연산 시간을 단축하는 기법을 제안한다. 우리의 기법은 입자의 개수가 많을수록 더욱 효율적이며 유체 표면의 세밀한 움직임 또한 표현하는 것이 가능하다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.58-66
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• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.736-745
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• 2002

압축한 비디오 데이타를 전송할 때 인터넷과 같이 네트워크 채널이 불안정한 경우 패킷이 분실될 가능성이 높다. 패킷 분실은 연속적 비트 열에 오류가 발생하는 버스트 오류 형태로 일어난다. 본 논문에서는 버스트 오류를 은닉 처리하는데 효과적인 오류 내성 기법을 적용하는 동시에 데이타 숨김을 이용하여 디코더의 계산 복잡도를 줄인 빠른 오류 은닉 방법을 제안한다. 오류 은닉 효과를 높이기 위해, 인코더에서는 네트워크 채널의 버스트 오류에 강건하도록 비디오 데이타에 공간적, 시간적 영역에 대한 오류 내성 기법을 적용한다. 공간적 오류 내성 기법으로는 패킷 분실이 발생한 오류 블록을 분리하는데 효과적인 블록 셔플링을 적용하고 시간적 오류 내성 기법으로는 움직임 벡터의 프레임간 패리티 비트를 데이터 숨김 방법으로 내용 데이타에 삽입, 전송하여 디코더에서 분실된 패킷을 처리한다. 비디오 데이타는 전송 후 디코더에서 오류 은닉 처리하는데 디코더에서 주변 정보를 이용하여 오류 비디오 블록을 보간하는 것은 계산이 복잡하여 비용이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 비디오 인코딩 단계에서 비디오 블록의 에지 특징을 추출 후 이 특징 데이타를 원 데이타에 숨겨 전송하고 전송 시 비디오 데이타가 손상되면 디코더에서 숨겨 온 비디오 블록의 특징을 추출하여 쌍선형 보간법을 통해 전송 시 발생한 오류를 은닉 처리한다. 데이타 숨김을 이용하면 디코더의 계산 복잡도는 낮아진다. 본 논문의 실험 결과는 제안 방법이 비디오의 패킷 분실이 30%에 달하는 경우에도 이를 은닉 처리하여 인지 가능한 품질의 비디오 데이타를 보장한다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.144-153
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• 2009

최근, 사용자 제작 콘텐츠(UCC: User Created Contents) 또는 다시점 비디오(Multiview Video) 등의 응용을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상 과정을 부호화기가 아닌 복호화기 측에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코딩을 이용하여 원본 영상에 대한 복호화기 측의 예측영상인 보조정보에 포함된 잡음을 제거함으로써 영상을 복원하는 구조를 가진다. 일반적인 Wyner-Ziv 부호화 기술은 키 프레임 간의 움직임 예측/보상 과정에 기반한 프레임 보간법을 통해 보조정보를 생성하며, Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드를 통해 잡음을 제거한다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코드의 복호화를 위해 보조정보에 포함된 잡음의 정도를 예측하는데, 이를 '가상 채널 잡음(Virtual Channel Noise)'이라 하며 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 본 논문은 변환영역에서의 주파수 단위에 적응적인 채널 잡음 모델링에 기반한 Wyner-Ziv 부호화 방법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 최대 약 0.52dB에 해당하는 율-왜곡 성능의 향상을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.81-84
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• 2008

최근 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 분산 소스 부호화 기술(Distributed Source Coding)의 응용기술로 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상과정을 부호화기가 아닌 복호화기에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 이에 가장 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 코딩 기술은 채널 코드를 이용하여 원본 프레임과 이에 대한 복호화기의 예측영상인 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 일반적으로 보조정보는 원본영상에 유사한 키 프레임간의 프레임 보간을 통하여 생성되며 채널 코드는 Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드가 사용된다. 이와 같은 채널 코드의 복호화는 채널 잡음 모델에 기반하여 수행되어지며 Wyner-Ziv 코딩 기술에서는 이 채널 잡음 모델을 '상관 잡음 모델' (Correlation Noise Modeling)이라 하고 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 하지만 복호화기에는 원본 영상에 대한 정보가 없기 때문에 정확한 상관 잡음 모델을 알 수 없으며 잡음 모델에 대한 예측의 부정확성은 잡음 제거를 위한 패리티 비트의 증가를 야기해 부호화 기술의 압축 성능 저하를 가져온다. 이에 본 논문은 원본 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 정확하게 예측하여 잡음을 정정할 수 있는 향상된 상관 잡음 모델을 제안한다. 제안 방법은 잘못된 잡음 예측에 의해 Laplacian 계수가 너무 커지는 것을 방지하면서 영상내의 잡음의 유무에 별다른 영향을 받지 않는 새로운 문턱값을 사용한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 평균적으로 약 0.35dB에 해당하는 율-왜곡 성능 향상을 보여주었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권4호
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• pp.47-53
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• 2008

본 논문은 에지 방향 벡터(edge direction vector, EDV)가 이용된 새로운 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 제안하는 필터는 움직임이나 장면 전환이 많은 영역에서 높은 효율을 보이는 알고리듬이다. EDV는 소벨 마스크가 이용된 에지 맵을 통과하면서 계산되는데, 에지 방향을 정교하게 구하는데 이용된다. 제안된 EDV에 기반한 디인터레이싱 방식은 먼저 다섯 개의 방향, 즉 $26.5^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, $135^{\circ}$, 그 리고 $153.5^{\circ}$ 위에 있는 픽셀 사이 밝기 차이를 조사한다. 그 차이값들은 소벨 마스크를 거치면서 에지 방향의 각도와 확신도 값을 반환한다. 에지 방향 각도와 확신도 파라미터에 기반하여 최종 보간 방식이 정해진다. 제안하는 방식은 기존 방식보다 안정적이고 에지의 방향을 더욱 정교하게 찾는다는 특징이 있다. 실험결과 제안한 방식은 주관적 화질 뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.