• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.16-18
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• 2021

미디어 기술은 사용자가 더욱 몰입감을 느낄 수 있는 방향으로 개발되어 왔다. 이러한 흐름에 따라 기존의 2D 이미지에 비해 깊이감을 느낄 수 있는 증강 현실, 가상 현실 등 3D 공간 데이터를 활용하는 미디어가 주목을 받고 있다. 포인트 클라우드는 수많은 3차원 좌표를 가진 여러 개의 점들로 구성된 데이터 형식이므로 각각의 점들에 대한 좌표 및 색상 정보를 사용하여 3D 미디어를 표현한다. 고정된 크기의 해상도를 갖는 2D 이미지와 다르게 포인트 클라우드는 포인트의 개수에 따라 용량이 유동적이며, 이를 기존의 비디오 코덱을 사용하여 압축하기 위해 국제 표준기구인 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC)을 제정하였다. V-PCC는 3D 포인트 클라우드 데이터를 직교 평면 벡터를 이용하여 2D 패치로 분해하고 이러한 패치를 2D 이미지에 배치한 다음 기존의 2D 비디오 코덱을 사용하여 압축한다. 본 논문에서는 앞서 설명한 2D 패치 이미지에 super resolution network를 적용함으로써 3D 포인트 클라우드의 성능 향상하는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.667-669
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• 2022

2차원 이미지를 통한 자세 추정의 경우 관절이 겹치거나 가려져 있는 등의 인식 저해 요소로 인하여 자세 추정 정확도가 감소하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통해 2차원 이미지를 3차원으로 증강한 뒤 자세를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 2차원 이미지의 평면좌표 값에서 GAN을 통해 노이즈 벡터 z축 값과 피사체에 투영되는 빛의 방향 값을 반영한 3차원 이미지를 만든다. 이러한 이미지 합성 과정을 거친 후 DeepLabCut을 사용해 관절 좌표를 추출하고 자세 추정 및 분류를 진행한다. 이를 통해 2차원에서의 자세 추정 정확도 향상을 기대할 수 있으며, 향후 이를 기반한 이상행동 탐지 분야에서 적용할 수 있다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.10 no.1
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• pp.157-165
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• 2010

This paper presents a novel real-time rendering algorithm based on spherical coordinate system of the object using convex hull. While OpenGL rendering pipeline touches all vertices of an object, the proposed method takes account the only visible vertices by examining the visible triangles of the object. In order to determine the visible areas of the object in its spherical coordinate representation, the proposed method uses 3D geometric relation of 6 plane equations of the camera frustum and the bounding sphere of the object. In addition, we compute the convex hull of the object and its maximum side factors for hidden surface removal. Simulation results showed that the quality of result image is almost same compared to original image and rendering performance is greatly improved.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.317-324
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• 2006

디지털방송의 애플리케이션(Xlet)은 시청자와 방송프로그램간의 상호작용에 중요한 역할을 담당한다. 현재 이러한 애플리케이션 UI는 평면이미지로 구성하는 것이 대부분이며 화면상 영역은 2차원으로 제한된다. 본 논문은 이러한 2차원의 평면적인 느낌을 극복하고 3차원이 가진 다양한 이점을 살리기 위한 3차원 UI구현방법을 제시한다. 이를 위해, 본 논문은 가상의 3D System, Virtual Timeline, Animation Model 등을 구성하였다. 3D System이란 UI가 3차원 좌표계를 가지기 위한 환경을 말하며, Timeline과 Animation Model은 제한적인 성능의STB에서 보다 진보된 애니메이션을 UI에 적용하기 위한 기법이다. 이들은 다양한 애플리케이션 제작, 서비스 개발 등에 응용이 가능하다. 디지털방송은 매우 빠른 속도로 발전하고 있으며 새로운 형태의 서비스가 속속 등장하고 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 3D UI는 기존의 TV 화면에서 보다 진보된 형태의 사용자 인터페이스의 모습을 보여줄 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1397-1401
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• 2007

낙동강에 위치한 하회마을의 점사주는 상류에 안동 및 임하 다목적댐이 건설되면서, 수량이 조절됨에 따라 토사수리학적 특성이 상당히 변화되었으며, 식생이 발생하는 등 옛 모습을 상실해 가고 있는 지역이다. 이 연구는 낙동강의 중상류에 위치한 하회지구에 평면 이차원 하상변동 및 수질예측 수치모형인 KU-RLMS 모형을 적용하여 하회마을 앞의 점사주에 영향을 미치는 수리학적 특성 변화를 규명할 목적으로 수행하였다. KU-RLMS 모형은 하천 및 저수지의 국부적인 수리, 수질, 유사이동 해석을 위해 개발된 평면 이차원 비정상 수치모형이다. 직사각형 격자를 사용하는 유한차분법의 단점을 보완하기 위해, 흐름 계산을 위한 지배 방정식은 3차원 Reynolds 방정식으로부터 수심적분된 2차원 연속방정식과 운동량방정식을 불규칙한 경계를 현실적으로 모사할 수 있는 직교곡선 좌표계로 변환한 방정식을 사용한다. 안동다목적댐과 임하다목적댐의 방류량, 수공구조물 설치 여부 등을 고려하여 수치모의조건을 결정하였으며, 각 조건에 대한 흐름 변화특성을 분석하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.15 no.11
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• pp.67-75
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• 1998

Geometric and thermal errors are key contributors to the errors of a computer numerically controlled turning center. A planar error synthesis model is obtained by synthesizing 11 geometric and thermal error components of a turning center with homogeneous coordinate transformation method. This paper shows the sensitivity analysis on the temperature change, the confidence evaluation on the uncertainty Of measurement systems, and the error contribution analysis from the planar error synthesis model. Planar error in the z direction was very sensitive to the temperature change. and planar errors in the x and z directions were not affected by the uncertainty of measurement systems. The error contribution analysis ,which is applicable to designing a new turning center, was helpful to find the large error components which affect planar errors of the turning center.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.948-951
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• 2021

본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 공간에서 다중 개체 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 평면 검출 알고리즘은 평면성을 띄지 않거나 관측이 미흡한 영역에 대해 기하 정보를 검출할 수 없다. 이로 인해 장애물과 같은 개체의 영역을 파악할 수 없는 한계점이 있다. 제안 방법은 유클리드 클러스터링을 기반으로 군집화를 수행하고, 클러스터의 간소화를 통해 다중 개체 영역을 검출한다. 제안 방법은 직육면체 공간의 내부표면을 활용해 직육면체 공간과 좌표계를 공유하는 주요 개체들의 영역을 다량으로 검출한다. 제안 방법은 실험을 통해 다중 개체 영역이 적합하게 검출되었음을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.12
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• pp.77-86
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• 2015

It is difficult to extract small valve automatically in noisy 3D point cloud obtained from LIDAR because small object is affected by noise considerably. In this paper, we assume that the valve is a complex model consisting of torus, cylinder and plane represents handle, rib and center plane to extract a pose of the valve. And to extract the pose, we received additional input: center of the valve. We generated histogram of distance between the center and each points of point cloud, and obtain pose of valve by extracting parameters of handle, rib and center plane. Finally, the valve is reconstructed.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.3
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• pp.1-10
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• 2008

An occupancy map is a representation methodology describing the region occupied by objects in 3D space, which can be utilized for autonomous navigation and object recognition. In this paper, we describe a technique for building an occupancy map using depth data extracted from stereo images. In addition, some techniques are proposed for utilizing the occupancy map for the segmentation of object regions. After the geometric information on the ground plane is extracted from a disparity image, the occupancy map is constructed by projecting each matched point to the ground plane-based 3D space. We explain techniques for extracting moving object regions using the occupancy map and present experimental results using real stereo images.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.11
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• pp.53-61
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• 2014

In this paper, we propose a method using an image received by the depth camera in order to separate the wall in a three-dimensional space indoor environment. Results of the paper may be used to provide valuable information on the three-dimensional space. For example, they may be used to recognize the indoor space, to detect adjacent objects, or to project a projector on the wall. The proposed method first detects a normal vector at each point by using the three dimensional coordinates of points. The normal vectors are then clustered into several groups according to similarity. The RANSAC algorithm is applied to separate out planes. The domain knowledge helps to determine the wall among planes in an indoor environment. This paper concludes with experimental results that show performance of the proposed method in various experimental environment.