• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.580-582
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• 2011

최근 들어 네트워크 카메라는 플랫폼 독립적인 서비스 제공을 위해 웹서비스를 기반으로 확장 가능한 공통인터페이스를 정의하고, 이를 지원하는 제품을 개발하고 있는 추세이다. 본 논문은 웹서비스 기반의 네트워크 카메라의 관리 및 응용 인터페이스 구축 사례에 관한 것으로 이를 통해 다수의 네트워크 카메라 관리 및 응용 시스템과의 인터페이스를 담당 하는 미들웨어를 구축 및 개발에 도움을 주고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1302-1304
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• 2013

본 논문에서는 로봇이 정해진 폐구간을 이동하기 위해서 위에서 아래로 촬영한 카메라 정보를 활용한다. 로봇을 특정위치로 이동시키기 위해서는 카메라를 제어하는 서버 시스템과 로봇의 위치를 인식하기 위한 마크가 필요하다. 서버는 로봇의 위치를 로봇으로 인식하는 마크의 색 값으로 카메라로부터 인지하고 로봇에 위치 이동 명령을 수행할 서버와 로봇이 네트워크를 통해 Planning을 수행한다. 본 연구에서 휴머노이드 로봇인 나오와 로봇에 위치를 촬영할 카메라 그리고 이미지 처리를 하기 위해 OpenCV와 이동 알고리즘으로 $A^*$를 활용하여 Planning을 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.721-724
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• 2002

본 논문에서는 카메라 파라메타의 하나로서 이미지 센터를 구하는 방법에 대해 소개한다. 3 차원 게임, 그래픽스, 의료, 측정, 형상 복원 등의 응용에 거리 정보를 포함하는 3 차원 정보는 필수적이며 이러한 정보를 추출하기 위해서는 카메라 캘리브레이션을 반드시 거쳐야 한다. 이미지 센터는 대부분의 경우에 카메라 파라메타를 구하기 위한 모델 추정 방법에서 하나의 값으로 취급되는 경우가 많아 이미지 센터 외의 카메라 파라메타의 정확도에 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 카메라 회전을 이용하여 이미지 센터만을 독립적으로 구하는 방법을 제안하며 그 편이성과 반복성, 정확도를 카메라 회전 모델링 시뮬레이션과 실험을 통해 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.817-820
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• 2014

본 논문에서는 휴대용 카메라를 이용한 3차원 공간 재구성을 위해 카메라의 실시간 포즈를 정확히 추정할 수 있는 카메라 포즈 최적화 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 3차원 공간에서 6차원 자유도를 가지고 움직이는 카메라의 주행 거리와 추정 포즈들 사이의 관계를 3차원 포즈 그래프로 나타냈다. 그리고 이 포즈 그래프에 대표적인 포즈 SLAM 알고리즘인 g2o를 적용함으로써, 최적화된 카메라 포즈들을 계산해낸다. 본 논문에서는 TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용해 다양한 성능 평가 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 카메라 포즈 최적화 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.3
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• pp.37-43
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• 2021

In this paper, we study how objects from front and back cameras can be recognized in real time in a mobile environment to segment regions of object pixels and synthesize them through image processing. To this work, we applied DeepLabV3 machine learning model to dual cameras provided by Apple's iOS. We also propose methods using Core Image and Core Graphics libraries from Apple for image synthesis and postprocessing. Furthermore, we improved CPU usage than previous works and compared the throughput rates and results of Depth and DeepLabV3. Finally, We also developed a camera application using these two methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1179-1182
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• 2007

도시 내에 설치된 카메라를 통해서 각종 영상 정보를 수집해야 하는 경우, 수집된 정보들은 그 양이 방대(Large Scale)하고 복잡하므로 이를 효과적으로 저장하고 전달하기 위해서는 분산된 환경의 카메라 네트워크 시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 도시 내에 분산된 카메라 네트워크를 효율적으로 관리하고, 수집된 정보를 필요로 하는 모듈 서버에게 효과적으로 분배하는 SVC를 이용한 시스템에 대한 설계를 제시하고 그 기반 연구를 진행한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.575-578
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• 2001

원격 조작이나 해저 수중 탐사에서 실제와 같이 거리감을 인식하며 제어하기 위하여, 3차원 입체 영상 카메라 장치를 사용하고 있다. 기본적인 구성 형태인 Stereoscopic Camera 시스템은 기구적으로 주시각 제어와 초점 제어가 이루어 지고 있으며, 획득영상에 대하여 영상 distortion 보정, 압축 처리 등의 영상 신호처리가 행하여진다. 양안 카메라의 수평 위치를 일치시켜 수평적으로 동일 위치의 pixel들이 정확한 epipolar line을 형성할 경우에, 주시각 제어가 용이하고 보정 및 영상처리 등의 연산량이 대폭 감소된다. 이와 같은 calibration 과정을, 기존의 시스템에서는, 주로 영상 획득 포기에 패턴을 사용하여 실시하거나, 물리적 수평 장치와 sensor 등의 보조 장치를 이용하여 calibration을 행한다. 그러나, 기계적으로 정밀하게 정렬을 한다고 하여도 두 카메라의 광축 및 CCD조립상 상이점과 특성의 불일치로 인하여 실제 획득된 영상에서는 변이와 회전이 포함된 영상을 얻게된다. 본 논문에서는 Stereoscopic Camera의 위와같은 정렬 오류의 문제점을 분석한 후, 제안 방식으로서 두 카메라의 획득되는 영상을 직접 영상 처리하여 수직 방향 및 회전 오류를 최소화 시켜 정렬하는 새로운 방법을 제시하며, 실험적으로 제안 방식의 효율성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.781-784
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• 2004

본 시스템은 어항속에 있는 물고기 움직임을 추적하기 위해 두 대의 카메라로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame grabber를 사용하여 두 개의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하며, 3개의 연속된 프레임에 대한 차영상과 ART2(Adaptive Resonance Theory)를 이용하여 각각의 영상에서의 물고기 위치를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 병합하여 3차원 좌표를 생성하며, 추적 결과는 OpenGL을 이용하여 3차원으로 재생한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.3 s.99
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• pp.301-312
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• 2005

Three different cases should be considered for motion tracking: moving object with fixed camera, fixed object with moving camera and moving object with moving camera. Two methods are widely used for motion tracking: the optical flow method and the difference frame method. The optical new method is mainly used when either one, object or camera is fixed. This method tracks object using time-space vector which compares object position frame by frame. This method requires heavy computation, and is not suitable for real-time monitoring system such as DVR(Digital Video Recorder). The different frame method is used for moving object with fixed camera. This method tracks object by comparing the difference between background images. This method is good for real-time applications because computation is small. However, it is not applicable if the camera is moving. This thesis proposes and implements the motion tracking system using the difference frame method with PTZ(Pan-Tilt-Zoom) control. This system can be used for moving object with moving camera. Since the difference frame method is used, the system is suitable for real-time applications such as DVR.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.35-38
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• 2002

본 논문에서는 3차원 재구성에 있어서 필수 불가결한 기술인 카메라 교정 방법에 있어서 특정 교정 물체나 또는 영상에서의 제약 조건 등을 요구하지 않고 영상 내에 산재되어 있는 기하학 정보를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 추출하고 영상간의 카메라 움직임을 계산하여 3차원 재구성하는 알고리즘을 제안한다. 공간에서의 직교하는 평행선들의 집합이 만들어 낸 자 축 방향으로의 3개의 소실 점을 이용하면 그 투영 영상에 대한 카메라 내부 파라미터를 얻을 수 있게 된다. 또 한 영상간의 대응점 관계를 이용하면 두 영상 사이의 상대적인 카메라의 회진 및 이동 성분을 얻어 낼 수 있다. 따라서 카메라의 내부, 외부 성분을 추출함으로써 사영 행렬을 계산하고 역 투영 방법에 의해서 3차원 재구성을 구현하게 된다.