• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.52-56
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• 2008

컴퓨터 시스템을 대상으로 하거나 컴퓨터 시스템을 이용하는 범행의 상당수가 PC방에서 이루어지고 있다. 그러나 불특정 다수의 네티즌들이 이용하는 PC방은 관리상의 용이 등의 이유로 대부분 하드디스크 초기화 프로그램(복원)을 사용하고 있으며, 이와 같은 PC방의 관리 환경은 수사의 직접적인 목적인 증거수집 및 복구을 통하여 실체적 진실발견에 많은 어려움을 초래하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 복원 프로그램의 동작원리를 분석하고, 이를 바탕으로 인터넷 접속기록의 효율적인 복원 방법에 대한 논리적인 접근법을 제시하고, 프로그램 구현을 통한 정확한 디지털 증거수집의 실접근법을 제공한다.

• KSCI Review
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• v.14 no.2
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• pp.141-146
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• 2006

In this paper, we propose a new algorithm for recovering the broken letters of relics into an original form by using Z-map and image processing. The letters of relics may have been broken by a lot of rubbed copy and a long time and tide. They need to be restored. But the manual reconstruction is a very tedious and laborious task. Thus, it is necessary to automate the restoration process. This paper presents a realistic algorithm with an application to Tripitaka Koreana by using Z-map and morphological filter.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.323-324
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• 2023

본 논문에서는 다양한 복원 인공지능 알고리즘 중 하나인 3차원 복원 기술은 실제로 존재하는 물체의 2차원적인 픽셀을 3차원의 형태로 구현하여 형상화한다. 정확한 3차원 정보 처리가 요구됨에 따라 포인트 클라우드로 표현되는 데이터를 통해 정확한 쿨체의 크기 정보나 좌표 정보를 표시할 수 있다. 데이터의 픽셀을 분석하여 3차원의 형태로 구현할 것을 정의하는 복셀화(Voxelization) 알고리즘 전처리 과정을 통해 3차원 복원 기술 3D-GAN 활용으로 3차원 형태 형상화를 하였다. 본 논문에서는 3차원 복원 알고리즘 통하여 2차원 포인트 클라우드를 분석해 3차원 형태로 복원하는 기술에 대한 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.325-326
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• 2023

본 논문은 2차원적인 이미지를 모델링 하여, 대한민국의 보물 제750호이자 오래된 거돈사지 삼층석탑의 복원과 구현을 위한 연구이다. 기존 2D 이미지를 벗어나 문화재의 특성상 3D 형태의 복원이 적합하여 연구를 진행하였다. 문화재 복원은 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 최근 인공지능 및 기술의 발달로 문화재 정보를 바탕으로 한 3차원 기술을 사용하여 다양한 데이터들과 프로그램을 이용한 모델링이 가능하다. 본 연구는 거돈사지 삼층석탑의 복원이 실제적이고도 구체적인 다각도의 방향에서 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.155-157
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• 2012

In this paper, we propose a nonlinear 3D image correlator using computational reconstruction of 3D images based on integral imaging. In the proposed method, the elemental images for reference 3D object and target 3D object are recorded through the lens array. The recorded elemental images are reconstructed as reference plane image and target plane images using the computational integral imaging reconstruction algorithm and the nonolinear correlation between them is performed for object recognition. To show the usefulness of the proposed method, the preliminary experiments are carried out and the experimental results are presented compared with the conventional results.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.389-390
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• 2018

본 논문에서는 3차원 복원을 위한 특징점 추출 및 매칭에 대한 보다 정확한 방법을 제안한다. 이 방법은 컴퓨터 비전의 기본이 되는 분야로 복원뿐 만 아니라 SLAM과 같은 지도 작성 및 자율 운행에도 필요한 방법이다. 본 연구는 3차원 물체 복원을 위해서 사용하는 방법 중 하나인 Column space fitting(CSF)을 이용하여 turntable-image data에 적용하여 성능을 평가하여 정확성을 검증을 한다. 오늘날 3D scanner를 이용하여 물체를 3차원 모델을 획득하고 3D프린터를 이용하여 다양한 분야에 적용한다. 그러나 고가의 장비이기 때문에 접근성이 떨어진다. 본 연구는 영상들만을 가지고 기하학적 계산을 통해 3차원 모델을 획득한다. 본 연구결과는 기존의 방법인 KLT 알고리즘과 비교하여 RMSE의 값을 약 5배를 줄이는 성능 향상을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.10
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• pp.1853-1859
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• 2008

In this paper, we propose a novel method to improve the visual quality of reconstructed images for 3D pattern recognition based on the computational integral imaging reconstruction (CIIR). The proposed CIIR method provides improved 3D reconstructed images by superimposing magnified elemental images by a combination of a round mapping model and image interpolation algorithms. To objectively evaluate the proposed method, we introduce an experimental framework for a computational pickup process and a CIIR process using a Gaussian function and evaluate the proposed method. We also carry out experiments on 3D objects and present their results.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.136-138
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• 2018

본 논문에서는 미술품의 물리적 특징을 디지털화 하는 방법과 디지털 정보를 사용한 미술품 복원 방법을 다룬다. 미술품으로부터 취득할 수 있는 물리적 특성은 색상정보, 기하정보, 반사특성 등이 있고 미술품의 종류에 따라서 필요한 물리적 특성을 획득하기 위해서 미술품을 크게 2D, 2.5D, 3D 로 분류할 수 있다. 2D 미술품은 평면에 그려진 미술품으로 높은 해상도와 정확한 색상 정보 취득을 주 목적으로 하고, 2.5D 미술품은 평면의 미술품에 깊이가 추가된 유화나 판화의 형태로 2D 미술품의 특징에서 깊이표현 정보와 반사특성 정보를 추가로 취득한다. 3D 미술품은 입체적인 미술품으로 3 차원의 기하정보를 중심으로 디지털화 한다. 이렇게 취득한 미술품의 물리적 정보는 2D 미술품은 프린터로, 2.5D, 3D 미술품은 3D 프린터로 출력하여 복원하거나 디스플레이를 통해 가상으로 재현할 수 있다. 본 논문에서 다루는 디지털화 기술과 복원 기술은 높은 정확도를 위해 연구되었기 때문에 다양한 미술품의 디지털화와 복원에 사용될 뿐 아니라 다양한 분야에서 사용될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.1
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• pp.57-65
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• 2017

In this paper, we present a dictionary learning method for reducing errors in point cloud models and reconstructing their geometry. For this, 3D feature information is extracted from the models which have a similar shape characteristic as the target model. Then a dictionary is constructed and the geometry is reconstructed using the dictionary. The presented method in this paper consists of the following three steps. First, a geometric patch is constructed from a similar model. Second, a morphological 3D feature of the acquired patch is learned. Third, a geometry reconstruction is performed using the learned dictionary. Finally, the error between the original model and the reconstruction result is calculated, and the accuracy of the reconstruction result is checked.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.21 no.5
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• pp.37-44
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• 2015

This paper presents a novel 3D model representation, called hybrid model representation, to overcome existing 3D volume-based indoor scene reconstruction mechanism. In indoor 3D scene reconstruction, volume-based model representation can reconstruct detailed 3D model for the narrow scene. However it cannot reconstruct large-scale indoor scene due to its memory consumption. This paper presents a memory efficient plane-hash model representation to enlarge the scalability of the indoor scene reconstruction. Also, the proposed method uses plane-hash model representation to reconstruct large, structural planar objects, and at the same time it uses volume-based model representation to recover small detailed region. Proposed method can be implemented in GPU to accelerate the computation and reconstruct the indoor scene in real-time.