• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.170-175
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• 2007

영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.9
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• pp.97-104
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• 2009

This paper describes comparison and analysis of methodology which enables us in order to search the projection technique of optimum for projection in the plane. For this methodology, we applies the high-dimensional facial motion capture data respectively in linear and nonlinear projection techniques. The one core element of the methodology is to applies the high-dimensional facial expression data of frame unit in PCA where is a linear projection technique and Isomap, MDS, CCA, Sammon's Mapping and LLE where are a nonlinear projection techniques. And another is to find out the methodology which distributes in this low-dimensional space, and analyze the result last. For this goal, we calculate the distance between the high-dimensional facial expression frame data of existing. And we distribute it in two-dimensional plane space to maintain the distance relationship between the high-dimensional facial expression frame data of existing like that from the condition which applies linear and nonlinear projection techniques. When comparing the facial expression data which distribute in two-dimensional space and the data of existing, we find out the projection technique to maintain the relationship of distance between the frame data like that in condition of optimum. Finally, this paper compare linear and nonlinear projection techniques to projection high-dimensional facial expression data in low-dimensional space and analyze it. And we find out the projection technique of optimum from it.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.766-768
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• 2005

최근 대형 디스플레이 및 웨어러블 컴퓨터의 등장과 함께 키보드와 마우스를 사용하는 일반 데스크탑 환경에서 벗어난 컴퓨터와의 자연스러운 상호 작용 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 정면에 놓인 프로젝터가 스크린과 그 위에 놓인 사용자의 손 위에 화면을 투영할 때 PC 카메라로 입력된 프레임 속에서 손의 영역을 인식하여 컴퓨터와 상호작용하게 하고자 한다. 이 경우에 투영된 빛이 사용자의 손 위에도 합쳐짐으로 인하여 피부의 고유색이 사라진다. 또한, 투영되는 화면이 사용자와 컴퓨터의 상호 작용에 따라 추정할 수 없이 변함에 따른 적응적 인식 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 손을 인식하기에 앞서 스크린에 투영될 원본 이미지에 대해 칼라 보정을 수행하여 추정되는 카메라 입력 프레임을 생성한다. 이를 위해 우선 백색 영상을 투영하여 프레임 내의 자기 오차 맵을 생성한 후 R,G,B 채널 별로 원본 값에 대한 카메라 반응 값들을 룩업 테이블에 저장한다. 이를 통해 원본 이미지에 대해 칼라보정을 수행하고, 생성된 카메라 추정 프레임과 실제 카메라로 입력된 프레임 간 자기 성분을 비교하여 손 영역을 검출한다. 실험 결과, 주변의 조명 상태나 프로젝터 및 카메라의 위치에 관계없이 안정적인 인식 결과를 보였다.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2002.05a
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• pp.179-179
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• 2002

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.519-522
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• 2004

본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 로봇이 작업을 수행할 공간에서 강한 상관관계를 갖는 영상들을 취득하여 eigenspace로 투영 시킴으로써 주성분의 추출을 수행한다. 이 추출된 주성분은 신경 회로망을 이용해 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 로봇의 위치 추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치와 영상으로 획득된 정보 사이의 오차를 이용하여 보다 정확한 이동 로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다.

• Vending industry
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• v.2 no.5 s.6
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• pp.70-73
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• 2002

자판기가 세상에 존재하는 절대적인 이유는 인간의 편의에 있다. 비록 말 못하고 행동 없는 정적인 대상물이지만 인간과 더불어 호흡하고 서로 상호 유기적인 관계를 형성하기를 주저치 않는다. 인간 친화적이고 인간 지향적이어서 인간과의 어떠한 소통도 거부하는 일이 없는 자판기. 그 다양한 종류와 영향력만큼 많은 화제를 불러일으키기도 하고, 웃지 못할 이런 저런 에피소드에서 각종 사건, 사고에 이르기까지 자판기가 삶 속에 투영되는 모습은 실로 다양하다. 인간의 삶이나 자판기의 삶이나 천태만상이기는 마찬가지. 그래서 자판기 주변에 투영되는 각종 천태만상의 화젯거리를 두서없이 담아보는 것도 재미있는 일이이라. 자, 그럼 지금부터 그 천태만상 자판기 세상 속으로 여행을 떠나 보자

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.226-228
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• 2001

헌재 웹에서는 이미지, 3차원 그래픽 등과 같은 다양한 멀티미디어 자료들이 사용되고 있으며, 이러한 이미지 혹은 3차원 그래픽 안에 존재하는 시각 객체 사이의 공간관계에 대해서 내용기반 검색을 수행하기 위해서는 공간관계를 효율적으로 표현할 수 있는 기법과 이를 위한 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 시각 객체 사이에 존재하는 공간관계를 효율적으로 표현할 수 있는 기법으로 객체를 MBR로 표현해서 2차원 평면에 투영해서 얻어진 관계기반 구조를 이용해서 공간관계 스트링을 추출할 수 있는 기법을 세안하고 이를 이용한 공간관계 검색에 대해서 설명하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.6
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• pp.125-132
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• 2008

Omnidirectional camera system with a wide view angle is widely used in surveillance and robotics areas. In general, most of previous studies on estimating a projection model and the extrinsic parameters from the omnidirectional images assume corresponding points previously established among views. This paper presents a novel omnidirectional camera calibration based on automatic contour matching. In the first place, we estimate the initial parameters including translation and rotations by using the epipolar constraint from the matched feature points. After choosing the interested points adjacent to more than two contours, we establish a precise correspondence among the connected contours by using the initial parameters and the active matching windows. The extrinsic parameters of the omnidirectional camera are estimated minimizing the angular errors of the epipolar plane of endpoints and the inverse projected 3D vectors. Experimental results on synthetic and real images demonstrate that the proposed algorithm obtains more precise camera parameters than the previous method.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.903-906
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• 2001

본 논문에서는 조명의 변화에 의해 컬러 영상의 컬러 성분이 달라지더라도 영상 내 컬러간의 편차값을 나타내는 공분산 행렬(covariance matrix)의 고유벡터(eigenvector)와 영상 내 화소들의 컬러 성분과의 상관관계는 거의 변화하지 않는 특징을 이용한 조명 변화에 강인한 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에서 컬러 성분들의 공분산 행렬과 공분산 행렬의 고유치(eigenvalue), 고유벡터를 계산한 후, 가장 큰 고유치에 관계된 고유벡터로 화소를 투영시키고, 투영된 벡터의 크기 성분으로 영상을 재구성한다. 재구성된 영상으로부터 7개의 불변 모멘트(moment)를 계산하고, 공분산의 가장 큰 고유치를 가중치로 부과하여 특징벡터를 추출한다. 7개의 불변 모멘트로부터 구한 특징벡터는 영상 내 물체의 이동, 영상의 회전, 크기 변화뿐만 아니라, 조명의 변화에 의해 컬러가 변화할 경우에도 유사한 영상을 잘 검색한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 히스토그램 인터섹션에 비해 적은 특징량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.7
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• pp.493-503
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• 2019

This study presents a new method of estimating the size distribution of river bed gravel through image processing. The analysis was done in two steps; first the individual grain images were analyzed and then the grain particle segmentation of river-bed images were processed. In the first part of the analysis, the relationships (long axes, intermediate axes and projective areas) between grain features from images and those measured were compared. For this analysis, 240 gravel particles were collected at three river stations. All particles were measured with vernier calipers and weighed with scales. The measured data showed that river gravel had shape factors of 0.514~0.585. It was found that the weight of gravel had a stronger correlation with the projective areas than the long or intermediate axes. Using these results, we were able to establish an area-weight formula. In the second step, we calculated the projective areas of the river-bed gravels by detecting their edge lines using the ImageJ program. The projective areas of the gravels were converted to the grain-size distribution using the formula previously established. The proposed method was applied to 3 small- and medium- sized rivers in Korea. Comparisons of the analyzed size distributions with those measured showed that the proposed method could estimate the median diameter within a fair error range. However, the estimated distributions showed a slight deviation from the observed value, which is something that needs improvement in the future.