• 디자인학연구
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• 제12권1호
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• pp.121-130
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• 1999

인물이 가지고 있는 눈은 신체의 어떤 부위보다 풍부한 언어를 전달하거나 인물의 특징을 드러낼 수 있는 관찰 대상이다. 이러한 관점에서 인물이 가지고 있는 뛰어난 표정 물이라고 말할 수 있는 눈에 대한 표정연구는 영상기호를 효과적으로 구사해야하는 디자인에서 가장 관심 있는 연구대상이 아닐 수 없다. 한편 한국인은 전래적으로 관상학이라고 하는 담론을 가지고 있다. 상학은 수많은 사람들의 삶의 패턴을 통해 통계적으로 정리되었고 체계적으로 정리 분석된 결과물이라는 사실을 오늘날의 소비자들도 상당 정도 믿고 있는 듯하다. 본 연구는 일차적으로 인물의 표정에서 가장 중요한 단서가 되고 있는 눈의 표정을 상학적 담론을 근거로 하여 이것이 현대사회에서 소비자들이 느끼는 이미지와 어떤 상관관계를 가지고 있는가, 관계가 있다면 구체적인 활용에 대한 어떤 시사점을 발견할 수 있는가를 알아내기 위해 연구되었다. 연구결과는 극히 일부분의 이미지만이 상치될 뿐, 상당정도 밀착된 관계가 있음이 발견되었다. 그리고 눈의 표정은 입의 표정이 보정될 때 진정한 이미지가 형성된다는 사실도 발견되었다. 영상기호로서의 인물을 선택할 때 상학적 관점을 고려하는 것이 바람직하다는 결론이 도출되었다.

• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.495-501
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• 2016

본 연구는 시간경과에 따른 보강토 옹벽의 변위를 측정하기 위해, 근거리수치사진측량을 적용하였으며, 기준점 측량없이 영상으로부터 외부표정요소와 3차원 위치를 결정하기 위해 표정판 활용 방법을 제안하였다. 표정판으로 계산한 보강토 옹벽의 변위를 토털스테이션으로 측정한 변위와 비교한 결과 5cm 이내의 오차를 보였으며, 시공 후 3개월이 지난 보강토 옹벽의 변위는 없었다. 따라서 사진측량용 표정판을 이용한 제안방법으로 보강토 옹벽의 변위측량이 가능하다는 것을 제시할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.533-540
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• 2006

본 연구에서는 2개의 CMOS 영상 센서가 탑재된 스테레오 시각 모듈을 사용하여 얼굴 움직임 및 표정을 효과적으로 추적할 수 있는 얼굴용 모션 캡쳐 기술을 제안한다. 제안한 추적 알고리즘에는 신경회로망 기반의 중심점추적기법 및 상관추적기법을 사용한다. 실험 결과, 일반 얼굴 표정에 대해 스테레오 시각 모션 캡쳐를 사용한 두 추적기법 모두 15, 30프레임율에 대해 각각 95.6%, 99.6%의 추적성공률을 가진다는 것을 보여준다. 그러나 '입술 떨림'의 경우, 입술부위는 중심점추적기법(82.7%/15frame, 99.1%/30frame)의 추적성공률이 상관추적기법(78.7%/15frame, 92.7%/30frame)보다 높다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.299-308
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• 2009

AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.715-718
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• 2006

아바타를 이용한 얼굴 애니메이션은 가상 현실이나 엔터테인먼트와 같은 분야에서 많이 적용된다. 얼굴 애니메이션을 생성하는 방법에는 크게 3 차원 모델을 직접 변형시키는 기하학적인 변형 방법과 2 차원 이미지의 워핑이나 모핑방법을 이용한 이미지 변형 방법이 있다. 기하학적인 변형 방법 중 3 차원 모델을 변형시키기 위한 방법으로 RBF(Radial Basis Function)을 이용하는 방법이 있다. RBF 함수를 이용하여 모델의 부드러운 변형을 만들 수 있다. 이 방법은 모델의 임의의 한 점을 이동하게 되면 영향을 받는 정점들을 좀 더 자연스럽게 이동시킴으로써 자연스러운 애니메이션을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 RBF 를 이용하여 3 차원 얼굴 메쉬 모델의 기하학적 변형을 통해 모델의 얼굴 표정을 생성하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 얼굴 모델 변형을 위해 얼굴의 특징인 눈, 입, 턱 부분에 특징점을 정하고 각 특징점에 따라 영향을 받는 영역을 정하기 위해 얼굴 모델을 지역적으로 클러스터링한다. 각 특징점에 따라 영향을 받는 영역에 대해 클러스터링을 적용하고 RBF 를 이용하여 자연스러운 얼굴 표정을 생성하는 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권4호
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• pp.285-290
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• 2003

본 논문에서는 외부표정요소(EOP)를 지상기준점을 이용하여 계산하는 기존의 방식과는 달리, 위성의 궤도자료와 영상촬영기하를 이용하여 EOP를 계산하고 지상기준점을 이용하여 모델오차를 보정하는 방식의 카메라모델링 기법을 제시하고 있다 제시한 기법은 영상보조파일로부터 궤도자료, 센서의 촬영각도 및 영상중심 촬영시간 등을 추출하여 위성의 영상획득당시의 실제 기하를 최대한 충실히 재구성하여 모델링을 수행하며 외부표정요소를 일차 또는 이차의 다항식으로 근사하지 않는다. 이와 같이 수립된 카메라모델을 통해 기존의 방법에 비해 적은 한 두개 정도의 지상기준점으로 영상화소 수준의 RMSE를 얻을 수 있었으며 모델오차 보정을 위한 지상기준점이 영상라인방향으로 고루 분포하지 않아도 된다. 이러한 장점은 대형프로젝트에서의 지상기준점 취득을 위한 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 뿐 아니라 비접근 지역에 대한 위치정보 획득에 대한 가능성을 제시하고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.139-146
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• 1987

지상사진측량(地上寫眞測量)에 의한 3차원변형해석(次元變形測量)은 표정점(標定點)에 대한 3차원좌표(次元變座標)를 계산하고 이들 좌표로부터 변위(變位)를 구하므로써 변형해석(變形測量)을 하게 된다. 지상사진측량(地上寫眞測量)에 의한 변형해석(變形測量)은 3차원좌표(次元變座標) 획득과 변위점검출(變位點檢出) 및 변형량추정(變形量推定)으로 크게 나눌 수 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 처음단계로 번들조정법에 의한 좌표계산에서 지상기준점수(地上基準點數)와 사진수(寫眞數)의 증가에 따른 외부표정요소(外部標定要素)의 분산(分散)-공분산행렬(共分散行列)변화를 분석하였다. 그리고 지상기준점(地上基準點)의 정확도(正確度)를 향상시키기 위한 제약조건을 주기위해 번들조정법에 자유강조정(自由鋼調整)개념을 도입하였다. 이상의 결과분석으로부터 경제성과 시간절약의 측면을 고려할때 지상기준점수(地上基準點數)는 6점(點), 사진수(寫眞數)는 3개가 적합함을 알 수 있다. 또한 번들조정에 자유강조정(自由鋼調整)개념을 적용한 경우 공간거리의 제약조건을 외곽에 분포시키는 것이 바람직함을 알 수 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.154-162
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• 2022

지상표정점을 이용하지 않고도 동영상에 기록된 위치정보 (GPS 자료)만을 이용하여 드론으로 촬영한 동영상에서 절대위치의 유속을 산정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 방법은 드론 동영상에서 있는 GPS 정보를 이용하여 드론의 이동방향과 영상이 향하는 방향을 결정하고, 각 영상점을 물리적인 전역좌표계 (UTM 좌표계)로 변환하였다. 그 다음 시작프레임과 종료프레임을 지정하여 분석할 동영상의 범위를 결정하였다. 지정된 두 프레임의 정보를 이용하여 측정횡단면을 일정간격의 기준프레임 (측정소단면)으로 나누었다. 그리고, 각 측정소단면에서 1초간 영상 (30 프레임)을 모아서 시공간체적을 구성한 뒤 유속을 분석한다. 이렇게 개발된 방법을 기존의 정지비행드론을 이용한 동영상분석법과 비교한 결과 상당히 양호한 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.294-298
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• 2005

바이오메트릭스의 여러 가지 기술 중에서 얼굴인식은 지문인식, 손금인식, 홍채인식 등과는 달리 신체의 일부를 접촉시키지 않고도 원거리에 설치된 카메라를 통해 사람을 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 얼굴인식은 조명변화, 표정변화 둥의 다양한 환경변화에 대단히 민감하게 반응하므로 얼굴의 특징 영역에 대한 정확한 추출이 반드시 선행되어야 한다. 얼굴의 주요 특징인 눈, 코, 입, 눈썹은 자세와 표정 그리고 생김새에 따라 다양한 위치, 크기, 형태를 가질 수 있다. 본 연구에서는 변화하는 특징 영역과 특징 점을 정확히 추출하기 위하여 얼굴을 9가지 방향으로 분류하고, 각 분류된 방향에서 특징 영역을 통계적인 형태에 따라 다시 2차로 분류하여, 각각의 형태에 대한 표준 템플릿을 생성하여 검출하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.343-345
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• 2006

본 논문에서는 ASM(Active Shape Model)과 상태 기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제안한다. ASM을 이용하여 하나의 입력영상에 대한 얼굴요소 특징점들을 정합하고 그 과정에서 생성되는 모양 파라미터 벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양 파라미터 벡터 집합을 세 가지상태 중 한 가지를 가지는 상태 벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 분류성능을 높이기 위해 새로운 개체 기반 학습 방법을 제안한다. 실험에서는 새로이 제안한 개체 기반 학습 방법이 KNN 분류기보다 더 좋은 인식률을 나타내는 것을 보인다.