• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.406-408
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• 2001

기본적인 투영기법인 평행투영, 원근투영 기법과 Octree 모델을 사용하여 임의의 시각방향에서 모델의 2차원 투영영상을 생성하고 노드표면을 시각방향으로 평행 투영하여 이들 벡터의 곱의 절대값을 사용하여 2차원 투영영상을 Pseudo gray로 표현해 본다. 또한 평행투영과 원근투영 하에서 2차원상의 모델에서 3차원 모델의 특징점을 찾을 수 있는 기법을 제안하고 두 개의 모델 영상에 적용해 증명해 보았다. 이 기법은 3차원 물체 인식에 중요한 정보로 유용하게 사용 될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.421-429
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• 1986

본 논문에서는 Radon변환을 이용한 새로운 복합 패턴인식 시스템을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하였다. 2차원 영상을 1차원투영데이타로 변환한 후, A/0를 이용하여 1차원 투영 데이터를 Fourier 변환하여 각도에 따른 fourier 스펙트럼을 구하였다. Fourier 스펙트럼 및 투영 데이터로부터 적절한 특징을 추출한 후, 제곱 Mahalanobis거리를 이용하여 패턴을 인식하였다. 시뮬레이션의 결과는 입력패턴으로 선정한 10개의 패턴에 대해서 100%인식율을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.159-162
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• 2003

컬러 특징을 나타내는 전형적인 방법으로 RGB 컬러히스토그램이 있다. RGB 컬러 히스토그램은 RGB 컬러 공간을 일련의 bin으로 나누고 각 bin의 컬러 값에 대응하는 영상 픽셀의 빈도 수를 카운트하는 것으로 영상 검색에서 널리 쓰이고 있다. 그러나 RGB 컬러히스토그램은 영상의 미세한 장면 변화에도 크게 달라지기 때문에 검색 결과에 많은 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 RGB 컬러히스토그램의 이러한 특성을 개선할 수 있는 새로운 컬러 특징 표현 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 RG, GB, BR의 세 가지 평면으로 투영시킨 2차원 투영 맵(2D Projection Maps)을 사용한다. 영상 검색에 대한 실험 결과로부터 제안한 2차원 투영 맵이 RGB 컬러히스토그램보다 더 향상된 검색 효율을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.97-104
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• 2009

본 논문은 고차원 얼굴 모션 캡처 데이터를 선형 및 비선형 투영 기법에 각각 적용하고, 이를 2차원 평면으로 투영하기 위한 최적의 방법론에 대한 것이다. 본 방법의 핵심 요소는 프레임 단위의 고차원 얼굴 표정 데이터를 선형 투영 기법인 PCA와 비선형 투영 기법인 Isomap, MDS, CCA, Sammon's Mapping, LLE 등에 적용하고 이를 저차원 공간에 분포시키는 방법론 및 그 결과를 비교 분석하는 것이다. 이를 위해서는 먼저 기존의 고차원 얼굴 표정 프레임 데이터들 사이의 거리를 구하고, 선형 및 비선형 투영 기법들을 적용한 상태에서 기존의 데이터들 사이의 거리 관계를 유지하면서 저차원인 2차원 평면 공간에 분포시키는 것이다. 그리고 2차원 공간에 분포된 얼굴 표정 데이터가 원형 데이터와 비교 했을 때, 최적의 상태로 프레임 데이터들 사이의 거리 관계를 유지하고 있는 투영 기법을 찾는다. 결국 본 논문에서는 고차원 얼굴 표정 데이터를 저차원 공간에 투영하기 위한 선형 및 비선형 투영 기법들을 비교 분석하고, 각각에서 최적의 투영 기법을 찾아낸다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.502-504
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• 2001

본 논문에서는 영상기반 모델링에서 3차원의 기하학적 제약을 이용한 모델링을 다루고 있다. 기존에 이러한 연구가 많이 진행되어져 왔으나, 여기에서는 새로운 방법에 의한 모델링을 시도하였다. 이러한 접근방법은 이해하기가 쉽고, 편리하며, 간단한 모델링에 적용이 용이하다. 또한, 영상평면 정보와 3차원의 정보를 가지고 있기 때문에 기존의 3차원 복원 이론과 혼합하여 적용할 수 있다. 영상기반 모델링(IBM, Image Based Modeling)의 핵심은 2차원 영상에서 사라진 깊이 정보를 어떻게 찾는가에 있다. 기존에는 3차원 복원을 위하여 투영된 영상평면의 점을 이용하거나, 이미지 상에서의 소실점을 찾거나, 2차원의 벡터와 3차원의 공간 좌표의 특정한 평면에 놓여있는 벡터와의 관계를 이용하여 깊이 정보를 복원하였다. 이러한 접근 방법은 사용자가 선택한 2차원 좌표로부터 3차원 좌표를 구하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 방법과 다르게 3차원 원시 기하모델의 제약을 이용하여 사용자가 3차원 원시 기하모델을 2차원 영상에 투영하고, 그 정보를 이용하여 영상의 3차원 정보를 찾아 나가는 방법을 소개한다. 또한, 선형적인 최적화 기능을 넣어 관사 모델을 구하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.41-50
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• 2005

도심지 풍경을 3 차원 가시화 하는데 적합한 새로운 모자이크 방법을 제안하였다. 도심지에서 도로를 따라 촬영한 일련의 영상들을 2 차원 모자이크하면 입체감이 느껴지지 않는다. 제안한 방법은 도심지의 도로를 따라 나타나는 물체들을 연속 촬영하여, 이 영상들을 대표하는 복수의 투영평면들을 구한 후, 도로를 따라 촬영한 영상들을 이 복수의 평면들에 투영함으로써 입체감을 얻게 하는 것이다. 이를 위해서 연속 촬영한 영상들 간의 특징 점들을 정합함으로써 3 차원으로 표현된 복수의 투영면을 우선 얻는다. 이 복수의 평면들은 인접 평면 간에 상호 연결하여 물체들의 개략적 윤곽 면을 구성하는데, 이 복수 평면에 2 차원 영상들을 투영함으로써 영상에 대한 입체감을 부여하는 기술이다. 이 논문에서 실제 도심지 영상을 3 차원 가시화 시키는 알고리즘에 대한 데모를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권4호통권316호
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• pp.1-7
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• 2007

본 논문은 정사투영 카메라로부터 얻어진 2차원 영상으로부터 복원된 3차원 형상과의 기하학적 관계를 분석한다 본 연구의 목적은 2차원과 3차원 관계를 기하학적으로 분석함으로서 잡음에 강인한 3차원 형상 복원에 기여하기 위함이다. 만약 3차원 형상 복원 시 특징점이 손실되지 않고 잡음이 존재하지 않는다면 3차원 형상복원은 고유치 행렬인수분해로 정확하게 얻을 수 있다. 그렇지만 실제 촬영된 피사체의 일부가 보이지 않는 오클루션 또는 낮은 해상도 등의 영향으로 인해, 피사체의 특징점 일부가 손실된 경우는 고유치 행렬인수분해의 계산적 문제가 발생되어 정확한 3차원 복원을 할 수 없게 된다. 더욱이 추출된 특징 점에 잡음이 포함될 경우는 복원된 3차원 형상 역시 그 섭동 영향을 받게 된다. 본 연구는 이러한 잡음환경에서도 손실된 특징 점을 정확히 유추하기 위해 2차원과 3차원 사이의 기하학적 특성을 분석하는데 포커스 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.248-251
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• 2007

본 논문은 3차원 얼굴 영상을 복원하기 위해 구조 광(structured light) 영상에서 2차원 메쉬를 추정하는 방법을 제안한다. 프로젝터를 사용하여 얼굴에 구조 광을 투영하고 카메라로 찍어 구조 광 영상을 획득한다. 획득한 영상에서 투영된 격자점을 추출한다. 격자점들의 위치와 각도를 사용하여 2차원 메쉬를 추출한다. 추출 과정에서 발생한 오류를 편집하고 정확한 2차원 메쉬를 추출한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.147-150
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• 2021

최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.937-939
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• 2005

의료영상의 3차원 모델링은 의학 연구 및 교육, 환자 치료를 위해 보다 정확한 정보를 제공 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 동맥경화가 발생된 위치를 정확하게 파악하고 빠르게 진단하는데 도움을 줄 수 있도록 3차원 개인 혈관모델의 자동생성 기법을 제안한다. 개인별 3차원 혈관모델을 생성하기 위하여 개인에 따라 모양이 다른 혈관조영사진에서 추출된 혈관영역을 기반으로 표준 모델을 변형 및 조정한다. 즉, 표준모델을 2차원으로 투영시킨 영상과 개인별 2차원 혈관영상에 대응되는 특징점을 추출하고 각 특징점의 이동량을 계산한 뒤 이 결과를 3차원으로 역 투영시킴으로써 변형된 새로운 혈관 모델을 생성한다. 3차원 혈관모델을 통하여 질병의 진행 및 차도를 환자들이 시각적으로 확인할 수 있으므로 높은 안정감을 주며 빠르고 정확한 진단으로 오진율을 감소시킬 것으로 기대된다.