• 한국통신학회논문지
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• 제26권10B호
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• pp.1390-1398
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• 2001

시선 위치 추적이란 사용자가 모니터 상의 어느 지점을 쳐다보고 있는 지를 파악해 내는 기술이다. 시선 위치를 파악하기 위해 본 논문에서는 2차원 카메라 영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴 특징점을 추출한다. 초기에 모니터상의 3 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점들은 움직임의 변화를 나타내며, 이로부터 카메라 보정 및 매개변수 추정 방법을 이용하여 얼굴특징점의 3차원 위치를 추정한다. 이후 사용자가 모니터 상의 또 다른 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치는 3차원 움직임 추정방법 및 아핀변환을 이용하여 구해낸다. 이로부터 변화된 얼굴 특징점 및 이러한 얼굴 특징점으로 구성된 얼굴평면이 구해지며, 이러한 평면의 법선으로부터 모니터 상의 시선위치를 구할 수 있다. 실험 결과 19인치 모니터를 사용하여 모니터와 사용자까지의 거리를 50∼70cm정도 유지하였을 때 약 2.08인치의 시선위치에러 성능을 얻었다. 이 결과는 Rikert의 논문에서 나타낸 시선위치추적 성능(5.08cm 에러)과 비슷한 결과를 나타낸다. 그러나 Rikert의 방법은 모니터와 사용자 얼굴까지의 거리는 항상 고정시켜야 한다는 단점이 있으며, 얼굴의 자연스러운 움직임(회전 및 이동)이 발생하는 경우 시선위치추적 에러가 증가되는 문제점이 있다. 동시에 그들의 방법은 사용자 얼굴의 뒤 배경에 복잡한 물체가 없는 것으로 제한조건을 두고 있으며 처리 시간이 상당히 오래 걸리는 문제점이 있다. 그러나 본 논문에서 제안하는 시선 위치 추적 방법은 배경이 복잡한 사무실 환경에서도 사용가능하며, 약 3초 이내의 처리 시간(200MHz Pentium PC)이 소요됨을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제26권1호
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• pp.48-54
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• 2007

본 논문에서는 수중에서 이동체의 3차원 위치를 추정하기 위한 위치추적 시스템을 구현하였다. 본 연구에서는 네 개의 초음파 센서를 수중의 서로 다른 위치에 고정시키고, 이동중인 이동체 센서와 서로 다른 신호를 송 수신하게 함으로써 고정체와 이동체 모두에서 이동체의 3차원 위치 추적과 이동체의 원격제어를 가능하게 하였다. 또한 위치 추적 시에 Newton 알고리즘에서 매 iteration 시에 Jacobian 행렬의 norm을 추정하고, 행렬의 norm이 임계값 이상이 되어 역행렬에 의한 해가 불안정해질 때는 또 다른 초기값을 이용하여 해를 구하게 함으로써 이동체의 위치가 보다 신뢰성 있게 추정되게 하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 이용하여 실시간 위치 추적이 가능한 위치 추적 DSP 시스템을 구현하였으며, 성능 검증을 위한 수조 실험을 수행하였다. 성능 검증결과 본 연구에서 구현한 위치 추적 시스템은 1초에 2회 이상의 속도로 오차율 5cm 이내에서 이동체의 위치를 추적함을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.555-557
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• 1997

3차원 디스플레이에 있어서 여러 사람이 동시에 입체감 있게 3차원 영상을 볼 수 있게 하는 문제와, 관찰자가 움직이더라도 그 위치 변화를 추적하여 그에 따른 입체 영상의 변화를 반영함으로써 계속 양질의 3차원 영상을 볼 수 있도록 하는 문제들은 앞으로 해결해야 할 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 방법을 제시하고 그에 따른 문제점 등을 살펴본다.

• 항공우주기술
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• 제11권2호
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• pp.140-148
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• 2012

자율 주행을 위해 주행 지도, 위치 추적 및 목적지까지의 최단 경로 설정 연구가 필요하다. 특히 실내에서는 GPS 신호를 수신 받을 수 없기 때문에 이미지 프로세싱과 같은 방법을 통해 현재 위치를 인식하고 3차원 지도를 생성해야 한다. 본 논문에서는 Depth 카메라인 키넥트를 이용하여 3차원 지도를 생성하고, 일반 카메라로 촬영한 2차원 이미지를 이용하여 3차원 지도에서 현재 위치를 파악하는 방법에 대해 설명한다. 그리고 지도에서 장애물을 확인하고 단순화하는 방법에 대해서도 설명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권4C호
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• pp.494-504
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• 2004

사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권3호
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• pp.23-35
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• 2002

시선 위치 추적이란 모니터상에 사용자가 쳐다보고 있는 지점을 파악해 내는 기술이다 이 논문에서는 컴퓨터 비젼 방법을 이용하여 사용자가 모니터 상에 어느 지점을 쳐다보고 있는지를 파악(시선 위치 추적)하는 새로운 방법을 제안한다. 시선위치를 파악하기 위해 본 논문에서는 얼굴 영역 및 얼굴 특징점(양 눈, 양 콧구멍, 입술 끝점 등)을 2차원 카메라 영상으로부터 추출하였으며, 이들의 움직임으로부터 카메라 보정 및 매개변수 추정 방법등을 이용하여 초기 3차원 위치를 추정해 내었다. 이후 모니터 상의 한 지점을 쳐다보기 위해 사용자가 얼굴을 움직이는 경우 이러한 얼굴의 3차원 움직임 량 역시 자동으로 추정하였다. 이로부터 변화된 얼굴 특징점의 3차원 위치를 계산해 낼 수 있었으며, 이를 바탕으로 모니터 상의 시선 위치를 구하였다. 실험 결과, 19인치 모니터상의 임의의 지점을 사용자가 쳐다보았을 때, 약 2.01인치의 시선 위치에러 성능을 얻었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.664-666
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• 1999

영상 추적(visual tracking)은 로봇의 시각기반제어, 교통정보시스템, 무인감시시스템 등 다양한 분야에 적용 가능하기 때문에 지정된 혹은 운동이 감지된 물체를 지속적이고 빠르게 추적하는 데 목적을 둔다. 이 때 어려운 문제 중 하나는 시간이 지나면서 위치이동은 물론 회전에 와해 물체의 모양이 변한다는 것이다. 이에 본 논문에서는 물체의 3차원 회전에 대응 가능한 실시간 영상추적 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 SSD(sum-of-squared differences)를 기반으로 하되, 물체의 배경이 바뀔 때나 물체가 영상추적 윈도우보다 작은 경우에도 추적이 가능하고 3차원 회전에 대응 가능하다. 이것은 3차원 회전으로 인하여 추적목표를 잃어버리는 것을 막기 위하여 기준 영역이 회전할 때 제안된 성능지수에 따라 영상추적 영역과 기준 영상을 새롭게 설정해줌으로써 구현된다. 제안된 알고리듬은 PC기반 실시간 시각시스템에서 성공적으로 실험되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.79-88
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• 2004

시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면, 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.

• 한국측량학회지
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• 제24권2호
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• pp.217-226
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• 2006

객체의 추출 및 추적은 동영상을 처리하는 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 매우 기본적이고 중요한 단계로 여러 가지 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 두 대의 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하면서 이동하는 객체를 추적하고 좌표를 계산하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 특히 개발한 알고리즘의 적용 및 실용화를 위해 축구장에 대한 1/100크기의 축소모형을 제작하여 실험하였다. CCD 카메라를 통해 얻어지는 영상에서 이동 객체 (축구공)의 RGB값을 이용해 후보를 선정하고 후보 중 객체의 크기값(MBR size)을 이용해 객체를 추출한다. 이렇게 추출된 이동객체의 영상좌표를 획득하고 이동객체의 현재 위치를 중심으로 예상 움직임 범위를 결정하여 그 범위 내에서만 검색을 실시해 이동객체의 실시간 위치를 추적하게 된다. 한편 두 대의 CCD 카메라에 대한 상호표정 및 절대표정을 수행하고, 공간전방교선법을 이용함으로써 이동객체의 3차원 좌표를 획득할 수 있다.