• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.157-167
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• 2003

Spatial relations among objects we one of the most frequently used searching criteria for a query based on the contents of 3-D images. However, the existing researches have mainly focused only the absolute directional relations based on a fixed viewpoint in 2-D images. So, this paper presents a representation method of viewpoint based directional relations that enables spatial relations among objects to be retrieved based on a viewpoint of an observer. The retrieval technique based on our method is a]so described. In this paper, the notion of 3D string is defined to express the spatial relations in a 3-D space. A retrieval method based on relative directional relations among objects from a viewpoint of an observer is also presented. The proposed method simplifies the retrieval of viewpoint-based directional relations because 2D+1D scheme reduces the dimension.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1911-1914
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• 2002

이 논문에서는 여러 가지 위상 관계 표현 방법을 바탕으로 3 차원 공간 객체들 간의 위상 관계를 여러 가지 방법으로 표현한다. 지리정보시스템 분야에서 공간 객체들 간의 위상 관계를 정의하는 것은 중요한 연구이다. 위상 관계를 표현하는 기존의 방법들은 2 차원 공간 객체를 대상으로 하고있다. 좀더 많은 공간 정보를 제공하기 위해, 3 차원 공간 데이터에 대한 위상 관계를 표현하고 정의한다. 또한, 4-intersection, 9-intersection, dimension extended, calculus-based 방법 등, 여러 연구에서 제시되었던 표현 방법을 사용하여 위상 관계를 정의한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.45-49
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• 1998

3차원 스캐너 또는 스테레오 비전 등으로부터 입력된 거리 정보(Range Data)를 실제 응용프로 프로그램에 사용하기 위한 가상객체(Virtual Character)로 만들기 해서 는 우선 메쉬(mesh) 형태로 변환하는 작업 이 필수적이며, 기법들은 수십년 동안 활발히 연구되어 왔다. 많이 이용되는 방법은 초기 입력된 거리영상들의 각각의 점들이 연결관계 및 구조에 대한 정보를 입력 시점에서 알 수 있으므로, 각 면에 대해서는 쉽게 메쉬를 생성하여, 2차원 측정 단면 중심의 부조 형태로 메쉬를 활용하고 있지만. 3차원 가상객체가 요구되는 경우에는 측정단면별로 형성된 결과들을 하나의 메쉬로 생성하기 위해서는 짜깁기(Zippering)와 같은 어려운 작업이 추가로 필요하다. 본 논문에서는 개선된 3차원 행진입방체 방법과 간략화 기법을 적용하여 짜깁기(Zippering)을 사용하지 않고 가상객체를 생성하는 방법을 소개하려 한다.

• 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 Korea Multimedia Society
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• v.15 no.8
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• pp.963-976
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• 2012

'Gesture' except for voice is the most intuitive means of communication. Thus, many researches on how to control computer using gesture are in progress. User detection and tracking in these studies is one of the most important processes. Conventional 2D object detection and tracking methods are sensitive to changes in the environment or lights, and a mix of 2D and 3D information methods has the disadvantage of a lot of computational complexity. In addition, using conventional 3D information methods can not segment similar depth object. In this paper, we propose object detection and tracking method using Depth Projection Map that is the cumulative value of the depth and motion information. Simulation results show that our method is robust to changes in lighting or environment, and has faster operation speed, and can work well for detection and tracking of similar depth objects.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.1
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• pp.1-9
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• 2013

Accuracy of the 3-D model is essential in model-based camera tracking. However, 3-D object modeling requires dedicated and complicated procedures for precise modeling without any errors. Even if a 3-D model contains a certain level of errors, on the other hand, the tracking errors cause by the modeling errors can be different from its perceptual errors; thus, it is an important aspect that the camera tracking can be successful without precise 3-D modeling if the modeling errors are within the user's permissible range. In this paper, we analyze the tolerance of 3-D object modeling errors by comparing computational matching errors with perceptual matching errors through user evaluations, and also discuss permissible ranges of 3-D object modeling errors.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.92-95
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• 2010

본 논문에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하여 입체감을 주는 방법을 제안하였다. 2D/3D 변환을 위해 Normalized Cut을 사용하여 객체를 분할하였고, 분할된 객체에 Optical Flow 값을 계산해 깊이정보를 생성하여 입체감을 주었다. 객체를 분할하기 위해 Normalized Cut을 이용한 방법에 Optical Flow를 이용한 가중치 값을 추가하여 정확한 객체 분할을 하였고, 처리속도 향상을 위해 영상의 밝기, 색상을 고려한 Watershed 알고리즘을 적용하여 연산량을 줄였다. 분할된 영상에 Optical Flow를 이용하여 색상 정보의 차이를 통해 객체별 고유벡터 값을 연산하여 객체의 움직임 정보를 추출하고 운동시차를 고려해 깊이 정보를 생성하였다. 제안한 방법으로 변환하기 위해 MATLAB을 사용하였다. 제안한 변환 방법은 2D/3D 입체변환에 효과적이었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.481-486
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• 2007

본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• v.21 no.6
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• pp.1-9
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• 2013

Recently, Construction information is being changed from CAD to BIM, and GIS is extending from outdoor to indoor information. In these circumstances, the needs of continuous use of construction information linked with GIS are growing constantly in stages of maintenance, operation and service as well as planning, design and construction. To this end, it is essential element to represent 3-dimensional large object efficiently in establishing BIM-GIS interoperability platform by combination of construction and spatial information. In this study, we design spatial data LOD for making spatial object and texture by level, and develop weight lightening algorithm of large spatial object.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.356-358
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• 2011

본 논문에서는 깊이영상 기반의 영상합성과 다시점 영상 생성 기술을 이용하여 3차원 입체 콘텐츠를 제작하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 깊이영상을 촬영한 후에 깊이정보를 조절하고, 레이어 기반의 영상으로 합성한 후에 이를 이용하여 다시점 영상을 생성하였다. 깊이카메라와 RGB 카메라로 구성된 카메라 시스템을 이용하여 객체들을 촬영함으로써 객체에 대한 3차원 정보를 획득하고 이를 데이터베이스화하여 3차원 영상을 합성하고 생성하는데 이용한다. 3차원 영상의 위치 및 거리를 고려하여 객체의 3차원 정보를 조절하고, 레이어 기반으로 하나의 영상으로 합성한다. 합성된 영상은 다시점 영상 생성 도구를 이용하여 원하는 시점만큼의 다시점 영상들로 생성된다. 본 논문에서는 객체와 사람의 영상을 합성하였고, 이들을 이용하여 각각 37시점의 다시점 영상을 생성하였다.