• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.247-256
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• 2005

컴퓨터 비젼에 관한 고전적인 연구 주제들 중의 하나는 두 개 이상의 이미지로부터 3차원 형상을 재구성하는 3차원 변환에 관한 것이다. 본 논문은 단안 카메라로 촬영한 일반적인 2차원 영상물에서 능동적으로 움직이는 3차원 영상의 깊이 정보를 추출하는 문제를 다룬다. 연속하는 프레임들간의 영상 블록의 움직임을 평가하여 카메라의 회전과 배율효과를 보상하고 다음과 같은 두 개의 단계에 걸쳐 블록의 움직임을 추출한다. (i) 블록의 위치와 움직임을 이용하여 카메라의 이동과 초점거리에 대한 전역 파라메타를 계산한다. (ii) 전역 파라메타, 블록의 위치와 움직임을 이용하여 평균 영상 깊이에 대한 상대적인 블록의 깊이를 계산한다. 다양한 동영상을 대상으로 특이점인 경우와 그렇지 않은 경우를 실험하였다. 결과로 얻어지는 상대적인 깊이 정보와 객체는 인간이 판단하는 경우와 동일함을 보였다.

• 방송과미디어
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• 제25권2호
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• pp.17-26
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• 2020

최근 스마트폰에서의 증강현실, 미적 효과의 증대(예, 라이브 포커싱) 등의 어플리케이션을 제공하기 위해 모바일 기기에서의 3차원 공간 복원 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 소비자들의 요구에 발 맞춰 최근 스마트폰 제조사는 모든 플래그십 모델에 다중 카메라 및 뎁스 센서(거리 측정 센서)를 탑재하는 추세이다. 본 고에서는 모바일 폰에 탑재되고 있는 대표적인 세 축의 뎁스 추정(공간 복원) 방식에 대해 간단히 살펴보고, 최근 심층학습(Deep learning)의 등장으로 기술 발전의 새로운 국면에 접어 든 다중 시점 매칭(Multi-view stereo) 방법에 대해 소개하고자 한다. 심층 신경망이 재조명 받은 2012년 전까지 주류 연구 방향이었던 전통 기하학 기반의 방법에 대한 소개를 시작으로 심층 신경망기반의 방법론으로의 발전된 형태를 살펴본다. 또한, 신경망기반의 방법론은 크게 3 세대로 나누어 각 세대별 특징에 대해 자세히 살펴보고, 다양한 데이터에 대한 실험 결과를 통해 세대별 공간 복원 결과를 비교 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.785-791
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• 2021

본 연구는 서비스 로봇이 물건배달 서비스를 수행하기 위해 인식된 물체의 위치기반 정보로부터 최적의 작업 목적지를 추정하기 위한 방법론을 제안한다. 위치 추정 프로세스는 격자지도에 일반화된 보로노이 그래프를 적용하여 노드와 링크로 구성되는 초기 위상학 지도 작성, RGB-D센서를 이용하여 물체의 인식과 위치정보 추출, 장애물의 형상 및 거리정보를 수집한 후 ,무게중심법과 세선화를 병행하는 하이브리드 기법을 적용하여 서비스 로봇이 물건잡기 작업을 수행할 수 있는 최적의 이동위치를 추정하게 된다. 그런 다음, 노드 위치선정 규칙에 따라 추정된 위치와 기존 노드의 기하학적 거리비교를 통해 로봇의 작업 목적지에 대한 최적의 노드정보를 갱신하게 된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.4-7
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• 2022

최근 다 시점 영상 콘텐츠 기반 3차원 공간(장면) 복원을 위한 다 시점 깊이 추정 딥러닝 네트워크 방법론이 널리 연구되고 있다. 다 시점 영상 콘텐츠는 촬영 구도, 촬영 환경 및 세팅에 따라 다양한 특성을 가지며, 고품질의 3차원 복원을 위해서는 이러한 특성을 이해하고, 적절한 깊이 추정 네트워크 기법들을 적용하는 것이 중요하다. 다 시점 영상 촬영 구도로는 수렴형, 발산형이 존재하며, 촬영 세팅에는 카메라 시점 간 물리적 거리인 baseline이 있다. 본 연구는 이와 같은 다 시점 영상 콘텐츠의 종류와 각 특징에 기반하여 콘텐츠(데이터 셋)의 특성에 따른 적절한 깊이 추정 네트워크 방법론을 다룬다. 실험 결과로부터, 기존의 다 시점 깊이 추정 네트워크를 발산형 또는 large baseline 특성을 가지는 데이터 셋에 곧바로 적용하는데 한계점이 존재함을 확인하였다. 따라서, 각 영상 환경에 적합한 '참조 시점 개수' 및 적절한 '참조 시점 선택 알고리즘'의 필요성을 검증하였다. 결론적으로, 3차원 공간(장면) 복원을 위한 딥러닝 기반 깊이 추정 네트워크 구현 시, 본 연구 결과가 다 시점 영상 콘텐츠 기반 깊이 추정 기법 선택에 있어 가이드라인으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.154-156
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• 2021

임진왜란에 발생한 전투 중 부산포 해전은 이순신 장군이 일본의 근거지를 직접 공격하여 대규모의 타격을 입힌 의미 있는 해전이다. 이 연구는 임진 4차 출전 시 부산포 일대의 전투에 대하여 지금까지의 역사적 인문학적 크고 작은 성과를 종합하고 적용하여 2차원과 3차원적인 공간속에서 재현하고자 한 것이다. 이를 위하여 부산포 해전장 주변의 고지도, 조선과 왜구의 선박, 선박의 이동과 전투 시 행해졌던 진형, 그리고 사거리 등을 적용하여 입체적으로 가시화 하였다. 특히 부산성 주변 해안에 일본의 선박이 주둔한 곳을 추정하고 가시화하기 위하여 다양한 역사적 자료와 성과를 활용하는데 주목하였다

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.1111-1116
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• 2009

본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 이용하여 왜곡에 강인한 물체를 인식하는 방법을 연구한다. 해당 화소들의 확률적 특성인 평균과 표준편차를 이용하여 3차원 공간에서 물체를 복원하고 거리를 추정한다. 표적인식은 Fisher 선형판별법(linear discriminant analysis, LDA)과 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 기술을 결합한 통계적 분류기(statistical classifier)로 수행한다. Fisher 선형판별법은 클래스 간의 판별력을 최대로 하고 주성분 분석법은 Fisher 선형판별법을 수행하기 위한 차원축소를 실행한다. 주성분 분석법은 차원축소 후 복원된 벡터와 원 벡터의 오차를 최소화하는 기술로 알려져 있다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 면외(out-of-plane) 회전된 표적을 본 논문에서 제안한 방법으로 분류한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.143-151
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• 2009

본 논문에서는 지상 라이다에서 획득한 3차원 점군데이터로부터 인공 구조물을 추출하는 알고리듬을 제안한다. 지상 라이다 점군데이터는 항공 라이다의 경우와 달리 다양한 장애물이 존재하기 때문에 기존의 알고리듬을 그대로 적용하기가 곤란하다. 제안 방법에서는 지상 라이다 데이터가 가지고 있는 색상 정보를 이용하여 목표 구조물에 해당하는 점군데이터를 분할하고, 분할된 점군데이터의 Hough 변환을 통해 3차원 공간상에서의 구조물에 해당하는 직선 방정식을 추정한 후, 추정된 직선과 점군데이터 사이의 거리를 비교함으로써 목표 구조물을 추출한다. 제안 방법은 목표 구조물의 기준 색상을 획득하는 단계에서만 사용자의 개입이 필요하다는 점에서 효율적이며, 모의실험을 통해 제안방법의 성능을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제26권4호
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• pp.173-181
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• 2007

본 논문에서는 음향 스펙트로그램을 이용하여 수중 이동표적의 위치를 추정하기 위한 방법을 연구하였다. 주파수와 시간의 2차원 평면으로 표현되는 스펙트로그램은 수중 운동체의 이동 정보를 제공한다. 음원과 수신 센서간의 거리가 충분히 멀 경우 스펙트로그램의 넓은 주파수에 걸쳐 발생하는 줄무늬들은 해수면 및 해저면에 의해 반사된 모드간의 간섭을 의미하고, 이때 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기는 음향 도파관 불변인자 ${\beta}$와 표적과 센서간의 거리에 의해 영향을 받는다. 2개 이상의 센서를 사용하여 이동하는 선박의 광대역 방사 소음을 측정한 경우 스펙트로그램에 나타나는 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기와 줄무늬가 주파수축에서 천이된 비율이 표적과 센서간의 거리에 따라 각각 다르게 나타난다. 두개의 센서를 두 정점으로 가정하여 표적에 이르는 거리의 비가 일정한 값을 가지면서 운동하는 점의 자취인 아폴로니오스의 원을 형성하고, 3개의 센서를 사용할 경우 두 개의 원이 서로 교점을 형성하는데, 이 교점의 좌표를 표적의 위치라 추정한다. 제안된 위치 추정 기법의 성능을 평가하기 위해 음파전달 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1636-1645
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• 1996

본 논문에서는 패턴을 효과적으로 분류하기 위하여 화상자료의 특성인 이웃 화소 간의 종속성을 잘 표현해 주는 깁스확률장의 크리크를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트 를 제안하였다. 이 알고리즘 구축은 공간정보를 갖는 조건부 모멘트를 이용하여 특정 벡터를 추출하는 과정과 패턴을 분류하는 과정으로 분리하여 생각한다. 특정벡터를 추출하는 과정은 하나의 패턴에 대해 깁스분포의 크리크로 표현된 파라미터를 추정한 다음, 2차원 조건부 모멘트들을 계산하여 특정벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계 산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류 한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 된 훈련 데이 타를 만들어 486 PC 66Mhz에서 실험을 한 결과 97.5% 이상의 분류성능이 있음을 밝혔 다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.487-498
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• 2022

깊이 영상은 3차원 공간상의 거리 정보를 2차원 평면에 나타낸 영상이며 다양한 3D 비전 연구에서 유용하게 사용된다. 기존의 많은 깊이 추정 연구는 주로 좁은 FoV (Field of View) 영상을 사용하여 전체 장면 중 상당 부분이 소실된 영상에 대한 깊이 정보를 추정한다. 본 논문에서는 소수의 좁은 FoV 영상으로부터 360° 전 방향 RGBD 영상을 동시에 생성하는 기법을 제안한다. 오버랩 되지 않는 4장의 소수 영상으로부터 전체 파노라마 영상에 대해서 상대적인 FoV를 추정하고 360° 컬러 영상과 깊이 영상을 동시에 생성하는 적대적 생성 신경망 기반의 영상 생성 모델을 제안하였으며, 두 모달리티의 특징을 공유하여 상호 보완된 결과를 확인한다. 또한 360° 영상의 구면 특성을 반영한 네트워크를 구성하여 개선된 성능을 보인다.