• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.112-115
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• 2011

3축 가속도 센서의 활용이 점차 다양화 되면서 3차원 공간에서의 동작 인식에 대한 개발이 늘어나는 추세이다. 본 논문에서는 모바일기기의 동작을 바탕으로 한 3차원 공간에서의 동작 인식 방법을 제안한다. 동작의 인식은 3축 가속도 센서를 이용하며, 3차원 공간을 14가지 방향으로 나누어서 인식 한다. 기존의 연구에서는 3차원 가속도 데이터를 처리하여 동작을 인식하는 여러 가지 방법만을 제안했을 뿐, 3차원 공간을 방향으로 나누어 접근한 시도는 아직까지 없었다. 본 연구의 이러한 시도는 앞으로 모바일기기에서 사용자 인터페이스를 보다 쉽게 이용할 수 있는 방향으로 활용 가능할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.13-15
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지는 지능형 서비스의 필수 요소로 인식되어 왔다. 현재 상황을 인식함에 있어 위치 인식이 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 연구들이 제안하는 2차원 공간에서의 위치 관계만으로는 지능형 서비스가 필요로 하는 상황 모델 구축에 부족하다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간에서의 위치 관계 인식 및 추론과정을 통한 3차원 상황 모델을 구축하기 위한 방법을 제안한다. 3차원 공간 상황은 서비스가 제공되는 환경에 대한 입체적 상황을 제공함으로써, 보다 상세한 상황에 대한 정보를 제공하고 이에 준한 상황에 민감한 서비스를 제공할 수 있다. 3차원 상황 모델은 공간을 수평/수직의 격자로 분할하여 연속된 평면의 집합으로 분류하여, 각 평면들 사이의 연계 정보에 근거하여 만들어진다. 각 평면은 방향 정보와 위상 정보의 조합으로 구성되고 이들 정보는 추론 규칙에 의해 서로 변경될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.596-601
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• 2001

본 논문에서는 두 대의 카메라로부터 입력받은 인간의 신체와 같은 관절체의 움직임을 Color Marker의 색상 특성을 이용하여 3차원 공간 정보를 인식하는 방법에 관해 기술한다. 이 방법은 인체에 물리적인 장치를 하지 않고 단순히 영상정보만을 이용하여 3차원 정보를 구하였다. 보다 정확한 인체의 특징점을 구하기 위해 환 논문에서는 신체의 관절각에 칼라 마커를 부착하고 칼라 마커틀을 세그먼트하여 관절각의 2차원 정보를 구한 다음 스테레오 기하(Stereo Geometry)를 이용하여 3차원 정보를 계산하고 가상 공간상에서 인간의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제스쳐 인식과 3차원 Virtual Reality 인터페이스 시스템 구성 등에 사용될 수 있다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.105-109
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• 2004

동작(motion) 인식 방법 있어서 2차원 정보는 영상이라는 2차원 정보만을 이용하기 때문에 여러 가지 행동의 제약이 있으며 이것은 인식률을 저하시킬 뿐 아니라, 그 응용 면에서 자연스럽지 못하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 3차원 정보를 사용하는 시스템으로 발전하게 되었지만 영상 기반의 3차원 정보는 에러가 많이 포함되어 있을 뿐만 아니라 차원수가 높기 때문에 일정한 특징을 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 동작을 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 주성분 분석법은 낮은 차원의 영상 공간을 얻기 위해서 사용되는데, 이 방법을 사용함으로써 3차원 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원 축약의 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.312-314
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• 2020

인물의 위치와 행동을 인식하는 것은 여러 분야의 서비스에서 활용할 수 있는 기술이다. 그렇기에 다양한 방식으로 연구되어 왔다. 기존의 방식은 일반 RGB 카메라의 영상에 영상처리 기법과 딥러닝을 사용하여 3차원 공간상의 인물 위치를 인식하는 방식과 라이다와 같이 깊이를 인식 할 수 있는 장치를 활용하여 3차원 공간상 인물의 위치를 인식하는 방식이 있다. 각각의 방식은 RGB 카메라를 이용할 수 있다는 장점, 인식률이 우수하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 영상처리 방식은 연산량이 많아 실시간 서비스에 불리하다는 한계점이 있다. 라이다 방식은 기기의 부피가 커 공간제약이 있다는 점과 이동이 불편하다 있다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 Kinect와 openFrameworks를 활용하여 공간이 효율적이고 연산량이 적은 방식의 3차원 공간에서 인물 위치 인식과 실시간 이동에 대한 방향 인식을 다룬다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.215-218
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌, 우 영상의 변이를 추정하여 3차원 공간 좌표(x, y, z)를 얻어내고, 거리측정과 가상공간 제어를 통해 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 3차원 공간 인식 시스템을 제안한다. 스테레오 카메라로 부터 획득된 좌, 우 영상은 시점의 차이 때문에 동일 물체에 대한 좌, 우 영상의 좌표 값의 차이를 발생시키는 데 이를 변이(disparity)라 정의한다. 관심 영역의 변이를 추정할 때 일반적으로 관심 영역의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 알고리즘에서는 관심 영역의 2차원 중심 좌표(x, y)의 변이만을 추정하여 계산량을 줄이고 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 카메라 파라미터를 이용하여 획득된 변이로부터 깊이 정보(depth)를 얻어내고 3차원 공간 좌표를 획득한다. 손을 관심 영역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고, 가상공간(virtual space)에 적용되어 사용자가 가상공간을 조작할 수 있는 듯한 느낌을 준다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 1.5m 거리 내에서의 깊이 측정시 평균 0.68cm의 오차를 가짐을 확인 할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.319-325
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• 2005

지리정보데이터는 공간개념을 가지고 있음에도 불구하고 대부분 2차원 평면 위주의 공간 자료로 이루어져 왔다. 그러나 GIS 데이터는 2차원 평면위주의 공간자료보다 3차원 공간자료를 기반으로 한 시각화를 통하여 다차원적인 분석이 가능해지고 있다. 최근 인터넷 환경에서 구동되는 3D GIS의 중요성이 인식되기 시작하였고, 3D GIS는 초기에는 지형을 단순히 3차원 가시화 하는 기능 위주에서 최근 3차원 지형분석, 3차원 도시, 3차원 시설물 등의 현실감 있는 모델링과 분석기능을 제공하는 단계는 물론, 가상현실 기능이 강조된 3D GIS까지 등장하는 단계에 이르렀다. 본 연구에서는 GIS 툴(ArcView)을 사용하여 대학캠퍼스의 부지, 구조물 및 시설물의 3D GIS를 구축할 수 있었으며 3D 모델링을 통해 다양한 각도에서의 조감도 작정과 경관분석을 행하였고 향후 시설물 확충에 따른 공간활용계획의 기본 자료로서 그 활용성을 검토하고자 하였다 이것은 GIS의 가장 발전적 형태인 Web GIS구축을 위한 인터넷 데이터베이스로서 정보 공유와 조회는 물론 사용자 측면의 분석까지 가능하도록 이용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 추후 웹 GIS 기법을 적용하여 캠퍼스의 3차원 관리를 위해 웹서버를 구축하고 2D를 기반으로 한 인터넷 맵의 한계를 벗어나 3D 모델링으로 웹상에서 사용자에게 다각도의 3차원 공간을 구현함으로써 2차원 데이터와 더불어 3차원 공간영상의 공유가 가능하도록 시도하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1536-1539
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• 2013

3차원 물체는 카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하므로 2차원 영상만으로 3차원 물체를 인식하는 것은 쉬운 일이 아니다. 특히 영상생성 시 강한 perspective transformation 이 발생할 경우 2차원 국소 특징을 이용하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 매칭에 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용하여 SIFT 알고리즘을 개선한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법은 복수 영상의 특징점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 그 특징점들 간의 기하학적인 제약조건을 확인하여 3차원 물체를 인식하는 방법이다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38B no.1
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• pp.80-86
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• 2013

The 3-Dimensional(3D) localization system based on beacon expansion and coordinate-space disassembly for the design of the 3D localization system in indoor environment is proposed and the performance of the proposed system is analyzed in this paper. The localization ratio of the 3D localization system adapts the proposed algorithm is analyzed by the calculation of errors occurred in the coordinates that the mobile node locates. It is indicated that the average error distance of the 3D localization system adapts the proposed algorithm is less than that of the 3D localization system not adapts the proposed algorithm as 0.47m. The localization average distance error in 12 coordinates is indicated that the 1.5m case is less than 2.5m case as 0.38m by some experimentations under the condition that the distances between the ceiling and the mobile node are 1.5m and 2.5m measured from the ceiling respectively. It is seen that the 3D localization system based on beacon expansion and coordinate-space disassembly can improved the degradation of the quality of service that is caused by some conditions and performance differences in sensors.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.453-457
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• 2005

3차원 지형공간정보체계에 대한 관심의 증가와 함께 도심지의 3차원 모델링에 관한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 단색영상을 용하여 영역기반정합이나 형상기반정합을 실시하던 기존의 3차원 모델링 기법은 오정합이 많이 발생할 수 있으며, 모델링에 소요되는 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 3D 모델링에 대한 접근법의 하나의 단계로서 컬러영상으로부터 경계정보와 색상정보를 활용하여 동일건물을 인식하는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 경계정보에 대해서는 보완된 Hausdorff 거리 개념을 사용하였으며, 색상정보에 대해서는 수정된 컬러 인덱싱 기법을 사용하였다 IKONOS영상을 사용하여 실험을 실시한 결과 두 가지 정보를 각각 단독으로 사용하는 경우 보다는 두 가지 정보를 조합하여 사용하는 경우 인식이 보다 효과적으로 이루어지는 것을 확인할 수 있었다.