• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.5
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• pp.135-145
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• 2006

This paper presents a novel approach to real-time recognition of 3D environment and objects for intelligent robots. First. we establish the three fundamental principles that humans use for recognizing and interacting with the environment. These principles have led to the development of an integrated approach to real-time 3D recognition and modeling, as follows: 1) It starts with a rapid but approximate characterization of the geometric configuration of workspace by identifying global plane features. 2) It quickly recognizes known objects in environment and replaces them by their models in database based on 3D registration. 3) It models the geometric details on the fly adaptively to the need of the given task based on a multi-resolution octree representation. SIFT features with their 3D position data, referred to here as stereo-sis SIFT, are used extensively, together with point clouds, for fast extraction of global plane features, for fast recognition of objects, for fast registration of scenes, as well as for overcoming incomplete and noisy nature of point clouds. The experimental results show the feasibility of real-time and behavior-oriented 3D modeling of workspace for robotic manipulative tasks.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.579-584
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• 2001

컴퓨터 그래픽스 기술을 이용한 응용분야가 증가함에 따라 물체의 사실적인 모델에 대한 요구가 증가되고 있다. 모델링 시간이 많이 필요한 기존의 3차원 모델링 툴 외에 최근에 사용자의 스케치에 기반한 모델링 방법과 영상기반 모델링, 3차원 스캐너가 발표되었지만, 정확성이 떨어지거나 고가의 장비를 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정육면체 프레임과 광평면(light plane) 프로젝터, 카메라를 이용한 물체의 3차원 구조 복원 시스템을 제안하고, 실험을 통하여 모델링의 정확도를 분석한다.

• Journal of the Korean Geophysical Society
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• v.7 no.4
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• pp.247-253
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• 2004

In this paper, 3D recognizing algorithm which is based on the external shape feature is presented. Since many objects have the regular shape, if we posses the database of pattern and we recognize the object using the database of the object's pattern, it is possible to inspect and/or recognize the objects of many fields. This paper handles on the 3D object recognition algorithm using the geometrical pattern matching by 3D database.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.719-722
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• 2000

단일 카메라로 회전하는 물체의 영상을 획득한 후, 그 영상을 분석하여 3차원으로 복구하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 물체의 회전과 단 하나의 카메라를 이용하는 방법이기에 기존의 스테레오 영상을 이용하는 방법에 비해 차이를 둘 수 있다. 회전하는 물체에는 회전축과 동일한 방향의 스캔라인을 형성시키고, 이 스캔라인을 적절한 측면에서 하나의 카메라를 이용해 영상으로 획득하여 스캔라인의 굴곡과 이 스캔라인에 인접한 화소의 컬러 정보를 이용하여 3차원의 물체를 재건한다. 이 방법은 3차원의 정보를 얻음에 있어 물체의 회전에 의존하기에 한 방향에서 얻어진 두 스테레오 영상의 정합과 각 방향에서 얻어진 영상을 정합 시킬 때 발생될 수 있는 스테레오 비전의 오류를 피할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.4
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• pp.513-526
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• 1999

3 차원 입체 형상을 표현하기 위한 수단으로서 도면을 사용하는 방법이 생산현장에서 많이 활용되고 있다. 그러나 이 방법은 정투영 과정에서 정보 손실이 발생하기 때문에 3차원 후보 요소의 빈번한 조합 탐색 및 복잡한 기하 연산을 필요로 한다. 특히 , 이면도로부터 복원과정은 면도의 생략으로 인하여 수많은 허요소를 생성한다. 본 논문은 효율적인 허요소 축소를 통하여 이면도로부터 다면체를 바르게 복원하는 이단계 알고리즘을 제안한다. 1 단계에서는 이면도와의 정합성에 필수적인 최소한의 3차원 후보요소를 생성한후 , 정투영시 이면도와 일치하는 부분 물체를 복원한다. 2단계에서는 부분 물체에 직교면을 덧붙임으로써 기하학적으로 타당한 완전 물체를 복원한다. 실험결과를 통하여 제안방법이 기존 방법들에 비해 적은 수의 3차원 후보 요소를 생성시키면서 이면도로로부터 3차원 물체를 빠르게 생성하는 것을 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.10
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• pp.1910-1924
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• 1994

Curved 3D objects represented by range data contain large amounts of information compared with planar objects, but do not have distinct features for matching to those of object models. This makes it difficult to represent and identify a general 3D curved object. This paper introduces a new view-point independent approach to recognizing general 3D curved objects using range data. Our approach makes use of the relative geometric differences between particular points on the object surface and some model points. The model points are prespecified arbitrarily and keeping the task in mind so that the following task can be easily described using the model points. Our approach has several advantages. Since model points are specified arbitrarily and task dependently, further processing can be reduced in application by locating the model points at places which are useful for further operations in the task. The knowledge base is simple with less storage requirement. And, it is easy to compensate the uncertainties of positions estimation caused by noise and quantization error.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.10 no.4
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• pp.78-84
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• 1996

In this study, 3-D object recognition and restoration independent of the object translation for automotive kind recognition in parking administration system using an ultrasonic sensor array, neural networks and invariant moments are presented. Using invariant moment vectors of the acquired data 16$\times$8 pixels, 3-D objects could be classified by SCL (Simple Competitive Learning) neural networks. Modified SCL neural networks using the 16$\times$8 low resolution image was used for object restoration of 32$\times$32 high resolution image. Invariant moment vectors kept constant independent of the object translation. The recognition rates for the training and the testing data were 98[%] and 95[%], respectively. The experimental results have shown that ultrasonic sensor array with the neural networks could be applied for the detection of the automobiles and classification of the automotive kind.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.5
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• pp.205-212
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• 2019

Scene graph is a kind of knowledge graph that represents both objects and their relationships found in a image. This paper proposes a 3D scene graph generation model for three-dimensional indoor environments. An 3D scene graph includes not only object types, their positions and attributes, but also three-dimensional spatial relationships between them, An 3D scene graph can be viewed as a prior knowledge base describing the given environment within that the agent will be deployed later. Therefore, 3D scene graphs can be used in many useful applications, such as visual question answering (VQA) and service robots. This proposed 3D scene graph generation model consists of four sub-networks: object detection network (ObjNet), attribute prediction network (AttNet), transfer network (TransNet), relationship prediction network (RelNet). Conducting several experiments with 3D simulated indoor environments provided by AI2-THOR, we confirmed that the proposed model shows high performance.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.5
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• pp.530-537
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• 2019

In this paper we propose a novel approach to representation of the 3D reconstruction problem by employing a concept of system function that is defined as the ratio of the output to the input signal. Akin to determination of system function (or system response), this paper determines system function by choosing (or defining) appropriate input and output signals. In other words, the 3D reconstruction using structured circular light patterns is reformulated as determination of system function from input and output signals. This paper introduces two algorithms for the reconstruction. The one defines the input and output signals as projected circular light patterns and the images overlaid with the patterns and captured by camera, respectively. The other one defines input and output signals as 3D coordinates of the object surface and the image captured by camera. The first one leads to the problem as identifying the system function and the second one leads to the problem as estimation of an input signal employing concept of modulation-demodulation theory. This paper substantiate the proposed approach by providing experimental results.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.297-298
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• 2018

증강현실 콘텐츠에서 가려짐 표현은 사실감을 위한 필수적이다. 가려짐이란 가상 물체의 일부가 실제 사물에 의해서 가려져서 표현되는 것을 의미한다. 이는 카메라의 트래킹 정보와 함께 현재 관찰하고 있는 실제 세계의 3차원 스캔 정보를 같이 획득해야 한다. 카메라 트래킹이란 현재 카메라가 세상의 어디에 위치해있는지, 어떤 자세로 바라보고 있는지에 대한 정보를 실시간으로 획득하는 기술이다. 3차원 스캐닝이란 실제 물체를 이루는 모든 점들의 3차원 위치 관계를 파악하는 과정이다. 가상물체의 3차원 위치와 자세가 실제물체의 위치/자세와의 관계를 통해서 가상물체의 그려야할 부분과 그리지 말아야할 부분을 판단할 수 있다. 본 논문에서는 트래킹과 스캐닝을 동시에 처리하여 가려짐 표현이 가능한 증강현실용 트래킹 기술을 제안한다. 카메라 트래킹이 실내외에서도 제약없이 동작하기 위해서 스테레오 카메라를 활용하였다. 트래킹은 카메라 프레임간 특징점들의 상호 관계를 파악하는 방법에 의해서 구하였다. 스테레오 카메라 이미징을 통해서 매 프레임마다 실세계의 3차원 깊이정보를 파악하게 되고, 이를 앞서구한 카메라 위치자세를 통해서 3차원 깊이 데이터를 병합하는 과정으로 스캐닝기술을 구현하였다.