• 전자공학회지
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• 제38권2호
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• pp.44-49
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• 2011

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.174-184
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• 2022

3차원 휴먼 자세 추정 모델은 다시점 모델과 단시점 모델로 분류될 수 있다. 일반적으로 다시점 모델은 단시점 모델에 비하여 뛰어난 자세 추정 성능을 보인다. 단시점 모델의 경우 3차원 자세 추정 성능의 향상은 많은 양의 학습 데이터를 필요로 한다. 하지만 3차원 자세에 대한 참값을 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 다루기 위해, 우리는 다시점 모델로부터 다시점 휴먼 자세 데이터에 대한 의사 참값을 생성하고, 이를 단시점 모델의 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 또한, 우리는 각각의 다시점 영상으로부터 추정된 자세의 일관성을 고려하는 다시점 일관성 손실함수를 제안하여, 이것이 단시점 모델의 효과적인 학습에 도움을 준다는 것을 보인다. Human3.6M과 MPI-INF-3DHP 데이터셋을 사용한 실험은 제안하는 방법이 3차원 휴먼 자세 추정을 위한 단시점 모델의 학습에 효과적임을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.128-130
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• 2018

이 논문은 3D 입체 음향에 대한 좌표 취득 및 표출 방법을 제안한다. 3차원 좌표를 추정하기 위해 다시점 영상의 색상 영상을 통해 중간 시점의 깊이 영상을 생성한다. 깊이 영상 내에서 객체에 대한 이미지 좌표와 깊이 정보를 이용하여 3차원 좌표를 취득한다. 실험 결과를 통해 깊이 영상에서 도출된 객체의 좌표를 음원의 좌표로 설정하여 3D 입체 음향 표출의 효율을 높일 수 있음을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.130-133
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• 2010

멀티미디어 신호 처리 분야의 급속한 발전으로 인해 3차원 TV(3DTV)는 차세대 방송 시스템 시장에서 가장 주목을 받는 제품이 되었다. 3DTV는 사용자에게 입체감을 제공하여 사용자가 마치 그곳에 있는 듯한 효과를 줄 수 있다. 이에 최근 다시점 컬러 영상과 그에 대응되는 깊이 영상을 이용하여 다양한 위치에서의 입체 영상을 제공하는 기술이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 주어지는 다시점 컬러 영상과 깊이 영상의 정보를 동시에 이용하여 다시점 영상 부호화의 효율을 높이는데 그 목적이 있다. 이를 위해 시점 생성 기법을 통해 다시점 영상의 부호화 시 참조하는 주변 시점의 영상들로부터 계산되는 변이 벡터 정보를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존의 다시점 비디오 부호화에 비해서 약 0.5~1.5 dB정도의 화질 개선이 이뤄졌고, 평균 17.5%의 비트율 감소를 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.201-208
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• 2015

3차원 입체 방송을 가능하게 하기 위해서는 실세계에 존재하는 한 사물에 대한 깊이 정보를 획득하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 알고리즘인 신뢰확산(belief propagation) 알고리즘을 다해상도 영역에서 적용하여 3차원 정보의 근간이 되는 변이(disparity) 영상이나 깊이(depth)영상을 정확하면서도 빠르게 생성하는 것을 목적으로 한다. 신뢰확산 알고리즘은 기본적으로 여러 번의 반복을 통하여 변이정보를 보다 정확하게 갱신하게 되어 많은 연산량과 넓은 탐색영역으로 인하여 성능의 수렴까지 오랜 시간이 걸린다. 다해상도 변환은 공간영역과 주파수영역 모두에서 우수한 해상도를 갖기 때문에 이를 이용하여 스테레오 정합의 연산 속도를 증가시키고 성능을 향상시키는 것을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-9
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• 2013

모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위해 사용되는 3차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐만 아니라, 오차 없이 모델링하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 3차원 객체 모델을 이용하더라도 모델링 오차에 의해서 계산되는 추적 오차와 실제 사용자의 육안으로 느끼는 추적 오차는 다를 수 있다. 이는 처리비용이 높은 정밀한 모델링 과정을 요구하지 않더라도 사용자가 느끼는 오차 허용 범위 내에서 추적을 위한 객체 모델링을 효과적으로 수행할 수 있기에 중요한 측면이 된다. 따라서 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 실제 정합 오차와 사용자의 육안으로 인지되는 정합 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.439-448
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• 2020

본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.97-103
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• 2010

2차원 그래픽을 3차원 그래픽으로 변환하기 위한 삼차원 그래픽 알고리즘들은 복잡하고 다양한 기법의 사용으로 인하여 대규모의 반복 연산이 요구되고, 이로 인하여 실시간 삼차원 그래픽의 처리가 어려운 경우가 많다. 본 논문은 삼차원 그래픽 처리와 관련된 여러 가지 알고리즘 중에서 Phong Shading 알고리즘의 병렬처리 방법과 고속 하드웨어 처리를 위한 삼차원 그래픽 가속기에 관한 것으로, Park's 다중접근 기억장치와 다수의 연산기로 구성된 SIMD처리기를 사용한 삼차원 그래픽 가속기 구조를 제안하고 있으며, 제안된 가속기 구조를 HDL을 사용한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 삼차원 그래픽 가속기에 의해 복잡한 알고리즘을 갖은 어떠한 삼차원 그래픽 알고리즘도 병렬 처리 알고리즘을 적용하여 SIMD 가속기에 의한 실시간 처리가 가능함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1428-1436
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• 2012

본 논문에서는 낮은 대역폭을 가진 모바일 DMB 환경에서 사용할 수 있도록 깊이 영상 기반 렌더링(DIBR) 기법을 이용한 3차원 스테레오 입체 방송의 부가정보 영상 구성 방법을 설명한다. DIBR에서는 좌측 시점의 영상과 깊이 정보를 전송하고 수신측에서 우측 시점을 복원하는데, 화질이 손상될 수 있다. 본 논문에서는 부가 정보를 구성해서 함께 전송하여 복원된 영상의 질을 높이고 전송하는 데이터의 양을 줄이는 방법을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.99-104
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• 2021

스마트폰과 같은 단안 카메라를 이용하여 이동 궤적을 추정하고, 주변 3차원 영상을 구성하는 기술은 실내 위치 추정뿐만 아니라 메타버스 서비스에서도 핵심이다. 이 기술에서 가장 중요한 것은 이동하는 카메라 중심의 좌표를 추정하는 것인데, 본 논문에서는 기하학적으로 이동 거리를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째와 두 번째 사진으로 3차원 물체점의 좌표를 구하고, 첫 번째와 세 번째 사진의 일치되는 특징점을 이용하여 이동 거리 벡터를 구한 후에, 세 번째 카메라의 원점 좌표를 이동하며 3차원 물체점과 세 번째 사진의 특징점이 일치되는 위치를 구한다. 실제 연속적인 영상 데이터에 적용하여 그 가능성과 정확성이 검증되었다.