• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.3
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• pp.129-135
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• 2011

In this paper, we propose the algorithm using optical flow and machine learning-based segmentation for the 3D conversion of 2D video. For the segmentation allowing the successful 3D conversion, we design a new energy function, where color/texture features are included through machine learning method and the optical flow is also introduced in order to focus on the regions with the motion. The depth map are then calculated according to the optical flow of segmented regions, and left/right images for the 3D conversion are produced. Experiment on various video shows that the proposed method yields the reliable segmentation result and depth map for the 3D conversion of 2D video.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.212-214
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• 2021

In a society with Covid-19 as part of our daily lives, we had to adapt ourselves to a new reality to maintain our lifestyles as normal as possible. An example of this is teleworking and online classes. However, several issues appeared on the go as we started the new way of living. One of them is the doubt of knowing if real people are in front of the camera or if someone is paying attention during a lecture. Therefore, we encountered this issue by creating a 3D reconstruction tool to identify human faces and expressions actively. We use a web camera, a lightweight 3D face model, and use the 2D facial landmark to fit expression coefficients to drive the 3D model. With this Model, it is possible to represent our faces with an Avatar and fully control its bones with rotation and translation parameters. Therefore, in order to reconstruct facial expressions during online meetings, we proposed the above methods as our solution to solve the main issue.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.3
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• pp.380-388
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• 1999

본 논문에서는 완전삼트리를 재귀원형군에 임베딩하는 문제를 고려한다. 재귀원형군 G(N,d)는 N개의 노드와 N보다 작은 d의 거듭제곱에 의한 점프에지를 가지는 원형군그래프이다. 임베딩 문제를 해결하고자 본 논문에서는 노드수가 3k인 삼항트리 Tk새롭게 도입한다. 먼저 N개 이하의 정점을 가지는 삼항트리가 G(N, 2)와 G(N,3)의 부그래프임을 보인다. 또한 완전 삼진트리가 삼항트리에 연장률 2, 확장률2, 밀집률 2로 임베딩됨을 보인다. 이러한 결과들을 결합하면서 N개 이하의 정점을 가지는 완전삼진 트리가 재귀원형군G(2N, 2)과 G(2N, 3)에 연장률 2, 밀집률 2로 임베딩 가능하게 한다. 임베딩 과정에서 이용된 삼항트리는 2 -포트 방송모델에서 최소방송트리임을 보이고, 이를 이용하여 재귀원형군 G(2m, 2)가 2-포트 방송모델에서 최소방송시간을 가짐을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.250-253
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• 2012

최근 3D콘텐츠에 대한 주목, N-Screen 환경조성, 종편사업자등장 등의 환경 변화를 배경으로 방송영상콘텐츠산업이 급성장 하고 있다. 그리고 그 중심에 스마트 콘텐츠가 있고, 스마트 콘텐츠를 제작하는 과정에 중요한 역할을 하는 CG, VFX 로 대표되는 특수 영상분야가 주목받고 있다. 고양시는 이러한 시대변화를 앞서 읽고 CG/3D 기업육성, 아쿠아스튜디오 조성 등 타지자체와 차별화된 정책을 추진하여 관련 분야에 경쟁력을 확보하여 지역경제 활성화를 위한 블루오션을 개척하였다. 이에 본 논문은 고양아쿠아스튜디오의 현황 및 향후 가능성을 보고자한다. 고양아쿠아스튜디오가 단순한 개별시설로서 활용되는 것이 아니라 고양시의 방송영상 로케이션, 후반작업 등 문화산업의 가치사슬인 기획-제작-후반작업-배급 등과 연계되어 상승작용 하므로 지역경제 활성화 기여할 수 있는 가능성에 대해 고민하였다. 고양아쿠아스튜디오의 가능성으로 문화산업기반 조성 확대, 폐정수장을 문화산업을 테마로 재활용하는 도시재생의 시범사례 그리고 기업의 방송영상제작환경 제고와 고양아쿠아스튜디오의 테마(Theme)공원화 등을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.279-282
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• 2021

포인트 클라우드는 3 차원 물체를 표현하기 위한 점들의 집합으로, 동적인 3 차원 데이터를 정밀하게 획득할 수 있기에 이의 효율적인 압축의 필요성이 대두되고 있다. 기존 3D DCT(3D Discrete Cosine Transform)를 이용한 동적 객체의 포인트 클라우드 압축 방식은 Inter 프레임 압축을 고려하지 않아 압축시의 데이터 압축률에 한계가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 3D DCT 를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 압축하는 방식을 제안한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.16 no.2
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• pp.20-27
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• 2011

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.16 no.2
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• pp.93-108
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• 2011

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.10 no.2
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• pp.86-94
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• 2005

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.10 no.2
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• pp.71-85
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• 2005

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.6 no.2
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• pp.62-72
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• 2001