• 한국측량학회지
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• 제29권5호
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• pp.459-469
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• 2011

객체의 형상을 결정할 수 있는 요소는 크기, 경사도와 경사방향, 곡률, 기복변화, 요소간의 특성관계, 선 또는 면이 이루는 각, 특징점의 분포형태 등 매우 다양하다. 객체가 존재하는 공간은 3차원이지만 대부분의 경우 2차원 공간상에서 객체를 표현하고 이를 기반으로 객체인식을 수행하고 있다. 본 연구에서는 3차원 공간에서 객체의 형태를 판단하기 위한 방법을 제안하기 위하여 기존의 체인코드를 3차원으로 확장시켜 큐브형태의 연산자의 적용을 수행하였다. 일련의 코드로 생성되는 3D 체인코드를 분석하여 객체를 정형화하여 하향식 방법에 의한 객체 모델링의 기반이 될 수 있음을 보여 주었다. 또한 점 데이터 분할에 적용할 수 있으며 이는 라이다 데이터에 의한 모델링에 사용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.709-713
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• 2005

고해상도의 항공영상으로부터 3차원 와이어프레임(wire-frame) 구성을 위한 새로운 선소 추출 알고리듬을 제안하였다. 본 연구의 목적은 기존의 방식들의 문제점인 라인 불일치 문제, 에지부분의 Blurring 문제 등을 고려하여 보다 정밀하고 효과적인 선소를 추출하는데 있다. 먼저 항공영상으로부터 에지맵을 추출한 후, 에지 점들의 체인 코드 추적을 수행하고 에지강도와 방향성분을 고려한 선소의 추출을 행하였다. 에지맵의 추출은 Smith가 제안한 SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 알고리듬을 이용하였다. 제안한 알고리듬은 다음의 4 단계로 구성된다. 에지 맵의 체인코드 추적 결과에 기반하여 비선소 후보점을 감소시키기 위한 수평/수직/대각 성분 제거, 인접점 제거, 각도 일치점 제거, 선소를 이루는 시작점 및 끝점 검출 등의 과정을 통하여 선소추출을 행하였다. 제안한 알고리듬과 기존의 Boldt 알고리듬을 비교한 결과 제안한 알고리듬이 건물을 이루고 있는 주요 선소를 더욱 충실히 찾아냈고 불필요한 선소는 적게 찾아냄을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.756-760
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• 2010

In this paper, a new method to recognize various motions of fighting with an aid of HMM is proposed. There are four kinds of fighting motion such as hook, jab, uppercut, and straight as the fighting motion. The motion graph is generalized to define each motion in motion data and the new 3D-chain code is used to convert motion data to motion graphs. The recognition experiment has been performed with HMM algorithm on motion graphs. The motion data is captured by a motion capture system developed in this study and by five actors. Experimental results are given with relatively high recognition rate of at least 85%.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.1088-1091
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• 2017

최근 그래픽스 기반의 가상현실 기술의 발전과 관심이 증가하면서 3D 객체와의 자연스러운 상호작용을 위한 방법들 중 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 가상현실 3D 오브젝트와의 상호작용을 위한 MCSVM 기반의 손 제스처 인식을 제안한다. 먼저 다양한 손 제스처들을 립모션을 통해 입력 받아 전처리를 수행한 손 데이터를 전달한다. 그 후 이진 결정 트리로 1차 분류를 한 손 데이터를 리샘플링 한 뒤 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 MCSVM 학습을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 실험 결과 3D 오브젝트와 상호작용을 위한 16개의 명령 제스처에 대해 평균 99.2%의 인식률을 보였고 마우스 인터페이스와 비교한 정서적 평가 결과에서는 마우스 입력에 비하여 직관적이고 사용자 친화적인 상호작용이 가능하다는 점에서 게임, 학습 시뮬레이션, 설계, 의료분야 등 많은 가상현실 응용 분야에서의 입력 인터페이스로 활용 될 수 있고 가상현실에서 몰입도를 높이는데 도움이 됨을 알 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.113-120
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• 2017

최근 가상현실 기술의 발전으로 가상의 3D 객체와 자연스러운 상호작용이 가능하도록 하는 사용자 친화적인 손 제스처 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단순하고 적은 종류의 손 제스처만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문은 가상환경에서 3D 객체와 보다 직관적인 방식의 손 제스처 인터페이스 방법을 제안한다. 손 제스처 인식을 위하여 먼저 전처리 과정을 거친 다양한 손 데이터를 이진 결정트리로 1차 분류를 한다. 분류된 데이터는 리샘플링을 한 다음 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 학습된 MCSVM을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 본 방법의 검증을 위하여 3D 블록을 손 제스처를 통하여 조작하는 'Virtual Block'이라는 게임을 구현하여 실험한 결과 16개의 제스처에 대해 99.2%의 인식률을 보였으며 기존의 인터페이스보다 직관적이고 사용자 친화적임을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.238-245
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• 2013

제스처 인식은 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 활발히 연구되는 중요한 분야이다. 본 논문에서는 키넥트 카메라로부터 입력되는 사용자의 3차원 관절(joint) 정보를 해석하여 제스처를 인식하는 방법이 제안된다. 대상으로 하는 제스처의 분포 특성에 따라 분류 트리를 설계하고 입력 패턴을 분류한다. 그리고 제스처를 리샘플링 및 정규화 하여 일정한 구간으로 나누고 각 구간의 체인코드 히스토그램을 추출한다. 트리의 각 노드별로 분류된 제스처에 다중 클래스 SVM(Multiclass Support Vector Machine)를 적용하여 학습한다. 이후 입력 데이터를 구성된 트리로 분류한 다음, 학습된 다중 클래스 SVM을 적용하여 제스처를 분류한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.150-161
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• 2013

본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.219-219
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• 2021

서해안 중부 아산만 안쪽에 위치하는 평택·당진항에서 장래 개발 예정인 면적 6.9km²의 내항2공구 수역은 내항2공구 외곽호안 - 내항가호안 - 내항2공구 중앙 분리호안으로 둘러싸여 있으며, 투수성 제체인 내항가호안 사석 공극을 통하여 해수가 유통되어 조석 현상이 나타나고 있다. 2020년 8~9월의 2개월간 내항2공구 외곽호안 내·외측에서 조석 관측 결과, 2공구 수역의 최대 조차는 1.97m로서 외측 해역 최대 조차 9.79m의 20.1%이고 내·외측의 순간 수위차는 최대 5.82m에 달한다. 내항가호안은 내항2공구 개발이 거의 완료되는 시기까지 유지될 예정이므로 2공구 개발에 따른 내측 조차와 내·외측 수위차의 변화를 정확하게 예측하는 것은 내항가호안 제체 안전에 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 장래 개발단계별 변화 예측에 앞서, 관측이 이루어진 2개월간의 실시간 내측 조석과 내·외측 수위차 시계열을 Delft3D-Flow를 이용하여 기 구축된 아산만 수치모델에서 재현하는 것이다. 내항가호안 제체 통과 유량은 내·외측 수위차에 비례하는 것으로 가정하고, 수위차 - 유량 관계식을 도출하였다. 수위차는 평택 조위관측소와 내항2공구 수역의 1분 간격 관측 조위로부터 산출하였고, 제체 통과 유량은 내측 조위(z, 평택항 DL 기준, m) - 수용적(V, 10⁶m³) 관계식으로 계산하였다. 내측 조위 - 수용적 관계식은 수심측량 성과로부터 V = 0.28z² + 3.73z + 2.96 (r²=1.00)으로 얻어졌다. 다양한 함수식의 적합성을 검토한 결과, 다음과 같은 수위차(𝚫z, m) - 제체 통과 유량(Q, m³/s) 관계식을 도출하였다. [내항가호안 내측으로 유입시] $Q_{IN}=\{\begin{array}{lll}{\exp}\{0.54\;{\ln}({\Delta}z)+6.00\}&&\text{; }{\Delta}z{\leq}1.8\\219.82{\Delta}z+158.56&&\text{; }{\Delta}z>1.8\end{array}\;\;(r^2=0.86)$ [내항가호안 외측으로 유출시] Q_OUT = -exp{0.44 ln(-𝚫z) + 5.70} (r²=0.59) 매 𝚫t 마다 제체 통과 유량을 계산하는 알고리즘을 Delft3D 소스 코드에 추가하고, 8개 분조 합성조석(M₂, S₂, K₁, O₁, N₂, K₂, P₁, Q₁)을 외력조건으로 설정하여 2개월간 조석 수치모델링을 수행하였다. 내항2공구 수역의 매 시별 조위 관측치와 모델치를 비교한 결과, 오차는 -0.37~0.37m의 범위이고, 오차 평균은 0.02m, 절대오차 평균은 0.08m로 상당히 정확하게 실시간 조위 변동을 모의하였다. 보정·검정된 이 모델을 이용하여 향후 내항2공구 개발에 따른 내측 조석과 내·외측 수위차 변화에 대한 예측모의를 진행할 예정이다.