• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권2호
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• pp.34-39
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• 2008

본 논문은 통계 기법인 판별 분석 함수를 이용하여 효율적으로 3차원 모델을 검색하는 시스템을 구현하였다. 제안한 방법은 판별분석 함수를 이용하여 색인으로 검색하는 기법으로, 색인의 생성은 Osada의 D2방법에 의해 추출된 128개의 특징벡터에 통계치(범위, 최소값, 평균, 표준편차, 왜도, 척도)를 변수로 판별분석 함수의 값을 색인 값으로 생성하였다. 쿼리 모델 검색 시 1차 검색으로 쿼리와 저장된 클래스(동종의 모델 그룹)의 색인을 비교하여 상위 2%이내(98% 이상)의 클래스를 추출하여 추출된 클래스에 속하는 모델만을 검색하였다. 이 방법은 검색시간을 단축시키는 효율적인 검색 기법임을 구현을 통해 알 수 있었다. 제안한 방법은 기존의 방법(Osada)보다 3차원 모델 검색 시간을 57%로 단축시켰으며, 쿼리 모델 검색 시 유사모델이 최초로 발견되는 정확도(pecision)가 0.362로 기존의 방법보다 44.8%의 효율이 있었음을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.530-534
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• 2007

유동 가시화란 가시화 기술의 한 영역으로, 벡터 데이터를 2차원 또는 3차원의 형태로 시각적으로 표출하는 것을 말한다. 즉, 일반적으로 벡터 데이터는 (x, y, z)의 형식으로 이루어져 있는 수열의 집합인데, 이를 사람이 그 특징을 쉽게 인지할 수 있도록 그림 또는 애니메이션으로 표시하는 것을 말한다. 유동 가시화는 가시화 기법, 대상 데이터의 차원, 대상 유동의 종류 등 여러 가지 기준으로 분류가 가능하다. 가시화 기법은 크게 직접 기법, 인티그레이션(integration) 기법, 파생 데이터 기반 기법 등으로 나눌 수 있고, 데이터의 차원은 2차원, 2.5차원, 3차원 등으로 구분할 수 있으며, 유동의 종류는 일정한(steady) 유동과 불규칙한(unsteady) 유동으로 나눌 수 있다. 이러한 유동 가시화는 그 종류가 매우 많고 다양한데, 본 논문에서는 대표적인 인티그레이션 기법인 LIC 기법에 초점을 맞추고 각 기법들을 데이터의 차원으로 분류하고 각 기법의 장단점을 논하고자 한다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권1호
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• pp.37-43
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• 2009

본 논문에서는 구면 좌표계 기반에서 3차원 모델을 검색하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 3차원 모델 위의 임의의 점들의 좌표(x, y, z)를 구하고, 이 좌표들을 구면좌표계의 좌표로 변환한다. 이 샘플들의 위도(zenith)의 분포를 3차원 모델의 특징으로 정의한다. 임의의 샘플 좌표를 구하기 위해 우리는 Osada가 제안한 방법을 사용하였고, 좌표축을 정규화하기 위하여 PCA 알고리즘을 사용하였다. 데이터는 프린스턴 대학의 벤치마크 데이터를 사용하였으며 Vranic이 제안한 depth buffer-based feature vector 알고리즘과 비교하였고, 본 논문에서 제안한 방법이 정확도에서 12.6% 더 정확하게 모델을 검색하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.229-234
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• 2018

텍스춰는 영상을 분류하거나 분할하는데 사용되는 유용한 특징이다. 기존에 제안되었던 LBP는 텍스춰 영상의 지역적인 특징을 간단한 연산을 통해 성공적으로 추출하는 기법으로서 많은 응용 분야에서 높은 성능을 보인 것으로 확인되었지만 오직 화소값의 차이만을 토대로 특징을 기술하기 때문에 잡음에 약하고 특히 이웃화소의 수가 증가함에 따라 특징벡터의 차원이 기하급수적으로 증가하는 문제점으로 인해 멀티스테일 텍스춰 기술자로서 사용하기에는 제약이 크다. 본 논문은 이런 LBP의 단점을 극복하기 위하여 화소값의 범위를 구간별로 양자화하여 양자화영상의 화소값의 상관관계를 3차원 히스토그램으로 표현하는 기법을 제시한다. 이와 같이 3차원 히스토그램을 이용하여 화소값 사이의 상관 관계를 추출하면 특징벡터의 차원이 선형적으로 증가하는 특성을 가지므로 멀티스케일 텍스춰 기술자로 다양하게 응용될 수 있다. 제안하는 방법을 텍스춰 실험영상을 통해 실험한 결과 텍스춰를 분류하는 문제에 있어서 LBP와 비교하여 유의 수준의 성능의 향상을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.34-42
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• 1997

본 논문은 산업분야의 군사적으로 많이 사용되고 있는 planar shape의 인식을 스펙트럼 분석기를 이용하여 FFT 스펙트럼으로부터 추출된 3차원 특징 벡터와 신경회로망인 fuzzy ARTMAP을 이용하여 시도되었다. 외곽선 정보를 추출하여 이를 원점으로 이동시키고 각 경계점들과 원점들과의 유클리드 거리를 구하여 이를 다시 FFT스펙트럼과 스펙트럼 분석기를 통하여 3차원 특징 벡터를 추출하였다. 이 3차원 데이터는 이동, 회전, 크기에 무관한 값으로 fuzzy ARTMAP에 입력값으로 사용하였다. Fuzzy ARTMAP은 두개의 fuzzy ART 모듈을 가지고 있으며 위에서 구한 특징 벡터들에 의해 학습되고 실험되어 진다.본 논문에 포함된 실험은 4개의 비행기와 4개의 산업부품을 이용하여 잡음이 섞인 shape의 인식에 있엇 제시된 방법이 좋은 인식률을 기록함을 보여주고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.22-23
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• 2018

본 논문에서는 그래프 간 정합을 이용한 포인트 클라우드 시퀀스 압축 기법을 제안한다. 우선, 그래프를 활용하여 포인트 클라우드 시퀀스의 시변하는 기하학적 구조를 표현하고, 그래프로부터 웨이블릿 변환을 사용하여 추출한 특징 벡터를 매칭하는 방법으로 인접 프레임 간 움직임 예측을 수행한다. 그리고 움직임 예측을 통해 얻은 움직임 벡터 중 정합 점수가 높은 소수의 움직임 벡터를 보간하여 프레임 전체의 움직임 필드를 얻는다. 최종적으로 움직임 정보를 활용하여 얻은 예측 프레임과 타겟 프레임의 차이를 선택적 엔트로피 부호화 방식으로 코딩하여 포인트 클라우드 시퀀스 압축을 수행한다. 실험 결과 제안하는 기법이 3D 포인트 클라우드 시퀀스를 효과적으로 압축함을 확인할 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.391-400
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• 2002

본 연구는 3차원 컴퓨터 그래픽 데이터의 디지털 저작권 보호를 위하여 3차원 데이터에 저작권을 주장하는 워터마크를 삽입하고 원본 없이도 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 벡터의 개념을 사용하는 3차원 모델 가운데서도 많이 사용되고 있는 Spline방식으로 모델링 된 그래픽 데이터에 정보를 삽입, 추출하는 기술로서 추출 시에는 원본을 필요로 하지 않는다는 것이 특징이다. 좌표자체를 변경하지 않기 때문에 정보를 삽입한 후 3차원 데이터의 양에 작은 변화가 있지만 시각적으로 구분이 안될 정도로 3차원 모델의 형태를 완벽히 유지한다. 또한 삽입된 정보가 쉽게 노출되지 않으며 많은 양의 데이터를 삽입할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제27권3호
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• pp.401-408
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• 2009

지형정보에 대한 3차원 재현 및 지리정보의 제공에 관한 연구는 최근 다양한 분야에 걸쳐 진행되고 있다. 지형정보의 효율적인 재현 및 제공을 위해서는 현재까지 구축된 자료들을 체계적으로 관리함과 동시에 최신의 지형정보를 신속하고 경제적으로 취득할 필요성이 있다. 특히 최근에 그 활용성이 증대되고 있는 LiDAR 시스템은 3차원 공간데이터를 빠르고 조밀하게 취득할 수 있는 특징이 있다. 그러나 이러한 LiDAR 자료는 3차원의 공간을 표현하기 위한 자료로는 매우 적합하지만, 이러한 벡터 구조자료를 재구성 없이 3차원으로 표현할 경우 3차원 자료의 특성상 화면을 통한 2차원의 형태로 표현하기 위해서는 많은 연산 작업을 수반하기 때문에 고사양의 처리 프로세서가 필요하다. 이에 비해 기본적으로 2차원 형태로 구성된 격자구조 자료는 간단한 구조로 인하여 벡터구조에 비하여 저가의 장비에서도 표현이 용이한 장점이 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료를 3차원으로 나타낼 때 저장공간의 효율적인 사용을 위한 자료 압축 및 구현속도의 향상을 위하여 자료를 압축된 트리구조 자료로 재구성하는 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.79-88
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• 2004

시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면, 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.