• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.135-142
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• 2003

본 논문은 영상내 객체정보의 정확한 복원을 위하여, 연속된 2차원 영상으로부터 특정 객체의 특징점을 추출하고, 특징점의 위치 데이터들로부터 원형의 3차원 모양 및 모션 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시하였다. 2차원 영상의 특징점 검출을 위해서는 물체와 배경이 명확히 구별되는 실험영상 환경에서 색상변환을 통한 자동 추출 방법을 사용하였다. 추출된 2차원 객체의 특징점들로부터 3차원 모앙, 움직임 정보를 복원하기 위하여 스테레오 카메라와 준원근 카메라 모델을 적용하고 SVD(SinEuiar Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 준원근 카메라 모델의 근본적인 문제인 깊이정보의 복원 에러가, 스테리오 영상 분석에 의해 최소화 되었다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 영상의 21개 특징점 위치와 공간상에서의 3개 방향으로의 움직임 각도를 연산에 의해 복원한 후 원형의 데이터와 비교하여 본 알고리즘의 정확성을 증명하였다.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제1권2호
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• pp.77-86
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• 1996

In this paper we deal with the problem of recovering 3-D motion and structure from a time-varying 2-D velocity vector field. A great deal has been done on this topic, most of which has concentrated on finding necessary and sufficient conditions for there to be a unique 3-D solution corresponding to a given 2-D motion. While previous work provides useful theoretical insight, in most situations the known algorithms have turned out to be too sensitive to be of much practical use. It appears that any robust algorithm must improve the 3-D solutions over time. As a step toward such algorithm, we present a method for recovering 3-D motion and structure from a given time-varying 2-D velocity vector field. The surface of the object in the scene is assumed to be locally planar. It is also assumed that 3-D velocity vectors are piecewise constant over three consecutive frames (or two snapshots of flow field). Our formulation relates 3-D motion and object geometry with the optical flow vector as well as its spatial and temporal derivatives. The linearization parameters, or equivalently, the first-order flow approximation (in space and time) is sufficient to recover rigid body motion and local surface structure from the local instantaneous flow field. We also demonstrate, through a sensitivity analysis carried out for synthetic and natural motions in space, that 3-D motion can be recovered reliably.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1629-1632
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• 2003

A technique is presented for generating a compound human motion from its primitive motions obtained by a motion capture system. Some human fundamental motions are modeled in a 3-D way and registered as primitive motions. Because the factorization method is used for the motion capture, calibration of video cameras and connection of the motion in the direction of time is both unnecessary. Employing these motions, various compound human motions are generated by connecting the motions after having applied rotation and parallel transformation to them. Linear interpolation is done at the discontinuous boundary between primitive motions and smooth connection is achieved. Experimental results show satisfactory performance of the proposed technique. The technique may contribute to producing various complicated human motions without much effort using a strict motion capture system.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.563-570
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• 2002

본 논문은 MPEG4 SNHC의 얼굴 모델 인코딩을 구현하기 위하여 연속된 2차원 영상으로부터 얼굴영역을 검출하고, 얼굴의 특징데이터들을 추출한 후, 얼굴의 3차원 모양 및 움직임 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시한다. 얼굴 영역 검출을 위해서 영상의 거리, 피부색상, 움직임 색상정보등을 융합시킨 멀티모달합성의 방법이 사용되었다. 결정된 얼굴영역에서는 MPEG4의 FDP(Face Definition Parameter) 에서 제시된 특징점 위치중 23개의 주요 얼굴 특징점을 추출하며 추출성능을 향상시키기 위하여 GSCD(Generalized Skin Color Distribution), BWCD(Black and White Color Distribution)등의 움직임색상 변환기법과 형태연산 방법이 제시되었다. 추출된 2차원 얼팔 특징점들로부터 얼굴의 3차원 모양, 움직임 정보를 복원하기 위하여 준원근 카메라 모델을 적용하여 SVD(Singular Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 복원된 얼굴의 움직임 정보는 MPEG4 FAP(Face Animation Parameter)로 변환된 후, 인터넷상에서 확인이 가능한 가상얼굴모델에 인코딩되어 실제 얼굴파 일치하는 모습을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.347-356
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• 2003

비디오 영상으로부터 카메라의 움직임과 3차인 구조를 복원하는 기술은 다양한 분야에 응용되고 있다. 특히 비교정(un calibrated) 동영상을 해석하기 위해서는 대상 영상의 정보만을 이용하는 카메라의 자동 보정(auto-calibration)기술이 필수적이다. 그러나 비디오 상의 많은 프레임에 안정적으로 이를 적용하려면 기존의 자동 보정기술은 무기조정(bundle adjustment) 또는 비선형 최적화 등의 매우 복잡한 과정이 요구된다. 본 논문에서는 최적화 과정 없이도 정확하게 대상 카메라의 궤적과 3차원 구조를 복원하는 새로운 방법이 제안된다. 첫 번째 단계에서 대상 시퀀스에서 카메라 궤적의 해석에 적절한 키프레임(key-frame)을 선택하여 전체 연산 시간을 줄이며, 두 번째 과정에서 보다 정확한 카메라 자동 보정을 하기 위해 이미 추출된 키프레임 가운데 적대 2차 원추곡면(absolute quadric)의 추정을 통해 오차가 많이 포함된 키프레임을 제거한다. 가상 및 실사영상에 대한 실험결과로부터 제안된 방법의 성능을 확인하였으며, 다양한 실사 영상을 대상으로 가상의 3차원 모델을 합성한 결과도 제시하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.47-54
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• 2013

본 논문은 몸 전체의 움직임을 측정하고 분석할 수 있는 관성센서 기반 모션 캡처링 시스템에 관한 것이다. 본 시스템 구현을 위해 자이로스코프, 가속도계 및 지자계 신호를 이용한 자세 방위 측정장치 모듈을 개발하였으며, 다수의 모듈을 환자의 분절에 부착하고 공간상에서 각 분절의 방위각을 계산하여 3차원 모션캡처를 수행하였다. 또한 재활과 관련된 많은 응용에 있어 중요한 생체역학 측정값인 신체 분절간의 관절각을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 개발한 자세 방위 측정장치 모듈의 성능을 평가하기 위하여 3차원 공간상의 변위 및 방위를 밀리미터 해상도로 제공할 수 있는 Vicon을 참조 측정 시스템으로 이용하였으며, 2.56도의 평균 제곱근 오차를 얻을 수 있었다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 시스템은 뇌졸중 후 회복단계 동안 사지 및 보행 동작을 실시간으로 분석, 제공함으로서 재활의 효과, 난이도 조절 및 피드백 요소를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권3호
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• pp.176-184
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• 1998

We present a sequential factorization method using singular value decomposition (SVD) for recovering both the three-dimensional shape of an object and the motion of camera from a sequence of images. We employ paraperpective projection [6] for camera model to handle significant translational motion toward the camera or across the image. The proposed mthod not only quickly gives robust and accurate results, but also provides results at each frame becauseit is a sequential method. These properties make our method practically applicable to real time applications. Considerable research has been devoted to the problem of recovering motion and shape of object from image [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9]. Among many different approaches, we adopt a factorization method using SVD because of its robustness and computational efficiency. The factorization method based on batch-type computation, originally proposed by Tomasi and Kanade [1] proposed the feature trajectory information using singular value decomposition (SVD). Morita and Kanade [10] have extenened [1] to asequential type solution. However, Both methods used an orthographic projection and they cannot be applied to image sequences containing significant translational motion toward the camera or across the image. Poleman and Kanade [11] have developed a batch-type factorization method using paraperspective camera model is a sueful technique, the method cannot be employed for real-time applications because it is based on batch-type computation. This work presents a sequential factorization methodusing SVD for paraperspective projection. Initial experimental results show that the performance of our method is almost equivalent to that of [11] although it is sequential.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제11권2호
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• pp.87-94
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• 2007

목적: 3T 장비의 신생아 뇌자기공명영상에서 T1 강조 고속 역전회복기법 (fast inversion recovery, FIR)과 자기화 삼차원 경사에코기법, (magnetization-prepared three dimensional gradient echo sequence, 3D GRE)을 스핀에코기법 (SE)과 비교하여 유용성을 알아보는 데 있다. 대상 및 방법: 20명의 신생아에서 T1 강조 SE, FIR, 그리고 3D GRE의 신호소음비 (SNR)와 대조소음비 (CNR)를 측정하고 시각적으로 회백질-백질 구별, 수초화 인식, 인공음영 발생을 점수화하여 비교하였다. 각 영상기법의 CNR 비교에는 Wilcoxon signed ranked test를 사용하였다. 결과: 세가지 영상기법 중 3D GRE가 가장 우수한 SNR을 보였고 CNR은 FIR과 3D GRE 모두 SE보다 우수하였으며 FIR보다 3D GRE가 더 우수하였다. 회백질-백질의 구분과 수초화 유무 역시 스핀에코보다 FIR과 3D GRE에서 더 잘 보였다. 그러나 3D GRE는 움직임에 의한 인공음영이 많았고 FIR에서 혈류에 의한 혈관의 고신호강도가 자주 발견되었다. 결론: 3T 장비에서 신생아 뇌영상을 얻을 때 FIR과 3D GRE 기법은 SE보다 좋은 T1 강조영상을 제공할 것으로 기대된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권8호
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• pp.889-895
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• 2007

Quantifying dynamic stability is important to assessment of falling risk or functional recovery for leg injured people. Human locomotion is complex and known to exhibit nonlinear dynamical behaviors. The purpose of this study is to quantify major joints of the body using chaos analysis during walking. Time series of the chaotic signals show how gait patterns change over time. The gait experiments were carried out for ten young males walking on a motorized treadmill. Joint motions were captured using eight video cameras, and then three dimensional kinematics of the neck and the upper and lower extremities were computed by KWON 3D motion analysis software. The correlation dimension and the largest Lyapunov exponent were calculated from the time series to quantify stabilities of the joints. This study presents a data set of nonlinear dynamic characteristics for eleven joints engaged in normal level walking.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.281-288
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• 2016

움직임이 자연스러운 피사체는 대부분 형태가 불규칙하게 변형되는 비정형(non-rigid) 형상이고, 그 종류 또한 매우 다양하게 존재하다. 비정형 형상 복원에 관한 기술은 영화나 게임 산업에서 최근 폭넓게 적용되고 있다. 그렇지만, 현실적인 접근 방법은 움직이는 피사체에 많은 비콘 장치를 부착해야한다. 이러한 제약사항을 극복하기 위해, 비콘장치가 없는 입력 비디오 영상으로부터 비정형 형상을 복원하는 연구가 멀티미디어 응용 분야에서 광범위하게 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 비정형 3D 형상을 복원할 수 있는 새로운 CPSRF(Chained Partial Stereo Rigid Factorization) 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 스테레오 2D 비디오 영상으로부터 비정형 3D 형상을 프레임 별로 실시간 복원하는데 포커스 한다. 또한 시변 형상 변형은 가우시한 분포를 따라야 하는 제한을 두지 않는다. 실험결과에서는 제안한 CPSRF 방법의 복원 성능이 불규칙한 형상 변형을 고려하지 않은 기존 방법 보다 우수함을 확인한다.