• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.07a
• /
• pp.398-400
• /
• 2012

최근 3D에 대한 관심이 집중되면서 고품질의 3D영상을 얻기 위해 고품질의 깊이 영상이 필요하고 이를 구현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 센서로 생성된 저해상도 깊이맵을 고해상도로 변환해야 한다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 JBU 방식을 보강하여 블록단위로 분산에 따른 참조 영상의 가중치를 다르게 두어 깊이 영상의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.07a
• /
• pp.266-268
• /
• 2012

영상신호의 보간을 위해서 다양한 기법이 제안되었고 H.264와 HEVC 동영상 부호화 표준 기법에서는 움직임 추정의 정확성을 높이기 위해서 1/2과 1/4 위치의 부화소 보간을 위한 보간 필터를 사용한다. 본 논문에서는 lapped transform을 이용하여 1/2과 1/4 위치의 부화소 보간을 위한 효율적인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 영상의 크기 변환과 보간과의 관계를 이용하여 부화소를 효율적으로 보간하는 기법이다. 제안하는 기법 및 H.264, HEVC에서 사용되는 보간 필터를 사용하여 영상을 보간한 경우의 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.07a
• /
• pp.321-322
• /
• 2012

본 논문은 선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵을 생생 방법을 제안한다. 현재 저해상도 깊이맵으로부터 생성되는 고해상도 깊이맵은 원 깊이맵과 유사도를 높이는 것에 초점이 맞춰져 있다. 본 논문은 기존 보간법들을 바탕으로 깊이맵에 고주파 성분을 사용하여 깊이맵의 선명도를 증가시킨다. 제안 방법은 저해상도 깊이맵으로부터 고주파 데이터를 생성 후, 깊이맵에 고주파 성분을 적용한 다음에 보간을 통하여 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 변환한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.07a
• /
• pp.325-327
• /
• 2012

최근 국내외 디지털 가전 업체들은 다양한 3D 기술을 앞세워 가정 내에서도 편하게 즐길 수 잇도록 다양한 3DTV를 출시하고 있다. 이러한 3DTV에서 입체영상을 시청하기 위해서는 입체콘텐츠가 제작되어 전송되어야 한다[1]. 이러한 입체 콘텐츠는 RGB 영상과 깊이맵을 이용하여 생성할 수 있는데, 이때 깊이맵은 사용자의 용도에 따라 다양한 형태로 변환될 수 있다. 최근엔 이러한 깊이맵과 3D 영상의 컬러를 변환하여 지각 깊이감을 개선하는 영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 기존의 컬러 변환을 통한 2D 영상의 지각 깊이감 개선을 입체영상에 적용하여, 3D 지각 입체감을 동시에 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 대조 변환 및 배경 다크닝 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법이 상기 목적을 얻을 수 있는 것을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.07a
• /
• pp.117-120
• /
• 2012

본 논문에서는 토픽 모델링 기반 TV 프로그램 유사 시청 사용자 그룹핑 및 이를 이용한 TV 프로그램 콘텐츠 추천 알고리듬을 제안하였다. 제안 기술은 토픽 모델링 기법 중 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 방법을 이용하여 TV프로그램 시청 기록 내에서 은닉된 유사 사용자들을 그룹핑하고 이러한 유사 시청 사용자 그룹 정보를 이용하여 사용자에게 선호 TV 프로그램 콘텐츠를 자동으로 추천하는 알고리듬이다. 제안된 자동 추천 알고리듬의 성능평가를 위해 실제 TV 시청기록 데이터를 이용하여 훈련 기간과 검증 기간을 나누어 훈련 기간 동안 제안한 알고리듬을 이용하여 사용자 개인에 대한 추천 TV 프로그램 콘텐츠 목록을 생성하여 검증 기간 동안에 실제 추천된 TV프로그램을 얼마나 시청했는지를 측정하여 추천 정확도를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.21-26
• /
• 2006

본 논문은 가상 착의 시스템에 관한 것으로, 2D의류 모델 영상에서 의류 형상을 분할한 후, 분할된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킬 수 있는 2D 실사 기반 가상 착의 시스템의 직물 텍스쳐 매핑에 관한 것이다. 제안된 방법은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 자연스럽고 사실적인 착용감을 제공할 뿐만 아니라 사용자의 수작업을 최대한 제거한 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있는 것이 특징이다. 제안된 방법에 따르면 실제 의복을 제작하지 않은 상태에서도 직물 원단의 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있음에 따라 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 온라인상에서 직물 원단이나 의류를 거래할 시에 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다. 더불어 기성복이나 맞춤복 모두에 대해 소비자가 자신의 취향에 어울리는 직물 패턴을 용이하게 선택하고 디자인하여 주문제작을 수행하는 거래환경을 조성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.137-138
• /
• 2011

최근 깊이센서가 컴퓨터비전 등의 영상처리 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 깊이센서에서 생성된 깊이맵의 해상도가 낮기 때문에 고해상도로 상향변환이 필요하다. 현재까지 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 방법들이 많이 제안되었다. 하지만 이러한 방법들은 객체의 에지 개선에만 국한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 객체의 에지 뿐만아니라, 객체의 내부를 개선하는 방법을 제안한다. 제안방법은 기존에서 활용되어 온 보간법들에 고주파 성분을 적용하여 개선된 고해상도 깊이맵을 얻는다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.19-20
• /
• 2016

비디오로부터 객체를 검출하기 위해서는 오프라인에서 미리 객체를 검출할 수 있는 분류기가 학습되어있어야 한다. 이러한 분류기는 훈련에 사용된 훈련 집합에 매우 의존적이어서, 다양한 환경의 비디오 영상에 모두 적용할 수 있는 분류기의 설계는 불가능하다. 또한 분류기의 학습을 위해서는 상당히 많은 수의 훈련 집합이 필요하므로, 이는 신뢰도 높은 분류기 학습을 위한 높은 비용을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결 할 수 있는 온라인 학습 기반 사람 추적 방법을 제안한다. 실험 영상으로부터 적절하게 훈련 집합을 수집함으로써 해당 실험 영상에 최적화된 분류기의 학습이 가능하며, 다양한 환경의 영상에 적용적으로 설계될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2015.11a
• /
• pp.45-46
• /
• 2015

사람 검출 시스템은 카메라의 위치 및 각도 등에 큰 영향을 받는다. 이로 인해 획득한 2D 영상에서 사람은 위치에 따라 각기 다른 크기를 갖는 형태로 나타난다. 이러한 요인들은 사람 검출 시스템의 실시간 구현을 어렵게 만드는 요인이 된다. 본 논문에서는 실내 공간의 구조를 깊이맵으로 구성하여, 이로부터 3D 공간을 구성한다. 3D 공간에서는 어느 위치에서든지 사람의 크기가 일관되므로 이를 2D 영상으로 투영하게 되면 2D 영상의 좌표에 따른 정확한 사람의 크기를 추정할 수 있다. 실험 결과로부터 제안 방법의 타당성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.142-145
• /
• 2015

YUV 파일을 RGB 형태의 color space 로 변환하는 과정은 엄청난 연산으로 많은 시간이 소요된다. 이런 문제를 다양한 방법을 이용하여 속도 감소율을 확인할 것이다. 처음으로 기본 소스코드의 소요시간을 기준으로 삼기 위하여 최적화와 병렬프로그래밍을 사용하지 않고 프로그램을 설계하였다. 최적화와 병렬프로그래밍 단계를 진행하였을 때 C언어로 구현 된 최적화되기 전과 최종적으로 CUDA 기반의 병렬프로그래밍을 사용한 함수를 비교해보았을 때 속도의 증가율이 575%로 엄청난 속도의 차이를 확인할 수 있다. 이와 같은 기술을 영상을 다루는 모든 분야에서 처리속도가 증가함에 따라 효과적인 작업을 기대해 볼 수 있다.