• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.174-184
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• 2022

3차원 휴먼 자세 추정 모델은 다시점 모델과 단시점 모델로 분류될 수 있다. 일반적으로 다시점 모델은 단시점 모델에 비하여 뛰어난 자세 추정 성능을 보인다. 단시점 모델의 경우 3차원 자세 추정 성능의 향상은 많은 양의 학습 데이터를 필요로 한다. 하지만 3차원 자세에 대한 참값을 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 다루기 위해, 우리는 다시점 모델로부터 다시점 휴먼 자세 데이터에 대한 의사 참값을 생성하고, 이를 단시점 모델의 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 또한, 우리는 각각의 다시점 영상으로부터 추정된 자세의 일관성을 고려하는 다시점 일관성 손실함수를 제안하여, 이것이 단시점 모델의 효과적인 학습에 도움을 준다는 것을 보인다. Human3.6M과 MPI-INF-3DHP 데이터셋을 사용한 실험은 제안하는 방법이 3차원 휴먼 자세 추정을 위한 단시점 모델의 학습에 효과적임을 보여준다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권1호
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• pp.197-210
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• 2012

This paper presents the ways that can improve the Software Cost Estimation Guidelines in order to replace those that are expected to be abolished at February, 2012, and solve the problems that are being occurred in the current Software Cost Estimation Guidelines. By using multidimensional modeling of OLAP(On-Line Analytical Processing), this paper does three dimensional modeling that considers the product/service view, process view and skill view. Also, it presents the identification method of cost estimation data through the view of each dimension. Furthermore, it defines the software cost estimation process and adapts them into the bottom up estimation and the top down estimation. Finally, it proposes the access of cost estimation data by the multidimensional analysis of OLAP.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.435-436
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• 2006

When working with multi-view images, imbalances between multi-view images occur a serious problem in multi-view video coding because they decrease the performance of disparity estimation. To overcome this problem, we propose inter-view balanced disparity estimation for multi-view video coding. In general, the imbalance problem can be solved by a preprocessing step that transforms reference images linearly. However, there are some problems in pre-processing such as the transformation of the original images. In order to obtain a balancing effect among the views, we perform block-based disparity estimation, which includes several balancing parameters.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1131-1141
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• 2018

Motion Estimation which is used to reduce the redundant data plays an important role in video compressions. However, it requires huge computational complexity of the encoder part. And therefore many fast motion estimation methods has been developed to reduce complexity. Multi-view video is obtained by using many cameras at different positions and its complexity increases in proportion to the number of cameras. In this paper, we proposed a fast motion estimation method for multi-view video. The proposed method predicts a search start point by using correlated candidate vectors of the current block. According to the motion size of the start search point, a search start pattern of the current block is decided adaptively. The proposed method proves to be about 2 ~ 5 times faster than existing methods while maintaining similar image quality and bitrates.

• 한국해양공학회지
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• 제19권6호통권67호
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• pp.50-57
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• 2005

Ice resistance on ice-transiting vessels is one of th￡ important issues concerning th￡ design of ships with ice classes. In this study, th￡ development of GUI software for estimation of ice resistance on ice-transiting vessels is discussed. lee resistance estimation equations, based on model tests and full-scale sea trial data from many previous research articles, are studied in conjunction with two ship categories i.e., ,icebreakers/supply/tug vessels and ice-strengthened cargo vessels. lee resistance estimation equations are summarized in common format and are compared with each other. The GUI software 'Ice View,' written in MS Visual Basic language, can calculate ice resistances according to varying ice thickness and ship speed. The software can provide the calculated results, with suitable tables and graphs, for easy comparison of each ice resistance estimation equation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1205-1215
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• 2015

Efficient multi-view coding techniques are needed to reduce the complexity of multi-view video which increases in proportion to the number of cameras. To reduce the complexity and maintain image quality and bit-rates, an motion estimation method and temporal prediction structure are proposed in this paper. The proposed motion estimation method exploits the characteristic of motion vector distribution and the motion direction and motion size of the block to place search points and decide the search patten adaptively. And the proposed prediction structure divides every GOP to decide the maximum index of hierarchical B layer and the number of pictures of each B layer. Experiment results show that the complexity reduction of the proposed temporal prediction structure and motion estimation method over hierarchical B pictures prediction structure and TZ search method which are used in JMVC(Joint Multi-view Video Coding) reference model can be up to 45∼70% while maintaining similar video quality and bit rates.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.960-966
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• 2009

다양체는 고차원 표본 데이터들 사이의 관계를 표현하기 위해 저차원 공간에서 생성된 구조로서 고차원 데이터인 영상과 3차원 인체 구성 데이터를 처리하는데 많이 사용되고 있다. 다양체 학습은 이러한 다양체를 생성하는 과정을 말한다. 그러나 다양체 학습을 이용한 포즈 추정은 학습하지 못한 실루엣 변화에 취약하다. 실루엣 변화는 2차원 영상에서 시점 변화, 포즈 변화, 사람 변화, 거리 변화, 잡영에 의해 발생되며, 이러한 변화를 하나의 다양체로 학습하기란 어렵다. 본 논문에서는 실루엣 변화를 유발하는 문제중 하나인 시점 변화에 대한 문제를 해결하고자 한다. 종래에 시점 변화에 상관 없이 포즈를 추정하는 방법에서는, 각 시점마다 다양체를 가지거나 사상 함수에서 시점에 관련한 요소들을 분리하석 별도의 다양체로 학습한다. 하지만 이러한 방법들은 복잡하고, 추정 과정에서 어떠한 시점의 다양체를통해 포즈를 추정할지 판단을 요구하며, 비교사 학습으로 인해 실루엣과 대응되는 3차원 인체 구성을 지정하기 어렵다. 본 논문에서는 시점 다양체, 포즈 다양체, 인체 구성 다양체를 편향된 다양체로 학습하여 사용하는 방법을 제안한다. 그리고 영상과 시점 다양체, 영상과 포즈 다양체, 인체 구성과 인체 구성 다양체, 포즈 다양체와 인체 구성 다양체 간에 사상 함수를 학습한다. 실험에서는 학습된 다양체와 사상 함수를 이용하여 24개의 시점에서 강인한 포즈 추정 결과를 보여주고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.128-136
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• 2007

사용자에게 보다 실감나는 입체감을 제공하기 위해 개발되고 있는 다시점 비디오는 두 대 이상의 카메라를 이용하여 촬영한 영상들을 기하학적으로 교정하고 공간적으로 처리하여 여러 방향의 다양한 시점 영상을 사용자에게 제공하는 3차원 영상처리 기술의 새로운 분야이다. 다시점 비디오는 사용자에게 시청 시점을 자유롭게 선택할 수 있는 기회를 주고 넓은 화면을 통한 3차원 입체감을 느낄 수 있는 장점을 가진다. 그러나 다시점 비디오는 시점 수가 증가하는 만큼 데이터 양도 증가하므로 효율적인 데이터 처리 방법이 요구된다. 최근 인접한 시점의 영상을 이용하여 중간시점의 영상을 합성하고 이를 부호화에 적용하는 방법이 연구되고 있다. 다시점 비디오 부호화 효율을 높이기 위해 제안되었던 기존의 영상보간법은 최대변위 설정과 고정된 블록을 이용한 블록정합 방법을 이용한다. 이때, 변위 종류가 다양한 영상이거나 변위차가 큰 영역에 대해서 변위 오류가 많이 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고 개선된 화질의 중간시점의 영상을 얻기 위한 방법과 이 영상을 이용하여 부호화에 적용하는 방법을 제안한다. 제안한 영상보간법은 변위의 검색 범위를 초기에 설정하지 않고 블록 단위부터 화소 단위까지 변위를 측정하여 중간영상을 합성한다. 또한 이렇게 합성한 영상을 부호화 과정에서 참조 영상으로 추가하여 부호화한다. 이 논문에서 제안한 방법을 이용한 결과, 기존의 영상 보간법보다 약 $1{\sim}4dB$ 정도 개선된 화질의 중간시점 영상을 얻었고, 이 영상들을 이용하여 제안한 부호화 방법으로 부호화한 결과 참조 모델에 비해 최대 0.5 dB의 부호화 효율이 개선됨을 확인했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.559-575
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• 2023

3D human pose estimation is widely applied in various fields, including action recognition, sports analysis, and human-computer interaction. 3D human pose estimation has achieved significant progress with the introduction of convolutional neural network (CNN). Recently, several researches have proposed the use of multiview approaches to avoid occlusions in single-view approaches. However, as the number of cameras increases, a 3D pose estimation system relying on a CNN may lack in computational resources. In addition, when a single host system uses multiple cameras, the data transition speed becomes inadequate owing to bandwidth limitations. To address this problem, we propose a distributed real-time 3D pose estimation framework based on asynchronous multiple cameras. The proposed framework comprises a central server and multiple edge devices. Each multiple-edge device estimates a 2D human pose from its view and sendsit to the central server. Subsequently, the central server synchronizes the received 2D human pose data based on the timestamps. Finally, the central server reconstructs a 3D human pose using geometrical triangulation. We demonstrate that the proposed framework increases the percentage of detected joints and successfully estimates 3D human poses in real-time.

• 로봇학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.33-41
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• 2017

We present a region-based approach for accurate pose estimation of small mechanical components. Our algorithm consists of two key phases: Multi-view object co-segmentation and pose estimation. In the first phase, we explain an automatic method to extract binary masks of a target object captured from multiple viewpoints. For initialization, we assume the target object is bounded by the convex volume of interest defined by a few user inputs. The co-segmented target object shares the same geometric representation in space, and has distinctive color models from those of the backgrounds. In the second phase, we retrieve a 3D model instance with correct upright orientation, and estimate a relative pose of the object observed from images. Our energy function, combining region and boundary terms for the proposed measures, maximizes the overlapping regions and boundaries between the multi-view co-segmentations and projected masks of the reference model. Based on high-quality co-segmentations consistent across all different viewpoints, our final results are accurate model indices and pose parameters of the extracted object. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using various examples.