• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.362-371
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• 2013

This paper presents a framework of real-time augmented reality on 3-D mobile display with stereo camera tracking. In the framework, camera poses are jointly estimated with the geometric relationship between stereoscopic images, which is based on model-based tracking. With the estimated camera poses, the virtual contents are correctly augmented on stereoscopic images through image rectification. For real-time performance, stereo camera tracking and image rectification are efficiently performed using multiple threads. Image rectification and color conversion are accelerated with a GPU processing. The proposed framework is tested and demonstrated on a commercial smartphone, which is equipped with a stereoscopic camera and a parallax barrier 3-D display.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.135-141
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• 1993

고속으로 변형을 받는 재료의 변형 강도는 정적인 부하를 받는 경우와는 다르며 이 고속 현상을 해석하기 위해서는 시간적, 공간적 변화를 조사할 필요가 있다. 일반적으로 스트레인 속도를 구하는 데는 스트레인 게이지를 이용하고 있지만, 고무와 같은 대변형을 하는 물체에서는 정확한 데이터를 얻기가 곤란 하므로 스플라인 함수를 이용해서 보간 작업을 해야 한다. 그래서, 최근에는 스트레인 속도를 구하는 방법 으로 격자법, 모아레법, 광탄성법 등이 이용되고 있다. 재료의 변위 분포를 구하는 데는 격자법이 잘 이용 되어지고 있지만 스트레인 속도 분포의 해석의 정도에 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는, 고속으로 변형하는 물체의 형상을 역학적으로 해석하기 위해 고속도 카메라로 촬영을 하고 그 때 얻어진 격자 화상을 퓨리에 변환 격자법을 이용해서 위상을 구하고 스트레인 속도 분포를 해석했다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2009.02a
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• pp.121-122
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• 2009

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.151-152
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• 2009

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• v.10 no.1
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• pp.5-11
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• 2005

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2011.06a
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• pp.1307-1308
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• 2011

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2010.11a
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• pp.735-736
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• 2010

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.135-138
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• 2014

본 논문에서는 2대의 Kinect 카메라를 이용하여 실세계의 3차원 객체에 대한 복원을 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 깊이 가중치가 추가된 계층적 결합형 양방향 필터를 이용하여 Kinect로부터 얻은 원본 깊이 영상을 보정한다. 그리고 카메라 캘리브레이션을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 획득한다. 이를 이용해 3차원 워핑을 수행하여 각 시점의 데이터를 3차원 공간에 점군 모델로 복원하고 표면 모델링 방법을 이용하여 3차원 객체의 매끄러운 표면 모델을 생성한다. 실시간에 가까운 속도를 내기 위해서 계층적 결합형 양방향 필터와 3차원 워핑을 병렬 처리 프레임워크인 CUDA로 구현하여 고속화하였다. 실험을 통해 분리된 각 시점에서의 깊이 정보를 하나의 통합된 3차원 공간에 복원할 수 있었고 초당 5 fps의 속도로 동작하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.11a
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• pp.229-232
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• 2006

단일 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 추적은 환경의 제약을 많이 받는다. 입력되는 영상에서의 움직임이 있는 객체는 단일하여야 하며, 동시에 많은 움직임이 발생하면 추적하고자 하는 객체를 구분하기 어려워진다. 본 논문에서는 동일공간을 감시하는 두 대의 카메라가 서로 데이터를 주고 받으며 추적하고자 하는 특정객체를 오류 없이 추적할 수 있는 방법을 제시하였다. 실시간 객체 추적은 입력되는 영상에서 객체의 위치를 가장 빠르게 검색하기 위한 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 각각 위치가 다른 두 대의 카메라가 상호 협력하면서 객체 추적에 대한 연산을 현저하게 줄일 수 있었다. 또한 객체의 움직임이 많은 공간에서도 추적하고자 하는 특정객체를 잃어버리지 않고 추적하였다. 실험결과, 제안한 방법은 97% 이상의 높은 객체 추적율을 보였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.483-486
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• 2010

단일 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 추적은 환경의 제약을 많이 받는다. 입력되는 영상에서의 움직임이 있는 객체는 단일하여야 하며, 동시에 많은 움직임이 발생하면 추적하고자 하는 객체를 구분하기 어려워진다. 본 논문에서는 동일공간을 감시하는 두 대의 카메라가 서로 데이터를 주고 받으며 추적하고자 하는 특정객체를 오류 없이 추적할 수 있는 방법을 제시하였다. 실시간 객체 추적은 입력되는 영상에서 객체의 위치를 가장 빠르게 검색하기 위한 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 각각 위치가 다른 두 대의 카메라가 상호 협력하면서 객체 추적에 대한 연산을 현저하게 줄일 수 있었다. 또한 객체의 움직임이 많은 공간에서도 추적하고자 하는 특정객체를 잃어버리지 않고 추적하였다. 실험결과, 제안한 방법은 97% 이상의 높은 객체 추적율을 보였다.