• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.31-32
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• 2012

본 논문에서는 수렴형 양안식 카메라 배열에서 효율적으로 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 양안식 영상에서의 깊이 지도 추출 방법은 영상 정렬화 과정이 필수적이었다. 이는 평행형 배열에서는 효과가 있지만, 수렴형 배열에서는 영상을 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법은 영상 정렬화 과정을 생략하고, 에피폴라 조건에 따라서 직접적으로 깊이 값을 추출한다. 깊이 예측을 위한 Markov Random Field 에너지는 계층적 구조를 사용하여 복잡도를 낮춘 상수 공간 신뢰 확산 방식에 의해서 최적화한다. 이어서 좀 더 정확한 깊이 지도를 구하기 위해서 후처리 기술을 최종적으로 적용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 적은 제약으로 깊이 지도를 좀 더 안정적으로 추출할 수 있음을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.14-17
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• 2020

단안 영상에서의 깊이 추정은 주어진 시점에서 촬영된 2 차원 영상으로부터 객체까지의 3 차원 거리 정보를 추정하는 것이다. 최근 딥러닝 기반으로 단안 RGB 영상에서 깊이 정보 추정에 유용한 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 깊이를 추정하는 모델들이 기존 방법들의 성능을 넘어서면서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 Attention Model 과 같이 특정 특징 맵의 채널 혹은 공간을 강조하여 전체적인 네트워크의 성능을 개선하는 연구가 소개되었다. 본 논문에서는 깊이 정보 추정을 위해 사용되는 특징 맵을 강조하기 위해서 Attention Model 을 추가한 AutoEncoder 기반의 깊이 추정 네트워크를 제안하고 적용 부분에 따른 네트워크의 깊이 정보 추정 성능을 평가 및 분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.215-218
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌, 우 영상의 변이를 추정하여 3차원 공간 좌표(x, y, z)를 얻어내고, 거리측정과 가상공간 제어를 통해 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 3차원 공간 인식 시스템을 제안한다. 스테레오 카메라로 부터 획득된 좌, 우 영상은 시점의 차이 때문에 동일 물체에 대한 좌, 우 영상의 좌표 값의 차이를 발생시키는 데 이를 변이(disparity)라 정의한다. 관심 영역의 변이를 추정할 때 일반적으로 관심 영역의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 알고리즘에서는 관심 영역의 2차원 중심 좌표(x, y)의 변이만을 추정하여 계산량을 줄이고 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 카메라 파라미터를 이용하여 획득된 변이로부터 깊이 정보(depth)를 얻어내고 3차원 공간 좌표를 획득한다. 손을 관심 영역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고, 가상공간(virtual space)에 적용되어 사용자가 가상공간을 조작할 수 있는 듯한 느낌을 준다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 1.5m 거리 내에서의 깊이 측정시 평균 0.68cm의 오차를 가짐을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.335-337
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• 2012

전투공간 시뮬레이션 결과를 가시화할 뿐 아니라 시나리오 가시화 중에 사용자가 선택한 엔티티의 상세한 관찰을 제공하기 위해 스테레오 3D 모델 뷰어를 개발하여 가시화 시스템의 프로토타입을 구성하였다. 전투공간 가시화를 위해서는 가시화 스프트웨어인 SIMDIS를 사용하였다. 사용자는 시뮬레이션 가시화 스크린 상에서 엔티티를 선택할 수 있으며, 이 엔티티의 자세한 관찰은 스테레오 3D 모델 뷰어에 가시화 된다. 모델 뷰어는 사용자에게 엔티티 관찰 시 몰입감과 인지도를 향상시키기 위하여 헤드 트래킹 기술을 적용하였다. 사용자의 위치를 추적하기 위해서는 깊이 카메라를 이용하였으며, 획득한 깊이 영상을 통해 실시간 사용자 헤드 트래킹을 적용하였다. 구현된 시스템은 SIMDIS를 이용한 전투공간 시뮬레이션 가시화와 스테레오 3D 뷰어를 각각 가시화하기 위하여 2D 디스플레이와 3D TV를 사용하였다.

• 인지과학
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• 제18권2호
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• pp.193-221
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• 2007

본 연구에서는 모바일 화면에서의 효율적인 메뉴구조를 탐색해보고자 하였다. 실험 1에서는 유목의 명확성(명확, 불명확)과 깊이수준(2,3,5층), 아이템의 수(32, 64, 128개)에 따른 탐색 과제 수행 시간과 오류수의 차이를 알아보았다. 그 결과 유목이 명확할수록, 깊이수준이 낮을수록 그리고 제시된 아이템의 수가 적을수록 과제 수행 시간이 짧았고 오류를 적게 보였다. 또한 유목이 명확한 조건에서는 깊이수준과 아이템의 수에 따른 과제 수행 시간과 오류 수에 차이가 없었으나, 유목이 불명확한 조건에서는 깊이가 깊은 조건과 아이템의 수가 많은 조건에서 과제수행 시간이 더 많이 소요되었고, 더 많은 오류를 보였다. 실험 2에서는 깊이가 5수준인 메뉴 구조에서 유목의 명확성(명확, 불명확), 아이템의 수(32, 64, 128개), 공간단서 (색, 창, 숫자단서)에 따라 과제 수행시간과 오류수의 차이가 있는지 알아보았다. 그 결과 유목이 명확할수록, 아이템의 수가 적을수록 과제수행시간이 더 적게 걸렸고 더 적은 오류를 보였다. 특히 유목이 불명확한 조건에서는 아이템의 수가 많을수록 더 좋지 않은 수행을 보여 실험 1과 동일한 결과를 보여 주었다. 또한 실험 2의 결과, 그림이나 숫자를 통해 공간단서를 제공하는 것이 탐색 과정에서 발생하는 오류를 줄이는데 도움이 될 수 있음을 보여 주었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권3호
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• pp.267-274
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• 2009

최근 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 다양한 임무수행이 가능한 무인 시스템이라는 점에서 크게 주목받고 있다. 특히 정찰, 추적 등의 임무는 영상을 이용하여 임무 수행이 이루어진다. 소형 무인 항공기의 경우 중량과 비용을 고려하여 단안 영상을 이용하는 임무 수행 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 실제 지표면과 목표물이 고도 차이를 가지고 있어, 영상의 상대깊이를 고려하지 않은 3차원 거리는 임무 수행 시 오차 요인으로 작용 할 수 있다. 본 연구에서는 상대 깊이 추정을 위한 평균이동 알고리즘, 광류, 부분 공간법에 관하여 차례로 제시한다. 평균이동 알고리즘은 영상 내 목표물 추적과 관심영역을 결정하며 광류는 영상의 자기를 이용한 영상 이동 정보를 포함한다. 마지막으로 부분 공간법은 영상안의 움직임을 추정하며 각 영역의 상대깊이를 결정한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.322-322
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• 2022

유역 모형은 강우가 유출에 이르는 과정을 수문학적으로 재현해낼 수 있는 도구이다. 초기의 모형은 간단한 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 따라 유역 모형에 적용되는 매개변수의 수가 점차 늘어나게 되며 이론적 신뢰성과 복잡성을 동시에 갖게 되었다. 유역 모형은 집중형 모형과 분포형 모형으로 대별할 수 있는데, 기존에는 저류 함수법을 근간으로 하는 개념 기반의 HEC-HMS HEC-RAS 등과 같은 집중형 모형을 널리 사용한 반면, 점차 격자 기반에서 물리적 계산을 통해 유출 과정을 모의할 수 있는 GSSHA, Vflo, SWAT과 같은 분포형 모형의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. 집중형 모형은 관측자료를 통해 산정된 경험식에 의존하고 있는 반면, 분포형 모형의 경우 각 격자가 가지고 있는 시·공간적 매개변수를 통해 물리적으로 유출과정을 계산하여 신뢰성을 확보하기에 유리하며, 미계측 유역에서도 활용이 가능하다. 지하수는 유역 모형의 댜양한 매개변수들 중 지표면 유출량에 밀접한 영향을 미치는 인자이다. 그럼에도 아직까지 경험식에 의존한 집중형 모형이 주를 이루고 있는 국내에서는 분포형 모형에 적용가능한 매개변수 최적화에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 분포형 유역 모형의 침투모의 과정에 관여하는 공간 매개변수 중 밀접한 연관을 띠고 있는 대수층 깊이에 대하여 분석하였다. 여러 공간매개변수 중 침투능과 관계가 깊은 대수층 깊이에 대해 가장 적합한 매개변수 값을 도출해 내는 것이 본 연구의 최종 목적이라고 할 수 있으며, 분석은 국내 자연하천 유역을 대상으로 분포형 유역 모형에 일반적인 수준으로 적용할수 있는 범위를 검토하였다. 본 연구를 통하여 분포형 유역 모형에서 하나의 매개변수인 대수층 깊이의 정량화에 기여되기를 바란다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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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.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.246-250
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• 2006

얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.295-296
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• 2020

3DoF+ 비디오 부호화 표준을 개발하고 있는 MPEG-I 비주얼 그룹은 표준화 과정에서 참조 SW 코덱인 TMIV(Test Model for Immersive Video)를 개발하고 있다. TMIV 는 제한된 공간에서 동시에 여러 위치에서 획득한 뷰(view)의 텍스처(texture) 비디오와 깊이(depth) 비디오를 효율적으로 압축하여 임의 시점의 뷰 렌더링(rendering)을 제공한다. TMIV 에서 수행되는 깊이 비디오의 비트 심도 스케일링 및 압축은 깊이 정보의 손실을 발생하며 이는 렌더링(rendering)된 임의 시점 비디오의 화질 저하를 야기한다. 본 논문에서는 보다 효율적인 깊이 비디오 압축을 위한 히스토그램 등화(histogram equalization) 기반의 구간별(piece-wise) 깊이 매핑 기법을 제안한다. 실험결과 제안기법은 자연 영상(natural sequence)의 End-to-End 부호화 성능에서 평균적으로 3.1%의 비트율 절감이 있음을 확인하였다.