• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1103-1109
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• 2014

디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.187-200
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• 2023

본 연구에서는 주변 환경에 따른 굴착식 터널의 지진취약도 변화에 대한 분석을 진행하고 대표 지진취약도 모델을 제시하였다. 기 개발된 굴착식 터널의 지진취약도 모델들에 대한 분석을 진행한 후 각 모델들에 가중치를 부여하여 주변 환경에 맞게 새로 가중조합한 모델을 개발하였다. 주변 환경은 굴착식 터널 주변의 지반조건과 매설 깊이를 고려하였다. 지진취약도 곡선의 피해 발생 확률은 최대지반가속도(PGA)를 매개변수로 하여 결정된다. PGA가 0.3 g일 때 매설 깊이가 50 m이하의 조건에서는 경미한 손상을 초과하는 피해 확률이 20%, 매설 깊이가 50 m 이상 100 m 이하의 조건에서는 피해 확률이 10%, 매설 깊이 100 m 이상의 조건에서는 피해 확률이 3% 이하로 매설 깊이에 따라 피해 확률이 점차 낮아지는 것을 확인하였다. 또한 주변 지반이 토양으로 되어있을 때보다 암반으로 되어있을 때 동일한 지표의 PGA에 대해 같은 매설 깊이에서 피해 확률이 크게 나타나며, 매설 깊이가 깊어질수록 피해 확률이 작아진다. 이 연구는 향후 터널의 종합적 지진취약도 함수 개발에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.281-289
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• 2009

본 논문에서는 공간 스케치에 일반적으로 나타나는 깊이 입력 오차를 줄이는 효과적인 공간 입력을 구현하기 위해 깊이 값 인지를 도와주는 한 면 혹은 두 면의 가상 음향 반향판을 통한 새로운 상호작용 기술을 소개하고, 다양한 실험을 통해 음향 반향판을 가진 가상의 벽이 현실적인 가상 개념 디자인을 위한 효과적인 피드백으로 사용된 것을 보여 준다. 제안된 아이디어를 이용하여 깊이 값이 일정한 평면에서는 한 면 가상 음향 반향판의 피드백을 이용하여 모델과의 일치도를 약 35% 높일 수 있었고, 기울어진 평면에서는 두면 반향을 이용하여 한 면에 비해 악 4%의 일치도를 증가시킬 수 있었으며, 곡면 꽃병에서는 약 15%의 일치도를 증가시킬 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.1-10
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• 2008

점유맵은 3차원 공간상에서 장애물이 놓인 부분과 빈 공간을 구분해서 2차원 평면상에 표현하는 방식으로 자율 내비게이션이나 물체 인식 등을 위해 사용된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 추출된 깊이 정보를 활용하여 3차원 공간의 점유맵을 구축하고 그 정보를 물체 영역 추출에 활용하는 기법을 제안한다. 스테레오 깊이 영상에서 기반 평면을 추출한 다음, 각 정합점들을 기반 평면 중심 좌표계로 투사하여 점유맵을 추출한다. 본 연구에서는 이렇게 추출된 점유맵을 활용하여 실내외의 다양한 환경에서 움직임 물체 영역을 추출하였는데, 실제 실험 영상을 홍해 제안된 방식의 유용성을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.105-106
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• 2018

본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.104-107
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• 2007

인간은 초점정보를 이용하여 단안만으로도 공간의 깊이를 지각할 수 있다. 이것은 한 번에 하나의 대상물에만 초점을 맞출 수 있고 그 외의 부분은 흐림 현상을 유도함으로써 이루어진다. 이는 초점이 맞는 대상물체로부터 멀어지면 멀어질수록 흐림 현상이 강해지는 원리를 이용한 것으로 주파수 성분의 변화량에 대한 연산과 깊은 관련이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 인간의 시각 시스템의 요소 중 하나인 초점정보를 모방하여 초점거리가 다른 각각의 이미지들에 각각의 가중치를 부여하였다. 그리고 각 이미지들을 일정 블록으로 각각 분할하여 초점이 가장 잘 맞는 블록을 찾아내어 하나의 이미지로 통합하였다. 이때 각 영역은 자신이 속했던 이미지의 가중치를 따르게 한다. 각 이미지에서 가장 포커스 수치가 높은 영역을 찾기 위한 방법으로 주파수 영역 기반 처리와 공간 영역 기반 처리를 결합 하였다. 주파수 기반으로는 FFT(Fast Fourier Transform)에서 고주파 부분의 영역을 뽑아내어 포커스수치를 계산하였으며, 공간 영역 처리 기반으로는 이웃픽셀과의 차이가 임계값이하인 것을 제외한 영역을 뽑아내어 저주파 영역의 연산을 제거하는 방법과 단순히 Laplacian measure만을 사용하여 저주파까지도 포함한 방법의 두 가지를 적용하였다. 최종적으로 3개의 포커스 측정값을 결합시켜 포커스 수치를 계산한 후 각 블록의 가중치에 맞게 하나의 이미지로 통합하여 상대적 깊이지도를 생성하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.507-520
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• 2006

본 논문은 다중 카메라에서 얻은 영상과 그 영상으로부터 얻은 깊이영상(depth map)을 사용하여 중간시점에서의 영상을 생성하기 위하여 OpenGL 함수를 적용하는 방법을 소개한다. 기본적으로 영상기반 렌더링 방법은 카메라로 직접 얻은 영상을 그래픽 엔진에 적용하여 결과 영상을 생성하는 것을 의미하지만 주어진 영상 및 깊이정보를 어떻게 그래픽 엔진에 적용시키고 영상을 렌더링 하는지에 관한 방법은 잘 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 카메라 정보로 물체가 생성될 공간을 구축하고, 구축된 공간 안에 색상영상과 깊이영상 데이터로 3차원 물체를 형성하여 이를 기반으로 실시간으로 중간영상 결과를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 중간영상에서의 깊이영상도 추출하는 방법을 소개하도록 하겠다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권5호
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• pp.498-508
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• 2001

본 논문에서는 zoom 영상 세트로부터 최적의 깊이와 텍스쳐 정보를 추출하는 효과적인 영상 코딩 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 깊이 추출 단계와 텍스쳐 추출의 2단계로 구성되어 있다. 물체 공간에서 X-Y면을 삼각패치로 나누고 각 삼각패치 노드의 깊이 값은 깊이 추출 단계에서 결정한 후, 두 번째 단계에서 각 삼각패치의 텍스쳐를 추출한다. 깊이 추출 단계에서는 각 삼각패치의 노드를 중심으로 이루어진 사각형 윈도우 영역에 대하여 블록에 기반한 변이 보상 방법을 적용함으로 노드의 깊이를 결정한다. 텍스쳐 추출 단계에서는 아휜 변환에 기반한 변이 보상 모델을 이용하여 zoom 영상으로부터 삼각패치의 텍스쳐가 추출된다. 영상의 화질을 개선하기 위하여, 영상 평면에서 보정하는 대신 물체 공간에서 보정을 수행하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제15권3호
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• pp.321-331
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• 2013

이 연구는 TBM의 디스크커터 관입깊이에 대하여 실질적인 현장을 통하여 평가한 것이다. 연구를 위하여 설계시 적용되는 디스크커터 관입깊이에 대하여 검토하였다. 또한 대상 현장에 대한 지반특성에 대하여 검토하고 현장에 투입된 장비에 대한 적용성에 대하여 분석하였다. 특히 장비의 용량분석을 실시하여 적합성에 대하여 평가하였다. 이러한 평가결과와 현장 공사자료를 근거로 실질적인 TBM의 공사량과 굴진속도를 분석하였다. 이 결과로부터 설계시 적용된 TBM의 디스크커터 관입깊이에 대하여 재평가 하였다. 연구 결과로부터 설계시 적용되는 디스크커터 관입깊이는 특히 극경암 지반($S_c$ >150 MPa)에 있어서 적용값의 변경이 필요하다는 것을 명백히 보여주었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.99-105
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• 2017

스테레오 정합은 두 영상의 색상과 공간 유사성이 최대가 되는 지점을 찾아 깊이 정보를 예측한다. 그런데, 두 시점 사이에 발생하는 폐색 영역으로 잘못된 깊이 정보를 얻게 되고, 폐색 영역을 보완하지 않은 깊이 정보는 시간 축 스테레오 매칭에서 잡음을 전파하는 문제를 일으킨다. 본 논문은 폐색 영역을 보완하여 시간 축 상에서 발생하는 잡음의 전파를 줄이고, 정확한 깊이 정보를 공유하여 스테레오 매칭의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 색상과 공간의 유사성을 계산하는 함수를 정의하여 초기 깊이 정보를 예측하고, 세 가지 제약사항을 고려한 에너지 함수를 세워 (EM: expectation maximization) 으로 폐색 영역을 구한 뒤, 동적 프로그래밍 방법으로 예측된 폐색 영역을 보정한다. 끝으로, 이전시점에 구해진 정확한 깊이 정보를 사용하여 시간 축 스테레오 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 폐색영역 예측 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있었으며, 시간 축 정보를 고려하지 않은 스테레오 매칭 방법보다 정확한 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.