• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.389-390
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• 2018

본 논문에서는 3차원 복원을 위한 특징점 추출 및 매칭에 대한 보다 정확한 방법을 제안한다. 이 방법은 컴퓨터 비전의 기본이 되는 분야로 복원뿐 만 아니라 SLAM과 같은 지도 작성 및 자율 운행에도 필요한 방법이다. 본 연구는 3차원 물체 복원을 위해서 사용하는 방법 중 하나인 Column space fitting(CSF)을 이용하여 turntable-image data에 적용하여 성능을 평가하여 정확성을 검증을 한다. 오늘날 3D scanner를 이용하여 물체를 3차원 모델을 획득하고 3D프린터를 이용하여 다양한 분야에 적용한다. 그러나 고가의 장비이기 때문에 접근성이 떨어진다. 본 연구는 영상들만을 가지고 기하학적 계산을 통해 3차원 모델을 획득한다. 본 연구결과는 기존의 방법인 KLT 알고리즘과 비교하여 RMSE의 값을 약 5배를 줄이는 성능 향상을 보인다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.1
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• pp.45-52
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• 2015

The interoperability of multi-source data has become more important due to various digital maps, produced from public institutions and enterprises. In this study, the automatic matching algorithm of multi-source building data using hierarchical matching was proposed. At first, we divide digital maps into blocks and perform the primary geometric registration of buildings with the ICP algorithm. Then, corresponding building pairs were determined by evaluating the similarity of overlap area, and the matching threshold value of similarity was automatically derived by the Otsu binary thresholding. After the first matching, we extracted error matching candidates buildings which are similar with threshold value to conduct the secondary ICP matching and to make a matching decision using turning angle function analysis. For the evaluation, the proposed method was applied to representative public digital maps, road name address map and digital topographic map 2.0. As a result, the F measures of matching and non-matching buildings increased by 2% and 17%, respectively. Therefore, the proposed method is efficient for the matching of building polygons from multi-source digital maps.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.20 no.2
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• pp.47-54
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• 2012

Additional high resolution satellite images, other period or site, are essential for efficient city modeling and analysis. However, the same ground objects have a radiometric inconsistency in different satellite images and it debase the quality of image processing and analysis. Moreover, in an urban area, buildings, trees, bridges, and other artificial objects cause shadow effects, which lower the performance of relative radiometric normalization. Therefore, in this study, we exclude shadow areas and suggest the selective histogram matching methods for image based application without supplementary digital elevation model or geometric informations of sun and sensor. We extract the shadow objects first using adjacency informations with the building edge buffer and spatial and spectral attributes derived from the image segmentation. And, Outlier objects like a asphalt roads are removed. Finally, selective histogram matching is performed from the shadow masked multi-temporal Quickbird-2 images.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.32 no.5
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• pp.459-467
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• 2014

The importance of fusion and association using established spatial information has increased gradually with the production and supply of various spatial data by public institutions. The generation of necessary spatial information without field investigation and additional surveying can reduce time, labor, and financial costs. However, the study of the integration of the newly introduced road name address map with the digital map is very insufficient. Even though the use of the road name address map is encouraged for public works related to spatial information, the digital map is still widely used because it is the national basic map. Therefore, in this study, building matching and update were performed to associate the digital map with the road name address map. After geometric calibration using the block-based ICP (Iterative Closest Point) method, multi-scale corresponding pair searching with hierarchical clustering was applied to detect the multi-type match. The accuracy assessment showed that the proposed method is more than 95% accurate and the matched building layer of the two maps is useful for the integrated application and fusion. In addition, the use of the road name address map, which carries the latest and most frequently renewed data, enables cost-effective updating of new buildings.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.12 no.3
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• pp.13-24
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• 2019

The concept of shape similarity has been applied to verify the accuracy of the SIND model, the real-time prediction model for disaster risk. However, the CRITIC method, one of the most widely used in geometric methodology, is definitely limited to apply to complex shape such as hazard map for coastal disaster. Therefore, we suggested the modified CRITIC method of which we added the shape factors such as RCCI and TF to consider complicated shapes. The matching pairs were manually divided into exact-matching pairs and mis-matching pairs to evaluate the applicability of the new method for shape similarity into hazard maps for storm surges. And the shape similarity of each matching pair was calculated by changing the weights of each shape factor and criteria. Newly proposed methodology and the calculated weights were applied to the objects of the existent hazard map and the results from SIND model. About 90% of exact-matching pairs had the shape similarity of 0.5 or higher, and about 70% of mis-matching pairs were it below 0.5. As future works, if we would calibrate narrowly and adjust carefully multi-objects corresponding to one object, it would be expected that the shape similarity of the exact-matching pairs will increase overall while it of the mis-matching pairs will decrease.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.183-183
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• 2010

위치기반서비스(Location Based Service)는 갈수록 고도화 되어 가고 있다. 특히 최근의 대형 포털을 중심으로 지오웹 서비스가 활성화 되어 있고 이를 스마트폰과 같은 개인용 이용기기를 통해 연속적으로 제공하려는 경향이 뚜렷하다. 이와 같은 시점에서 정부와 민간에서 구축 중이거나 보유 중인 전국적 규모의 데이터 간 상호 연동과 융합을 도모하려는 시도 또한 불가결하다. 이는 고도화된 LBS를 위하여 반드시 필요한 과정이기 때문이다. 이에 따라 몇 가지 주요한 전국 데이터를 대상으로 상호 연동과 융합을 위한 기술개발을 시도하였다. 우선 도로명주소기본도와 수치지형도 간 POI의 연계를 위한 연구를 수행하고 있다. 이 연구에서는 두도면 내의 POI를 대상으로 다양한 매칭과 이에 기반 한 의사결정 방법론을 이용하여 자동으로 상호 인식 및 연계가 될 수 있도록 하고 있다. 다음으로 지적도와 수치지형도 간의 객체 매칭에 관한 연구이다. 수치지형도와 지적도의 불부합으로 인하여 그 동안 지적도를 수치지형도에 맞춘 형태의 편집지적도를 지속적으로 생산하여 왔고 앞으로도 그럴 것이다. 문제는 여기에 필요한 많은 예산이다. 만일 수치지형도와 지적도를 자동으로 매칭하여 편집지적도를 자동으로 생산할 수 있게 된다면 많은 예산 절감과 함께 편집지적도의 현시성을 확보할 수 있게 될 것이다. 다음으로 항공사진과 도로망도의 매칭이다. 현재 주요 포털에서 제공하고 있는 항공사진 기반의 도로망도는 기복변위와 같은 문제로 인하여 시각적으로 많은 위치오차를 보이고 있다. 만일 항공사진의 도로영역을 자동으로 추출하여 벡터 도로망도와 매칭을 할 수 있다면 보다 시각적으로 안정된 항공사진 상의 도로망도를 제공할 수 있게 되고 나아가 이는 차량이나 보행자 네비게이션에 매우 요긴하게 이용될 수 있을 것이다. 다음으로 서로 LOD가 다른 도로망도의 매칭 문제이다. 많은 기관에서 독자적으로 생산한 도로망도는 LOD의 상이에 기인한 문제가 많아 서로 연계 활용되지 않는다. 이를 자동으로 매칭하여 서로 연계할 수 있다면 두 도로망도가 보유하고 있는 속성정보를 공동으로 이용할 수 있는 이익을 얻게 된다. 다음으로 지도 일반화 기술이다. 지도일반화는 지적도내 수치지형도와 같은 대규모 데이터를 스마트폰과 같은 저용량 사양의 기기에 서비스 할 때 불가결한 기술이다. 지도상 객체들의 기하학적 정보 손실을 최소화하면서 메모리 측면에서 경량의 지도를 자동으로 만들어 낸다면 이는 매우 요긴하게 이용될 것이다. 마지막으로 보행자 네트워크의 생성기술이다. 보행자 네트워크는 그 상세함과 정보용량에 있어서 차량용 네트워크에 견줄 수 없다. 이를 현행의 차량용 네트워크와 같이 수동으로 생성하는 데에는 경제적으로나 시간적으로 막대한 투자가 필요하다. 따라서 이를 기존의 공간정보들을 활용하여 자동으로 생성해 낼 수 있다면 그 파급효과는 매우 크리라 판단된다. 본 발표에서는 위와 같은 주제에 관하여 그간의 연구 성과를 개략적으로 소개해본다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.11
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• pp.789-794
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• 2013

A vehicle tracking system makes it possible to induce the vehicle movement path for avoiding traffic congestion and to prevent traffic accidents in advance by recognizing traffic flow, monitoring vehicles, and detecting road accidents. To track the vehicles effectively, those which appear in a sequence of video frames need to identified by extracting the features of each object in the frames. Next, the identical vehicles over the continuous frames need to be recognized through the matching among the objects' feature values. In this paper, we identify objects by binarizing the difference image between a target and a referential image, and the labelling technique. As feature values, we use the center coordinate of the minimum bounding rectangle(MBR) of the identified object and the averages of 1D FFT(fast Fourier transform) coefficients with respect to the horizontal and vertical direction of the MBR. A vehicle is tracked in such a way that the pair of objects that have the highest similarity among objects in two continuous images are regarded as an identical object. The experimental result shows that the proposed method outperforms the existing methods that use geometrical features in tracking accuracy.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.144-145
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• 2008

본 연구는 라이다 자료를 이용하여 건물영역을 추출하고 건물모델을 구성하는 선형과 면요소들을 추출하는 기법을 제시하였다. 라이다 자료는 지형지물의 표고값을 정확하고 직접적인 방식으로 제공함으로써 기존의 항공사진에 비하여 매칭과정을 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 라이다 점들은 해당 수평위치에 대한 표고값만을 제공하기 때문에 지표 위의 지형지물들을 추출하기 위해서는 먼저 점들간의 기하학적인 관계를 분석하여 그들을 구성하는 선이나 면요소들을 추출해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 라이다 자료를 라스터 형태로 변환한 후, 이미지 프로세싱을 통하여 상대적으로 낫은 영역과 높은 영역으로 분리하여 각각 지형과 건물영역으로 분류하였다. 다음으로 건물영역 경계로부터 건물 외곽선을 추출하고 건물영역 내에 면요소들을 통계분석을 통하여 추출하였다. 실험결과를 통하여 제시한 기법들은 비교적 복잡한 형태의 건물 지붕면과 외곽선을 성공적으로 분할하고 추출할 수 있음을 보여준다.