• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.313-330
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• 2021

카메라와 라이다가 탑재된 자율주행 시스템에서 깊이완성기술을 통해 조밀한 깊이추정을 할 수 있다. 특히, 자기지도학습을 이용하면 깊이정답이 없는 주행데이터로도 깊이완성 네트워크의 학습이 가능하다. 실제 자율주행환경에서 이러한 깊이완성의 출력은 다른 알고리즘들의 입력으로 사용되므로 매우 빠른 지연속도를 요구한다. 그래서 본 논문에서는 종래의 연구들처럼 네트워크를 고도화하여 정확도를 높이기보단 추론속도를 극대화한 형태의 깊이완성 네트워크를 사용한다. GPU 연산에 최적화된 RegNet 인코더를 사용하고 네트워크의 병렬성을 고려한 U-Net 형태의 네트워크를 설계한다. 대신, 본 논문에서는 자기지도학습 과정에서 정확도를 높일 수 있는 몇 가지 기법들을 제시한다. 제시하는 기법들은 신뢰할 수 없는 라이다 입력에 대한 강인함을 높이고 사전에 추출한 시맨틱 정보를 바탕으로 에지와 하늘 영역에 대한 깊이 추정 품질을 향상시킨다. 실험을 통해 우리의 모델은 매우 경량임에도 (2.42ms at 1280x480) 노이즈에 강하며 최신 연구들과 대등한 정확도를 보임을 확인한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.906-913
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• 2022

본 논문에서는 희소 깊이 영상과 컬러 영상을 이용해 조밀한 깊이 영상을 추정하는 깊이 완성을 수행하기 위해 최근접 이웃 커널 기술을 사용하는 방식의 네트워크를 제안한다. 먼저 예측하고자 하는 깊이 영상을 대략적인 깊이 정보의 구조 정보를 포함하는 부분과 세밀한 깊이 정보를 가지는 상세 부분으로 분할하여 예측하는 방식을 제안한다. 이 과정에서 깊이 영상의 구조 및 상세 정보는 분류 기법과 회귀 기법을 활용하여 각각 추정하였으며, 특히 분류 과정에서 최근접 이웃 커널 정보를 활용하여 주변 정보를 통해 분류를 진행하는 방식을 제안하였다. 제안 방식은 기존의 희소 깊이 완성 방식과 비교하여 우수한 성능을 나타냈고, 시각적으로도 만족할만한 결과를 보이게 됨을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1350-1352
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• 2022

본 논문에서는 희소깊이영상과 컬러영상을 이용해 조밀한 깊이영상을 추정하는 깊이 완성(depth completion)을 수행하기위해 최근접 이웃 커널을 추정하는 방식의 네트워크를 제안한다. 회귀방식의 딥러닝 네트워크는 일반적으로 값을 직접 예측하는 것보다 기본 값에 더해질 잔차를 추정하는 방식이 더욱 효율적이다. 본 논문에서는 최근접 이웃 커널을 입력영상에 적용하여 추정하고자 하는 픽셀의 인근 픽셀에서 값을 가져와 기본 값으로 사용하고, 해당 값의 잔차를 회귀방식으로 추정하는 네트워크를 설계했다. 이러한 방식으로 여러 SOTA 알고리즘 대비 좋은 성능을 나타냈고, 특히 이와 유사한 방식인 Plane-residual net 보다 높은 성능을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.689-690
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• 2016

밀집된 돈방에서 사육되는 돼지의 공격적인 행동들은 돼지의 성장에 심각한 악영향을 주고, 이는 농가의 경제적 손실로 이어진다. 따라서 돈방 내의 비정상 상황들을 지속적으로 모니터링할 수 있는 IT기반의 영상 감시 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 돼지의 행동 분석 이전에 필수적으로 선행되어야 하는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저, 배경차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지한다. 둘째, 서있는 돼지들 중에서 움직임이 있는 돼지만을 관심영역으로 설정하여 탐지한다. 마지막으로, 서서 움직이는 돼지들 사이에서 발생하는 근접 문제를 깊이 정보를 이용한 등고선기법을 제안 적용하여 돼지 객체의 탐지를 완성한다. 실제 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 깊이 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.313-316
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• 2018

최근 미디어의 생성 및 소비 기술의 발전으로 몰입도 있는 콘텐츠에 대한 수요가 증가하고 있다. View Interpolation 기술은 두 개의 좌/우 영상을 기반으로 하여 두 영상의 중간 시점에 해당하는 영상을 생성해내는 기술이다. 먼저 Depth Hole Filling Module을 이용하여 좌/우 영상 및 그에 대응하는 깊이 지도를 입력으로 받아 깊이 지도에 존재하는 오류를 검출하고, 보정한다. 깊이 지도의 오류 보정이 완료되면, 해당 데이터를 각각 Feature Matching Module 및 Layer Dividing Module로 전달한다. Feature Matching Module은 실사 영상 내의 특징점들을 검출하고, 두 영상 내 특징점을 매칭하는 역할을 수행하며, Layer Dividing Module은 깊이 값을 기반으로 영상의 Layer를 분할한다. Feature Matching Module에서 특징점의 매칭이 완료되면, 특징점의 영상 내 좌표 및 해당 좌표에서의 깊이 값을 Distance Estimating Module로 전달한다. Distance Estimating Module은 전달받은 특징점의 좌표 및 해당 좌표에서의 깊이 값을 기반으로 전체 깊이 값에서의 이동도를 계산한다. 이와 같이 이동도의 계산 및 Layer 분할이 완료되면, 각 Layer를 이동도에 기반하여 이동시키고, 이동된 Layer들을 포개어 배치함으로써 View interpolation을 완성한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.645-650
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• 2015

본 논문에서는 완성도 높은 3D 콘텐츠가 부족한 상황에서 고품질의 3D 콘텐츠 제작을 위한 입체 값 분석을 통한 과도한 입체 장면 및 장면 전환 영상을 검출하여 3D 콘텐츠 제작 가이드라인에 맞는 안정적인 입체 영상을 제작할 수 있는 입체 값 분석 기술을 제안한다. 입력된 좌, 우 영상을 이용하여 탐색범위 제한을 통하여 깊이 맵을 구하고 상영되는 스크린 크기에 맞춰 전경 및 배경의 대상 물체의 돌출 영역과 후퇴 영역의 입체 값을 계산한다. 돌출과 후퇴영역이 3D 입체 영상 제작 가이드라인에 벗어나는 장면 및 이전 장면과 과도하게 입체 값 변화가 일어나는 장면을 검출한다. 입체 값 분석 툴을 통해 검출된 장면은 후반 작업에서 입체 값 조절을 통해 안정적인 3D 입체 영상을 제작하는데 도움을 줄 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.319-326
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• 2016

밀집된 돈방에서 사육되는 돼지의 공격적 행동들은 돼지의 성장에 심각한 악영향을 주고, 이는 농가의 경제적 손실로 이어진다. 따라서 농가의 생산성 하락에 따른 경제적 손실과 직결되는 돈방 내의 비정상 상황들을 지속적으로 모니터링 할 수 있는 IT기반의 영상 감시 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 돼지의 행동 분석 이전에 필수적으로 선행되어야만 하는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지함으로써 영상 내의 탐색영역을 축소한다, 2) 서있는 돼지들 중에서 움직임이 있는 돼지들만을 관심영역으로 설정하여 탐지한다. 3) 서서 움직이는 돼지들 사이에서 발생하는 근접 문제를 깊이정보를 이용한 등고선기법을 제안 적용하여 돼지객체 탐지를 완성한다. 실제 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 깊이 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.455-466
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• 2006

본 논문에서는 능동형 센서를 이용하여 실사 객체에 대한 깊이 정보 및 칼라 정보를 획득하고 획득된 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하였다. 길이 정보를 획득하는 방법은 능동형 센서 모듈을 내장한 $Zcam^{TM}$ 카메라를 이용하였다. <중략>세 번째, 세부 파라미터를 조절하여 깊이 정보의 왜곡을 보정하고 보정된 깊이 정보를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성한 후, 서로 인접한 외곽 점들을 연결하여 완전한 객체 메쉬 모델을 만든다. 최종적으로, 완성된 객체 메쉬 모델에 칼라 영상 데이터의 칼라 값을 적용해 매핑 처리를 수행함으로써 3D 객체를 생성하였다. 실험을 통해 능동형 센서가 장착된 카메라로 획득한 데이터만으로 3D 객체를 생성할 수 있다는 가능성을 제시하였으며, 3차원 전용 스캐너를 이용한 것보다 데이터 획득이 간편하고 용이함을 알 수 있었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권40호
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• pp.157-176
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• 2015

본 연구는 3D애니메이션 합성기술에 있어서 그 효율성을 위해 반드시 활용되어야 하는 렌더패스 합성기법에 대해 기술하고 있다. 렌더패스는 각 속성별로 분리하여 렌더링한 후 합성하기 때문에 정교하고 신속한 합성이 가능하다. 그 중에서도 오클루전 패스는 소프트 라이트 쉐이딩을 한 듯한 화면을 연출하며 깊이감과 경계의 부드러움 등을 표현해 준다. 3D공간에서 만들어진 애니메이션 오브젝트들을 패스 렌더링 과정을 통해 2D이미지로 전환되며, 합성 소프트웨어에서 비로소 완성되게 된다. 즉, 3D애니메이션은 후반 합성과정인 컴포지팅(compositing)을 통해 애초에 계획하였던 작품의 완성도가 실현된다. 심도 있는 이미지를 완성하기 위해 3D소프트웨어에서 제작된 씬을 레이어별, 속성별 패스로 렌더링을 하여 합성 프로그램으로 불러들일 수 있기 때문이다. 오클루전 패스는 3D 그래픽스의 결과물의 GI렌더링을 하지 않고도 깊이감을 표현할 수 있기에 최근들어 포스트 프러덕션 과정에서 빠지지 않는 중요한 합성 맵이다. 그러나 그 중요성에 비해 그 속성의 특성과 원리 및 활용법을 정리, 분석한 연구 및 저서가 부족하다. 따라서 본 연구에서는 오클루전 맵의 원리와 활용법을 정리하고 합성결과의 실재감의 차이에 대해 분석하도록 하겠다. 또한 렌더러를 지정하고 속성의 특징을 활용한 맵의 지정과정과 합성 소프트웨어 활용기법을 정리하였다. 앞으로도 기법의 개발이 다양해지고 있는 추세에 맞춰 그래픽적 표현 한계를 뛰어넘어 보다 효율적이고 다양한 표현방식 후반 기법들이 연구되는 계기가 되길 바란다.

• 한국자원식물학회지
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• 제13권2호
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• pp.147-153
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• 2000

복령 균핵내 이물질 혼입 방지를 위하여 비닐, 부직포, 망사, 왕겨, 부엽토를 재배원목의 상하와 위, 아래 각각 피복한후 배양완성기간과 오염율, 균사밀도, 균핵 원기 형성기간, 수량, 이물질 생성정도를 조사한 결과, 왕겨, 부엽토, 비닐, 망사, 부직포순으로 좋았다. 왕겨를 피복하였을 경우, 관행에 비하여 배양 완성기간은 원목상하에 피복하였을 때 50일로서 관행에 비하여 5일 빨랐으며, 오염율은 관행의 경우 2%이나 왕겨 멀칭을 하였을때는 오염이 발생하지 않았다 균사밀도도 피복을 하였을 경우 현저히 좋았다. 균핵 원기 형성기간은 관행이 82일인데 비하여 피복시 62∼65일로선 17∼20일이 단축되었다. 수량은 관행 4.33Kg에 비하여 왕겨 상하 피복이 5.87kg으로 35.7% 증수, 상 피복이 5.62kg으로 29.8% 증수, 하 피복이 5.59kg으로 29.1% 증수되는 효과가 있었으며, 이물질 역시 피복시에는 나타나지 않았다. 복령 균핵내 이물질 혼입 방지를 위하여 재배원목 상하에 왕겨 피복에 의한 매몰깊이별 결령상태 및 품질의 영향을 조사한 결과, 매몰깊이가 20, 40, 60cm순으로 좋았다. 20cm매몰깊이에서 관행에 비하여 배양 완성기간은 5일 빨랐으며, 오염율은 관행의 경우 2%이나 오염이 발생하지 않았다. 균사밀도도 피복을 하였을 경우 현저히 좋았다. 균핵 원기 형성기간은 관행이 82일인데 비하여 62일로서 20일이 단축되었다.