• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.471-476
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• 2007

본 논문에서는 다중카메라를 이용한 3차원 공간 구성에 대한 분석을 위해 실제 카메라의 3차원 위치를 분석하였다. 카메라의 3차원 위치 분석을 위해서 카메라 교정법을 이용하였으며 교정 결과 얻은 카메라의 외부변수를 역좌표변환하여 카메라의 3차원 위치를 얻었다. 다중카메라 교정을 위해서 10대의 카메라를 다섯 쌍의 스테레오 카메라로 묶어 교정을 하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 카메라의 외부변수의 역좌표변환으로 실제 카메레라의 위치를 계산하였고 이것의 정확한 3차원 위치정보를 얻기 위해 초기 교정에서 선택된 12개의 점을 기초로 하여 각 좌표의 8-방향의 좌표 결과를 얻게 된다. 이렇게 해서 얻은 좌표를 이용하여 카메라 교정 과정을 반복하였다. 그 결과 카메라의 정확한 3차원 위치를 얻었으며, 또한 마커 좌표의 변화가 카메라의 위치에 영향 정도를 분석하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.225.2-225.2
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• 2012

저궤도 관측용 다중 카메라를 통해 고해상도 위성을 제공할 수 있으며, 지도 제작이나 환경, 농업, 해양 지역 모니터링 등의 목적으로 사용될 수 있다. 특히 항공촬영 및 지구 관측을 통해 수치표고모델(DEM) 추출을 함으로써 촬영지역의 고도정보를 포함하는 입체영상을 얻는데 유용하다. 또한, 달 관측을 위한 관측위성에 장착할 경우 달 표면의 지형을 정밀하게 얻어내어 달표면 고도 지형 지도제작 및 향후 달 탐사선을 통한 달 탐사 시 탐사지역 선정에 필요한 정보를 제공할 수 있다. 다중 카메라를 포함한 탑재체 시스템은 크게 광학부와 카메라 전자부로 구성된다. 광학부에서는 입체촬영 및 줌인이 가능한 광학계를 제공하며, 카메라 전자부에서는 광학계를 통해 검출기로 입사되는 빛에너지를 전자신호로 변환하고, 이를 카메라 전자부 영상출력 형식으로 변환하게 된다. 특히, 다중카메라를 각각 제어하기 위한 정밀제어로직, 다양한 촬영 지원 모드, 다중카메라 영상자료 및 영상처리를 위한 추가적인 영상정보를 제공한다. 본 논문에서는 저궤도 관측용 다중 카메라를 이용한 다양한 활용에 따른 각 모드별 성능분석방법을 제안한다. 이를 위해 각 촬영조건에 따라 필요한 파라미터를 분석하고 실제 활용시 예상되는 성능을 분석해 본다. 또한 다중카메라를 통해 얻어진 영상을 처리하는데 필요한 처리 과정 및 처리된 영상을 활용하는 방법을 제시한다. 특히 다중 카메라 촬영을 통해 얻어진 영상데이터의 특성을 알아보고, 이를 보정 및 처리하기 위해 필요한 추가 적인 정보, 영상파라미터, 처리 단계 및 최종결과물을 검증하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.971-972
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• 2015

본 연구에서는 다중 감시 카메라 환경에서 폭력행위를 감지하기 위한 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 폭력행위를 하나의 감시 카메라에서 인식하는 것을 포함할 뿐만 아니라 다중 감시 카메라 환경에서 사전에 폭력행위를 인식하여 미리 방지한다면 더욱 안전성을 보장하게 되는 것이다. 폭력행위의 사전 징후는 다중카메라가 있는 모든 지역에 스토킹, 두 사람의 장시간 대치상황, 여러 사람의 장시간 대치상황 등으로 생각할 수 있다. 무엇보다도 각 카메라의 영역이 다르므로 한 객체의 이력을 파악하기 위해 카메라 간의 정보제공 및 동일객체 확인이 필수적이다. 따라서 본 논문은 카메라 간의 동일 객체 확인을 위한 알고리즘과 스토킹 행위인식을 위한 멤버함수를 정의한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.465-468
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• 2009

본 논문은 박물관이나 고가의 물품을 판매하는 곳에서 특정한 객체를 감시하고, 특정 객체의 도난을 방지하기 위하여 다중카메라를 설치하여 카메라 상호간의 정보를 교환함으로써 움직이는 객체를 추출하고 추적하는 시스템의 구현이다. 감시대상이 되는 객체의 상단과 정면에 카메라를 설치하여 움직임 객체가 감시대상 객체에 접촉하게 되면 두 대의 카메라가 동시에 움직임 객체를 추출하고 추적하게 된다. 먼저 정면의 카메라는 움직임 물체의 얼굴부분을 캡춰하고 지속적으로 얼굴영역을 확대 / 캡춰하면서 추적을 시작한다. 상단의 카메라는 많은 객체들의 움직임 속에서 특정한 객체만을 추적할 수 있으며, 추적은 방향예측을 통하여 수행하고 객체의 특징정보를 저장한다. 저장된 특징정보는 카메라의 범위를 벗어났을 때 인접한 카메라에 정보를 전송하고 지속적인 추적이 이뤄질 수 있도록 한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.6
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• pp.587-598
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• 2021

This study aims to develop a multi-camera based MMS (Mobile Mapping System) technology for building a HD (High Definition) map for autonomous driving and for quick update. To replace expensive lidar sensors and reduce long processing times, we intend to develop a low-cost and efficient MMS by applying multiple cameras and real-time data pre-processing. To this end, multi-camera storage technology development, multi-camera time synchronization technology development, and MMS prototype development were performed. We developed a storage module for real-time JPG compression of high-speed images acquired from multiple cameras, and developed an event signal and GNSS (Global Navigation Satellite System) time server-based synchronization method to record the exposure time multiple images taken in real time. And based on the requirements of each sector, MMS was designed and prototypes were produced. Finally, to verify the performance of the manufactured multi-camera-based MMS, data were acquired from an actual 1,000 km road and quantitative evaluation was performed. As a result of the evaluation, the time synchronization performance was less than 1/1000 second, and the position accuracy of the point cloud obtained through SFM (Structure from Motion) image processing was around 5 cm. Through the evaluation results, it was found that the multi-camera based MMS technology developed in this study showed the performance that satisfies the criteria for building a HD map.

• Progress in Medical Physics
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• v.26 no.1
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• pp.18-27
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• 2015

Since a Compton camera has high detection sensitivity due to electronic collimation and a good energy resolution, it is a potential imaging system for nuclear medicine. In this study, we investigated the feasibility of a Compton camera for multi-tracer imaging and proposed a rotating Compton camera to satisfy Orlov's condition for 3D imaging. Two software phantoms of 140 and 511 keV radiation sources were used for Monte-Carlo simulation and then the simulation data were reconstructed by listmode ordered subset expectation maximization to evaluate the capability of multi-tracer imaging in a Compton camera. And the Compton camera rotating around the object was proposed and tested with different rotation angle steps for improving the limited coverage of the fixed conventional Compton camera over the field-of-view in terms of histogram of angles in spherical coordinates. The simulation data showed the separate 140 and 511 keV images from simultaneous multi-tracer detection in both 2D and 3D imaging and the number of valid projection lines on the conical surfaces was inversely proportional to the decrease of rotation angle. Considering computation load and proper number of projection lines on the conical surface, the rotation angle of 30 degree was sufficient for 3D imaging of the Compton camera in terms of 26 min of computation time and 5 million of detected event number and the increased detection time can be solved with multiple Compton camera system. The Compton camera proposed in this study can be effective system for multi-tracer imaging and is a potential system for development of various disease diagnosis and therapy approaches.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.223-225
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• 2013

본 논문에서는 카메라가 여러 개 존재하는 다중의 카메라 환경에서 주변의 환경에 최적으로 적합한 카메라를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 초기의 입력영상을 받아들인 후, 이 영상으로부터 주위의 환경을 가장 잘 표현할 수 있는 특징인 밝기와 텍스처 특징을 추출한다. 그리고 이전 단계에서 추출된 밝기와 텍스처 특징값들을 가장 잘 반영할 수 있는 카메라를 선택하는 규칙을 생성함으로써 주위 환경에 맞는 카메라를 자동으로 선택해 준다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 방법이 여러 가지 환경에서 잘 동작하며, 결과적으로 주위 환경에 적합한 카메라의 선택을 통해 보다 정확한 3차원의 정보를 추출함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.445-449
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• 2008

개인과 공공의 안전에 대한 요구가 증가함에 따라 카메라를 이용한 영상 감시 시스템이 점차적으로 증가하고 있다. 보안의 필요성에 따라 한 지역에 여러 대의 카메라를 설치하여 FOV(Field Of View)를 겹치는 경우도 있다. 이처럼 FOV의 중첩 영역에서 다중 카메라들로부터 얻은 영상을 처리하여 객체의 위치를 파악하고 추적하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 다수의 카메라를 이용해 감시 영역이 중첩되는 지역에서의 겹침이 발생해도 객체를 계속적으로 추적하는 방법을 제안한다. 이 방법으로 단일 카메라 상에서의 외형 식별자를 이용하여 추적하고 다중 카메라 간의 호모그래픽 매트릭스를 이용하여 노이즈에 강건한 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.186-186
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• 2022

과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.13 no.7
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• pp.488-498
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• 2007

This paper presents a novel approach for representing the spatio-temporal topology of the camera network with overlapping and non-overlapping fields of view (FOVs) in Ubiquitous Smart Space (USS). The topology is determined by tracking moving objects and establishing object correspondence across multiple cameras. To track people successfully in multiple camera views, we used the Merge-Split (MS) approach for object occlusion in a single camera and the grid-based approach for extracting the accurate object feature. In addition, we considered the appearance of people and the transition time between entry and exit zones for tracking objects across blind regions of multiple cameras with non-overlapping FOVs. The main contribution of this paper is to estimate transition times between various entry and exit zones, and to graphically represent the camera topology as an undirected weighted graph using the transition probabilities.