• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.341-350
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• 2022

본 논문은 온디바이스 환경에서 다중 시점 영상을 입력 받아 객체를 증강하고, 현실 공간에 의한 가려짐을 구현하는 딥러닝 기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이는 세부적으로 카메라 자세 추정, 깊이 추정, 객체 증강 구현의 세 기술적 단계로 나눠지며 각 기법은 온디바이스 환경에서의 최적화를 위해 다양한 모바일 프레임워크를 사용한다. 카메라 자세 추정 단계에서는 많은 계산량을 필요로 하는 특징 추출 알고리즘을 GPU 병렬처리 프레임워크인 OpenCL을 통해 가속하여 사용하며, 깊이 영상 추론 단계에서는 모바일 심층신경망 프레임워크 TensorFlow Lite를 사용하여 가속화된 단안, 다중 영상 기반의 깊이 영상 추론을 수행한다. 마지막으로 모바일 그래픽스 프레임워크 OpenGL ES를 활용해 객체 증강 및 가려짐을 구현한다. 제시하는 증강현실 시스템은 안드로이드 환경에서 GUI를 갖춘 애플리케이션으로 구현되며 모바일과 PC 환경에서의 동작 정확도 및 처리 시간을 평가한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.699-702
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• 2015

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 두 영상 사이 또는 하나의 영상과 여러 영상 사이에 대응되는 매칭을 계산하여 파노라마영상을 생성하는 처리 방법을 구현하고 기술하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.99-108
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• 2015

3D 게임에서 오브젝트의 위치를 파악하거나 사실감을 높이기 위하여 광원의 시점에서 정점의 깊이 값을 계산하는 그림자 매핑 기법이 많이 사용된다. 그림자 맵의 깊이 값은 월드 좌표를 통해 계산되기 때문에 월드 좌표가 변하지 않는 정적 오브젝트는 깊이 값을 갱신할 필요가 없다. 본 논문에서는, (1) 렌더링 속도를 향상시키기 위하여 한번만 저장하는 정적 오브젝트 깊이 값과 매번 갱신하는 동적 오브젝트의 깊이 값을 다중 렌더 타겟을 이용하여 따로 관리한다. 또한 (2) 쿼터 뷰 기반 3D 게임에서 동적 오브젝트 그림자 품질을 높이기 위하여 광원의 위치가 카메라를 따라다니며 동적 오브젝트에 가깝게 변동한다. 제안하는 방법의 효율성을 3D 게임의 다양한 정적 및 동적 오브젝트 구성에 따른 실험을 통하여 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.631-639
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• 2014

디지털 방송 서비스가 시작되고, 기존의 방송 서버에서 사용자에게 방송 콘텐츠를 제공하는 단 방향 방송이 아닌 통신망을 이용하여 사용자가 방송 서버에 정보를 전달하는 양 방향 방송서비스가 가능해졌다. 이에 사용자는 개인이 원하는 장면을 원하는 시간대에 시청하는 맞춤형 방송 서비스에 대한 요구가 생겨나게 되었다. 이러한 맞춤형 방송 서비스에서는 사용자가 입력한 데이터를 바탕으로 검색하기 위한 메타데이터 정보가 중요하다. 본 연구는 기존의 사용자가 원하는 장면별로 시청하는 맞춤형 방송 서비스에서 원하는 장면 뿐 만 아니라 사용자가 보고 싶은 객체를 원하는 카메라 시점에서 시청할 수 있는 객체 중심의 맞춤형 영상미디어 서비스를 위한 메타데이터에 관리 모듈에 대한 연구이다. 본 연구를 통하여 기존의 맞춤형 방송 서비스에 없었던 객체에 대한 세그먼트 정보를 제공해 줌으로써 사용자에게 시청의 폭을 넓혀 시청 만족도를 높일 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.495-502
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• 2013

영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.333-341
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• 2014

다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 증가하기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용한 효과적인 초기 종료 움직임 추정 기법이다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 다중 사각형 탐색 패턴, 래스터 탐색 패턴, 수정된 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 작은 다이아몬드 탐색으로 이루어져있다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법(FS)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 움직임 추정 속도를 각각 약 1.7~4.5배, 90배 향상시킨다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권33호
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• pp.31-53
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• 2013

20세기 초 모더니즘 예술의 다양한 실험은 필름과 카메라의 발명과 함께 애니메이션을 탄생시켰다. 초창기에는 영화, 사진, 미술 등 예술가들에 의해 이미지와 시간을 접목한 다양한 분야의 이미지 실험이 이루어졌다. 그러나 이후 애니메이션이 상업적으로 성공을 거두면서 점차 흥미위주의 작품이 주류로 자리 잡아 갔으며, 초기 애니메이션의 실험적 특성은 소위 비주류 애니메이션으로 명맥이 유지되었다. 디즈니 애니메이션 역시 상업적인 작품을 제작하면서 초기작품의 실험적 형태, 움직임의 표현, 그리고 초현실주의적 관점이 반영돼 모더니즘 예술로 긍정적인 평가를 받아왔었지만, 점차 영화적 리얼리즘을 표방하여 3차원적 영상 이미지 표현에 몰두하였다. 그 예로 애니메이터들에겐 드로잉과 라이브액션 푸티지(liveaction footage)를 연구하는 클래스를 열어 사람과 동물의 움직임을 재현하는 테크닉을 발전시켜갔다. 또한 2차원 원급법의 표현적 한계를 극복하고자 기술적으로 멀티플레인 카메라(multiplane camera), 3D컴퓨터그래픽스와의 합성 등 이미지의 입체감을 강화시켜갔다. 더욱이 내용면으로 대중적인 동화 소재의 선택과 월트 디즈니 개인의 실사영화에 대한 관심은 애니메이션 연출에서 헐리우드 영화적 내러티브의 관습과 이미지 재현의 사실성을 강화시켜 초기 작품들이 갖고 있던 고유의 특성이 변질되면서 디즈니 애니메이션은 하위 영상문화 또는 아동적인 것으로 인식되는 원인이 됐다. 그러나 사라진 듯 보인 초기 모더니즘의 특성들은 이미지 표현에 있어 현재에도 디즈니 애니메이션에 계승되고 있다. 여전히 장르의 특성상 내러티브의 범주에서 디자인의 대상성은 중요시되지만 그 표현에 있어서는, 모더니즘 회화가 추구했던 이미지의 단순화와 과장으로 형태와 색이 줄 수 있는 심리적작용은 애니메이션 디자인에 활용되어 과거에 비해 그 특성은 더욱 강화됐다. 먼저 간단한 도형의 형태로 단순화된 모더니즘 회화의 특성은 캐릭터 디자인에 차용되고, 색은 대상의 장식이나 고증적 재현의 일차원적 목표를 넘어 카메라와 인물의 움직임으로 한 하면에서 배치가 바뀌면서 충돌 상쇄하여 관객에게 내적 경험을 유도하게 한다. 추상회화에서 색의 해방이 평면성으로 귀결된 것과 같이 캐릭터의 단순화된 개념적 색상의 사용은 캐릭터를 평면적으로 보이게 할뿐더러 이와 대조되는 공간은 더욱 평면적으로 나타나게 된다. 또한 카메라 움직임에 따라 드러나는 배경의 다중시점은 다양한 각도에서 대상의 본질을 표현하려한 모더니즘 회화를 연상시키기에 충분하다. 이러한 특성들이 초기 모더니즘 회화가 줬던 경험을 환기시킨다는 점에 입각하여 본 연구는 현대 작품들 사례를 중심으로 단순화 또는 과장된 형태, 내적표현의 색, 그리고 공간 사건의 배경의 역할을 유지하면서 움직임이 주는 경험을 20세기 초 모더니즘 회화의 특성과 비교 분석한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.144-159
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• 2014

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.