• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.844-846
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• 2005

본 논문은 시점에 독립적인 제스처 인식을 위하여 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 기존 제스처 연구에서 시점 문제와 행동 속도의 편차는 중요하면서도 어려운 문제이다. 첫째, 시점 문제는 하나의 단안 카메라나 스테레오 카메라를 이용하는 단방향 카메라 환경에서 발생하며 해결하기 어려운 문제이다. 모든 시점에서 학습시켜야 하는 기존 연구의 단점을 해결하기 위해, 다양한 시점입력에 독립적으로 인식을 할 수 있는 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 볼륨 모션 템플릿은 깊이 정보와 모션의 방향성 통해 최적의 가상 시점을 제공한다. 또한 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 시스템의 신뢰성과 확장성 또한 개선하였다. 두 번째, 제스처가 발생 시마다 생기는 속도의 편차 문제이다. 입력 제스처의 시간-정규화를 통해 해결할 수 있는데, 시간 정보 대신 모션 량을 사용하여 이를 해결하였다. 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 다양한 시점 입력에 대해 실험하였고, 기존 모션 히스토리 이미지와 비교하여 시점에 독립적인 결과를 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.573-579
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• 2019

완전한 자율 주행에 이르기 위해서는 주변 환경을 인지하는 인지 능력이 사람보다 뛰어나야 한다. 자율 주행에서 주로 사용되는 $60^{\circ}$ 협각, $120^{\circ}$ 광각 카메라는 시야각에 따른 각각의 단점이 존재한다. 본 논문의 목적은 광각, 협각 카메라가 가진 각각의 단점을 극복하기 위하여, 다중화각 차량 전방 카메라 시스템을 이용하여 더 넓은 영역의 전방을 대상으로 더 정확히 객체를 인식할 수 있는 심층신경망 알고리즘을 개발하는 것이다. 광각, 협각 카메라로 취득된 데이터의 종횡비를 분석해 SSD(Single Shot Detector) 알고리즘을 수정하였고, 취득된 데이터를 학습하여 단안 카메라만을 사용할 때 보다 높은 성능을 달성하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.143-148
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• 2022

이동하는 스마트폰이나 로봇의 단안 카메라를 이용하여 연속적으로 촬영된 이미지들을 분석하여 카메라의 위치를 추정하는 것은 메타버스나 이동 로봇, 사용자 위치 서비스에서 매우 중요하다. 지금까지는 PnP 관련 기술들을 적용하여 위치를 계산하였는데, 본 논문에서는 연속된 영상들에 적용된 에피폴라 기하학에서의 필수 행렬을 이용하여 카메라의 이동 방향을 구하고 기하학적인 수식 계산을 통해 카메라의 연속적인 이동 위치를 추정하는 방법을 새롭게 제안하였고, 시뮬레이션을 통해 그 정확성을 검증하였다. 이 방식은 기존의 방식과는 전혀 다른 방법으로 두 개 이상의 영상에서 하나 이상의 일치되는 특징점만 있어도 적용할 수 있는 특징이 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.602-613
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• 2011

본 논문에서는 단안 디지털 카메라(주 카메라)에 크기와 성능이 다른 이종의 보조 카메라 모듈을 추가하여 스테레오 영상을 획득하고 활용하는 이종 스테레오 카메라 시스템을 제안한다. 이종 스테레오 카메라는 보조 카메라로 휴대폰 카메라와 같이 상대적으로 크기가 작고 저가인 카메라를 사용함으로써 스테레오 카메라의 제작 단가를 낮추고 크기를 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 주 카메라와 보조 카메라 모듈로부터 획득한 이종 스테레오 영상은 영상의 화각, 해상도 등이 서로 다르기 때문에 이종 스테레오 영상을 스테레오영상으로 변환하는 과정이 필요하다. 제안한 시스템은 이종 스테레오 카메라의 기하학적 분석을 통해 이종 스테레오 영상을 일반 스테레오 영상으로 변환하는 이종 스테레오 영상 정합 알고리즘을 수행한다. 실험 결과로 정합을 통하여 얻은 스테레오 영상의 품질을 분석하고 응용 기술을 제시함으로써 제안 시스템의 성능과 활용성을 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.1157-1163
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• 2000

논문에서 우리는 한 대의 카메라 전면에 위치한 4개의 거울을 이용한 실질적인 스테레오 비젼 시스템을 제안한다. 스테레오 이미지는 한 대의 CCD 카메라 정면에 위치한 4개의 거울을 이용하여 좌/우 이미지가 절반씩 만들어진다. 3차원 공간에서 물체 위의 한 점은 4개의 거울로 인해 2개의 가상 점으로 변환된다. 전통적인 스테레오 비젼 시스템과 같이 2개 가상 점이 위치한 좌/우 이미지 사이의 변위는 물체 위의 점에 대 한 깊이와 직접 관련이 된다. 그러므로 이 시스템은 카메라가 한 대만 사용해 카메라 교정과 스테레오 이미지 획득에 큰 장점이 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.99-104
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• 2021

스마트폰과 같은 단안 카메라를 이용하여 이동 궤적을 추정하고, 주변 3차원 영상을 구성하는 기술은 실내 위치 추정뿐만 아니라 메타버스 서비스에서도 핵심이다. 이 기술에서 가장 중요한 것은 이동하는 카메라 중심의 좌표를 추정하는 것인데, 본 논문에서는 기하학적으로 이동 거리를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째와 두 번째 사진으로 3차원 물체점의 좌표를 구하고, 첫 번째와 세 번째 사진의 일치되는 특징점을 이용하여 이동 거리 벡터를 구한 후에, 세 번째 카메라의 원점 좌표를 이동하며 3차원 물체점과 세 번째 사진의 특징점이 일치되는 위치를 구한다. 실제 연속적인 영상 데이터에 적용하여 그 가능성과 정확성이 검증되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.755-764
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• 2019

현재 사용 가능한 상용 라이트필드 카메라는 정지 영상만을 취득하거나 가격이 매우 높은 단점으로 인하여 5차원 라이트필드 비디오 취득에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 단안 비디오로부터 라이트필드 비디오를 합성하기 위한 딥러닝 기반 기법을 제안한다. 라이트필드 비디오 학습 데이터를 취득하기 어려운 문제를 해결하기 위하여 UnrealCV를 활용하여 3차원 그래픽 장면의 사실적 렌더링에 의한 합성 라이트필드 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 입력 단안 비디오에서 $9{\times}9$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 밝기 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추정하는 네트워크, appearance flow로부터 얻어진 인접한 라이트필드 비디오 프레임간의 optical flow를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.424-427
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• 1999

적은 연산으로 정확한 정합점을 추출한다는 것은 고전적인 스테레오비전의 가장 큰 단점이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 효과적인 정합점 검출 알고리듬이 많이 연구되고 있으나, 뚜렷한 해결 방법은 없다. 따라서 본 논문에서는 위와 같은 문제점들을 해결 할 수 있는 거울을 이용한 스테레오 비전 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 보다 저렴한 가격으로 스테레오 시스템을 구추할 수 있으며, 한 대의 카메라만을 사용하기 때문에 칼리브레이션 과정을 간략화 할 수 있다. 거울에 반사된 오른쪽과 왼쪽 영상은 거울의 각도에 의해서 동일 이미지 평면의 좌우에 촬상이 된다. 같은 이미지 평면에 촬상된 두 영상의 epipolar line은 x축과 평행한 scan line을 갖는다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 정합점을 추출하기 위한 epipolar 검출 알고리듬이 필요하지 않고 한 대의 카메라만을 사용하기 때문에 칼리브레이션 과정을 간략화 할 수 있다. 또한 동일한 이미지 평면에 오른쪽 이미지와 왼쪽 이미지가 촬상되기 때문에 두 영상의 명암도 차이를 보정하기 위한 정규화 작업도 필요하지 않다. 위와 같은 장점은 고전적인 스테레오 비전에서 발생되는 문제점들을 효과적으로 보완한다. 본 논문에서 제안된 시스템에 대한 프로토타입을 제작하여 실험하였으며, 그 결과를 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.17-25
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• 2012

본 논문에서는 단안 카메라를 이용하여 획득한 여러 장의 영상으로부터 입체영상을 제작하는 방법을 제안한다. 수평으로 이동하며 촬영한 N 장의 프레임 영상중에서 최적의 좌우 입체영상을 먼저 선택한다. 이를 위해 영상의 에지를 추출한 후 에지의 방향을 이용하여 두 영상의 에지각의 차이인 회전각을 구한다. 또한 영상 투영을 통해 두 영상의 상관관계를 구한 후, 이를 이용하여 이동벡터를 얻는다. 다음으로 최적의 입체영상 두 장을 선택한 후, 회전각 및 이동벡터를 이용하여 선택된 좌우영상을 보정한다. 총 32장의 실험영상데이터에 제안방법을 적용하였고, 입체영상의 품질을 검증하기 위해서 주관적 시각적 피로도 평가를 수행하였다. 피로도 측면에서는 84 %의 안정적인 입체감을 전달하는 것을 증명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1095-1109
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• 2021

안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.