• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.683-684
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• 2017

본 논문은 실내용 LED 전광판 시스템에서 문자 출력을 위한 완성형 폰트 기법을 개선하기 위해 비트맵 이미지 픽셀의 색상값을 이용하여 실시간으로 폰트를 생성하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 출력을 위한 문자 폰트를 사전에 정의해 저장하지 않고 텍스트를 비트맵 이미지로 변환한 후 이진화 하여 각 픽셀의 색상값을 이용해 출력 폰트를 실시간으로 생성하도록 한다. 실시간 폰트 생성 기법은 사전에 정의된 문자와 입력된 데이터를 비교하기 위한 과정이 생략되어 메모리 낭비를 줄일 수 있다. 또한 제안된 기법은 사전에 정의되지 않은 다양한 형태의 문자를 입력받아 출력할 수 있기 때문에 문자 표현 방식이 다양해져 정보 전달 효과를 높인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.464-469
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• 2006

본 논문은 연속 영상에서 빠르게 움직이거나 변형이 있는 물체를 추출하기 위한 개선된 활성 외곽선 모델을 제안한다. 제안 방법은 프레임간 물체의 변위를 식별하기 위한 합성 기울기 맵 생성 단계와 큰 변위에도 지역적 최저에 빠지지 않고 견고하게 수렴하기 위한 에너지 비탈면 생성 단계로 이루어진다. 이를 위하여 우선, 두 프레임의 기울기 맵을 합성하고, 불필요한 배경과 잡음을 제거하기 위해 두 프레임의 차를 마스크로 적용하여 합성 기울기 맵을 생성한다. 생성된 합성 기울기 맵에 수학적 형태학 연산의 하나인 닫기 연산을 적용하여 활성 외곽선이 매끄럽게 이동할 수 있는 에너지 비탈면을 만든다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 움직임 변위가 큰 연속 영상을 사용하여 기존 활성 외곽선 모델 방법과 비교하여 육안평가, 에너지 최소화 과정 및 수행시간 측면에서 비교분석한다. 본 제안방법은 기존 활성 외곽선 모델 방법보다 큰 움직임 변위와 변형에도 빠르고 정확하게 물체 추적이 가능하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.170-175
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• 2007

영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.201-202
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• 2014

본 논문에서는 3차원 공간을 시각적으로 표현이 가능한 MAYA의 MEL Script를 통해 미로 찾기 로봇을 3D시뮬레이션으로 구현하는 방법을 제안한다. MAYA에서는 생성된 개체에 대해 X-Y-Z 좌표정보를 적용하고 이 수치를 개체의 속성 값으로 제공한다. 이를 이용하여 랜덤한 미로 맵을 완성하기 위한 규칙으로 행렬을 생성하고 이 행렬의 인덱스와 값에 따라 X-Y-Z 좌표정보를 적용하여 개체를 생성하면 랜덤한 미로 맵이 완성된다. 그 후 길을 찾기 위한 규칙에 의해 이동하는 로봇의 X-Z좌표정보를 각 프레임 별로 저장하여 재생 시키면 미로 찾기 로봇 시뮬레이션을 눈으로 확인 가능하다. 사람이 직접 번거롭게 임의의 미로 맵 을 생성하지 않고 로봇이 없어도 간편하게 미로 찾기를 구현해 볼 수 있는 방법을 제시한다. 본 시뮬레이터는 미로 찾기 알고리즘을 테스트하는데 유용할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.51-53
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• 2022

MIV(MPEG Immersive Video)의 시험모델 TMIV 는 다시점의 비디오와 깊이(depth) 비디오를 입력 받아 시점 사이의 중복성을 제거한 후 남은 텍스처(texture)와 깊이로 텍스처 아틀라스(atlas)와 깊이 아틀라스를 각각 생성하고 이를 압축한다. 각 화소별 점유(occupancy) 정보는 깊이 아틀라스에 포함되어 압축되는데 압축 손실로 인한 점유맵 오류를 방지하기 위하여 임계값 T = 64 로 설정한 보호대역을 사용한다. 기존에 설정된 임계값을 낮추어 깊이 동적범위를 확대하면 보다 정확한 깊이값 표현으로 부호화 효율을 개선할 수 있지만 보호대역 축소로 점유맵 오류가 증가한다. 본 논문에서는 TMIV 의 부호화기와 보호화기에 비대칭 임계값을 사용하여 보호대역 축소로 인한 점유맵 오류를 보정하면서 보다 정확한 깊이 값 표현을 통하여 부호화 효율을 개선하는 기법을 제안한다. 제안기법은 깊이 동적범위 확대와 비대칭 임계값 기반의 점유맵 오류 보정을 통하여 CG 시퀀스에서 2.2% BD-rate 이득과 주관적 화질 개선을 보인다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.158.1-158.1
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• 2005

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.348-351
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• 2010

본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류한 후 VFH 를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 점유 그리드맵 생성기와 VFH 기반의 선정기로 구성된다. 점유 그리드맵 생성기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경과 장애물 영역을 분류하고, 이를 바탕으로 위험도에 따라 10 개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$ 의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.5
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• pp.692-702
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• 2008

Path planning is gaining more weight in computer games and virtual reality as the number of self-moving characters increases. In the roadmap approach, the map of possible paths is built in advance to plan paths for a character, whose advantage is to provide high-quality paths. On the other hand, a disadvantage is that the road map doesn't reflect properties of characters such as their sizes because they move on the same map once the road map is constructed. In this paper we propose an efficient method to build a different road map for each character so that it can use its own map for path-planning. This method is efficient because the whole map is built once by applying the Visibility Graph regardless of the number of characters and walkable paths are incrementally inserted according to the sizes of characters. The effects of using separate roadmaps are demonstrated through simulations and the trade-offs accompanied with these effects are analyzed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.521-524
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• 2010

영상을 입체적으로 보는 방법에는 안경을 이용한 편광 방식과 시분할 방식, 안경이 필요 없는 패럴랙스 베리어, 렌티큘러, 다시점 방식 그리고 완전 3차원 방법들이 있다. 그 중에서도 안경을 이용하여 가장 쉽게 제작이 가능하고, 비용이 저렴한 애너그리프(Anaglyph) 방법이 흔히 사용된다. 애너그리프 영상을 생성하는 방법에도 여러 가지가 존재하고 최근까지 눈에 피로를 적게 하면서 입체감을 최대한 표현할 수 있는 영상을 생성하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 조건을 만족시키기 위하여 새로운 애너그리프 영상 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 맵과 양안시차를 계산하여 가장 입체감 있는 애너그리프 영상을 생성 하는 방법이다. 깊이 맵의 계산을 통해 얻은 변이 정보와 실험적으로 계산한 사람 눈의 양안시차를 좌측 영상에 적용한다. 좌측 영상과 우측 영상을 최적화된 색상혼합방법을 사용하여 합성하면 제안한 방식의 애너그리프 영상이 생성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 초점을 고려하지 않는 애너그리프 방식의 문제점을 깊이 맵을 이용하여 해결할 수 있고 또한 양안시차를 고려하고 최적화된 색상혼합을 사용하기 때문에 눈에 피로가 적어진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.739-741
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• 2005

최근 게임에서 자주 등장하기 시작한 랜덤 지형 맵 생성기법으로 인해 단순한 경로 찾기가 아닌 지형분석을 통한 복잡한 경로 찾기 문제가 많은 관심을 받고 있다. 이에 로보틱스 분야에서 경로 찾기에 이용되는 가시성그래프(Visibility Graph, Vgraph)가 지형분석과 경로 찾기를 동시에 해결할 수 있는 방법으로 제안되고 있다. Vgraph를 이용하면 지형의 로드맵을 효과적으로 생성할 수 있을 뿐 아니라 A* 알고리즘과 결합하여 최적의 경로를 찾는 것을 보장하는 장점이 있다. 그러나 Vgraph에 의해 구해진 경로는 장애물의 정점에서 정점으로 이동하기 때문에 항상 장애물의 모서리를 향해 움직이며 벽에 붙어가는 듯이 보여 부자연스러운 것이 단점이다. 본 논문에서는 설계자가 요구하는 여유공간 c만큼 장애물을 확장하여 확장된 장애물에 대해 가시성그래프를 생성함으로써, Vgraph의 장점은 유지하며 단점을 보완할 수 있는 방법에 대해 제안한다.