• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.175-175
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• 2004

애니메이션과 컴퓨터 게임 등의 다양한 산업에 이용되고 있는 모션캡쳐 시스템은 현재 카메라를 이용한 고가의 고속 카메라를 사용하여 일반인들이 범용으로 사용하기에는 많은 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 고가의 고속카메라를 사용하는 대신 저가의 PSD 센서를 사용하여 광학방식의 모션캡쳐 시스템을 구성하였다. 또한 시스템에서 획득한 3 차원 데이터의 정확성을 위해 일반적으로 CCD 카메라에 사용되어지는 카메라 보정 알고리즘을 PSD 모션캡쳐 시스템에 적용하여 손쉽게 보정을 하면서 적은 오차를 가질 수 있는 방법을 제시하였다.(중략)

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.6
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• pp.78-86
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• 2013

In this paper, we propose design of a high-performance vehicle imaging information system for an efficient vehicle imaging stabilization. The proposed system was designed the algorithm by divided as motion estimation and motion compensation. The motion estimation were configured as local motion vector estimation and irregular local motion vector detection, global motion vector estimation. The motion compensation was corrected for the four directions for compensate to the shake of vehicle video image using estimate GMV. The designed algorithm were designed the motion compensation technology chip by applied to IP for vehicle imaging stabilization. In this paper, the experimental results of the proposed vehicle imaging information system were proved to the effectiveness by compared with other methods, because imaging stabilization of moving vehicle was not used of memory by processing real-time. Also, it could be obtained to reduction effect of calculation time by arithmetic operation through to block matching.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.2
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• pp.20-32
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• 2010

Previous hardware devices to capture human motion have many limitations; expensive equipment, complexity of manipulation or constraints of human motion. In order to overcome these problems, real-time motion capture algorithms based on computer vision have been actively proposed. This paper presents an efficient analysis method of multiple view images for real-time motion capture. First, we detect the skin color regions of human being, and then correct the image coordinates of the regions by using camera calibration and epipolar geometry. Finally, we track the human body part and capture human motion using kalman filter. Experimental results show that the proposed algorithm can estimate a precise position of the human body.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.6
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• pp.44-56
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• 2008

Previous hardware devices to capture human motion have many limitations; expensive equipment, complexity of manipulation or constraints of human motion. In order to overcome these problems, real-time motion capture algorithms based on computer vision have been actively proposed. This paper presents an efficient analysis method of multiple view images for real-time motion capture. First, we detect the skin color regions of human being, and then correct the image coordinates of the regions by using camera calibration and epipolar geometry. Finally, we track the human body part and capture human motion using kalman filter. Experimental results show that the proposed algorithm can estimate a precise position of the human body.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.709-712
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• 2006

다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어, 필요한 곳에서 활용할 수 있는 유비쿼터스 환경에서는 홈 네트워크를 통해 이 기종 기기간 다양한 데이터 교환을 요구한다. 더욱이 원활한 영상 데이터의 처리, 전송, 모니터링 기술은 핵심적 요소가 아닐 수 없다. 공간 및 시간적인 해상도, 컬러의 표현 그리고 화질의 측정방법 등 고전적 영상 처리 연구 분야뿐만 아니라 국한된 대역폭을 갖는 홈네트워크의 전송체계에서 전송률 문제에 대한 심도 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 홈네트워크 상황에서 콘텐츠의 중심이 되는 영상 데이터의 전송과 처리 그리고 제어를 위하여 새로운 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 각도, 거리등 다양한 환경에서 전송되어지는 스테레오 카메라의 영상데이터들은 축소, 확대, 이동, 보정 등 전처리 후 제안된 변형계층 모션벡터 추정 알고리즘을 이용하여 압축 처리, 전송된다. 기존 모션벡터 추정 알고리즘의 장점을 계승하고 단점을 보완한 변형계층 알고리즘은 비정형, 소형 매크로 블록을 이용하여 휘도의 편차가 큰 영상의 효율적 움직임 추정에 이용된다. 본 논문에서 제안한 변형계층 알고리즘과 이를 이용해 구현된 영상시스템은 유비쿼터스 환경에서 다양하게 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.81-83
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• 2014

본 논문은 HD 해상도의 고화질 방송카메라(회전과 줌이 가능한)와 '키넥트' 같은 범용 모션인식 카메라를 연동하여 방송용 모션기반 증강현실 어플리케이션을 구현하기 위해서, 연기자의 위치를 가상 월드 좌표로 자동 변환시키는 방법을 제안한다. 방송환경에서 키넥트와 같은 모션인식카메라(RGB-D 카메라)를 사용하기 위해서는 거리와 조명의 영향을 많이 받아 연기자와 가까운 천장이나 카메라 밑처럼 그 설치 위치가 제약되곤 한다. 이때, 연기자와 그래픽의 정확한 합성을 위해, 모션인식 카메라로부터의 연기자 추적 정보를 월드 좌표계로 변환해야 하며, 이것을 수작업으로 하기에는 변환의 정확도가 많이 떨어지고 시간도 많이 소요된다. 본 논문에서는 체크박스 패턴 기반의 스테레오 카메라보정 알고리즘을 사용하여 모션인식카메라와 방송용 카메라간의 상관관계(이동, 회전)를 찾고, 이 값과 월드 좌표계 상의 방송 카메라(하드웨어 센서에 의해서 추적됨)정보(이동, 회전)를 이용하여 임의 위치에 설치한 모션인식 카메라로부터 추적된 연기자 위치정보를 월드 좌표계 상의 위치 값으로 자동 변환시키는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.6
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• pp.41-49
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• 2009

In this paper, the multi-camera calibration algorithm for optical motion capture system is proposed. This algorithm performs 1st camera calibration using DLT(Direct linear transformation} method and 3-axis calibration frame with 7 optical markers. And 2nd calibration is performed by waving with a wand of known length(so called wand dance} throughout desired calibration volume. In the 1st camera calibration, it is obtained not only camera parameter but also radial lens distortion parameters. These parameters are used initial solution for optimization in the 2nd camera calibration. In the 2nd camera calibration, the optimization is performed. The objective function is to minimize the difference of distance between real markers and reconstructed markers. For verification of the proposed algorithm, re-projection errors are calculated and the distance among markers in the 3-axis frame and in the wand calculated. And then it compares the proposed algorithm with commercial motion capture system. In the 3D reconstruction error of 3-axis frame, average error presents 1.7042mm(commercial system) and 0.8765mm(proposed algorithm). Average error reduces to 51.4 percent in commercial system. In the distance between markers in the wand, the average error shows 1.8897mm in the commercial system and 2.0183mm in the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.101-104
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• 2015

Motion vector is that comparing a frame between previous frame and current one about how much moved. Using this motion vector, if move the image object of current frame to former frame, it could be corrected to shake from hand and camera shaking. On this thesis, compared efficiency of block matching using SAD(Sum of Absolute Difference) equation as picking out the motion vector, matching using phase correlation, matching using feature point, block matching using bitplane.

• Journal of Wind Energy
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• v.14 no.4
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• pp.87-97
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• 2023

Due to the limitations of onshore wind power, the wind power industry is currently transitioning to offshore wind power. There has been active research on the development of a floating LiDAR system (FLS) that is easy to install at a low cost. The Carbon Trust published a commercialization roadmap for FLS in 2013, and an updated version was released in 2018, taking into account industry experience. The roadmap divides the development maturity of FLS into three stages: Stage 1 (prototype), Stage 2 (pre-commercialization), and Stage 3 (commercialization), each of which requires availability and accuracy assessment. The results must meet the requirements of the Key Performance Index (KPI) for each stage. Therefore, when developing FLS, the motion compensation algorithm of the FLS is essential because the LiDAR can produce incorrect measurements of wind speed and direction due to the six degrees of freedom in motion. In this study, we implemented the FLS motion compensation algorithm developed by Nassif, F.B. et al. and validated it using data provided by Fraunhofer. In conclusion, the results showed that the determination coefficients of wind speed and wind direction were improved compared to those obtained from the met mast.