• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1910-1911
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• 2011

본 논문에서는 네트워크 카메라를 이용한 물체 감시 및 비정상 행위의 판단을 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 물체의 감시를 위해 SIFT 알고리즘에 기반으로 감시 물체의 특징 정보를 DB화 하고, 히스토그램(Histogram)기법을 활용하여 감시지역을 설정한다. 또한 인간의 행동 및 비정상 행위를 판단하기 위하여, 가상 인간 스켈레톤 모델을 이용하여 입력된 영상에서의 인간의 특징점을 추출한다. 추출된 특징점을 바탕으로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하여 인간의 움직임을 보다 정확하게 표현할 수 있는 특징벡터를 생성하였다. 생성된 특징벡터를 기반으로 퍼지분류기를 이용하여 인간의 행동을 분류하고, 생성된 특징벡터와 특정물체의 거리를 기반으로 인간의 비정상행위를 판단한다. 제안된 방법은 실험을 통해 시스템의 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.630-632
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• 1999

본 논문에서는 3차원 공간에서의 물체의 위치와 이동을 인식하는 방법을 소개하고자 한다. 특히 물체의 인식에 있어서 많은 시간을 요하는 이미지 처리 부분을 적은 계산량으로 Image Matching을 구현하려 하였으며, Stereo Vision으로 인식하게 될 고정된 위치로부터의 거리계산으로 기준위치를 인식하고, 움직이는 물체는 비교적 간단한 Filtering을 이용하여 인식할 수 있게 하였다. Image Processing으로부터 얻어지는 데이터들로 움직이는 물체의 방향을 설정하고 이를 통하여, 이동 로봇과의 충돌의 가능성을 파악할 수 있게 하는 방법을 소개하고자 한다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.23 no.6
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• pp.74-79
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• 1996

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.1 no.1
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• pp.73-80
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• 1994

Fourier Descriptors(FD) is a common way for representing the boundary of an object. In this paper, an algorithm has been implemented to do object recognition by using FD. This is applied to various tool object, and is tested. This implementation contains two parts: image acquisition and object recognition. Appropriate lighting, viewing angle, and strong contrast of background and object are taken into account in this aspect. Minimum distances are calculated by using FD's and boundary matching among objects on the process of object recognition. Rotation, translation and scaling of the object will not influence the performance of the algorithm. Experiments show that we can use only one fourth of 1024 FD coefficients to do raped object recognition.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.3 no.2
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• pp.55-63
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• 1997

This paper presents a method of detecting motion isometry from the motions of two objects in a three-dimensional space. We define the motion isometry based on the group theory and a newly defined coordinate system. Motion isometry can be detected using the coordinate system which we call Motion Specific Coordinate System(MSCS). In addition, we present an algorithm if two motions are isometric using the coordinate system. The algorithm can detect the difference in the motions of objects irrespective of their positions or the directions of their motions in a space. The algorithm can also detect the motion difference in the case of segmented objects which have several joints. The motion quantity is represented by translation values or rotation angles about some axes.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.26 no.3
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• pp.9-19
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• 2020

With the recent development of various kinds of virtual reality devices, there has been an active research effort to increase the sense of reality by recognizing the physical behavior of users rather than by classical user input methods. Among such devices, the Leap Motion controller recognizes the user's hand gestures and can realistically trace the user's hand in a virtual reality environment. However, manipulating an object in virtual reality using a recognized user's hand often causes the hand to pass through the object, which should not occur in the real world. This study presents a way to build a visual feedback system for enhancing the user's sense of interaction between hands and objects in virtual reality. In virtual reality, the user's hands are examined precisely by using a ray tracing method to see if the virtual object collides with the user's hand, and when any collision occurs, visual feedback is given through the process of reconstructing the user's hand by moving the position of the end of the user's fingers that enter the object through sign distance field and reverse mechanics. This enables realistic interaction in virtual reality in real time.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.777-780
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• 1998

물체의 3차원적인 정보를 복원하는 일은 그 정보의 일련된 이용에 있어서 중요한 문제이다. 이를 위해 여러가지 방법들이 연구되고 있으며, 그 중 shape from focus(SFF) 방법은 영상의 초점이 맞는 렌즈의 위치를 찾아내어 렌즈 공식에 의해 초점이 맞는 부분의 거리 정보를 구할 수 있다. 기존의 이 방법은 초점이 맞았는지의 정도를 계산하기 위한 focus measure 값들을 카메라의 광학축에 수직인 단순한 평면으로 가정하여 그 합이 최대가 되는 위치를 찾아내었다. 이를 개선하기 위해서 focused image surface(FIS) 개념이 연구되었고 그로 인해 더욱 나아진 결과를 얻었다. 물체의 FIS는 카메라 렌즈에 의해 초점이 맞게된 물체의 점들의 집합으로 이루어진 공간상의 면이다. 기하광학에 의해 물체의 모양과 FIS 상이에는 일대일 대응 관계가 있고 FIS의 형태를 구하는것이 결국은 물체의 모양을 복원하는것이다. FIS 개념을 처음 적용할 때는 물체의 모양이 부분적으로 영상 탐지기(image detector)와 같은 평면으로 가정하여 3차원 공간상에서 가능한 모든 방향의 평면에 대한 focus measure를 구하여 그 값이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하였다. 그러나 이러한 방법은 focus measure의 합이 정사각형의 윈도우에서 계산되기 때문에 곡면으로 이루어진 실제 물체에서는 오차르 ㄹ가지게 된다. 본 논문에서는 이와는 달이 평면이 아닌 곡면에 대한 focus measure의 합이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하여 이전의 방법들 보다 정확한 복원이 가능함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.867-868
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• 2013

본 논문은 물류창고와 같은 실내 공간에서 RFID와 초음파 센서등을 이용하여 이동로봇이 자율적으로 자신의 위치를 파악하고 관리자가 지정한 목표 물체를 인식하여 간단한 업무를 보조할 수 있는 기법을 제안한다. 실내공간엔 RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 RFID의 리더기와 물체 접근시 활용이 가능한 추가적 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 실시간으로 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻는다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 근접한 물체와의 상대 거리를 추출하고 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 조합하여 목표 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 이동 로봇을 중심으로 한 경로지도를 실시간으로 작성하며 동시에 실내의 이동 가능 구조 및 목표 물체의 파악이 가능하여 이동로봇의 자율적 탐색을 위한 최적 경로 계획 수립에 활용 가능하다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2016.03a
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• pp.622-624
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• 2016

교량의 케이블이나 송전선같은 원형 구조물들은 유동의 불안정성에 의해 물체 후방에 Vortex가 발생한다. 이렇게 발생한 Vortex는 구조물에 진동과 소음을 발생시키게 된다. 본 연구에서는 이러한 원형 구조물들의 배열에 따른 해석을 진행하였다. 같은 크기의 두 원형 실린더를 주 유동 방향으로 정렬시킨 배열을 EDISON 전산열유체 시스템을 이용하여 해석하였다. 두 원형 실린더의 중심의 거리를 1.5 D부터 5 D까지 변화시켜가며 거리에 따른 각 실린더의 Drag coefficient에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 두 원형 실린더 사이의 거리가 감소할수록 후류 쪽에 위치한 실린더의 Drag coefficient의 값이 감소하는 양상을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.1 s.104
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• pp.53-62
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• 2006

Object recognition techniques using principal component analysis are disposed to be decreased recognition rate when lighting change of image happens. The purpose of this thesis is to propose an object recognition technique using new PCA analysis method that discriminates an object in database even in the case that the variation of illumination in training images exists. And the object recognition algorithm proposed here represents more enhanced recognition rate using improved k-Nearest Neighbor. In this thesis, we proposed an object recognition algorithm which creates object space by pre-processing and being learned image using histogram equalization and median filter. By spreading histogram of test image using histogram equalization, the effect to change of illumination is reduced. This method is stronger to change of illumination than basic PCA method and normalization, and almost removes effect of illumination, therefore almost maintains constant good recognition rate. And, it compares ingredient projected test image into object space with distance of representative value and recognizes after representative value of each object in model image is made. Each model images is used in recognition unit about some continual input image using improved k-Nearest Neighbor in this thesis because existing method have many errors about distance calculation.