• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.186-190
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• 2002

영상의 밝기로부터 표면의 높이를 효과적으로 재구성하기 위한 방안으로 먼저 DCT공간상에서 표면의 형태를 구성한다. 이렇게 구성된 표면형태에 대한 정보를 기초로 축소된 영상과 입력영상에 대해 단계별로 표면을 구성한다. 표면 재구성 과정에서 생성되는 물체의 대략적인 표면정보는 버려지지 않고 게임 등 실시간으로 빠르게 처리해야하는 그래픽을 제공하기 위한 LOD(Level of Detail) 정보를 구성한다. 멀리 있는 물체에 대한 빠른 렌더링을 위해 표면 재구성 초기에 구성된 LOD 메쉬정보를 이용하고 가까운 물체의 경우에는 세밀한 표면의 형태를 표현하는 LOD 메쉬를 사용함으로써 그래픽 처리의 효율을 높일 수 있게 된다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.5
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• pp.651-662
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• 2010

This paper describes a method to identify objects for autonomous navigation of an outdoor mobile robot. To identify objects, the robot recognizes the object from an image taken by moving robot on outdoor environment. As a beginning, this paper presents the candidates for a segment of region to building of artificial object, sky and trees of natural objects. Then we define their characteristics individually. In the process, we segment the regions of the objects included by preprocessing using multiple features. Multiple features are HSI, line segments, context information, hue co-occurrence matrix, principal components and vanishing point. An analysis of building identifies the geometrical properties of building facet such as wall region, windows and entrance. The building as intersection in vertical and horizontal line segment of vanishing point extracts the mesh. The wall region of building detect by merging the mesh of the neighbor parallelograms that have similar colors. The property estimates the number of story and rooms in the same floors by merging skewed parallelograms of the same color. We accomplish the result of image segmentation using multiple features and the geometrical properties analysis of object through experiments.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2001.10a
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• pp.209-213
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• 2001

본 논문에서 계산구현 방법이 간단하고, 물체에 대한 정보 획득 측면에서 효율성을 기할 수 있는 스테레오 비전 알고리즘이 제시된다. 이는 공간을 미리 계획된 다단 평면상에 놓이는 물체점들을 역투시 변환에 의한 영상의 재투영 과정과 영상면 상관법에 의해서 평면상의 정보를 순차적으로 구한다. 제안된 알고리즘은 이동로보트의 장애물 감지작업에 적용하여 그 효율성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.907-909
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• 2004

에어포일(airfoil)이 공기속을 지날 때 양력이 발생한다. 공간상을 비행하는 물체에는 중력, 추력, 양력, 항력의 네 가지 힘이 작용한다. 본 논문에서는 항공역학의 연구결과를 바탕으로 차이니즈탑이란 물체가 회전하면서 수직상승과 호버링 그리고 하강하는 동안의 운동형태를 사실적이면서도 실시간으로 구현한다. 그 결과는 게임이나 비행 시뮬레이션에 응용할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.744-749
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• 2007

물체 추적시스템은 비디오 감시 시스템, 화상회의 시스템과 같은 다양한 비전 응용 분야에서 점점 비중이 높아지고 있다. 이 시스템에서 가장 널리 사용되고 있는 방법 중 하나로 Particle-Filter를 들 수 있다. 하지만, 이 Particle-Filter의 단점은 유사한 여러 물체를 추적할 때에 그 물체들이 겹치거나 사라질 경우 정확한 추적을 하기 어렵다는 것이다. 이 단점을 극복하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 다중 물체 추적에서 빈번히 일어나는 문제는 두 가지로 요약할 수 있는데, 동일한 다중 물체가 부분적으로 엇갈리거나 다른 객체에 완전히 겹친 후 떨어질 때 한 물체를 중복하여 추적하는 문제(merge and split problem)와 이 때 분리되어 추적은 됐지만, 물체를 혼동하여 추적하는 문제(Labeling problem)이다. 본 논문에서는 이 러한 문제들을 풀기 위해 이미지 필드에서 보다 정확한 확률분포를 만들고, 이 확률분포의 신뢰성을 높이기 위해서 물체의 특징정보를 표현하는 몇 가지 방법을 제안한다. 전자의 문제는 두 가지 문제로 나누어 생각해 보았다. 첫째, 복잡환 환경에서의 분포를 찾아내는 것과 둘째, 추적 중인 물체를 잃어버릴 경우 새로운 샘플을 생성함으로써 나누어 보았다. 이 문제 중 첫번째는 K-means 클러스터링을 이용하여 유사한 물체가 주변에 퍼져 있을 때, 하나의 후보 위치가 아닌, K개의 후보 위치들을 만들어 내어 보다 정확한 추적이 가능하게 하였으며, 두 번째 문제는 추적 중인 물체가 다른 커다란 물체에 가려질 경우이다. 이 상황에서 샘플을 생성하는 방법은 지금까지 해왔던 간단한 환경에서의 생성 범위와는 다르게 넓게 해야 생성시켜야 한다. 이 때 샘플링의 수를 늘리지 않으면서, 최대한 정확하게 추적하기 위해서 동영상에서 물체의 모션을 이용한 모션 히스토그램을 얻어내고, 그 정보를 이용하여 샘플을 생성하는 위치를 조절함으로써 이 문제를 풀어 보았다. 그리고, 후자의 문제인 이미지 필드상에서 확률분포의 신뢰성을 높이기 위한 특징 정보는 기존에 많이 사용하던 칼라 히스토그램에 공간정보의 의미를 부여하는 칼라 히스토그램을 분할하는 방법과 SIFT에서 사용하는 방향정보와 크기정보를 사용했다. 이것들을 사용하여 보다 정확한 물체추적시스템을 다음과 같이 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.3
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• pp.1-10
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• 2008

An occupancy map is a representation methodology describing the region occupied by objects in 3D space, which can be utilized for autonomous navigation and object recognition. In this paper, we describe a technique for building an occupancy map using depth data extracted from stereo images. In addition, some techniques are proposed for utilizing the occupancy map for the segmentation of object regions. After the geometric information on the ground plane is extracted from a disparity image, the occupancy map is constructed by projecting each matched point to the ground plane-based 3D space. We explain techniques for extracting moving object regions using the occupancy map and present experimental results using real stereo images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.759-762
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• 2018

최근 들어 점차 지능형 서비스 로봇들이 인간의 실생활 속으로 들어옴에 따라, 로봇 스스로 다양한 물체들을 효과적으로 조작할 수 있는 지식을 습득하는 기계 학습 기술들이 매우 주목을 받고 있다. 전통적으로 로봇 행위 학습 분야에는 강화 학습 혹은 심층 강화 학습 기술들이 주로 많이 적용되어 왔으나, 이들은 대부분 물체 조작 작업과 같이 다차원 연속 상태 공간과 행동 공간에서 최적의 행동 정책을 학습하는데 여러가지 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 데모 데이터를 활용해 보다 효율적으로 물체 조작 행위들을 학습할 수 있는 모방 학습과 강화 학습의 통합 프레임워크를 제안한다. 이 통합 프레임워크는 학습의 효율성을 향상시키기 위해, 기존의 GAIL 학습 체계를 토대로 PPO 기반 강화 학습 단계의 도입, 보상 함수의 확장, 상태 유사도 기반 데모 선택 전략의 채용 등을 새롭게 시도한 것이다. 다양한 성능 비교 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 통합 학습 프레임워크인 PGAIL의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.142-143
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• 2017

증강 현실에 대한 관심이 높아지면서, 물체를 자연스럽게 증강시키는 기술이 주목받고 있다. 그 방법 중 하나는 실제 물체처럼 수평면 위에 증강시키는 것이다. 본 논문에서는 카메라 영상과 관성 측정 장치(IMU: inertial measurement unit)를 사용해 물체를 증강시키기 위한 수평면을 찾는 방법을 제안한다. 우선, 수평면을 결정하는 데 기준이 될 3 차원 공간 좌표를 계산하기 위한 방법을 설명한다. 그리고 계산된 좌표들을 바탕으로 수평면을 찾는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 사용하면 지면 방향을 이용하기 때문에 증강된 물체가 실제 물체처럼 서있게 할 수 있다.