• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.203-209
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• 2006

햅틱 렌더링이 발전함에 따라서 촉감을 통하여 사용자에게 전달하려고 하는 가상 물체의 성질도 다양해 지고 있다. 이 논문은 균일하지 않은 강도(Stiffness)를 가지는 가상 물체를 기존의 페널티 기반 알고리즘(Penalty-based algorithms)을 사용하여 렌더링하는 경우 물체 표면의 모양(Topography)이 사용된 모델과 달리 왜곡되어 인지되는 현상을 해결하기 위한 햅틱 렌더링 알고리즘에 관한 연구를 보고한다. 첫 번째로 저자의 선행 연구인 힘 유지 가설(Force Constancy Hypothesis) - 사용자가 물체 표면의 모양을 획득하기 위해 물체를 만질 때 일정한 크기의 접촉 힘을 유지한다 - 을 소개한다. 다음으로 힘 유지 가설에 기반한 물체의 모양 및 강도를 왜곡 없이 정확하게 렌더링하는 알고리즘을 제안하고 폴리곤 모델에 적용하는 방법을 설명한다. 마지막으로 실험을 통하여 개발된 알고리즘의 성능을 입증한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.981-984
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• 2001

본 논문은 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하는데 기초가 되는 seed를 정확하게 선정하고, 선정된 seed를 중심으로 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 분리하기 위한 방법을 제안한다. 고정된 카메라로부터 입력되는 연속된 영상열로부터 초기의 이동물체가 존재하지 않는 영상을 참고영상으로 하여 입력영상과의 차영상을 구하고 차영상의 히스토그램에서 배경잡음 모델링을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 Local Maxima 들을 이용해 후보 seed를 선정한 후, 이드의 특징값들을 분석하여 이동물체의 seed와 배경의 seed 를 결정하고 이 두 개의 seed를 기반으로 watershed 알고리즘을 적용하여 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 추출한다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역분리 알고리즘보다 주위 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 이동물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.341-344
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• 2001

본 논문은 두 대의 카메라로 제안하는 물체의 색상, 움직임, 형태상의 특성을 이용하여 3차원 공간상의 움직임을 실시간으로 추출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서 제안하는 물체는 구조상 물체 자체가 캘리브레이션 물체의 역할을 포함하여 캘리브레이션이 되지 않은 상황에서도 정확하게 물체의 3차원 정보를 추출할 수 있으므로 3차원 입력 디바이스로 이용할 수 있다. 3차원 움직임을 추출하기 위해 먼저 3차원 공간상의 물체와 좌우 영상의 상관관계를 구하고 좌우 즉 영상에서 원이 위치할 탐색영역은 MAWUPC 알고리즘을 이용하여 예측한다. 탐색영역 안에서 PCA를 사용하여 원의 정확한 위치를 찾으며 좌우 영상에서 얻은 원의 위치와 스테레오 카메라의 기하학적 구조를 종합하여 3차원 움직임을 추출한다. 추출한 3차원 움직임은 가상환경에서 가상 물체의 움직임을 제어하는데 응용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2007.02a
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• pp.83-86
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• 2007

비디오에서의 물체 추적은 컴퓨터비젼(computer vision)의 주요 연구 분야로 지능형 로봇, 무인 감시 체제 등의 영역의 핵심 기술로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 다중물체추적을 통해 카메라로 부터 입력된 동영상에서 특정 장소를 지나가는 사람들을 추적함으로서, 그 지역에서의 인구의 이동 패턴을 추출하고 자 한다. 물체 추적은 블롭 추적(blob tracking) 방식을 이용하며, 이를 위해 정확한 전경물체 추출, 추출된 이미지 블롭(blob)과 기존 트랙과의 연결, 새로운 물체(사람)의 등장과 퇴장등의 작업을 수행한다. 추적된 물체들이 궤적을 통해, 시간의 변화에 따른 그 지역에서의 인구의 밀도, 주 이동 경로, 방향 등의 변화를 추출한다. 이러한 통계치는 해당 지역의 개발 정책 수립 및 시장성 조사를 위한 2차 데이타로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1843_1844
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• 2009

본 논문에서는 영상처리 기술을 기반으로 한 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 금속 물체를 탐지하기 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론을 이용하여 금속물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하여 사용하였다. 차량안의 특정 탐지 영역 내에서 FCF(Fuzzy Skin Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하고, 동승자가 위협을 가한다는 가정 하에 손 영역을 탐지한다. 탐지된 동승자의 손 영역을 중심으로 색상기반 원형 탐색기법을 사용하여 최종 금속물체의 후보영역을 설정하고, 금속물체 색상필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.83-87
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• 2001

본 연구에서는 입력된 영상을 구성하는 객체의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 현재 MPEG-7의 XM에서 제안된 영상 검색 기술은 정확한 검색이나 유사도를 측정한 수 있는 기능을 가지는 객체정보를 정확하게 추출했다는 가정하에서 기술되고 있다. 그러나 실제 영상에서 물체의 외곽선을 정확히 추출하는 것은 매우 어려우며 물체 내부에 중요한 특징이 있을 때 이를 표현하기도 어렵다. 따라서 현재의 영상 검색 시스템에서는 물체의 추출 없이 물체 외곽선 및 내부 특징에 대한 대략적인 정보를 이용하여 검색을 할 수 있는 형태 위주의 정보가 필요하다. 이를 위해 8방향 chain code를 이용하여 입력 영상으로부터 물체의 중요한 특징 중 하나인 물체의 내부 외부의 경계선을 추출하여 영상의 특징으로 이용한다. 이렇게 함으로써 기존의 물체 추출의 과정없이 형태에 대한 영상 검색을 수행한 수 있다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 환 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.207-209
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• 2009

다양한 센서 및 영상 카메라를 이용한 교통, 보안 및 안전 감시 시스템에 있어 처리해야 하는 영상 데이터의 양은 점점 커져가고 있다. 또한 단일 카메라가 아닌 많은 수의 카메라를 이용할 경우 운영자가 모든 영상 데이터를 확인하고 이에 대한 응답을 즉시 하기가 힘이 든다. 따라서 영상 데이터를 이용하기 위한 시스템에서 소프트웨어적인 처리는 필수이며 물체를 정확하게 추적하기 위해서는 물체를 인식하고 물체의 움직임을 예측하고 움직임을 보정하는 단계가 필요하다. 본 논문에서는 물체의 움직임을 정확히 추적하기 위하여 이동 물체를 추적할 때에 적절한 Kalman 필터를 이용하여 고속 물체 추적 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1795-1798
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• 2003

내용을 기반으로 하는 영상검색에 있어 색상과 물체의 특징은 중요한 요소로서, 지금까지의 검색 기법들은 이들을 중심으로 연구가 진행되어 왔으며, 이들을 추출하기 위해서는 color 영상에서의 배경과 물체의 분리는 선행되어야 할 중요한 과제이다. color 영상에서 물체를 분리 하고자 하는 여러 가지 시도가 있었으나, 대부분 clustering 에 준하고 있으며, 처리시간이나 결과에 있어서 그다지 좋은 효과를 내지 못하는 것도 사실이다. 따라서, 영상검색을 위한 물체의 분리 기법으로서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 물체가 영상의 중심에 주로 위치한다는 점에 착안한 방법을 응용하여 영상의 외곽에 존재하는 색상뿐만 아니라 명암까지 분석하여, 배경을 구성하는 화소들의 색상 및 명암과 동일하지 않은 색상들로 이루어진 부분을 물체로 판단, 추출하는 기법에 대해 설명하고, edge를 추출해낸 영상의 정보와 합성하여 최적의 물체를 찾아 검색을 하는 기법에 대하여 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.735-738
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• 2005

기존의 주성분 분석을 이용한 물체 인식 기술은 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 k-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다. 또한, 물체 인식을 하는데 있어 본 논문에서 제안한 주성분 분석법을 물체 영상 자체를 계산하여 인식하는 게 아니라 물체 영상 공간이라는 고유 공간을 구성한 후에 단지 기여도가 큰 8개의 벡터로만 인식을 수행하기 때문에 자원 축소의 효과까지 얻을 수 있었다.