• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.161-163
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• 2022

본 논문에서는 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 효율적인 결합을 통해 기존의 패치매치 기반의 방법들이 낮은 깊이값 추정 정확도를 보인 영역들인 텍스처가 부족한 영역과 기존의 분할 기반 방법들이 깊이값 추정에 한계를 보인 세밀한 영역에서의 깊이값 추정 정확도를 동시에 높이고 고품질의 조밀 깊이지도를 얻는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제안한 방법에서는 신뢰지도를 바탕으로 패치매치 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도와 분할 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도의 초기 결합 깊이지도 및 초기 결합 노말지도를 생성한다. 이후 각 픽셀에서 원래 픽셀과 주변 픽셀에서의 깊이값, 노말값들로 업데이트를 위한 후보들을 만든다. 이후 각각의 후보들에 대해서 깊이값, 노말값, 컬러값들을 바탕으로 비용을 계산한다. 이후 가장 최적의 비용을 가지는 후보값으로 각 픽셀의 깊이값과 노말값을 업데이트한다. 이를 통해 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 장점을 합친 결합 조밀 깊이지도를 생성한다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.5 no.1
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• pp.103-113
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• 1993

일반적으로 스터럽이 없는 철근콘크리트 보의 전단강도는 콘크리트 압축강도, 주철근비, 전단스팬비 및 보 유효깊이에 좌우된다는 것이 많은 연구를 통하여 밝혀지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 고강도 콘크리트를 사용한 철근콘크리트 보의 거동 및 전단강도 특성을 분석하기 위하여 주철근비, 전단스팬비 및 보 유효깊이를 변수로 두고 총 22개의 단철근 보 실험체를 제작하여 실험을 수행하였다. 실험결과는 ACI규준식, Zsutty식 및 Bazant & Kim식의 예측값들과 함께 비교, 분석되었는데, ACI 규준식은 주철근비 및 전단스팬비의 효과를 과소평가할 뿐만 아니라 유효깊이가 915mm인 큰 보의 경우 안전측이 아니어서 이에 대한 고려가 필요할 것으로 판단된다. Zsutty식은 주철근비의 효과를 적절하게 평가하는 것으로 나타났으며, Bazant & Kim 식은 유효깊이 증가에 따른 전단강도 감소 경향을 잘 예측하는 것으로 나타났다. 또한, 다른 연구자들의 실험치와 비교, 분석해본 결과 주철근비 및 전단스팬비의 효과는 콘크리트 압축강도 수준에 따라 큰 변화가 없는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.426-427
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• 2012

본 논문은 부호화된 저해상도의 깊이 영상과 고해상도의 색상 영상을 입력으로 고해상도의 깊이 영상을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 결합 양측 필터를 이용하여 저해상도 깊이 영상의 경계 정보를 향상시킨다. 그런 다음, 깊이 영상 보간 단계에서 향상된 경계 정보를 참조하여 고품질 고해상도의 깊이 영상을 생성한다. 실험을 통한 깊이 영상과 합성영상의 화질 평가에서, 제안하는 방법이 기존의 3DV-ATM 깊이 영상 보간법보다 높은 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.348-350
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• 2013

본 논문에서는 깊이영상의 특징을 이용하여 깊이영상에 보다 적합한 움직임 예측방법에 대한 방식을 제안한다. 기존 컬러영상 기반으로 제안되었던 대부분의 움직임 예측 방법들이 깊이영상에 적용할 경우 local minimum 에 빠지게 되어 이에 따른 압축 성능 저하가 있음을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점들이 깊이영상의 오브젝트 경계 영역에서 나타나게 됨을 분석하며, 이러한 문제점을 해결하기 위해 깊이영상의 경계 영역에 대해 feature matching 방식을 이용한 full search 방식을 제안한다. 실험적인 결과는 제안방식이 기존 full search 방식과 비교하여 성능은 비슷하게 유지한 채 복잡도를 크게 개선할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.695-696
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• 2020

CNN(CNN: Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전의 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있으며, 단일 영상으로부터 깊이(depth) 추정에서도 기존 기법보다 향상된 성능을 보이고 있다. 그러나, 단일 영상으로부터 신경망이 얻을 수 있는 정보는 제한적이기 때문에 스테레오 카메라로부터 얻은 좌/우 영상으로부터의 깊이 추정보다 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 에지 맵(edge map)을 이용한 CNN 기반의 단일 영상에서의 깊이 추정의 개선 기법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 단일 영상에 대한 전처리를 통해서 에지 맵과 양방향 필터링된(bilateral filtered) 영상을 생성하고, 이를 CNN 입력으로 하여 기존 단일 영상 깊이 추정 기법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.21 no.1
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• pp.115-128
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• 2018

Understanding the process of spatial perception plays a significant role in the design process as well as in the use of actual spaces. The perception of spatial depth can vary according to the space composition and design even there is no change in the actual size of the space. The properties of 3-dimensional space are its width, height, and depth; however, compared to the perception of spatial width and height, little research and theories exist on spatial depth perception. The reasons may be there less interest lies in the effect of spatial depth perception than that of spaciousness or height of space. This study is an investigation of the process of spatial depth perception using an eye-tracking device with stimuli developed through Computer Graphics. A total of 44 interior design major students participated in the eye tracking experiment; and they looked at three images comprised of an identical room with only changes in the rear wall condition. The results show that a significant difference in the fixation duration per stimulus exists. In addition, a significant difference exists on the fixation duration per stimulus according to the participants' answer of the deepest space. The result of this study can help identify factors for spatial depth perception, validate the assumption on it, and provide knowledge on how to acquire desirable spatial depth by utilizing the research result.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.8 no.3
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• pp.149-158
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• 2004

In this study, deep beam specimens are designed to have the effective shear span to depth ratio 1.0 and web opening within effective shear region. The purpose of this study is to investigate experimentally the shear strengthening effect between before failure and after failure upon using fiber sheets for RC deep beam with opening in web. The results can be summarized as follows; 1)When deep beams with web opening were failed in shear, their initial diagonal crack load and crack width were not influenced by their types of the arranged steel bars. 2)Deep beam with the horizontal reinforced bar was effective in the ultimate load of deep beam with web opening in shear failure 3)There were the approximate values between the experimental values and the analysis of finite element method. 4)The ultimate failure strengths of the repaired and strengthened specimens were increased about 34.4%~83.8% in comparison with specimens not to be strengthened.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.8-10
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• 2011

3D 콘텐츠를 획득하는 여러 가지 방법 중 2D-plus-Depth 구조는 다시점 영상을 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 구조를 통해서 고품질의 3D영상을 얻기 위해서는 무엇보다 고품질의 깊이 영상을 구현하는 것이 중요하다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 영상의 특성을 보존하는 상환 변환을 하여야지만 고품질의 3D 콘텐츠를 제작할 수 있다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 하지만 이 방식은 4배 이상의 고 해상도 깊이 영상을 획득하는 데에는 적합하지 않다. 따라서 고해상도의 깊이 영상을 얻기 위해서 보간법을 수행하여 가이드 영상을 만든 후 Bilateral Filtering(BF)을 처리함으로써 영상의 품질을 향상시킨다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 결합한 보간법을 통해서 깊이 영상의 특성을 살린 가이드 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 보간법보다 경계 영역 및 평활한 영역에서 깊이 영상의 특성을 잘 보존하는 것을 보여준다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.5 no.3
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• pp.179-186
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• 1993

본 연구는 무근 폴리에스터 폴리머 콘크리트보의 휨피로 거동을 구명키 위한 것으로서 초기균열깊이와 높이의 비 (a/h)를 0, 0.2, 0.4로 하고 응력수준을 45%, 55%, 65%로 하여 피로 시험을 실시한 것이다. 그 결과 초기균열깊이가 커질수록 피로수명이 짧아졌으며, 피로수명비에 따른 휨인장변형도는 균열깊이가 클수록 작아졌다. 또한 휨탄성계수는 피로수명비 0.2에서 0.6정도까지는 선형적인 변화를 보였으나, 초기와 말기에는 비선형적인 변화를 보여주었다. 그리고 응력수준과 균열깊이가 커질수록 취성적인 성질이 더 크게 나타남을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.892-894
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.