• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-12
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• 2012

본 논문에서는 고부가가치의 디지털 홀로그램 콘텐츠를 저작하여 새로운 디지털 홀로그램 콘텐츠를 확보하는 방법을 제안한다. 깊이정보는 스테레오 정합방식으로 획득한 시차정보로부터 얻은 깊이정보와 TOF (time-of-flight) 방식의 깊이카메라로 촬영한 깊이정보를 모두 사용한다. 각 종류의 깊이정보와 변환방법을 사용하여 깊이정보를 변환하거나 합성하고 이를 CGH 방법으로 연산하여 디지털 홀로그램을 획득한다. 또한 CGH 연산으로 획득한 디지털 홀로그램의 선형성을 기반으로 기 생성된 디지털 홀로그램 콘텐츠를 합성하여 새로운 디지털 홀로그램 콘텐츠를 획득하는 방법도 제시한다. 제안한 방법을 다양한 깊이정보와 디지털 콘텐츠를 대상으로 실험하여 이 방법이 디지털 홀로그램 콘텐츠의 저작방법으로 효과적임을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.459-470
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• 2012

본 논문은 영상 보간법을 이용하여 저해상도 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 변환하는 방법을 제안한다. 현재의 카메라 센서는 고해상도 색상 영상을 제공하는데 반해, 깊이 측정 장치는 저해상도의 깊이맵을 주로 제공한다. 본 논문은 기존의 양선형 보간법, 고등차수 보간법, 양측 보간법을 바탕으로 깊이맵에서 추출한 고주파 성분을 적용하여 깊이맵의 선명도를 증가한다. 이를 위해, 제안 방법은 고주파 성분 추출 단계, 고주파 성분 적용 단계, 및 영상 보간 단계를 거친다. 실험에서는 다양한 깊이맵 데이터에 제안 방법을 적용하였는데, 성능검증 방법으로 선명도(sharpness degree)와 블러 메트릭 (blur metric)의 두 객관적 측정을 통해서 제안 방법이 기존 방법에 비해 선명도가 약 2배 정도 증가했음을 보여준다. 또한 블러 메트릭은 평균 14%가 감소되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.31-39
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• 2015

2D-to-3D 비디오 변환 기술은 2D 비디오 속에 내재하는 깊이 단서를 이용하여 스테레오 영상을 생성함으로써 2D 비디오에 3D 효과를 부여한다. 이 기술은 완전한 3D 비디오 시대로 가는 과도 기간 동안 3D 콘텐츠의 부족문제를 해결할 수 있는 유용한 기술이다. 본 논문은 2D-to-3D 비디오 변환의 저 복잡도 구현을 위한 새로운 깊이 생성 방안을 제시한다. 제안 기법에서는 전역 깊이의 시방향 일관성을 위하여 패턴 기반의 전역 깊이 생성 기법을 제안하였다. 뿐만 아니라 객체 영역의 3D 입체감 개선을 위한 저 복잡도의 객체 깊이 개선 알고리즘도 추가적으로 제시하였다. 실험을 통해 제안 알고리즘이 복잡도와 주관적 화질 측면에서 기존 방식들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권5호
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• pp.477-485
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• 1997

최근에 국내외적으로 발생한 교각과 교대에서의 세굴로 인한 교량의 붕괴는 보다 나은 세굴깊이 산정방법에 대한 필요성을 강조하고 있다. 본 논문에서는 미국 연방고속도로국에서 발간한 HEC-18에서 제시하는 절차를 바탕으로 1차원 모형인 WSPRO 모형과 HEC-2 모형, 그리고 2차원 모형인 TABS-MD 모형을 사용하여 남한강에 위치하고 있는 남한강교에 대한 수리분석을 비교하였다. 본 연구에서는 또한 1차원 및 2차원 모형으로부터 구한 수리량을 사용하여 산정한 세굴깊이를 비교하였다. 이와 동시에 홍수를 전후하여 음향측심기인 Fathometer(DE-719C)를 사용하여 현장실측을 수행하였다. 교량에서의 예측한 세굴깊이와 측정된 세굴깊이를 또한 비교하였다. 본 연구의 결과 실험실과 현장조건사이의 차이 때문에 산정된 세굴깊이와 실측된 세굴깊이 간에는 많은 차이를 보이고 있다. 또한 되메움현상 때문에 최대세굴깊이를 정확히 측정하기가 어렵다. 따라서 첨두 홍수시 사용할 수 있는 세굴측정장비의 개발과 국내 하천에 적합한 경험식을 개발하는 것이 시급하다고 본다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.45-54
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• 2022

영상의 깊이 추정은 다양한 영상 분석의 기반이 되는 기술이다. 딥러닝 모델을 활용한 분석 방법이 대두되면서, 영상의 깊이 추정 분야 또한 딥러닝을 활용하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 현재 대부분의 딥러닝 영상 깊이 추정 모델들은 깨끗하고 이상적인 환경에서 학습되고 있다. 하지만 연무, 안개가 낀 열악한 환경에서도 깊이 추정 기술이 잘 동작할 수 있으려면 이러한 환경의 데이터를 포함하여야 한다. 하지만 열악한 환경의 영상을 충분히 확보하는 것이 어려운 실정이며, 불균일한 안개 데이터를 얻는 것은 특히 어려운 문제이다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 불균일 안개 영상 합성 방법과 이를 활용한 단안 기반의 깊이 추정 딥러닝 모델의 학습을 제안한다. 안개가 주로 실외에서 발생하는 것을 고려하여, 실외 위주의 데이터 세트를 구축한다. 그리고 실험을 통해 제안된 방법으로 학습된 모델이 합성 데이터와 실제 데이터에서 깊이를 잘 추정하는 것을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1D호
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• pp.55-61
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• 2009

이 연구는 지역별 환경변수 및 도로포장재료의 물리적 특성을 토대로 하여 국내에서 최근에 개발된 동결해석모델인 FrostAM을 사용하여 최근에 사업시행중인 전국 9개 사업지구에 대해 동결깊이 분석을 실시하였다. 동결깊이 분석에 필요한 자료중 환경변수는 기상청 사이트의 측정자료를 사용하였으며, 물리적 특성중 수리특성 분석을 위해 전국 각 지역으로부터 시료를 채취하여 불포화토 물성측정 장치를 사용하여 실내실험 및 분석을 실시하였다. FrostAM을 사용하여 분석된 동결깊이는 동결지수를 사용하여 결정된 각 사업지구의 동결깊이와 비교한 결과 14cm~44cm 작게 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 동결지수에 의한 동결깊이는 전반적으로 크게 계상되었으며, 사업지구별로 설계자가 다르다는 점을 고려할 때 동결깊이 산정이 설계자에 따라 상당한 편차가 있는 것으로 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.311-314
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• 2010

최근 3D 영상에 대한 대중화가 급속히 진행되고 있음에도 불구하고 한 번 만들어진 영상/비디오를 재사용하거나 조작하여 다양한 형태의 콘텐츠를 만들지 못하고 있다. 본 논문에서는 깊이영상과 양안(스테레오) 영상 또는 깊이영상과 단안 영상이 주어졌다고 가정하고 깊이영상을 조작하여 양안 시차(parallax)를 변화시키는 방법을 제안한다. 시차변화의 대상은 부분영상이며, 특정 개체를 추출하여 깊이정보를 수정하고, 이를 바탕으로 스테레오 영상을 재구성한다. 본 논문에서는 정지영상만을 대상으로 하며, 동일한 방법을 동영상에 적용하면 동영상 또한 시차를 변화시킨 결과를 얻을 수 있다. 실험은 Middlebury의 테스트 영상들을 대상으로 제안한 방법을 적용하여 자연스러운 스테레오 영상을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.80-82
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• 2010

본 논문에서는 깊이 정보를 이용하여 영상을 색상 분포가 각각 다른 객체 영상으로 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭 기법을 적용하는 조명 보상 기법을 제안한다. 서로 위치가 다른 다시점 카메라의 경우, 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 인접 시점 영상 간 조명 불일치 현상이 발생한다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 제안되었다. 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어 조명 불일치와 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 하지만 일반적인 영상은 색상 분포와 깊이 정보가 상호 독립적인 객체들로 구성되어 있다. 또한 다시점 비디오는 시점에 따라 획득된 영상 간에 동일 객체의 위치와 깊이가 서로 달라 정해진 참조 시점의 히스토그램으로 매칭하는 기존의 방법은 적합하지 않다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이 정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체 영상별로 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상 기법이 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.29-40
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• 2018

직접볼륨렌더링(DVR)은 3차원 볼륨 데이터의 내부 구조를 시각화하는 데 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나, 2차원 디스플레이 상의 기존의 볼륨 렌더링은 광선 투사법에 의한 차원 감소로 인해 깊이 인식이 부족하다. 본 연구에서는 가상현실이 볼륨렌더링의 유용성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 조사한다. 우리는 가상 현실에서 실시간 고해상도 볼륨렌더링 시스템을 개발하고 38명의 참가자를 통한 사용자 연구를 통해 깊이 인식의 향상에 따른 볼륨렌더링의 유용성을 측정한다. 결과는 가상 현실이 뛰어난 깊이 인식을 가능하게 함으로써 볼륨렌더링의 유용성을 향상 시킨다는 것을 보여준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.1-9
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• 2018

본 논문은 조명변화에 민감하지 않고, 사진에 대한 오인식을 방지하기 위한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안한 방법은 적외선과 깊이 영상을 동시에 이용하며, 적외선 영상으로 조명변화의 민감성을 해결하고, 깊이 영상으로 사진과 같은 2차원 영상에 대한 오인식을 방지한다. 적외선과 깊이 영상을 동시에 이용한 얼굴 검출 방법과 얼굴 인식을 위한 특징 추출 및 매칭 방법을 구현하였으며, 모의실험을 통하여 기존 방법에 비해 얼굴인식의 정확도가 증가함을 보인다.