• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.254-256
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• 2010

최근 감시시스템 구축에서 디지털 비디오 레코더(DVR)를 이용하는 방식이 주를 이루고 있다. 영상압축 기술의 발전에 따라 디지털 비디오 레코더는 H.264/AVC 인코더를 기반으로 저장 공간 대비 고화질의 영상 저장이 가능해졌다. 또한, 다수 채널의 동시 처리가 가능해졌을 뿐만 아니라 영상 압축 및 저장 기능 외에 지능형 감시를 위한 기능이 요구되고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 압축 비트열에서 움직임 벡터 추출 및 분석을 통한 영상내 이동 물체 검출 방법을 제안한다. 압축 비트열에서 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터들의 크기와 각도를 비교하여 임계값 이하인 움직임 벡터들을 추출하여 이동 물체를 검출하였다. 이동 물체 검출 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 참조 프로그램인 JM 15.1을 사용하여 인코딩 및 비트열 분석을 수행 하였고, 움직임이 검출된 시간 구간만을 디코딩 후 저장하는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 방식은 디코딩 부분의 연산량 감소뿐만 아니라 저장소의 물리적 공간 절약이 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권2호
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• pp.37-48
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• 2008

일반적으로 움직임 벡터는 한 카메라에서 촬영된 영상 속에서의 객체의 움직임 정보를 나타내고, 변이 벡터는 서로 다른 카메라에서 촬영된 영상 간 객체의 위치 차이를 나타낸다. 기존의 H.264/AVC에서는 단일 시점 영상을 위한 비디오 부호화 기술이기 때문에 변이 벡터를 고려하지 않는다. 하지만, 다시점 비디오 부호화 기술은 H.264/AVC를 기반으로 하여 시점 간 예측구조를 지원하기 때문에, 다른 시점에서의 영상을 참조할 때는 움직임 벡터 대신 변이 벡터가 고려된다. 따라서, 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화 기술을 위해 전역 변이 벡터 대체 방법과 확장된 주변 블록 예측 방법을 이용하여 개선된 움직임/변이 벡터 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해서 움직임 벡터 탐색 범위를 ${\pm}16$으로 설정하고, 전역 변이 벡터 탐색 범위를 ${\pm}32$으로 설정한 경우 평균 1.07%의 BD (Bjontegaard delta)-비트율 감소를 얻었으며, 전역 변이 벡터 탐색 범위를 ${\pm}64$로 설정한 경우 평균 1.32%의 BD-비트율 감소를 얻을 수가 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권2호
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• pp.46-64
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• 2003

벡터형 공간 객체는 장거리에 걸쳐 존재하고 있으며 폭이 좁은 특성을 가지고 있다. 벡터형 공간 객체에 대한 영상지도를 제작하기 위해서는 통상의 면형 영상지도에서 사용되는 기법과 전혀 다른 접근이 필요하다. 벡터형 공간 객체의 이와 같은 특성을 고려하여 원격동영상과 인터넷 GIS 기술을 결합한 영상지도 제작기법이 개발되었다. 인터넷상에서 원격동영상과 수치지도의 결합은 지형경관의 실제 모습을 시각적으로 제시할 수 있는 등 두 가지 기술의 장점을 효율적으로 활용할 수 있다. 원격 동영상지도는 사용자가 다양한 검색 방법에 의거 광역 공간정보를 단시간에 체험할 수 있는 기회를 제공하였으며 전통적인 지도는 위치 정보를 제공하여 동영상에 나타나는 물체가 실시간대에 확인할 수 있도록 하였다. 동영상 지도는 전통적인 지도학에서 확립된 지도의 개념 자체에 대한 재정립을 요구하게 되는 바, 본 연구는 '벡터형 공간 객체에 대한 인터넷 원격 동영상지도'라는 새로운 개념을 제시하였다는 데 가장 큰 의의가 있다. 향후 본 시스랩이 도입되어 본격적으로 서비스 될 경우 주민들에게 벡터형 공간 객체에 대한 다양한 유형의 영상정보 -다른 축척, 다양한 응용분야- 를 제공하여 지리정보의 대중화를 더욱 촉진할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제14권6호
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• pp.605-613
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• 2014

최근에 제안된 지능형 영상은 기존의 사진정보와 함께 6하원칙(5W1H)정보 등이 같이 생성 저장 관리되는 것이다. 그러므로 이 영상은 시공 유지관리 과정에서 촬영된 사진의 검색 관리에 매우 유용하게 쓰일 수 있다. 그리고 지능형 영상의 핵심이 되는 벡터사진이 BIM과 연계되면, 벡터사진에 포함된 정보를 활용하여 BIM객체를 찾아낼 수 있다. 그리고 찾아낸 BIM객체의 속성에 촬영된 벡터사진 정보를 저장하면, 벡터사진은 손쉽게 시공 유지관리 이력정보로 관리되어 건설정보관리의 효율화에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 벡터사진 정보로부터 BIM의 객체를 추출하고, 추출된 객체의 속성을 관리하는 기술을 개발하였다. 그리고 프로토타입 모듈을 개발 테스트하여 기준점설정, 좌표계 변환, 위치계산 등의 과정을 평가하였다. 이를 통해 벡터사진으로부터 BIM 객체의 추출이 가능하며, 객체의 속성정보 관리도 가능함을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.433-438
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• 2008

본 논문은 비주얼 헐 오브젝트를 이용한 움직이는 오브젝트에 대한 실시간 영상기반 라이팅 기술을 제안한다. 본 논문에서는 특히 서로 다른 공간상의 조명 환경을 일치시키는 기술에 중점을 두고, 실시간으로 움직이는 오브젝트의 실시간 비디오 기반 재조명 기술로서 3가지 핵심 내용을 소개한다. 첫째는 비주얼 헐 데이터를 기반으로 기존에 벡터의 외적을 사용하던 방법을 개선하여 수식을 근사화시켜 연산량을 줄여서 고속으로 노말 벡터를 추출하는 방법이고, 둘째는 사용자 주변 조명 환경 정보를 효과적으로 샘플링하여 라이팅에 사용하는 점광원의 개수를 줄였으며, 세 번째는 CPU와 GPU의 연산량을 분배하여 효과적으로 병렬 고속 연산이 가능하도록 하였다. 종래의 영상기반 라이팅 기술이 정지된 환경맵 영상을 사용하거나 정지된 객체를 라이팅하였던 연구를 한 반면에 본 논문은 실시간에서 라이팅을 구현하기 위한 기술로서 고속 라이팅 연산을 위한 방법을 제시하고 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 영상기반 라이팅 연구의 실제적이고도 폭넓은 작용이 가능할 것으로 사료되며 고화질의 콘텐츠 양산에도 기여할 것으로 사료된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1031-1036
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• 2007

최근 가상현실 기술의 주요 연구 동향으로 몰입감을 증가시키는 실감공간 구현구술이 주목 받고 있다. 실감공간 기술이란 서로 다른 공간에 떨어져 있는 사용자가 같은 공간에 있는 효과를 구현하는 기술이다. 본 논문에서는 특히 상호간의 주변 환경을 일치시키는 기술에 중점을 두고, 실시간으로 두 공간의 조명정보를 일치시키는 기술로서 2가지 핵심 내용을 소개한다. 첫째는 비주얼 헐 데이터를 기반으로 고속으로 노말벡터를 추출하는 방법이고, 둘째는 사용자 주변 조명 환경 정보를 반영하는 라이팅 방법이다. 본 논문에서 수행한 첫번째 방법은 비주얼 헐 데이터의 depth존재영역에서 노말맵을 계산하도록 하고, 노말맵을 계산할 때 주변 폴리곤들 기하학적 변화가 심할수록 노말맵 계산에 사용하는 주변 벡터의 선태을 늘리거나 줄이는 방식으로, 불필요한 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서 수행한 두번째 방법에서는 주변 조명 정보에서 빛의 세기와 라이팅을 반영할 객체의 반사율의 특성을 고려하여 라이팅에 사용할 광원을 선택적으로 반영하여 불필요한 연산량을 감소시켰다. 종래의 영상기반 라이팅 기술이 사전에 촬영된 영상을 사용하거나 정지영상에 적용되는 연구를 한 반면에 본 논문은 실시간에서 라이팅을 구현하기 위한 시도로서 고속 라이팅 연산 기법을 제시하고 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 영상기반 라이팅 연구의 실제적이고도 폭넓은 적용이 가능할 것으로 사료되며 고화질의 콘텐츠 양산에도 기여할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.641-645
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• 2005

최근 들어 영상을 중심으로 여러 형태의 정보를 결합하여 저장하거나 전송하는 소위 '멀티미디어' 가 전 세계적 열풍을 불러일으키고 있다. 디지털 기술에 바탕을 둔 멀티미디어 혁명은 멀티미디어 PC, 주문형 비디오(VOD), HDTV, 디지털 방송, DVD등 여러 가지 상품의 형태로 소비자들에게 선보이고 있다. 디지털 비디오 압축 기술은 이러한 멀티미디어 응용분야의 핵심이며, 압축 관련 국제표준안 중 가장 최근에 발표된 것은 MPEG-4와 H.264가 있다. 이에 본 논문은 동영상 압축 기술의 핵심인 움직임 예측에 대하여 연구하고 최근 가장 활발히 연구되고 있는 DMB용 움직임 벡터 추출 프로그램을 구현하며 성능평가 한 것이다. 뿐만 아니라 이후 이를 바탕으로 움직임 벡터 추출 모듈을 VHDL로 구현한 후 성능평가의 기준으로 이용할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.79-86
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• 2006

영상 식별 기술은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스 환경 하에서 고속의 검색을 위해서 필수적이다. 본 논문은 이러한 고속 검색을 위하여 GA(Genetic Algorithm)과 SVM(Support Vector Machine)을 결합한 모델을 제안한다. 특징벡터로는 색상 정보와 질감 정보를 사용하였다. 이렇게 추출된 특징벡터의 집합을 제안한 모델을 통해 최적의 유효 특징벡터의 집합를 찾아 영상을 식별하여 정확도를 높였다. 성능평가는 색상, 질감. 색상과 질감의 연합 특징벡터를 각각 사용한 성능 비교. SYM과 제안된 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 실험 결과 색상과 질감을 연합한 특징벡터를 사용한 것이 단일 특징벡터를 사용한 것 보다 좋은 결과를 보였으며 하이브리드 기법을 이용한 제안된 알고리즘이 SVM알고리즘만을 이용한 것 보다 좋은 결과를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.35-37
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• 2019

최근 딥 러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정인식 기술이 상당한 진보를 이루었다. 그러나 기존 얼굴표정인식 기법들은 제한된 환경에서 취득한 인위적인 동영상에 대해 주로 개발되었기 때문에 실제 wild 한 환경에서 취득한 동영상에 대해 강인하게 동작하지 않을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 3D CNN, 2D CNN 그리고 RNN 의 새로운 결합으로 이루어진 Deep neural network 구조를 제안한다. 제안 네트워크는 주어진 동영상으로부터 두 가지 서로 다른 CNN 을 통해서 영상 내 공간적 정보뿐만 아니라 시간적 정보를 담고 있는 특징 벡터를 추출할 수 있다. 그 다음, RNN 이 시간 도메인 학습을 수행할 뿐만 아니라 상기 네트워크들에서 추출된 특징 벡터들을 융합한다. 상기 기술들이 유기적으로 연동하는 제안된 네트워크는 대표적인 wild 한 공인 데이터세트인 AFEW 로 실험한 결과 49.6%의 정확도로 종래 기법 대비 향상된 성능을 보인다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.161-169
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• 1996

본 논문에서는 동영상 압축의 핵심 기술인 움직임 벡터 추정에 있어서 신경 회로망을 이용한 벡터 양자화에 의해 탐색 영역을 예측하는 방법을 제안한다. 훈련영상을 입력으로 하여 전역 탐색법 등에 의하여 구해진 움직임 벡터를 이용하여 움직임 벡터 코드 북을 생성하고 이를 예측 탐색 점으로 이용한다. 움직임 벡터 코드 북을 생성하기 위해서 병렬 처리 특성과 다양한 학습 알고리즘을 갖는 신경 회로망을 이용하였다. 제안된 방법은 움직임 벡터들의 높은 공간적 상관성을 이용하게 되고 결과적으로 적은 탐색 점으로 움직임 벡터를 추정할 수 있으므로 계산량을 줄일 수 있을 뿐 아니라 움직임 벡터를 표현하기 위해 소요되는 비트 수도 크게 줄일 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 고속 블록 매칭 알고리즘보다 우수함을 보였다.