• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.133.2-133.2
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• 2005

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.130.1-130.1
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• 2005

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.649-652
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• 2007

이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.26 no.2
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• pp.99-107
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• 2006

Magnetic nondestructive testing is very useful far detecting a crack on the surface or near of the surface of the ferromagnetic materials. The distribution of the magnetic flux leakage (DMFL) on a specimen has to be obtained quantitatively to evaluate the crack. The magnetic camera is proposed to obtain the DMFL at the large lift-off. The magnetic camera consists of a magnetic source, magnetic lens, analog to digital converters (ADCs), interface, and computer. The magnetic leakage fields or the distorted magnetic fields from the object, which are concentrated on the magnetic lens, are converted to analog electrical signals tv arrayed small magnetic sensors. These analog signals are converted to digital signals by the ADCs, and are stored, imaged, and processed by the interface and computer. However the magnetic camera has limitations with respect to converting and switching speed, full range and resolution, direct memory access (DMA), temporary storage speed and volume because common ADCs were used. Improved techniques, such as those that introduce the operational amplifier (OP-Amp), amplify the signal, reduce the connection line, and use the low pass filter (LPF) to increase the signal to noise ratio are necessary. This paper proposes the exclusive embedded ADC including OP-Amp, LPF, microprocessor and DMA circuit for the magnetic camera to satisfy the conditions mentioned above.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.766-768
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• 2005

최근 대형 디스플레이 및 웨어러블 컴퓨터의 등장과 함께 키보드와 마우스를 사용하는 일반 데스크탑 환경에서 벗어난 컴퓨터와의 자연스러운 상호 작용 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 정면에 놓인 프로젝터가 스크린과 그 위에 놓인 사용자의 손 위에 화면을 투영할 때 PC 카메라로 입력된 프레임 속에서 손의 영역을 인식하여 컴퓨터와 상호작용하게 하고자 한다. 이 경우에 투영된 빛이 사용자의 손 위에도 합쳐짐으로 인하여 피부의 고유색이 사라진다. 또한, 투영되는 화면이 사용자와 컴퓨터의 상호 작용에 따라 추정할 수 없이 변함에 따른 적응적 인식 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 손을 인식하기에 앞서 스크린에 투영될 원본 이미지에 대해 칼라 보정을 수행하여 추정되는 카메라 입력 프레임을 생성한다. 이를 위해 우선 백색 영상을 투영하여 프레임 내의 자기 오차 맵을 생성한 후 R,G,B 채널 별로 원본 값에 대한 카메라 반응 값들을 룩업 테이블에 저장한다. 이를 통해 원본 이미지에 대해 칼라보정을 수행하고, 생성된 카메라 추정 프레임과 실제 카메라로 입력된 프레임 간 자기 성분을 비교하여 손 영역을 검출한다. 실험 결과, 주변의 조명 상태나 프로젝터 및 카메라의 위치에 관계없이 안정적인 인식 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.1141-1144
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• 2005

In this paper, we propose an automatic displacement system for testing stability of structure. Photogrammetry is a method which can measure accurate 3D data from 2D images taken from different locations and which is suitable for analyzing and measuring the displacement of structure. This paper consists of camera calibration, feature extraction using coded target & retro-reflective circle, 3D reconstruction and analyzing accuracy. Multi-view camera which is used for measuring displacement of structure is placed with different location respectively. Camera calibration calculates trifocal tensor from corresponding points in images, from which Euclidean camera is calculated. Especially, in a step of feature extraction, we utilize sub-pixel method and pattern recognition in order to measure the accurate 3D locations. Scale bar is used as reference to measure. the accurate value of world coordinate..

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.3 s.113
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• pp.163-170
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• 2007

In autonomous navigation of a mobile vehicle or a mobile robot, localization calculated from recognizing its environment is most important factor. Generally, we can determine position and pose of a camera equipped mobile vehicle or mobile robot using INS and GPS but, in this case, we must use enough known ground landmark for accurate localization. hi contrast with homography method to calculate position and pose of a camera by only using the relation of two dimensional feature point between two frames, in this paper, we propose a method to calculate the position and the pose of a camera using relation between the location to predict through perspective transform of 3D feature points obtained by overlaying 3D model with previous frame using GPS and INS input and the location of corresponding feature point calculated using KLT tracking method in current frame. For the purpose of the performance evaluation, we use wireless-controlled vehicle mounted CCD camera, GPS and INS, and performed the test to calculate the location and the rotation angle of the camera with the video sequence stream obtained at 15Hz frame rate.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.344-345
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• 2011

본 논문에서는 모니터 상단의 일반 웹 카메라를 이용하여 사용자의 올바른 자세와 올바르지 않은 자세를 추정하고 사용자가 스스로 교정을 유도할 수 있는 새로운 개념의 어플리케이션을 소개한다. 교정의자나 허리 보호대 등의 도구가 없이 카메라 하나로 사용자가 자기 자세에 대한 인식을 할 수 있도록 제안하는 시스템이다. 정면 시점에서 바라보는 사용자의 자세는 얼굴과 어깨의 특징으로 판단하고, 초기화한 올바른 자세와 비교하여 사용자에게 경고 알림을 해주는 과정으로 진행된다. 주기적으로 자세를 확인하는 시스템을 통하여 사용자가 컴퓨터를 하는 자세에 대해 자각시킴으로써 올바른 자세를 가지도록 유도할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.125-128
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• 2009

모바일 로봇이 자기 역할을 수행하기 위해서는 자기위치인식 기술이 반드시 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존 초음파 센서만을 이용한 위치인식 기술의 난제와 카메라 즉, 영상처리만을 이용한 위치 인식 기술의 난제를 두 가지 기술의 융합으로 쉽게 해결할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.509-511
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• 2018

셀프 카메라로 배경과 함꼐 사용자 자기 자신의 전신 샷을 찍을 수 있도록 도와주는 '셀카봉'이 등장하였지만 아직도 사용자부터 카메라까지 거리의 한계가 존재하기 때문에 셀프 카메라를 찍는 것에 불편함이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 드론을 이용하여 셀프 카메라를 찍을 수 있도록 하는 기술을 제안한다. Real-Time 영상처리를 이용해 웹과 드론이 서로 통신을 하여 Haar Cascade 알고리즘을 기반으로 사용자의 얼굴을 실시간으로 인식하고 PID 제어를 통해 드론을 자동으로 조종한다면 사용자의 제스쳐에 인식해 드론의 촬영 기능을 컨트롤 할 수 있도록 한다.