• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.204-207
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• 2009

This paper presents how to implement Markerless Augmented Reality and how to create and apply reference data sets. There are three parts related with implementation: setting camera, creation of reference data set, and tracking. To create effective reference data sets, we need a 3D model such as CAD model. It is also required to create reference data sets from various viewpoints. We extract the feature points from the model image and then extract 3D positions corresponding to the feature points using ray tracking. These 2D/3D correspondence point sets constitute a reference data set of the model. Reference data sets are constructed for various viewpoints of the model. Fast tracking can be done using a reference data set the most frequently matched with feature points of the present frame and model data near the reference data set.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.15-18
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• 2006

도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.67-70
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• 2002

시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.619-621
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• 1999

여러 대의 카메라를 통해 캡춰된 2차원 데이터를 사용하여 3차원의 좌표를 추출하기 위해서는 각 카메라의 2차원 영상 데이터들의 대응점(correpondence point)을 구해야 한다. 이를 위해 에피폴라 제약조건(epipolar constraints)을 이용하여 에피포라 라인(epipolar line)에 근접한 점을 추출할 수 있다. 에피폴라 제약조건을 사용하면, 실제 원하는 점 이외에 많은 수의 고스트(ghost)가 발생할 수 있다. 또한 카메라로부터 은닉(occlusion)된 점들로 인해 모든 카메라에서 대응되는 점이 존재하는지의 여부를 보장할 수 없다. 본 논문에서는 가 카메라의 대응관계를 k-partite graph로 모델링하고, 전역 탐색을 위해 가중치를 적용하여 클릭(clique)을 추출함으로서, 고스트가 제거된 대응점을 구한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.293-298
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• 2005

LIDAR의 표고점 데이터는 건물, 수목 등의 개체를 구성하는 비지면점과 순수한 지표면을 나타내는 지면점들이 섞여있기 때문에 이들을 분리하는 과정이 필요하다. 지금까지 연구된 방법들은 몇 가지 입력 요소가 필요하여 완전 자동화를 이루지는 못하고 있으며, 다양한 크기의 개체를 동시에 자동으로 찾아내기 어렵고 경사진 지형에 대해서는 적용하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 원 데이터의 동일 스캔 라인 상에 존재하는 이웃 점들 간의 경사를 이용하여 입력 요소를 최소화하여 개체를 추출하고자 한다. 이웃하는 두 점플 간의 경사를 이용하여 비지면점을 탐지하여 이웃하는 지면점의 높이 값으로 대체하며 갱신된 값을 바로 다음 연산에 반영시킴으로써 윈도우를 사용하거나 그룹화 할 필요가 없다. 또한 갱신된 값을 전파시키기 때문에 복잡한 지붕을 가지는 건물도 추출할 수가 있다. 이와 같은 연산을 두 방향에 대하여 수행하여 경사진 지형에 대하여 적용할 수 있도록 하였으며 천안과 마산지역에 대하여 테스트를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.93-96
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• 2006

2D 및 입체 영상 콘텐츠의 공급이 많아지면서 실감 콘텐츠에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 실감 콘텐츠는 다시점 카메라로부터 획득한 다시점 비디오, 깊이 카메라에서 얻은 RGB 영상과 컴퓨터 그래픽스와 같은 synthetic data를 합성하여 보다 실감나게 제작된다. 다시점 카메라를 이용하면 다시점 비디오를 쉽게 획득할 수 있으나 제작비용이 많이 들고, 깊이 카메라를 사용하면 시스템 구성은 상대적으로 용이하나 시점 영상이 하나라는 단점이 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라에서 얻은 RGB 텍스쳐 데이터와 깊이 데이터로부터 가상 다시점 영상을 생성하고, 생성된 영상에 컴퓨터 그래픽스를 합성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다시점 카메라 시스템을 사용하지 않고도 시점에 따른 가상 시점 화상을 용이하게 제작하여 그래픽 객체를 합성한다. 합성된 다시점 3D 모니터나 입체 모니터를 이용하여 3차원으로 실감나게 시청할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.85-89
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• 2004

최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어 질 수 있다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-GeoMetry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 성인 20명의 개인에 대해 100개의 측정 데이터에 기인한 확인 결과를 제시한다. 인식 과정은 320$\times$240의 이미지로 실험하였고 인식 과정의 결과는 95 %의 적중률과 0.020의 FAR로 나타났다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.4
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• pp.13-25
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• 2017

Volume in data storage is growing more than ever before. This phenomenon is caused by the participation of governments and firms as well as general users. As for big data, governments and public agencies are likely to play important roles in applications since they can access and operate personal data for public purposes. In this study, the author examined the status and countermeasure of big data from different countries and drew some common grounds. The suggestions are as follows. First of all, securing manpower and technology have to take precedence. In addition, share and development between the government and the private sector are required. And organizations should come up with long-term strategies along with the development of data loading and analysis. In conclusion, the author propose the recognition of the importance of data management, privacy protection and the expansion of field application possibilities for political usage of big data.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.129-132
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• 2004

본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.24 no.1
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• pp.131-138
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• 2006

Recently, data gathering and algorithm developing are in progress for the GIS application using point feature. Several researches prove that verification of the spatial clustering and evaluation of inter-dependencies between event and control are possible. On the other hand, most of the point features as GIS data are gathered by indirect method, such as address geo-coding, rather than by direct method, such as field surveying. Futhermore, lots of statistics by administrative district based on the point features have no coordinates information of the points. In this study, calculating the K-index in GIS environment, to evaluate the effect of aggregation of raw data on K-index, K-indices estimated from raw data (parcel unit), topographically aggregated data (block unit), administratively aggregated data (administrative district unit) are compared and evaluated. As a result, point feature, highly clustered in local area, is largely distorted when aggregated administratively. But, the K-indices of topographically aggregated data is very similar to the K-indices of raw data.