• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.207-209
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• 2017

본 논문은 스마트폰 카메라를 사용하여 파노라마 콘텐츠를 제작하기 위한 동영상 스티칭 방법을 제안한다. 본 논문에서는 동영상 스티칭 방법으로 특징점 추출 알고리즘인 SURF와 블렌딩 알고리즘인 멀티밴드 블랜딩 알고리즘을 사용한다. 또한, 동영상 스티칭 결과의 정확도를 향상 시키기 위하여 스마트폰의 센서 데이터를 사용하고, 동영상 스티칭 시 흔들림이 생기는 현상을 해결하기 위하여 선형 호모그래피 행렬 생성 방법을 적용하였다. 추가로 스마트폰을 활용하여 파노라마 콘텐츠 제작 시 요구되어지는 거리와 각도를 찾기 위한 실험을 진행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.295-298
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• 2011

비디오 데이터의 지능적인 처리를 위해서는 사전에 작성한 메타데이터에 제한 받지 않는 유연한 접근방법이 필요하다. 본 논문에서는 엔트로피를 이용하여 적절한 특징을 추출한 후 비디오를 처리하는 방법을 소개한다. 이미지 인식이 잘 될 경우 일정한 이미지 조합으로 비디오의 배경을 설명할 수 있지만, 이미지 인식이 어렵기 때문에 동일한 배경일지라도 등장 인물의 움직임, 촬영 각도의 변화 등 사소한 변화가 발생하면 컴퓨터는 다른 이미지인 것으로 간주하게 된다. 우리가 제안하는 방법은 비디오를 구성하는 이미지 프레임에서 추출한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특성의 분포를 엔트로피에 기반하여 재구성한 후 분포 변화를 통해 장소 변화를 추정하는 방법이다. 제안 방법은 비디오 데이터의 이미지를 특징 짓는 비주얼 워드의 분포를 활용하기 때문에 사소한 변화 정도의 영향을 받지 않으면서 동시에 배경의 확연한 변화를 나타낼 수 있다. 우리는 실제 TV 드라마 데이터에 적용하여 제안 방법의 유용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.251-252
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• 2016

접촉각을 이용한 표면에너지 측정방법은 부품소재분야를 비롯한 폴리머 화학제품 등에서 널리 사용되고 있다. 그중 측정할 대상의 고체 표면에 액체 방울을 떨어뜨리고 측면 접점 방향에 대한 영상을 촬영하여 고체 표면과 액체 방울이 이루고 있는 각도를 측정하는 방식을 가장 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 기존 접촉각 측정기의 배경과 액체 방울 사이의 명암 차를 이용하여 경계선을 찾는 Sessile-drop 영상처리 기법을 보완 및 개선하기 위하여 캐니 에지 검출 알고리즘을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.156-161
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• 2007

본 논문에서는 실사 영상을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 텍스쳐를 생성하는 기법을 제시한다. 먼저 UVW 맵을 기준으로 실사영상에서의 해당 영역을 수동으로 지정해 준다. 그 다음 지정된 영상 영역들을 사용하여 UVW 맵에 해당하는 텍스쳐 영상을 생성한다. 제안된 텍스쳐 생성 기법은 포토샵 등을 사용한 기존의 일반적인 방법에 비해서 수작업 시간을 단축할 수 있으며 실사 영상의 사실감을 높여 준다. 기존의 텍스쳐 생성 절차들은 3차원 모델의 메쉬 구조에 영향을 주었으나, 제안된 방법은 3차원 모델의 메쉬구조를 수정하지 않고도 원하는 형태의 텍스쳐를 생성할 수 있는 장점이 있다. 실제 사람의 모습을 여러각도에서 촬영하여 얻은 영상을 사용하여 주어진 UVW 맵에 적합한 얼굴 텍스쳐를 생성하였다. 생성된 텍스쳐를 사용하여 3차원 아바타를 렌더링한 결과 아바타 얼굴의 사실감이 증가되었음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.859-861
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• 2015

생산 기술이 발전함에 따라 제품의 생산량이 증가하고 컴퓨터 비전을 통한 제품의 양/불 판단 기술의 필요성이 증가하고 있다. 제품의 양/불 판단은 그 정확도가 중요하며, 동시에 빠른 검사를 위한 신속성이 요구된다. 기존 연구들에서 다양한 금속성 제품에 대한 양/불 판단과 각인된 글자에 대한 양/불 판단을 수행하는 연구가 지속되어 왔으나 자동차 에어백 부품 중 하나인 Upper Housing의 양/불을 판단하는 알고리즘은 부재하다. 본 논문에서는 Upper Housing에 대해 각인 문자의 양/불을 판정하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 영상에서 기준점이 되는 원을 찾는 것부터 시작하여, 기준점을 기반으로 특정 각도로 회전시켜 미리 수집한 글자 이미지와의 템플릿 매칭을 통해 글자가 제대로 각인 되었는지를 판단한다. 실험에서는 에어백 부품에 대한 검사 장치에서 촬영한 동영상에 대하여 제안한 알고리즘을 적용하였고, 그 결과 높은 정확도로 글자를 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.936-938
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• 2014

폐쇄회로 TV는 우리의 생활에 밀접하게 접근할 수 있는 수준에 다다르게 되었다. 따라서 중요한 작업은 영상에서 우리가 원하는 개체를 검출해내는 것이라 할 수 있다. 그 중에서 사람의 모습을 촬영해서 사람의 특징을 추출하는 연구가 많이 진행되었고 이를 이용해서 실제 CCTV 영상을 토대로 개체를 검출해내는 시스템에 대해 고찰하였다. 여러 가지 개체 검출 알고리즘 중에서 오픈소스로 제공이 되며, 다중 개체를 검출하기 위해서 Haar-like feature를 이용한 개체 추출 알고리즘을 이용하여 CCTV 다중대체 검출에 대해 실험을 진행하였다. 정지영상에서는 정면을 응시하는 얼굴영역 검출에서는 높은 성능을 보이며 다른 각도에서는 차이가 있지만 무난한 성능을 보이지만 실시간에서는 보정 작업이 필요하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.94-97
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• 2009

본 논문에서는 실제 도로 환경에서의 실시간 차선 인식 방법을 제안한다. 전방주시카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 도로영역에 해당하는 관심영역을 추출하고 반복적인 평균 명도를 측정하여 이진화함으로써 차선 특징을 검출하고 YCbCr 변환한 영상에 대한 실험 임계값을 적용하여 중앙선의 특징을 검출하였다. 이에 Canny 알고리즘을 이용한 에지 추출로 허프 변환시의 작업량을 최소화하였으며 허프 변환하여 얻은 차선 후보군으로부터 각도를 기반으로 필터링하여 통계적으로 우선순위가 높은 선분을 차선으로 인식하였다. 또한 실제 도로 환경에서 수집한 동영상으로 실험한 결과 강건한 차선 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.600-602
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• 2022

2차원 이미지 또는 영상을 통한 자세 추정의 경우, 영상 내에서 발생할 수 있는 탐지 오류, 피사체 잘림, 폐색(Occlusion) 등으로 인해 자세 추정 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 4장 이상의 다양한 각도로 촬영한 이미지를 NeRF(Neural Radiance Fields)를 통해 이미지 합성(Image synthesis)을 진행하여 3차원 모델을 생성한다. 이후 DeepLabCut을 사용하여 관절 좌표와 골격(Skeleton)을 구축한다. 구축한 골격을 인공지능에 학습시킨 뒤 2차원 영상에서의 관절 좌표 인식, 골격 구축, 자세 추정을 진행한다. 2차원 영상 테스트 데이터를 통해, 3차원 모델을 사전 학습한 인공지능 모델과 기존 2차원 이미지를 사용하여 학습한 인공지능 모델의 자세 추정 정확도를 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1215-1217
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• 2023

가정에서 대형 폐기물을 배출하고 수거하는 과정에서 폐기물을 수동적으로 분류를 하는 것은 시간이 많이 소요되는 작업이다. 본 논문에서는 YOLOv4, 5, 7 모델을 비교하여 실생활에 사용가능한 대형 폐기물 탐지에 가장 적합한 모델을 찾는다. 이미지 증강 전 결과는 YOLOv7이 가장 좋은 성능을 보였다. 배출자가 촬영하는 각도나 위치, 시간 등의 변수를 고려하고자 증강을 시도하였고 증강 후 탐지 결과도 YOLOv7이 F1-score 93 %, mAP 96.6% 로 다른 모델보다 전체적으로 더 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.189-192
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• 2007

본 논문에서는 대부분의 공동 영역에서 사용하는 상부에 설치된 감시카메라에서 사람의 얼굴 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안 기법에서는 입력 영상에 대한 원근 변환을 통하여 영상 보정을 처리하고 보정된 영상에서 얼굴 감지 알고리즘을 적용함으로써 기존의 방법에서 검출할 수 없는 고개를 숙인 얼굴에서도 얼굴을 검출할 수 있도록 하였다. 실험결과 고개를 숙인 얼굴이나 상부의 카메라에 의해 촬영된 영상에서 기존의 방법에 비해 보다 안정적으로 얼굴 영역을 검출할 수 있었다.