• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.297-301
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• 2002

본 논문에서는 신호처리를 이용한 평행축 입체 카메라의 주시각 제어 방법을 제시한다. 평행축 입체 카메라는 양안식 입체 카메라 중 가장 간단하게 만들 수 있는 장점이 있는 반면에, 좌, 우 영상센서 사이의 거리가 일정하게 고정되어 있어, 물체의 거리 변화에 따른 입체 영상 시차 조절 기능인 주시각 제어 기능이 없다는 단점이 있다. 영상 센서 (CCD) 와 렌즈를 분리하고 영상 센서가 평행하게 수평으로 움직이며 주시각을 제어하도록 하는 수평 이동축 입체 카메라는 평행축 입체 카메라의 단점을 보완할 수 있지만, 실제 구현에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 주시각 제어를 위한 CCD의 이동은 실제 영상에서 피사체의 이동으로 나타난다는 사실을 이용하여, 평행축 입체 카메라로 얻은 영상에서, CCD의 이동으로 인해 사라지는 부분만큼 제거하고 영상의 수평 수직 방향에서 원래 영상의 크기로 복원하기 위해 보간하는 과정을 통해 주시각 제어를 구현한다. 제안된 방법을 통해 얻어진 실험 결과는 CCD의 이동량에 따라서 화질의 열화 정도가 다르게 나타남을 보여 주지만, 실제 시스템에서 CCD의 이동량은 크지 알기 때문에 화질 열화를 거의 느끼지 않으면서 주시각이 제어된 입체 영상을 얻을 수 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.839-842
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라를 통해 얻은 변이 정보를 이용하여, 3 차원으로 머리의 회전 각도를 추정하는 방법을 제안한다. 머리 회전에 의한 주시 방향은 사람이 관심을 가지는 방향이므로 이동을 추정하는 것에 비해 많은 중요성을 갖는다. 본 논문에서는 얼굴 영역 내의 여러 특징점들 중 3 개의 특징점들을 포함하는 여러 평면(Plane)이 머리가 이동하더라도, 그 평면들 사이의 각은 변하지 않으므로, 회전 각도 추정에 영향을 주지 않는 점을 이용하여 회전 각도를 추정하였다. 또한, 기존 논문이 카메라 보정을 통해 3 차원 위치를 측정하지만, 제안하는 방법은 변이 공간에서 회전 각도를 추정하기 때문에 카메라 보정 과정이 필요하지 않다. 변이 정보를 얻기 위한 스테레오 장비는 평행 카메라 모델로 가정하며, 얼굴 내의 특징점은 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적 알고리즘을 이용하였다. 실험결과는 기준 영상에 대하여 추정된 3 차원 각도를 나타낸다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.13-14
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• 2014

본 논문에서는 랜드마크를 활용한 카메라의 외곡에 대한 보정 기술을 제안한다. 이를 위해 OpenCV를 활용하여 랜드마크와 카메라로 부터 입력받은 영상의 매칭점을 비교하여 매칭 결과를 도출하며 매칭된 결과를 시스템 관리자에게 알려 줌으로써 카메라의 외곡을 확인 할 수 있다. 또한 제안한 방법을 활용하여 카메라의 외곡뿐만 아니라 외곡 각도 계산 까지 가능함에 따라 외부 환경으로 인한 카메라의 각도 변환에 대응 할 수 있으며 시스템 사용자의 편의성 및 비용 감소에도 도움이 될 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.457-459
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• 2015

본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.1067-1070
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• 1999

본 논문에서는 수평식 입체영상카메라의 주시각 자동제어를 위한 고속, 고정밀 시차추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리듬은 수평식 입체영상 카메라의 초점과 주시각의 선형적 관계에 따라 사람의 눈에서와 같은 자연스럽고도 선명한 입체영상을 획득할 수 있도록 주시각 및 초점제어를 동시에 자동 제어하며, 입체영상에 포함되어 있는 평면 및 상하 불일치 영역을 최소화하기 위한 전처리 과정과 고속, 고정밀 시차추출을 위한 프로젝션 및 켑스트럼(Cepstrum) 필터링 과정이 포함되어 있다. 제안된 알고리듬은 수평식 입체카메라의 실시간 제어를 가능하게 하며 카메라 조작자의 초점 및 주시각 제어에 대한 부담을 줄여 준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.362-367
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• 2006

지능형 주거공간에서 손 지시 명령을 통하여 가전기기를 선택하거나 로봇에게 이동하여야 하는 장소를 알려 주기 위해, 기존의 시스템은 선택되는 대상 기기의 3 차원 절대 위치를 미리 알고 있어야 한다. 또한 카메라 위치가 변동되었을 경우, 카메라의 위치를 절대좌표계 기준으로 새롭게 측정해야 하는 불편함이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 팬/틸트 모듈을 가진 두 대의 USB 카메라를 임의의 위치에 배치하더라도, 두 번의 손 지시만으로 선택 대상이 되는 기기의 3 차원 위치를 파악하고 이를 동작시키는 방법을 다룬다. 제안하는 방법에서는 두 대의 카메라 간의 상대 좌표계를 형성하기 위해 각 카메라에 표식을 부착한다. 각 카메라에서 다른 카메라의 표식을 관찰하면 카메라 간의 거리 및 각도를 구할 수 있기 때문에, 하나의 카메라를 기준으로 3 차원 절대 좌표계를 자동으로 설정할 수 있다. 또한, 두 대의 카메라로 사용자의 얼굴과 손을 검출하면 얻어진 기준 좌표계에 대해 얼굴과 손의 3 차원 위치를 계산하고, 두 지점을 연결하는 방향 벡터를 구함으로써 사용자가 손으로 지시하는 방향을 찾는다. 따라서, 카메라를 임의의 위치에 두더라도 사용자의 손 지시 동작만으로 대상체의 차원 위치를 파악할 수 있게 된다. 개발된 시스템의 유용성을 검증하기 위해 각 가전기기의 위치를 제안한 방법으로 구하고 실제 위치와의 오차를 분석하였다. 제안한 방법은 두 대의 USB 카메라와 일반 PC 또는 마이크로 프로세서만으로 구현할 수 있기 때문에 비용이 적게 들고 실시간 처리가 가능하며 사용자의 환경에서 편리성을 높이는 등 많은 장점을 가진다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.145-149
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• 2006

모바일 맹핑시스템에 장착되어 있는 카메라와 INS의 물리적 관계 (두 좌표축 간의 거리(lever-arm) 와 각도(boresight) 캘리브레이션은 카메라 영상의 지리적 정보를 생성하기 위해 필요로 한다. 이 목적을 위해 기존연구는 카메라 캘리브레이션을 통하여 이 물리적 관계를 추정하고 있다. 카메라 캘리브레이션은 3차원 좌표가 할당된 타겟을 이용하여 움직이는 카메라의 렌즈 왜곡과 내/외부 표정 계산하는 것이다. 이 추정에서, 저가의 INS의 초기상태인 자세, 각도는 사용자의 측량에 의해 결정이 된다. 만약 정교한 측량이 없을 경우, 카메라 영상의 지리적 정보는 잘못된 정보를 제공 할 것이다. 정교한 측량의 어려움을 피하기 위해, 본 논문은 카메라와 초기상태 정보가 없는 INS간의 물리적 관계를 위한 수학적 모델을 설계하였다. 시스템에 장착된 카메라와 INS의 초기 기준 좌표계의 관계는 lever-arm과 boresight을 이용한 좌표축 변환으로 정의 될 수 있으며, 이 시스템이 이동 후, 카메라 초기 기준 좌표계에서 INS의 위치는 두 개의 벡터 경로로 정의 될 수 있다. 이 두 벡터 경로는 카메라와 INS의 상대 외부표정의 관계를 이용하여 계산된 벡터들의 조합으로 정의된다. 본 논문은 여러 쌍의 경로로부터 lever-arm과 boresight을 추정하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.187-191
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• 2006

본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.143-146
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• 2000

본 논문에서는 다수의 실내 영상으로부터 영상을 촬영한 카메라의 속성정보와 실내 환경에 대한 기하정보를 추출하는 방법을 제안한다. BSP-Tree를 이용하여 주어진 실영상을 각각의 부분 영역이 실제로도 평면 영역에 해당되도록 분할하였으며, 특징점 대응을 통해 각 분할된 영역의 영상간 대응을 찾고 이로부터 각 분할 영역의 homography를 계산하였다 또한 간단한 가정을 통해 계산된 homography로부터 각 분할영역에 대응된 평면의 방정식과 각 영상을 촬영한 카메라의 속성을 찾아낼 수 있믐을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 현재 본 연구팀이 구현 중인 영상기반 모델링 시스템에서 핵심적인 기능을 수행하리라 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.641-644
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• 2008

본 저자가 제안한 카메라 외부표정에서 광속조정법에 기반한 카메라 자세계산 방법을 보완하기위해 (전재춘과 Shankar, 2007, 2008), 본 논문은 카메라 자세를 벡터내적으로 결정하는 방법을 소개한다. 카메라 위치를 기준으로 각 지상기준점의 방향벡터와 카메라 광축 단위벡터간의 사잇각을 통하여 이 단위벡터를 계산하는 것이다. 카메라 위치는 벡터내적에 의해 계산된다. 카메라의 수평/수직 단위벡터는 Yakimovsky 와 Cunningham(1978)의 카메라 모델(CAHV)을 이용 하였다.