• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.248-251
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• 2007

In this paper, we are propose a method to estimate the 2-D mesh from structured light image for reconstruction of 3-D face image. To acquire the structured light image, we are project structured light on the face using the projector. we are extract the projected cross points from the acquire image. The 2-D mesh image is extracted from the position and angle of cross points. In the extraction processing, the error was fixed to extract the correct 2-D mesh.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1990 no.11
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• pp.33-37
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• 1990

Endoscope system is the device that observe interior the body. It has some demerits because it use of optical fibers. The resolution of images depends on the number of optical fibers, it is impossible that several people observe at the same time and it needs special camera in order to record images. In order to overcome these demerits, electro endoscope system using CCD(Charge Coupled Device) has been developed recently. If the diameter of insertion tube is thinner, it is easier to be examined by thin endoscope system. At the present time, we develope these type of electro endoscope system in the department of SNU biomedical engineering. Moreover, we are researching an algorithm of the 3D-reconstruction of interior of the gaster. In this paper, a method for 3D information detection using electroendoscopic image sequence has been presented.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1992.10a
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• pp.786-791
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• 1992

When a mobile robot moves from one place to another, position error occurs due to the limit of accuracy of robot and the effect of environmental noise. In this paper. an accurate method of estimating the position and orientation of a mobile robot using the camera calibration is proposed. Kalman filter is used as the estimation algorithm. The uncertainty in the position of camera with repect to robot base frame is considered well as the position error of the robot. Besides developing the mathematical model for mobile robot calibration system, the effect of relative position between camera and calibration points is analyzed and the method to select the most accurate calibration points is also presented.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.41 no.1
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• pp.60.3-60.3
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• 2016

보현산천문대가 준공되던 1996년부터 2000년까지 약 5년간 1.8m 망원경과 CCD 카메라를 이용하여 10개 이상의 산개성단에 대한 시계열 측광관측을 수행하였다. 이로부터 변광 진폭이 비교적 큰 식쌍성뿐만 아니라, 여러 개의 주기가 중첩되어 광도변화가 불규칙하면서도 진폭이 작아서 이전에 관측하기 어려웠던 산개성단내 맥동변광성들을 많이 발견하는 성과를 거두었다. 또한 2001년부터 현재까지 맥동변광성의 국제공동관측에 참여하고 있다. Delta Scuti형 맥동변광성이나 맥동백색왜성의 경우는 다수의 맥동주기를 검출하여 별의 내부구조를 추정할 수 있는 성진연구가 활발한데, 이를 위해서는 경도가 다른 여러 천문대에서 공동으로 관측함으로써 24시간 연속 자료를 얻는 것이 매우 중요하다. 우리나라가 위치한 경도대에는 2m급의 천체망원경이 드물기 때문에, 보현산천문대에서 얻은 관측 자료가 맥동변광성의 국제공동연구에 크게 기여하였다. 이번 발표에서는 보현산천문대 1.8m 망원경으로 얻은 변광천체의 시계열 측광관측 연구에 대해 돌이켜 보고, 앞으로의 연구 계획을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.119-120
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• 2007

본 논문에서는 실내의 고정된 단일 칼라 카메라에서 획득된 비디오 스트림으로부터 사람의 행동을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사람의 시공간적 상태 변화와 사람의 시선 방향을 이용하여 규칙기반으로 행동을 인식한다. 사람의 의미 있는 상태변화를 이벤트로, 이벤트의 시퀀스 즉, 사람의 행동을 시나리오로 정의하였다. 따라서 입력비디오 스트림에서 사람의 상태변화로 이벤트를 검출하고, 검출된 이벤트의 시퀀스로 사람의 행동을 인식한다. 사람의 시선은 얼굴과 머리 영역의 색정보를 이용한 시선 방향 추정 방법으로 찾아지며, 사람의 상태 변화는 사람의 위치와 키 등을 이용하여 검출된다. 본 시스템은 실내 환경에서 획득한 비디오에서 실험하였으며, 실험결과 시선 방향에 의해 서로 다른 행동을 구분하여 인식할 수 있었다.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.173-177
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• 2007

3D 디스플레이 기술이 발전함에 따라 스테레오 영상의 전송시 요구되는 비트레이트의 감소가 절실히 필요하다. 하지만, 스테레오 영상은 서로 다른 카메라에 의해 취득되기 때문에 잠재적으로 서로 차이가 있고, 이것은 디스패리티 추정시 큰 오차를 유발할 수 있으며 전송될 비트레이트에 영향을 줄 수 있다. 따라서 스테레오 영상들 사이의 밸런싱이 필요하다. 스테레오 영상의 밸런싱을 위해, 본 논문에서는 히스토그램 Specification 방법과 타깃 영상의 국부정보, 스테레오 영상간의 오차 분포를 이용한다. 히스토그램 Specification 방법은 그레이레벨의 맵핑관계를 정의한다. 따라서 이를 통해 맵핑될 레벨의 맵핑 구간을 구할 수 있다. 그 구간에서, 맵핑될 기준영상의 히스토그램 분포와 스테레오 오차값의 분포는 서로 모양이 유사할 것이다. 그러나, 폐색된 영역이나 노이즈에 의해 그 모양이 변하므로 우리는 맵핑될 픽셀들을 오차영상에서 그 픽셀들의 근방에서 구한 평균들과 오른쪽 영상(타깃 영상)에서 맵핑될 픽셀의 근방에서 구한 평균이 최소 값을 갖는 위치 값으로 맵핑한다. 제안된 방법은 실험에서 기존 방법보다 향상된 결과를 나타내는 것을 보여 준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.740-742
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• 2022

본 프로젝트에서는 다양한 지형에 구애받지 않고 전천후로 활동할 수 있는 로봇을 구현하기 위해 바퀴형 로봇 보다는 4족 보행 로봇을 채택하여 지형 극복에 더 유리하고 안정적인 자세 제어와 보행을 할 수 있는 동시에 LiDAR 센서와 카메라 모듈을 이용한 SLAM(동시적 위치 추정 및 지도작성)과 원격으로 사물과 사람들을 파악할 수 있는 원격조종 탐사로봇을 개발하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.12 no.6
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• pp.768-775
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• 2009

In this paper, the sound source localization system in real time which uses the time delay of arrival signal is proposed. This system uses minimum microphones and surveillance camera for estimation of the sound source localization and sound direction. To apply this system to the military field, four models(model1~model4) are derived. Model 1 can be used to evaluate the sound source localization at the long distance. Model2 and model3 can be applied to estimate the sound direction. Model4 is useful for the special purpose and potable device. It is possible for this system to be used for the military guard and surveillance. As a result of experiments, It is shown that this system can estimate the sound source localization and the sound direction using minimum microphones.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.4
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• pp.411-418
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• 2003

The proposed system in this paper uses a camera attached to a mobile device in order to inquire a car and track its location anywhere. To do this, the system recognizes and verifies license plates on the front and back of a cu. The plates are scanned by the camera attached to a mobile device. The technology enables us to detect a car registration number and to transmit the number along with the location of the device to a server through a wireless communication network. The information of a car obtained through the terminal is encoded and transmitted to a server in a remote place through a wireless communication network also. The car registration number and its location information are decoded and transmitted as a text to the server in a remote place. In order to track a user´s location through spatial relative distance estimated in real-time, the server uses the spatial and attribute information which are the most prior to the desired data value. With this property information, the right location can be calculated.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.2
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• pp.252-260
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• 2016

The performance of human detection system is affected by camera location and view angle. In 2D image acquired from such camera settings, humans are displayed in different sizes. Detecting all the humans with diverse sizes poses a difficulty in realizing a real-time system. However, if the size of a human in an image can be predicted, the processing time of human detection would be greatly reduced. In this paper, we propose a method that estimates human size by constructing an indoor scene in 3D space. Since the human has constant size everywhere in 3D space, it is possible to estimate accurate human size in 2D image by projecting 3D human into the image space. Experimental results validate that a human size can be predicted from the proposed method and that machine-learning based detection methods can yield the reduction of the processing time.