• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.17 no.6
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• pp.532-536
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• 2006

The position of stereoscopic objects is an important parameter to induce three-dimensional effects such as convergence control and image distortions. There are three kinds of stereoscopic cameras : Parallel, Toed-in, and Horizontal-Moving cameras. In this paper we proposed the method for estimating stereoscopic object position with a horizontal-moving camera. In the previous methods, viewing angle ratios are used to estimate the object positions. Our method based on the horizontal movements of the camera to estimate the positions. Using geometrical models of shooting and display we experimented with two methods. Results of experiments showed the distance of stereoscopic objects on virtual screen related to horizontal movement.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.123-124
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• 2019

본 논문에서는 다중 깊이 및 RGB 카메라의 캘리브레이션 최적화 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 카메라의 자세 및 위치를 추정하는 것은 꼭 필요한 과정 중 하나이다. 기존의 방법들은 핀홀 카메라 모델을 이용하여 카메라 파라미터를 계산하기 때문에 오차가 존재한다. 따라서 이 문제점을 개선하기 위해 깊이 카메라에서 얻은 물체의 실제 거리와 함수 최적화 방식을 이용하여 카메라 외부 파라미터의 최적화를 진행한다. 이 알고리즘을 이용하여 카메라 간의 정합을 진행하면 보다 더 좋은 품질의 3D 모델을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2006.04a
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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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.1679-1680
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• 2015

본 논문에서는 Depth 카메라를 이용하여 검지 끝을 인식하고 공간 터치 손 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법은 손의 형태학적으로 엄지 끝을 추정하고 보정하는 방법을 제안하고, 추정된 검지와 엄지 끝의 위치를 이용해 마우스 이동, 클릭을 구현하여 문자 입력 시스템에 적용하였다. 제안된 방법을 실험하기 위하여 실제 디스플레이와 Depth 카메라를 하드웨어적으로 구성하고 마우스 기반 콘텐츠를 제작하여 이용하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.45 no.3
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• pp.20-31
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• 2008

In this paper, we propose a single view-based technique for the estimation of human height and position. Conventional techniques for the estimation of 3D geometric information are based on the estimation of geometric cues such as vanishing point and vanishing line. The proposed technique, however, back-projects the image of moving object directly, and estimates the position and the height of the object in 3D space where its coordinate system is designated by a marker. Then, geometric errors are corrected by using geometric constraints provided by the marker. Unlike most of the conventional techniques, the proposed method offers a framework for simultaneous acquisition of height and position of an individual resident in the image. The accuracy and the robustness of our technique is verified on the experimental results of several real video sequences from outdoor environments.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.6
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• pp.641-644
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• 2008

In order to improve a camera rotation calculation based on the bundle adjustment in Chon's camera motion (Chon and Shankar, 2007, 2008), this paper introduces a method calculating the camera rotation. It estimates a unit vector in the optical axis of a camera through the angles between the optical axis and vectors passing a camera position and ground control points (GCP). The camera position is estimated by using the inner product method proposed by Chon. The horizontal and vertical unit vectors of the camera are determined by using Yakimovsky and Cunningham's camera model (CAHV) (1978).

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1277-1282
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• 2006

본 논문에서는 배경과 오브젝트 합성 시 사실적인 그림자 효과를 표현하기 위해 HDR 영상을 기반으로 한 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 실 세계 정보를 모두 포함하는HDR 영상을 가시화 하기 위해 톤 맵핑(tone mapping)하여 그 영상으로부터 광원의 위치가 되는 밝은 영역들을 찾아내고 그 위치들로부터 방향성 광원을 추정한다. 카메라의 노출시간을 짧게 하여 촬영한 영상에서 나타나는 부분을 실제 광원이 위치하는 부분으로 볼 수 있으므로 톤 맵핑한 영상을 이미지 프로세싱을 거쳐 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷한 결과를 얻을 수 있도록 한 후 밝은 영역만 표현 되도록 한다. 전 처리를 거친 영상을 기반으로 밝은 영역을 추정하기 때문에 보다 정확한 광원의 위치 추정이 가능하며, 추정된 밝은 영역과 일치하는 HDR 영상의 데이터를 사용하기 때문에 정확한 광원의 위치와 데이터를 얻을 수 있다. 또한 추정된 광원은 실제 렌더링에 곧바로 사용이 가능하며, 이를 통해 사실적인 shadowing 효과를 얻을 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.6
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• pp.27-34
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• 2011

In this paper, we propose an active 3D shape acquisition method based on photometric stereo using camera and flash on a smartphone. Two smartphones are used as the master and slave, in which the slave projects illumination from different locations while the master captures the images and processes photometric stereo algorithm to reconstruct 3D shape. In order to reduce the error, the smartphone's camera is calibrated to overcome the effect of the lens distortion and nonlinear camera sensor response. We apply 5-point algorithm to estimate the pose between smartphone cameras and then estimate lighting direction vector to run the photometric stereo algorithm. Experimental result shows that the proposed system enables us to use smartphone as a 3D camera with low cost and high quality.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.85-86
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• 2008

로봇은 오도메터리 정보를 이용해 위치추정을 할 수 있다. 그러나 주행하는 동안 발생되는 슬립현상에 의해 오도메터러 정보만으로는 로봇의 정확한 위치추정을 할 수 없다. 정확한 위치추정을 위해서 관성센서를 이용하여 오도메터리 정보를 보정한 위치추정 방법이 있다. 실내 이동로봇에 적용하려면 관성센서는 소형이어야 하는데, 그에 따라 노이즈는 심해지고, 정확성도 낮아지는 문제가 있나. 그래서 현재까지는 이런 문제를 갖고 있는 관성센서를 실내 이동로봇의 위치추정의 정확성을 높이기 위해 비관성센서 또는 카메라 영상을 조합하는 연구들을 하고 있다. 그러나 이러한 연구들은 대부분 관성센서 성능 실험과 시뮬레이션에 결론을 내리고 있어 실제 실험에 따른 정확성을 확인할 수 없다. 또한 최근 영상 SIFT 알고리즘을 적용한 SLAM 연구에서도 나타나는 문제는 이동로봇의 위치추정의 부정확성이다. 따라서 본 논문은 SLAM에서 문제가 되는 위치추정의 부정확성을 최소화하기 위해 자이로와 가속도계를 이용하여 정학한 위치추정을 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.73-73
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• 2015

자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영 상유속계이다. 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰에 내장된 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 잡고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 수표면과 카메라의 높이차만을 입력하고, 측정된 카메라의 경사에서 하천 수표면의 위치관계를 추정할 수 있는 카메라 모형을 작성하였다. 이 방법을 이용함으로써 기존 표면영상유속계의 단점 중 하나인 참조점 보정이 필요없도록 하였다. 내장된 카메라로 정해진 시간(3초) 동안 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상은 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 JavaCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 영상의 시공간 분석에는 상호상관 시공간분석법을 이용하였다. 모든 코드는 안드로이드 운영체제에서 실행되도록 Java로 작성하였다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 3초간의 영상 처리에 5초 정도를 소요하여, 거의 실시간으로 유속을 측정할 수 있었다. 또한 유속 측정 오차는 일반적인 영상 처리의 오차인 5% 내외였다.