• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.116-118
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• 2010

본 논문에서는 영역 분할과 영상의 움직임 정보를 이용한 깊이맵 생성에 관한 기법을 제안하였다. 2D/3D 변환 알고리즘에서 2차원 영상에서 얻은 깊이 정보는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환 가능하게 하는 핵심 기술이 된다. 영역을 분할하고 계산되어진 움직임 값 (intensity)을 분할된 각 영역에 부여함으로서 깊이맵을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 초기 단계에서 영역을 분할한 뒤, 입력 영상을 그룹화 하여 양방향 탐색을 통한 움직임 추정 연산을 수행토록 하여 보다 정확한 깊이 정보를 획득하고, 최종적으로 얻은 결과에 각 화소에 해당 되는 확률적 통계에 의한 후처리 기법을 사용하였다. 보다 정확한 깊이정보를 영역별로 지정하고, 후처리 기법을 사용함에 따라 보다 신뢰도 높은 깊이맵 영상을 생성할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권9호
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• pp.751-756
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• 2012

본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.676-683
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• 2012

동영상 부호화에서 움직임 추정은 구현 복잡도에 가장 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 깊이 카메라와 색상 카메라를 동시에 이용하여 움직임 추정의 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 깊이 카메라로부터 얻어진 거리 정보로 동영상내 객체 정보를 얻고, 비슷한 거리에 있는 화소들을 그룹화하여 동일한 객체로 라벨링을 수행한다. 라벨링된 현재 및 참조 화면내에서 움직임 추정 블록을 세부분(배경, 객체내부, 경계)의 탐색영역으로 구분하여 적응적으로 판단한다. 현재 블록이 객체내부영역이면 참조 화면에서 객체내부영역에만 움직임 추정을 탐색하고, 배경영역이면 블록은 참조 화면에서 배경영역에만 탐색한다. 모의실험을 바탕으로 전역탐색방법에 비하여 제안된 방법은 움직임 추정 차신호가 동일하게 유지되면서 탐색 복잡도가 크게 줄어듬을 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.120-123
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• 2013

본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상을 이용하여 얼굴을 검출하고 검출된 영역의 깊이정보를 템플릿으로 사용하여 다수개의 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 이 논문은 [1]의 단일 얼굴 추적방법을 다수의 얼굴을 추적하도록 확장한 것이다. 다수의 얼굴추적을 실시간으로 처리하기 위하여 영상을 down sampling 하여 사용한다. 얼굴 검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 피부색만을 이용, 탐색영역을 최대한 축소하여 수행 시간 및 오검출율을 줄인다. 얼굴추적은 깊이정보를 템플릿으로 하며, 깊이값에 따라 크기, 탐색영역을 조정하고, 또한 일정 프레임마다 얼굴을 검출하며 겹침, 새로 나타남, 영상 밖으로 사라짐 등의 얼굴추적 시 발생하는 문제를 해결한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.145-147
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• 2006

본 논문에서는 휴우리스틱 자원 시간 계획을 위한 새로운 탐색 알고리즘인 Strictly Enforced Hill-Climbing (SEHC)을 제안한다. 이 탐색 알고리즘은 FF 등의 계획기에 적용되어 매우 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC는 목표를 찾아가는 과정 동안 매번 현재 상태에서 그 상태보다 더 낮은 휴우리스틱 값을 갖는 첫 번째 후손 상태를 찾아 넓이 우선 탐색을 펼치는 데 반해, 본 논문에서 제안하는 SEHC는 찾아진 첫 번째 후손 상태와 같은 깊이의 나머지 형제 상태들까지 탐색을 연장하여 최소의 휴우리스틱 값을 갖는 후손 상태를 찾아낸다. 이와 같은 SEHC 탐색방법은 매 주기마다 소량의 추가 탐색을 통해 탐색의 전체과정 동안 EHC 보다 우수한 탐색경로를 유지할 수 있도록 해준다. 본 논문에서는 다양한 영역의 계획문제를 대상으로 A* 알고리즘, EHC 알고리즘 등과의 비교실험을 통해 SEHC 알고리즘의 우수성을 알아본다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.96-105
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• 2004

2차원 이미지로부터 3차원 이미지 복원은 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문의 목표는 카메라가 이동하는 중에, 획득된 단안 영상에서 영역의 상대적인 깊이 정보를 추출하는 것이다. 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보에 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 전역 탐색 기법을 사용하여 획득한 움직임 벡터에서 카메라 회전과 배율에 관해서 보상을 한다. 움직임 벡터를 분석하여 평균 깊이를 측정하고, 평균 깊이에 대한 각 영역의 상대적 깊이를 구하였다. 실험결과 영역의 상대적인 깊이는 인간이 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.

• 인지과학
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• 제18권2호
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• pp.193-221
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• 2007

본 연구에서는 모바일 화면에서의 효율적인 메뉴구조를 탐색해보고자 하였다. 실험 1에서는 유목의 명확성(명확, 불명확)과 깊이수준(2,3,5층), 아이템의 수(32, 64, 128개)에 따른 탐색 과제 수행 시간과 오류수의 차이를 알아보았다. 그 결과 유목이 명확할수록, 깊이수준이 낮을수록 그리고 제시된 아이템의 수가 적을수록 과제 수행 시간이 짧았고 오류를 적게 보였다. 또한 유목이 명확한 조건에서는 깊이수준과 아이템의 수에 따른 과제 수행 시간과 오류 수에 차이가 없었으나, 유목이 불명확한 조건에서는 깊이가 깊은 조건과 아이템의 수가 많은 조건에서 과제수행 시간이 더 많이 소요되었고, 더 많은 오류를 보였다. 실험 2에서는 깊이가 5수준인 메뉴 구조에서 유목의 명확성(명확, 불명확), 아이템의 수(32, 64, 128개), 공간단서 (색, 창, 숫자단서)에 따라 과제 수행시간과 오류수의 차이가 있는지 알아보았다. 그 결과 유목이 명확할수록, 아이템의 수가 적을수록 과제수행시간이 더 적게 걸렸고 더 적은 오류를 보였다. 특히 유목이 불명확한 조건에서는 아이템의 수가 많을수록 더 좋지 않은 수행을 보여 실험 1과 동일한 결과를 보여 주었다. 또한 실험 2의 결과, 그림이나 숫자를 통해 공간단서를 제공하는 것이 탐색 과정에서 발생하는 오류를 줄이는데 도움이 될 수 있음을 보여 주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.454-455
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• 2012

깊이 카메라에서 입력 받은 사용자의 얼굴 데이터에 morphable 모델을 fitting하여 실제 얼굴과 가까운 3D 얼굴 모델을 생성하기 위해서는 먼저 깊이 영상으로부터의 정확한 얼굴 영역 추출이 필요하다. 이를 위해 얼굴의 특징점을 기반으로 얼굴 영역 추출을 시도한다. 먼저 원본 깊이 영상을 보정하고, 컬러 영상으로부터 얼굴과 눈, 코의 영역을 탐색한 후 이를 깊이 영상에 대응시켜 눈, 코, 턱의 3차원 위치를 계산한다. 이렇게 결정된 얼굴의 주요 특징점들을 시작으로 영역을 확장함으로써 영상의 배경으로부터 얼굴 영역을 분리한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1083-1086
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• 2008

유비쿼터스 시대를 맞이하여 기존의 클라이언트-서버 모델을 벗어나 분산된 자원을 활용하는 방법이 연구 중인데 그 중 대표적인 것이 멀티 에이전트 시스템이다. 그러나 멀티 에이전트 시스템은 에이전트를 탐색할 때 깊이 우선 탐색 기법을 사용하는데 이는 에이전트 시스템과 맞지 않는 면이 있어 멀티 에이전트 시스템을 분석하여 탐색을 단축하는 기법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 에이전트 시스템의 에이전트 탐색에 매니저 DF를 두어 확률적으로 탐색확률이 높은 에이전트 플랫폼을 우선탐색 함으로써 에이전트 탐색 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 매니저 DF에 네트워크 장애 등의 사고를 대비하여 미리 인접한 DF에 자료를 백업해두어 장애 발생 시에도 백업해 둔 자료를 활용하여 빠르게 그 업무를 대체할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.667-669
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• 1999

최근 VLSI 디자인의 비용과 복잡성은 디자인 과정에서 필수조건이다. 소자 모델링과 수치적 방법은 spice와 같은 회로 시뮬레이터를 사용하여 얻을 수 있으며 simulated annealing과 같은 기법의 기술적인 장점은 많은 부분에서 응용된다. 이러한 기법들은 다량의 메모리 제조와 소규모 연구의 프로젝트까지 거의 모든 칩 디자인에 사용된다. 따라서 본 논문에서는 VLSI 회로의 패턴 매칭에 관한 역트랙킹(backtracking) 깊이-우선 탐색을 할 수 있는 그래프 탐색 매칭 알고리즘을 제안하였다.