• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.767-773
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• 2007

현재 시판되고 있는 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 모두 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 사각지대는 크고 작은 사고의 원인이 되기도 한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 자동차 기업들은 자사의 고급 자동차 후방에 광각(wide-angle) 카메라를 장착하고 있다. 광각 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 후방의 모든 사각지대를 제거해주지는 못한다. 그러므로 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌, 우측 그리고 후방에 3대의 카메라를 장착하고, 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상을 통합한 파노라마 영상을 생성하는 방법과 다양한 환경에서 실험한 결과를 제시한다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서 제안하는 방법은 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다. 제시된 방법으로 다양한 상황에 따라 실험을 수행하고, 이를 통해 문제점을 찾아본다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.215-217
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• 2007

본 논문에서는 자동 촬영 파노라마 생성 방법을 제안한다. 기존에는 두 장의 파노라마 멤버들을 수동으로 촬영하여 파노라마 영상을 만드는 반면, 제안한 방법은 이동되는 카메라에서 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영하여 파노라마 영상을 생성한다. 파노라마 멤버들은 카메라로부터 들어오는 영상 스트림에서 추적 영역을 자동으로 추적하여 촬영된다. 촬영된 멤버들은 추적 영역을 포함하는 정합 영역에 대해 불변 특징 방법을 적용한다. 이 방법은 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영할 수 있고 파노라마 생성 속도가 빠른 장점이 있다. 실험에서 $320{\times}240$ 크기의 칼라 영상에 대해 제안한 방법의 처리 시간이 약 0.89초로 기존의 특징 기반 방법[2]에 비해 처리 속도가 약 2배 빠른 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.65-68
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• 2011

도시의 방범 대책의 일환으로 거리감시 카메라의 설치가 진행되고 있다. 이때 가능하면 넓은 범위를 포함하고, 사각을 없애기 위해 다수의 카메라가 필요하기 때문에 기기 도입에 많은 비용이 발생하게 된다. 또한 카메라에 모터를 장착하여, 상하 좌우로 움직이는 기계적인 장치를 추가하여, 기기의 대수를 줄이는 경우에도 많은 유지 보수비용이 필요하다. 그러나 360도를 관찰할 수 있는 어안렌즈 카메라를 이용하면 다수의 카메라 대신 한 대의 카메라로 대응할 수 있어 유지보수 비용을 절약할 수 있다. 그러나 어안 렌즈를 이용할 경우에는 영상이 굴절되어 보이기 때문에 감시 카메라용 렌즈로써는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 굴곡 되어 있는 영상의 개선을 위하여 Forward Warping을 이용하여 파노라마 영상으로 변환하고 파노라마 영상으로 변환 중에 손실되는 영상 정보를 복원하기 위하여 양선형 보간법을 적용하여 개선된 파노라마 영상을 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 어안 렌즈 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 어안 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.8 no.6
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• pp.1524-1529
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• 2007

In this paper, automatic shot panorama construction method is presented. For construction of panorama image, conventional panoramic techniques manually took two panorama members, but the proposed method automatically takes panorama members according to moving camera and constructs panorama image. The panorama members are automatically selected and taken by tracking region over image stream form camera. Matching region for panorama including the tracking region in the members is selected and applied by invariant feature panoramic method. Our method can automatically shot panorama members and has merit of high processing speed. In the experiments, it was shown that the algorithm required about 0.89 second in processing time, about two times shorter than existing invariant feature based one(6), for color images of $320{\times}240$ size.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.537-538
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• 2008

디지털 영상 기기의 발전과 함께 화질의 선명도와 해상도가 향상되면서 더 많은 영상 정보를 한 화면에 담고자 하는 시도로서 파노라마 영상 합성기법을 차량 주차시 운전자의 넓은 영상확보를 위해 구현한다. 본 논문에서는 파노라마 영상 생성 장치 및 방법과 파노라마 영상에 기반한 차량 후방 감시 장치에 관한 것이다. 차량 후방 감시용으로 두 대의 CCD 카메라 장비를 이용하여 촬영 기술상의 제한 또는 요구 없이 획득되는 영상 시퀀스로부터 영상을 분석하고 합성한다는 조건하에 수행되어지며, 카메라 움직임의 모델링, 변환식에 의한 합성 영상의 재구성, 후처리 기술을 접목한다. 첫 단계에서는 두 영상의 중첩 영역을 획득하고 두 번째 단계에서는 중첩된 영상을 기준으로 파노라마 영상을 구현하는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.40-42
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• 2013

본 논문에서는 사각 평면이 아닌 실린더나 구 형태의 비평면 스크린에 고품질 파노라마 영상을 렌더링 하기 위해 스틸 카메라를 이용한 자동 캘리브레이션과 멀티 프로젝터를 이용한 파노라마 렌더링 시스템을 제안한다. 스틸 카메라를 이용한 비평면 스크린 캘리브레이션은 특정 패턴을 스크린에 투사하고 이를 촬영하여 프로젝터의 투사 왜곡을 보정하고 멀티 프로젝터간의 중첩 영역에 대한 보정을 자동 수행한다. 캘리브레이션이 완료된 이후에 멀티 프로젝터를 이용하여 고품질의 파노라마 비디오를 렌더링 하기 위해서 본 논문에서는 복수의 멀티 시스템과 동기화 카드를 이용하여 렌더링 시스템간의 재생 동기화를 수행 하였다. 제안하는 렌더링 시스템을 적용하면 기존의 전문가의 수동작업에 의한 인력 및 보정 시간을 줄일 수 있으며, 시스템 환경이 변하더라도 쉽게 적응적으로 렌더링 환경을 구축하는 것이 가능하고 고품질의 파노라마 비디오를 렌더링 하는 것이 가능하다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.3
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• pp.125-133
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• 2001

본 논문은 파노라마 모자익의 접합 질을 판단하기 위해 접합 신뢰도라는 수량적 기준을 제시한다. 또한, 파노라마의 자동 생성과 따른 시각화를 위해 필요한 초점거리 측정에 접합 신뢰도가 유용함을 보인다. 이미지로부터 초점거리를 복원하는 기존 방법은 일반적인 파노라마 모자익에서 나타나는 잘못 접합된 부분을 초점거리 계산에 포함하기 때문에 부정확하다는 단점이 있다. 제안 방법은 높은 접합 신뢰도를 가진 일정 개수의 이미지를 선별할 수 있기 때문에 초점거리를 따르고 정확하게 자동 측정한다. 접합의 신뢰도를 계산하기 위해, 제안 방법은 카메라 회전 움직임 제약조건의 만족 여부를 판단할 수 있는 특징점을 정의하고, 이 특징점의 이상적인 위치와 실제 위치의 차이를 계산한다. 본 논문에서 제시한 제약조건은 카메라의 자유 회전 움직임에서 항상 만족하고, 이는 수학적으로 증명된다. 마지막으로, 실험을 통해 제안 방법이 기존 방법보다 초점거리의 편차가 작다는 것을 보이고, 파노라마 모자익의 접합 질을 높인다는 것을 보인다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.8
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• pp.990-997
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• 2015

Panoramic image creation has been extensively studied. Existing methods use customized hardware, or apply post-processing methods to seamlessly stitch images. These result in an increase in either cost or complexity. In addition, images can only be stitched under certain conditions such as existence of characteristic points of the images. This paper proposes a low cost and easy-to-use system that produces realtime panoramic video. We use an off-the-shelf embedded platform to capture multiple images, and these are then transmitted to a server in a compressed format to be merged into a single panoramic video. Finally, we analyze the performance of the implemented system by measuring time to successfully create the panoramic image.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.292-294
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• 2006

현재 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 이러한 단점을 보안하기 위해 고급 자동차에는 후방에 wide-angle 카메라를 장착하고 있다. 기존의 wide-angie 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 여전히 확보되지 않은 사각지대가 존재한다. 하지만 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌. 우측 그리고 후방에 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상물 하나의 통합된 파노라마 영상물 생성하는 방법을 제안하고 몇 가지 경우에 대해 실험한다. 우리는 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.1-12
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• 2008

This paper presents automatic moving object detection method using the rotating camera covering larger area with a single camera. The proposed method is based on the edge segment matching which robust to the dynamic environment with illumination change and background movement. The proposed algorithm presents an edge segment based background panorama image generation method minimizing the distortion due to image stitching, the background image generation method using Generalized Hough Transformation which can reliably register the current image to the panorama image overcoming the stitching distortions, the moving edge segment extraction method that overcome viewpoint difference and distortion. The experimental results show that the proposed method can detect correctly moving object under illumination change and camera vibration.