• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.16-23
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• 2011

Gunnery로부터 발생하는 muzzle firing은 매우 높은 에너지를 방출하는 표적으로 볼 수 있다. 따라서, xx km 이상의 원거리 gunnery의 경우 일반 CCD 영상으로는 식별하기 어렵지만, IR(infrared) 영상에서는 충분히 식별될 수 있다. 본 논문에서는 원거리 IR 영상으로부터 muzzle firing으로 발생되는 profile을 획득하여 분류하는 기법을 제안한다. IR 센서(infrared sensor)의 특성, 거리, 대기 상태 등에 따라 muzzle firing으로 발생하는 에너지는 서로 다른 양으로써 IR영상에 표현된다. 따라서, 단순히 IR 영상의 픽셀값으로 gunnery 종류를 분류하는데는 명확한 한계가 있다. 제안하는 기법에서는 xxx Hz 이상의 고속 장비를 이용하여 muzzle firing이 이루어지는 구간내에서 시간에 따른 픽셀값의 profile을 획득하여 형태기반의 특징을 추출한 후, 피셔 공간(Fisher's space)로 투영시켜 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 gunnery의 종류를 분류한다. 제안하는 기법을 이용하여 지상 및 공중에서 획득한 gunnery에 대하여 분류 실험을 수행한 결과 파라미터에 따라 최대 93%의 분류율을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.9-17
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• 2008

본 논문에서는 캐릭터의 의견을 고려한 카메라의 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 기본적인 아이디어는 캐릭터의 각각의 링크가 화면상의 평면에 투영되었을 때의 움직임을 면적으로 계산하여 이를 활용하는 것이다. 우리는 이러한 면적을 '모션 면적'이라고 정의하였다. 모션 면적을 이용하면 실시간 혹은 오프라인 상에서 캐릭터의 모션에 대한 적절한 카메라 경로 혹은 고정된 카메라의 위치를 결정할 수 있다. 우리는 실험을 통해서 제안하는 방법으로 만들어진 카메라 경로가 부드럽게 움직임과 동시에 캐릭터의 모션을 보다 역동적으로 보이게끔 한다는 사실을 관측하였다. 또한 제안하는 방법은 카메라의 시선이 장애물과 충돌하지 않도록 하는 제어 기법과 쉽게 합쳐져서 사용될 수 있다. 우리는 또한 제안하는 방법이 역동적으로 움직이는 캐릭터를 포함하는 장면에서의 시각적 품질을 측정하늘 도구로써 다른 일반적인 카메라 제어 기법과 함께 쓰일 수 있을 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.23-35
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• 2012

본 논문은 3차원 공간상에 존재하는 타원형 물체의 위치 및 자세 추정 기법을 다룬다. 영상에 투영된 타원특징을 해석하여 원래의 타원에 대한 3차원 자세정보를 구하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 타원특징의 3차원 정보를 추출하기 위하여, 두개의 공면점을 도입한 위치 및 자세 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모델과 영상좌표계에서 각각 정의되는 타원-공면점에 대한 대응쌍이 주어질 때 두 좌표계에 대한 동차변환행렬의 유일해를 결정한다. 타원-공면점은 폴라리티를 기반으로 원근변환에 불변하는 한 쌍의 삼각특징으로 변환되며, 삼각특징들로부터 평면 호모그래피가 추정된다. 카메라 좌표계에 대한 물체 좌표계의 3차원 위치 및 자세 파라미터들은 호모그래피 분해를 통해 계산된다. 제안된 방법은 3차원 자세 및 위치 추정 오차의 분석과 공면점의 위치에 따른 민감도의 분석을 통해 평가된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권2호
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• pp.132-140
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• 2001

본 논문은 동일 장면을 나타내는 한 쌍의 이미지를 이용한 효율적인 3차원 애니메이션 기법을 제안한다. 간단하고 빠른 애니메이션을 위해 그림 속으로의 영향은 한 장의 이미지에서 시점의 깊이 이동을 가능하게 하지만 전경물체의 표현이 시점의 좌우 변환의 사실감을 고려하지 않으며, 뷰모핑은 두 장의 이미지 사이의 2차원 변환만을 이용하지만 시점의 이동이 두 카메라의 중심을 잇는 선상으로 제한된다는 단점이 있다. 본 논문은 두 기법의 단점을 서로 보완하여 시점의 깊이 이동뿐 아니라 좌우이동에서도 자연스러운 영상을 생성하는 새로운 애니메이션 기법을 제안한다. 본 논문에서는 배경 장면을 spidery 매쉬로부터 복원된 간단한 직육면체에 매핑하고, 관찰자가 주의 깊게 인식하고 전경물체에 대해서는 두 입력 이미지의 투영중심을 잇는 직선상에 평행한 시점의 이동에만 제한적으로 뷰모핑을 적용하여 장면전체의 이미지 픽셀들에 대한 3차원 정보의 복원 비용을 줄이면서도 시점이동의 사실감을 높인다. 두 전경물체 사이의 선형보간 파라미터는 두 spidery 메쉬 간의 차이와 이에 대응하는 배경모델에서의 3차원시점 변환과의 관계로부터 결정된다. 실험을 통해 제안방법이 간단한 인터페이스만으로도 사실감을 유지하는 자유로운 3차원 시점이동 애니메이션을 생성함을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.