• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.13-15
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• 2004

순차 패턴을 찾는 것은 데이타 마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 취급하였으나 Apriori-QSP에서는 새롭게 퀀터티 정보에 대한 처리의 개념을 도입하였다. 전채 순차 패턴을 찾는 알고리즘들은 너비 우선 탐색과 깊이 우선 탐색 기법으로 분류할 수 있는데, 이러한 분류에서 Apriori-QSP알고리즘은 너비 우선 탐색 기법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 퀀터티 정보를 처리하는 깊이 우선 탐색 기법을 제안하였다. Apriori-QSP에서 제안되었던 후보패턴 생성에 대한 필터링파 샘플링 기법을 깊이 우선 탐색의 탐색 기법으로 적용하였으며, 다양한 실험 결과들이 깊이 우선 탐색에서도 이러한 기법이 효율적임을 보여 주고 있다. 또한 길이가 긴 순차 패턴 마이닝의 경우 너비우선 탐색에 비해 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.242-243
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• 2011

구조광을 이용하는 깊이 정보 획득 방법에서 코드화된 패턴의 색상 정보는 촬영된 영상으로부터 패턴을 해석하여 패턴의 위상 변화량으로부터 물체의 깊이 정보를 찾기 위함으로 구조광 패턴들이 대상에 정확하게 투영되는 것이 중요하다. 그러나 프로젝터의 특성에 따라 패턴의 RGB 채널들이 종종 좌표에서 어긋나는 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 프로젝터의 특성에 따른 컬러 구조광의 캘리브레이션을 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시변화 가시구조광 시스템의 캘리브레이션 과정 중에서 투사된 영상으로부터 RGB 패턴 채널을 추출하고, 추출된 패턴으로부터 각 RGB 채널에 대한 히스토그램을 통하여 패턴 채널이 어느 방향으로 번져 나갔는지를 파악하여 원 패턴에 대한 재정렬을 수행한다. 본 논문의 실험결과에 따르면, 기존의 방법에 비해 간단한 방법으로 가시구조광 패턴에 대한 캘리브레션을 수행할 수 있음을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.244-246
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• 2011

컬러 구조광을 이용한 깊이 정보 획득 시스템에서 구조광의 패턴의 색상 정보를 정확하게 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 시변화 가시구조광 시스템을 위한 색상 패턴을 해석하는 방법에 대해서 제안한다. 제안하는 방법은 시변화 가시구조광의 패턴이 투사된 영상으로부터 투사된 색상 정보를 추출하고, 추출된 색상 정보로부터 색상 패턴의 ID를 추출한다. 추출된 정보는 물체에 대한 깊이 정보로 계산될 수 있다. 패턴 ID를 빠르고 정확하게 추출하기 위해 최초의 원 패턴 정보를 기반으로 하여 Look-up 테이블을 구성하고, 이 테이블 정보를 이용하여 초기 패턴 ID 정보를 추출한다. 이후 추출된 패턴 ID에 대해서 신뢰도를 바탕으로 비어있는 정보를 채워준다. 본 논문의 실험에서는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 정확하면서도 빠르게 색상 패턴 정보를 찾을 수 있음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.527-532
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• 2013

깊이 추정은 로봇 비전, 3차원 영상, 모션 제어를 위해 사용되는 매우 중요한 인자이다. 깊이 추정은 렌즈와 물체 사이의 거리를 변화시켜가면서 취득된 일련의 영상에서 계산된 초점 정보에 기반을 둔다. 본 논문에서는 다양한 초점정보를 이용한 패턴간의 상대적 깊이 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 거리별로 취득된 영상의 초점값 정보를 이용하여 구현하였으며, 깊이는 두 패턴의 상대적 거리를 고려함으로써 추정하였다. 다양한 영상정보를 이용하여 깊이 추정을 수행한 결과 효과적인 추정이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.39-45
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• 2017

기존의 색상기반 얼굴인식 방법은 조명변화에 민감하며, 위변조의 가능성이 있기 때문에 다양한 산업분야에 적용되기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 깊이 영상을 이용한 지역 이진 패턴(LBP) 기반의 얼굴인식 방법을 제안한다. 깊이 정보를 이용한 얼굴 검출 방법과 얼굴 인식을 위한 특징 추출 및 매칭 방법을 구현하고, 모의실험 결과를 바탕으로 제안된 방식의 인식 성능을 나타낸다.

• 인지과학
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• 제12권4호
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• pp.49-56
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• 2001

입체시 계산 모형들은 국지적으로 대응 가능한 여러 대상들이 있는 경우 가설적인 부등 탐지기들간의 상호 작용을 통해 대응될 대상을 결정한다. 이 연구에서는 인간의 양안시 기제도 입체시 모형들의 가정과 유사하게 부등 탐지기들의 활성화 수준에 따라 대응될 대상을 선택하는 지를 알아보기 위해서 깊이가 다른 두 표면을 가지는 무선점 패턴을 입체 그림으로 사용하였다. 응시 표면과 같은 깊이에 놓여 있는 표면을 구성하는 점들은 무선적으로 선택되었으며(원 무선 패턴) 이 표면보다 앞에 놓여있는 표면을 구성할 점들은 원 무선 패턴의 각 점들과 다음과 같은 방식으로 짝지어졌다. 원 무선 패턴을 구성하는 점들의 위치를 발견하여 왼쪽 입체 그림에서는 무선 점들의 왼쪽 3분에 오른쪽 입체 그림에서는 무선 점들의 오른쪽 3분에 위치하도록 하여 6 분의 깊이에 해당하는 또 다른 표면을 만들었다. 원 무선점 패턴의 자기를 고정시킨 채 새로운 패턴의 밝기를 변화시키면 가설적인 탐지기들의 상대적인 활성화 수준이 서로 달라질 것을 추정할 수 있다. 상대적인 활성화 수준에 따라 대응될 대상이 변화되는 지를 알아보기 위해서 모든 점들의 위치는 고정시킨 채 두 표면을 구성하는 점들간의 상대적인 밝기를 변화시켜가면서 각 밝기 수준에서 두 표면의 깊이를 측정하였다. 쌍을 이루는 점들간의 밝기 차가 30% 이내인 조건에서는 3 분의 부등에 해당되는 하나의 표면이 지각되었지만, 두 점의 밝기가 타이가 날수록 이 표면 이외의 다른 표면과 더불어 모두 두개의 표면이 지각되었다. 특히 새로운 표면의 깊이는 무선점 패턴을 구성하는 점들과 추가된 점들의 상대적 밝기에 따라 달라겠다. 추가된 점들이 밝은 조건에서는 이 점들의 부등에 해당되는 깊이를 갖는 표면이 원 무선점 패턴이 밝은 조건에서는 무선점 패턴의 부등에 해당되는 깊이를 가진 표면이 추가적으로 지각되었다. 이러한 결과는 보다 활성화 된 탐지기들이 약한 탐지기들을 억제하여 있음을 시사한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.67-70
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• 2015

최근 깊이 영상 기반 렌더링 방법을 이용하여 제작된 3차원 컨텐츠가 우리의 눈을 즐겁게 해주고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생한다. 따라서 두 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 카메라 파라미터를 획득하는 과정으로 카메라 캘리브레이션이 수행된다. 널리 사용되는 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 여러 자세로 촬영한 다음 패턴 특징점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄인다. 그리고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징점을 보완하는 완전한 패턴 특징점군을 획득한다. 마지막으로 화소 정확성 향상을 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.359-361
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• 2012

본 논문에서는 깊이영상에서 상반신 포즈 분석을 위하여 원통좌표시스템을 제안한다. 깊이영상에서 포즈 후보 영역을 설정하고, 포즈 후보 영역을 이용하여 카메라로부터 신체 중심점까지의 거리와 신체 특징에 따라 원통좌표계를 설정한다. 그리고 밝기값으로 표현되는 깊이 정보를 이용하여 특징벡터를 추출한다. 추출된 원통좌표계의 특징벡터는 원형의 특징공간에 표현되고 포즈 패턴으로 분류된다. 그리고 포즈 패턴들은 특징벡터들의 평균값을 이용하여 학습되고 미리 정의된 포즈 패턴들과 유클리디언 거리로 비교하여 포즈로 분류된다. 본 논문은 상반신 포즈 후보 영역에 동적인 원통 모델을 적용하여 간단한 연산을 통해 머리와 몸통, 팔을 구분할 수 있도록 효과적인 포즈 정보 추출에 목적을 두고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.155-160
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• 2014

본 논문에서 RGB-Depth 카메라를 이용하여 실내에서의 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. RGB-Depth 카메라는 RGB 색영상과 깊이 정보를 제공한다. 키넥트(Kinect)는 특정한 패턴의 적외선을 출력하고 이를 적외선 카메라로 수집하고 분석하여 깊이 정보를 획득한다. 특정한 패턴을 구성하는 점들 각각에 대하여 거리를 측정하고 객체면의 깊이를 추정한다. 따라서, 이웃하는 점들의 깊이 변화가 많은 객체인 경우에는 객체면의 깊이를 결정하지 못한다. 연기의 농도가 일정 주파수로 변화하고, 적외선 영상의 이웃하는 화소간의 변화가 많기 때문에 키넥트가 깊이를 결정하지 못한다. 본 논문에서는 연기에 대한 키넥트의 특성을 이용하여 연기를 검출한다. 키넥트가 깊이를 결정하지 못한 영역을 후보영역으로 설정하고, 색영상의 밝기가 임계값보다 큰 경우 연기영역으로 결정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 실내에서의 연기 검출에 RGB-Depth 카메라가 효과적임을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.945-953
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• 2012

깊이지도를 구하는 방법 중 많이 사용되어지는 방법으로 줄무늬 패턴을 이용하는 방법이 존재한다. 이 방법은 프로젝터-카메라 시스템(Pro-Cam System)을 이용하며 프로젝터로 조사한 패턴을 카메라로 촬영하여 원래의 패턴과 촬영된 패턴간의 기하학적인 관계를 구하여 깊이지도를 구하는 방법이다. 본 논문에서는 이와 같이 구조광을 이용하는 깊이지도 획득 시스템에서 효과적으로 멀티 쓰레드를 사용하여 실시간 처리하는 것을 제안한다. 일반적으로 자주 사용되는 멀티 쓰레딩에는 CPU의 쓰레드를 이용하는 OpenMP와 GPU의 쓰레드를 이용하는 CUDA가 있다. 이 두 가지 기법은 수행하는데 차이점이 존재하기 때문에 상황에 따라 OpenMP가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있고 CUDA가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있다. 따라서 본 논문에서는 이 두 가지에 대해서 각 부분의 특성에 맞게 더 좋은 효율을 보이는 멀티 쓰레드를 적용하였다. 결과적으로 제안된 방법은 $1280{\times}800$의 영상에 대해 25fps 이상의 깊이지도를 획득할 수 있었다.