• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.736-738
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• 2018

최근 딥러닝의 발전에 따라 무인감시, CCTV 등 영상감시 시스템도 지능화되고 있다. 하지만 쓰레기 무단투기 감시는 여전히 관리자가 실시간으로 CCTV 영상을 관제하는 형태로 이루어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 CCTV 영상에서 쓰레기 무단투기를 검출하는 방법을 제안하며 검출 방법으로 차 영상과 합성곱 신경망을 이용한다. 실험은 합성곱 신경망에서의 쓰레기봉투 분류 문제 위주로 진행하였다. 합성곱 신경망의 네트워크는 Inception v3를 사용하였으며 실험 결과, 약 99.52%의 쓰레기봉투 분류율을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.13-14
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• 2023

뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.231-233
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• 2019

본 논문에서는 다시점 영상과 스테레오 매칭을 수행하여 얻은 깊이 정보를 통해 가상시점을 합성할 때 적용되는 블렌딩 기법을 제안한다. 다시점 영상에서 스테레오 매칭으로 얻을 수 있는 깊이정보는 물체와 배경의 경계부분에서 큰 오차를 갖는다. 이러한 이유로 원본 시점들의 영상을 깊이정보를 통해 특정 가상시점으로 워핑할 때 물체의 경계 부분에 배경의 화소가 일부 포함되는 문제가 발생한다. 이 문제는 워핑된 영상들을 블렌딩하여 하나로 합성 시 영상의 품질에 영향을 주는 요인이 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이정보와 함께 영상의 수퍼픽셀 분할에서 얻은 정보를 이용하여 블렌딩 대상이 되는 영상에 화소 단위로 가중치를 부여하여 해당 문제의 영향을 완화한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.808-812
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• 2003

디지털 기술의 급속한 발전에 따라 멀티미디어 기술 또한 그 개념이 점점 더 확장되어 가고 있다. 먼저 TV방송에서는 디지털 방송이 시작 되었고 영화 산업 또한 아날로그에서 디지털로 변화하고 있다. 이러한 컴퓨터 그래픽스 관련 멀티미디어 기술의 핵심 중 하나가 영상합성이다. 현재 많은 컴퓨터 그래픽스 기술이 개발되고 있으나 아직까지는 영상 합성 분야의 제작 환경이 고가의 장비와 전문 인력의 부족으로 컴퓨터 보다는 인간의 수작업에 더 많이 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 컴퓨터 그래픽스 분야에서 3D 그래픽스와 디지털 소스의 새로운 영상 합성 방법을 제시했다. 즉, 배경에 사용하게 될 동영상을 Tracking기법으로 평면의 2차원 공간상에서의 물체를 3차원 공간으로 개념을 확장 한 후 이를 다시 3D 그래픽스 저작도구를 사용하여 디지털 소스인 동영상과 3D 모델을 정확하게 3차원 공간상에 일치시킴으로써 보다 쉽고 효율적으로 영상합성을 활용 할 수 있도록 했다.

• 방송공학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.160-168
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• 2001

본 논문에서는 동영상 정보를 파노라마로 합성하는 자동화된 알고리즘을 제안한다. 제안한 카메라 모델은 일반화된 파노라마 영상의 특성을 반영하며, 기존의 방법과는 달리 영상의 확대 및 축소를 고려하여 보다 개선된 파노라마 합성 영상을 제공한다. 또 한 통계적 특성을 이용하여 움직이는 물체 또는 기타 여러 잘음(nolle)의 영향을 배제하는 전역 움직임 추정 기법을 사용하여 기존 방법의 문제점을 보완한다. 이를 통해 파노라마 영상으로부터 움직이는 물체 또는 잡음을 제거하여 더 깨끗하고 완벽한 배경 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 전역 움직임 및 전체 파노라마 합성 과정에서 수동 작업을 배제하여 파노라마 합성 과정을 일반화시켰다고 할 수 있다. 성능 평가를 위해 실제 방송에서 사용되는 축구 경기 영상에 제안한 알고리즘을 적용하고 기존의 알고리즘과 비교를 통해 그 우수성을 검증한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.333-336
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• 2001

본 논문에서는 영상 시퀀스 상에서 물체의 가려짐을 고려하여 상대적인 깊이 순서에 의해 정렬되는 계층을 분리하기 위한 새로운 움직임 분할 방법을 제안한다. 블록을 기반으로 한 움직임 추정 및 클러스터링 과정을 통하여 각 계층에 대한 블록영역을 구하고, 이 블록영역에 대하여 윤곽선 추출을 이용하여 각 계층에 대한 정확한 객체를 분리할 수 있다. 이러한 움직임 분할방법을 통한 동영상의 계층적인 표현은 영상에서 원하지 않는 물체, 전경, 배경의 제거나 기존의 영상을 이용한 새로운 영상의 합성에 이용될 수 있으며, 분할을 통해 얻어진 객체는 영상 압축, 영상 합성 등을 위한 데이터베이스에 저장되어 응용될 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.241-246
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• 2004

각각 다른 영상에서 추출된 배경이나 물체를 합성하고자 할 때 조명 조건의 이질감 때문에 자연스럽지 못한 영상이 얻어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 특히 전반사 성분의 위치와 모양이 사실적으로 처리되는 것이 중요하다. 기존의 많은 연구에서 정지된 물체에 대해 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하여 다루는 방법이 제안되었는데 이러한 방법들을 토대로 본 논문에서는 동영상에 대한 적용 가능성을 확인한다. 정지한 물체에 대한 재조명을 위해서는 물체의 위치가 동일하고 조명 조건이 다른 두개이상의 이미지가 필요하므로 동영상의 연속된 필드들을 이용하여 이러한 조건을 유사하게 만족시키는 이미지 쌍을 만드는 방법을 먼저 제안한다. n번째 n+2번째 필드 간의 물체의 움직임을 추정하여 중간 위치의 합성 영상을 만들어 내면 n+1번째 필드의 물체와 동일한 위치와 모양의 영상을 얻을 수 있을 것이다. 이렇게 얻어진 합성 영상과 원래의 n+1번째 필드의 영상이 서로 다른 조명 조건을 가지고 있으면 정지된 물체에 행해졌던 영상 재조명 방법의 사용이 가능하며, 이 두 영상으로 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하고 난반사 성분끼리의 선형 보간과, 전반사 성분끼리의 모핑(morphing) 과정을 통해 재조명된 영상을 생성한다. 이러한 과정을 거쳐 얻어진 결과 영상과 같은 조건의 정지 영상을 직접 재조명한 결과 영상을 비교하여 그 성능이 거의 차이가 없음을 확인할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.417-418
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• 2007

이 논문에서는 디지털 영상 기기의 발전과 함께 화질의 선명도와 해상도가 향상되면서 더 많은 영상 정보를 한 화면에 담고자 하는 시도로서 파노라마 영상 합성기법을 차량 주차시 운전자의 널은 영상확보를 위해 구현하였다. CCD 카메라 장비를 이용하여 촬영 기술상의 제한 또는 요구 없이 획득되는 영상 시퀀스로부터 영상을 분석하고 합성한다는 전제하에 이루어졌으며, 카메라 움직임의 모델링, 변환식에 의한 합성 영상의 재구성, 후처리 문제 등 시스템 전반을 다루었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1567-1570
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• 2013

최근 혼합현실 기반의 다양한 콘텐츠의 생산이 활성화 되고 있다. 이러한 콘텐츠는 실세계의 촬영 영상과 가상의 영상을 합성하는 기법으로 이를 위해서는 실세계의 촬영 영상과 마커 또는 생체 정보등의 객체를 이용하여 영상 합성을 통하여 구현되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 혼합영상에서의 가상영상 합성을 위해 스테레오 카메라를 이용, 영상의 객체 깊이를 측정하는 시스템을 구현한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.203-205
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• 2014

UHD 영상 콘텐츠는 FHD 영상에 비해 생생하고 더 좋은 고화질의 영상을 제공하지만 영상정보의 데이터 양은 4K UHD 경우 4 배 이상이다. 이러한 초대용량의 UHD 영상을 기존의 병렬/분산 처리를 이용하여 비디오 코딩 한다면 UHD 의 초대용량 특성으로 인하여 연산량 부하가 발생하게 된다. 따라서 UHD 영상은 기존의 분산처리 방식이 아닌 초대용량 데이터를 빠르게 처리 할 수 있는 새로운 분산 처리기술이 필요하다. 본 논문은 UHD 콘텐츠를 빠르게 트랜스코딩 할 수 있는 클라우드 기반 UHD 영상 트랜스코딩 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 UHD 영상 트랜스코딩 시스템은 다음 3 가지 패킷 분석기, 분산 트랜스코더, 스트림 합성기로 구성된다. 패킷 분석기는 입력 영상을 분석하여 오디오와 비디오 스트림을 분할하고 비디오 스트림은 분산처리를 할 수 있도록 영상 패킷을 분할한다. 분산 트랜스코더는 클라우드 환경을 이용하여 분할된 영상 패킷들을 분산 디코드 및 인코드 처리한다. 스트림 합성기는 트랜스코딩이 완료된 비디오 스트림과 패킷 분석기에서 획득하였던 오디오 스트림을 합성하는 기능을 한다. 제시하는 방안을 적용하여 클라우드 기반 영상 트랜스 코딩 시스템을 구현하였으며, 구현된 시스템은 대용량의 UHD 영상을 빠른 속도로 트랜스코딩이 가능하다.