• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.79-87
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• 2004

본 연구에서는 인물영상에서 입술영역을 검출하기 위한 확률맵 기반 유전자 알고리즘을 제안한다. 하나의 최적해 탐색에 사용되었던 기존 유전자 알고리즘을 수정하여 입술과 같은 영역 검출에 부합하는 다수의 해를 얻도록 적용한다. 이를 위해 공간좌표를 의미하는 염색체로 각 개체를 표현하고, 보존구간, 세대수에 따른 부분 균일교배, 비중복 선택 등의 유전연산 방법을 도입한다. 또한 HSV 칼라공간에서 HS성분에 대한 확률맵을 제안하고, 이를 적용함으로써 유전자 알고리즘의 속성인 유사 색상에 대한 적응성을 더욱 증대한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘의 성능을 좌우하는 주요 파라미터를 분석하였으며, 입술이외의 다른ROI(Region Of Interest)의 검출에도 유연하게 적응할 수 있음을 관찰하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.618-620
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• 2022

게임은 수많은 NPC 와 규칙에 의해 작동되는 가상 공간을 의미한다. 이런 가상 공간에서는 규칙을 엄격히 지키면서 수행되는 AI 를 필수로 요구하게 된다. 하지만 강화 학습 기반의 AI 는 복잡한 게임의 규칙을 온전히 지키지 못하고 예상 밖의 행동을 돌출하면서 이를 해결하기 위한 많은 연구도 수행되고 있다. 본 논문에서는 규칙 기반으로 획득한 오목판의 확률 맵과 학습을 통해 획득한 확률맵 데이터를 병합하여 가장 높은 Value 를 가지는 위치를 다음 수로 반환하는 방법을 사용하였다. 향후 연구에서는 ANN(Approximate Nearest Neighbor)알고리즘을 적극 활용하여, 커널의 State 와 보드의 State 비교를 확률적으로 개선할 예정이다. 본 논문에서 제안된 프레임 워크는 게임 AI 연구에 기여할 수 있길 바란다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.487-491
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• 2010

고차원의 구성 공간 상에서 빠르게 동작하는 경로 계획을 위하여, 본 논문에서는 단일-질의 알고리즘의 일종인 새로운 경로 계획 알고리즘을 제안한다. 단일-질의 알고리즘의 동작과 탐험 알고리즘의 유사성에 주목하여 탐험 알고리즘의 하나인 기억-탐험(Remembering Exploration) 방법을 응용하여, 로드맵의 한 노드를 선택하여 그 주위의 자유 공간상에 있는 노드들을 새로 로드맵에 추가하는 방법으로 로드맵을 키워나가는 것이 본 논문이 제안하는 알고리즘이다. 성능 평가를 위하여 2차원 공간상에서의 경로 계획 문제와 3차원 공간상의 움직임 계획 문제를 제안하는 알고리즘과 다른 잘 알려진 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 하였으며, 경로의 발견 유무와 발견하기까지의 시간 비교를 한 결과 제안하는 알고리즘의 성능 우위를 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3028-3035
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• 2010

본 연구에서는 인물영상에서 입술영역을 검출하기 위한 확률맵 기반 유전자 알고리즘을 제안한다. 하나의 최적해 탐색에 사용되었던 기존 유전자 알고리즘을 수정하여 입술과 같은 영역 검출에 부합하는 다수의 해를 얻도록 적용한다. 이를 위해 공간좌표를 의미하는 염색체로 각 개체를 표현하고, 보존구간, 세대수에 따른 부분 균일교배, 비중복 선택 등의 유전연산 방법을 도입한다. 또한 HSV 칼라공간에서 HS성분에 대한 확률맵을 제안하고, 이를 적용함으로써 유전자 알고리즘의 속성인 유사 색상에 대한 적응성을 더욱 증대한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 좌우하는 주요 파라미터 분석, 종료 함수의 종료 조건 $\beta$의 최적값 평가 분석 그리고 교배 방법에 따른 성능 평가 결과를 분석하였으며, 입술 이외의 관심객체 변경에 따른 다른 ROI(Region Of Interest)의 검출에도 유연하게 적응할 수 있음을 관찰하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권3호
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• pp.22-28
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• 2012

스마트미디어가 보편화되면서 고화질의 3차원 영상과 깊이맵에 대한 필요성이 대두되고 있지만, 현재 기술로는 완벽한 깊이맵을 직접 획득하는 것이 불가능하다. 스테레오 정합으로 획득된 깊이맵은 모호한 텍스처를 갖는 영역에서 낮은 정확도를 가지며, 깊이 카메라를 통해 직접 깊이맵을 획득한 경우에는 센서 잡음이나 낮은 해상도 등의 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미 획득된 깊이맵의 화질을 향상시키거나 고해상도로 변환하는 기술 동향을 살펴본다. 초기에 개발된 깊이맵만을 이용한 기술부터 대응되는 색상 영상 정보를 함께 이용한 기술을 소개하고, 최근 활발히 연구되고 있는 복합형 카메라를 이용하여 깊이맵 화질을 향상시키는 기술을 자세히 살펴본다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.471-478
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• 2020

본 연구에서는 무인기가 운용 중에 고장이 발생하여 추락함으로써 발생할 수 있는 지상 충돌 위험을 정량적으로 계산하기 위한 지상 충돌 위험 모델을 개발하였다. 지상 충돌 위험 모델은 무인기 고장 확률, 무인기가 지상에 추락하여 사람과 충돌할 확률, 무인기가 사람과 충돌했을 때 인명 피해가 발생할 확률을 이용하여 계산된다. 본 연구에서는 무인기 운용의 지상 충돌 위험을 평가하기 위해 수학적으로 각 확률을 유도하였다. 또한 무인기와의 충돌에 노출되는 인구수를 추정하기 위해 인구 밀도 맵, 건폐율 맵, 차량 교통량 데이터베이스를 활용하였다. 최종적으로 대전에서 두 가지 무인기 경로에 대한 운영을 가정하여 각 무인기 경로에 대한 지상 충돌 위험을 평가하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.144-145
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• 2020

본 논문에서는 정밀한 3차원 복원 및 시점 합성을 위해 매칭 비용을 반복적으로 업데이트하는 Generalized Soft 3D Reconstruction (GenSoft3D) 알고리즘을 제안한다. 먼저 다시점 영상들과 카메라 자세정보가 주어지면 GenSoft3D는 볼륨 기반의 다시점 스테레오 매칭 알고리즘으로 시점별 초기 매칭 비용 볼륨 및 시차 맵을 계산한다. 그 후 정제 과정에서 각 시점은 모든 시차 맵을 이용하여 표면 확률 및 가시 확률을 계산한다. 표면 확률은 초기 매칭 비용 업데이트에 사용하며, 가시 확률은 폐색 영역의 정확한 시차를 계산하기 위해 사용된다. 해당 정제 과정을 일정 횟수 반복할 경우 시점별 고정밀의 시차 맵 획득이 가능하다. 또한 시차 맵의 정확도가 향상됨에 따라 정확한 시점 합성이 가능하다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.608-617
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• 2017

영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.

• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.29-30
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• 2012

본 논문은 고해상도의 깊이맵을 얻기 위해서 대응되는 색상 영상의 최대 변화도를 이용한 깊이맵 업샘플링 기술을 제안한다. 기존 알고리즘들이 인접한 화소의 깊이 값을 참조할 때 거리에 따른 가중치를 부여하는 것과 달리, 제안한 방법은 현재 화소와 참조 화소 사이의 최대 색차 변화도를 이용하여 가중치를 부여한다. 이런 접근 방법은 비슷한 색상의 물체가 서로 붙어 있거나 큰 크기의 객체가 존재할 경우에도 모두 올바른 가중치를 부여할 수 있다는 장점을 갖는다. 먼저, 색상 영상의 색차 성분에 대한 변화도 영상을 계산하고, 업샘플링하고자 하는 화소와 참조 화소 사이의 최단 경로 위에서 가장 큰 변화도를 취한다. 변화도가 클수록 다른 객체에 존재할 확률이 높기 때문에 변화도가 큰 참조 화소에는 작은 가중치를 부여하고, 이들의 가중합을 통해 최종 깊이 값을 계산한다. 제안한 방법을 이용하여 깊이맵을 업샘플링한 결과가 기존 알고리즘들에 비해 우수한 결과를 보였다.