• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1000-1005
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• 2007

본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.4
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• pp.521-526
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• 2014

The purpose of this study is to propose the efficient method of 3D data registration. Three-dimensional data including the two-dimensional image acquisition apparatus and the position information are acquired at an arbitrary angle with each other. This paper proposes the more accurate and faster matching method by using this information. Four image points founded from 2D images match the volumetric size of the model and compute the homography of the axis for registration between two 3D data sets. The advantages of the proposed algorithm are the repeating process is unnecessary and the process time is faster than prvious method.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.845-848
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• 2000

운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.5
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• pp.803-812
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• 2009

The application of extreme value theory to financial data is a fairly recent innovation. The classical annual maximum method is to fit the generalized extreme value distribution to the annual maxima of a data series. An alterative modern method, the so-called threshold method, is to fit the generalized Pareto distribution to the excesses over a high threshold from the data series. A more substantial variant is to take the point-process viewpoint of high-level exceedances. That is, the exceedance times and excess values of a high threshold are viewed as a two-dimensional point process whose limiting form is a non-homogeneous Poisson process. In this paper, we apply the two-dimensional non-homogeneous Poisson process model to daily losses, daily negative log-returns, in the data series of KBW/USD exchange rate, collected from January 4th, 1982 until December 31 st, 2008. The main question is how to estimate extreme quantiles of losses such as the 10-year or 50-year return level.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.19 no.3
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• pp.291-300
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• 2001

In this paper, we developed a Satellite Image Processing System for obtaining 3-D positional information which is composed of five process modules. As a procedure of them, the Data Process module is the procedure that reads and processes the header file to generate data files. and then calculates orbital parameters and sensor attitudes for obtaining of 3-D positional information with them. The 3D Process module is to calculate 3-D positional information and the Dialog Process module is to correct the time of image frame center using the single image or stereo images for implementing the 3D Process module. We expect to obtain 3-D positional information with the header file and minimum GCPs(1∼2 points) using this system efficiently and economically in comparison with existing commercial software packages.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.27 no.2
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• pp.281-288
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• 2009

In the paper, we try to develop the methodology for updating road networks of large-scale digital maps by using construction drawing data. For the purpose, it is pre-requite step to merge road networks detached in CAD drawing data. As such, tie points are identified in neighboring drawings and used for solving the parameters of 2D conformal transformation between drawings. Then, the merged road network in CAD data is transformed to the coordinate system of digital maps. In the process, IPs in the drawings are considered as control information and 2D affine transformation is selected for coordinate transformation. Through the experiments with real dataset, we can identify that the developed method is valid and generally applicable.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.248-251
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• 2007

In this paper, we are propose a method to estimate the 2-D mesh from structured light image for reconstruction of 3-D face image. To acquire the structured light image, we are project structured light on the face using the projector. we are extract the projected cross points from the acquire image. The 2-D mesh image is extracted from the position and angle of cross points. In the extraction processing, the error was fixed to extract the correct 2-D mesh.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.666-669
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• 2005

본 논문에서는 3차원 형태로 체적 데이터를 효율적으로 랜더링 하기 위해서, 체적 데이터의 특징점을 추출하고 이를 이용하여 3차원 형태로 복원한다. 여기서, 3D Point(Vertext)를 이용하여 체적 데이터를 랜더링하고자 하여 체적소들에 대해 특정한 3D Points 추출하는 PEF 과정과 랜더링 과정을 담당하는 정점 변환 파이프라인 과정을 제안한다. 일반적으로, 고화질의 광선 추적 랜더링 처리의 경우 계샨량이 많아 그 만큼 랜더링 속도가 떨어져 체적에 대한 다른 ?A너링 기법들이 많이 제안되고 있지만, 본 논문은 다른 각도로의 접근하고자 하여, 기존의 광선 추적에 비해 저화질과 매끄럽지 않는 영상을 나타내지만, 추출된 데이터만 고려하기 때문에 계샨량을 많이 줄일 수 있어 처리속도가 개선되어 졌을 볼 수가 있다. 또한, 본 논문에서 기존의 광선 추적 기법에서 표현하는 회전, 절단, 축소/확대의 기능을 그대로 OpenGL을 이용하여 본 논문에서 제안한 처리 단계로 하여 3차원 랜더링 프로그램 제작 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.169-171
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• 2003

현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.147-150
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• 2021

최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.