• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.2
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• pp.23-31
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• 2004

This paper focuses on a boundary surface based ray casting. In general the boundary surface based ray casting is processed in two stages. The first stage finds boundary surfaces and stores them into buffers. The second stage calculates a distance from a viewpoint to the voxels of the interested area by projecting boundary surfaces on the view plane, and then starts to traverse a volume data space with the distance. Our approach differs from the general boundary surface based ray casting in processing the first stage of it. Contrast to the typical boundary surface based ray casting where all boundary surfaces of volume data are stored into buffers, they are projected on the planes aligned to the axis of volume data coordinates and these projected data are stored into 6 buffers. Such maneuver shortens time for ray casting, and reduces memory usage because it can be carried out independently from the amount of the volume data.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1361-1366
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• 2006

본 논문에서는 제약되지 않은 카메라에서 얻어진 회전과 크기 변화를 가진 영상들을 특징 기반의 보로노이 거리 매칭 방법을 이용하여 고속으로 합성 하는 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 매칭 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 크기나 회전 변화를 고려하지 않은 형태의 영상들을 처리하는 것과 달리 회전이나 크기변화요소가 포함된 입력영상들을 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 영상내의 특징 점들의 위상 정보와 특징 점들 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 거리 정합법을 통해 대응점을 구하고, 찾아진 대응 쌍들을 이용하여 2차원 투영의 초기 변환행렬을 구한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 변환 행렬을 구한 후, 마지막으로 구해진 변환 행렬을 이용하여 영상을 합성한다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 보인다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2002.07a
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• pp.202-203
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• 2002

무아레 무늬는 주기적인 두 격자에 비간섭성 광원을 사용하여 얻을 수 있으며, 격자의 모양에 따라 측정 물체의 병진 운동 및 회전 운동 측정이 가능하다. 무아레 기술은 비접촉식 측정 방법으로 실험 장치가 단순하여 물체의 3차원 형상 측정[1], 진동 및 응력 측정[2], 매질의 굴절률 측정[3], 회전각 측정[4] 등과 같은 많은 분야에 응용할 수 있다. 무아레 무늬는 발생 방법에 따라 그림자식과 영사식으로 나뉘며, 영사식은 격자를 측정면에 투영시키는 방법으로 그림자식과 비교하여 격자보다 상대적으로 큰 물체도 측정할 수 있다. (중략)

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.4
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• pp.381-385
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• 2003

We suggest a method which reduces the search space of a model-base on multiple-view approach for polyhedral object recognition using the ART-1 neural network. In this approach, the model-base is consisted of extracted features from two-dimensional projections observed at the predetermined viewpoints of a viewing sphere enclosing the object.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.211-213
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• 2003

이 논문에서는 레이캐스팅을 고속화하는 단순하고 효율적인 알고리즘을 제안한다. 범용 PC에서 볼륨데이터를 이용하여 애니메이션을 하기 위해서는 초당 30 프레임의 영상을 생성하여야하나 아직 이에 도달하지 못하여 고속화가 필요하다. 지금까지의 바운딩서피스 기반의 레이캐스팅의 고속화에서는 임의의 시점에서 객체(object)의 깊이(depth)값을 그 객체의 바운딩서피스를 깊이 버퍼에 투영하여 구하였다. 이와는 다르게 이 논문에서 제안하는 방법은 시점과 무관하게 x, y, z 세 방향의 깊이 버퍼를 설치하고 이 것을 이용하여 임의의 방향에서 시정에 대한 물체의 깊이 값을 구한다. 이렇게 함으로서 임의의 시점에서 객체의 깊이 값을 구하는 시간을 N$^3$에서 8$N_2$으로 줄일 수 있다. 여기서 N은 차원당 복셀의 개수이다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.2
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• pp.44-51
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• 2014

본 논문에서는 초다시점 (Super Multi-view) 영상 합성을 위한 영상 기반의 온라인 삼차원 복원 기술들을 소개한다. 복원의 정확성을 높이고자 하는 방법은 크게 두 부류로 나뉜다. 먼저 재투영 오차를 비용 함수(Cost function)으로 정의하고, 이를 Bundle Adjustment로부터 최적화를 수행하는 방법과 카메라의 위치와 삼차원 복원 결과에 대해 확률적인 분포를 정의하고 이를 순차적으로 추정하는 확률적인 필터링(Stochastic filtering)에 기반한 방법이 존재한다. 본 논문에서는 두 방법의 장단점을 분석하고, 이로부터 새로운 확률적 필터링에 기반한 3차원 복원 및 카메라 위치 추정 방법을 제안한다. 이로부터 대공간 환경에 적용하여 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.05a
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• pp.161-168
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• 2004

우리가 살아가는 3차원 이상의 지형공간을 영상으로 구형하기 위하여 필수적으로 요구되는 DEM을 비교적 손쉽게 확보할 수 있는 SPOT 영상을 이용하여 자동으로 생성할 수 있는 방법을 제시하고 에피폴라 투영법에 의한 결과영상의 평가를 통하여 몇 가지 좋은 방법을 제안하고자 한다 현재 보유하고 우리나라 춘천시의 SPOT 위성 팬크로 영상과 수치지도의 DEM영상과의 생성결과를 비교 평가하였다. SPOT2-3호(10m)에서 수집한 중복영상에서 자동으로 수치표고모델을 작성함으로서 다양한 영상정보의 활용이 가능해 따라 입체영상지도제작 및 분석이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 SPOT 60km의 춘천지역을 대상으로 한눈에 영상과 영상을 재현할 수 있도록 고해상도의 인공위성 영상자료를 처리하여 영상지도를 제작하기 위한 수치표고모형을 자동으로 추출할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.496-498
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• 2002

정보화 시대가 도래하고 급격히 발전해 감에 있어 모든 형태의 정보가 가장 중요한 가치로 평가되고있고 멀티미디어가 급속히 발달함으로 인해 산업 및 생활에서 정보 보안이 매우 중요한 관건이 되어 정보보안의 여러 형태 중의 한가지로서 얼굴인식은 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴인식은 신체의 일부를 직접 접촉하지 않으므로 사용자로 하여금 불편함이나 기계적 반감을 불러일으키지 않는 장점으로 그 비중은 커질 것으로 예상되고 있다. 영상에 있어서 많은 중요한 정보가 영상픽셀들간의 고차원적인 연관 속에 담겨져 있을 것이다. ICA(Independent Component Analysis)는 이러한 고차원적인 정보를 2차원적인 정보로부터 추출하는 것이 아니라 각각의 고차원적인 정보를 직접 얻을 수 있는 장점을 이용하고 있다. 본 논문에서는 얼굴인식시스템의 첫번째 관문인 배경화면으로부터의 얼굴영상을 구별해내는 데 있어 ICA를 적용하여 기저영상벡터공간(Source or Basis Image Space)을 구하고 그 공간에 테스트할 영상을 투영시켜 얻어진 벡터의 consine distance를 이용하여 얼굴영상을 추출하는 방법에 대해서 제안하였다.

• The Journal of Information Technology
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• v.5 no.2
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• pp.17-26
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• 2002

On this paper, we propose SOSL(Self-Organized Supervised Learning) and it's architecture SOSL is hybrid type neural network. It consists of several CBP (Component Back Propagation) neural networks, and a modified PCA neural networks. CBP neural networks perform supervised learning procedure in parallel to clustered and complex input patterns. Modified PCA networks perform it's learning in order to transform dimensions of original input patterns to lower dimensions by clustering and local projection. Proposed SOSL can effectively apply to neural network learning with large input patterns results in huge networks size.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.523-525
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• 2005

본 논문에서는 감각형 오브젝트, 사용자의 컨텍스트를 이용한 테이블 기반 증강현실 상호작용 시스템을 제안한다. 기존의 테이블 기반 상호작용 시스템들은 2차원 GUI기반의 인터페이스를 사용하여 상호작용 시 직관성이 결여되었고, 고립된 시스템으로 동작하여 시스템의 활용성 측면에서 제한적이다. 제안된 시스템은 테이블 표면에 관련된 정보를 투영시키고, 일반적인 오브젝트에 마커를 부착하여 카메라를 통해 추적함으로써 일상생활의 오브젝트를 상호작용 도구로 활용한다. 동시에 측면의 디스플레이를 통해 테이블 위에 그래픽 객체를 증강시켜 상호작용의 직관성을 향상시킨다. 또한 vr-UCAM을 통해 사용자의 컨텍스트를 상호작용에 반영하고 (6),칼만 필터의 예측 기법에 기반하여 보정된 오브젝트의 추적 정보를 컨텍스트로써 공유하여 제안된 시스템이 범용적인 인터페이스로 활용될 수 있도록 한다. 실험에서는 제안된 시스템을 가상환경 네비게이션 시스템과 연동하여 유용성을 평가하였다. 제안된 인터페이스는 다양한 형태의 콘텐츠에 대한 사용자의 접근성을 향상시킴으로써 가상현실 및 증강현실 등 다양한 분야의 직관적인 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.