• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.57-63
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• 2009

기존의 주성분 분석을 이용한 물체 인식 기술은 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class 방식인 k-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다. 또한, 물체 인식을 하는데 있어 본 논문에서 제안한 주성분 분석법은 물체 영상 자체를 계산하여 인식하는 게 아니라 물체 영상 공간이라는 고유 공간을 구성한 후에 단지 기여도가 큰 5개의 벡터로만 인식을 수행하기 때문에 자원 축소의 효과까지 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.3-6
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• 2003

초기의 3D 게임 엔진들은 3차원 이미지 렌더링에 초점을 맞춰 개발이 되었기 때문에 현실세계에서와 마찬가지로 물체들 간에 발생하는 선형운동 및 회전운동 등의 고전 물리학의 운동법칙과 운동에 의해 발생하는 물리적 현상에 대한 고려가 미비하였다. 3차원 게임 개발자들에게 게임을 구성하는 객체 및 요소를 현실적으로 인식하기 위한 물리학의 중요성이 부각되었고, 이후에 많은 개발자 및 개발회사들이 현실 세계의 물리현상을 게임에 적용시키고 있다. 이에 본 논문에서는 3차원 게임을 위한 물리엔진에서 물체들의 사실적인 표현과 움직임에 도움이 되는 관절체의 종류와 구조에 대해 연구하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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• pp.426-429
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• 2003

본 논문에서는 3차원 물체의 인식을 위한 표면 분류시 그 임계치를 선정하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 특히 보다 세밀하고 복잡한 물체의 표현을 위해 사용하여 왔던 평균 곡률과 가우스곡률이 가지고 있던 문제점인 임계치 선정 문제를 통계적 방법에 의해 해결하는 방법을 제안하고자 한다. 끝으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.30-41
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• 1989

본 논문은 이동 로보트가 실제 환경속에서 주행할 수 있도록 하기 위한 간단한 structured light 센서의 개발과 이용에 관한 연구로써, 이동로보트에 이 센서를 부착하였을 경우 그 적용범위는 첫째, 복잡한 3차원 물체들 속에서의 실시간 주행경로 주변 물체의 모델링과 인식을 위한 것으로 나뉠 수 있다. 개발된 센서가 갖추고 있는 데이타 습득 속도와 정확도는 실용화 하기에 충분하며, 여러 다양한 상황속에서의 실험을 통하여 이를 확인하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2007년도 하계학술발표회 논문집
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• pp.225-226
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• 2007

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.161-166
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• 2008

본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.406-408
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• 2001

기본적인 투영기법인 평행투영, 원근투영 기법과 Octree 모델을 사용하여 임의의 시각방향에서 모델의 2차원 투영영상을 생성하고 노드표면을 시각방향으로 평행 투영하여 이들 벡터의 곱의 절대값을 사용하여 2차원 투영영상을 Pseudo gray로 표현해 본다. 또한 평행투영과 원근투영 하에서 2차원상의 모델에서 3차원 모델의 특징점을 찾을 수 있는 기법을 제안하고 두 개의 모델 영상에 적용해 증명해 보았다. 이 기법은 3차원 물체 인식에 중요한 정보로 유용하게 사용 될 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.573-578
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• 2001

This research proposes a generalized local feature structure named "LSG(Local Surface Group) for model-based 3D object recognition". An LSG consists of a surface and its immediately adjacent surface that are simultaneously visible for a given viewpoint. That is, LSG is not a simple feature but a viewpoint-dependent feature structure that contains several attributes such as surface type. color, area, radius, and simultaneously adjacent surface. In addition, we have developed a new method based on Bayesian theory that computes a measure of how distinct an LSG is compared to other LSGs for the purpose of object recognition. We have experimented the proposed methods on an object databaed composed of twenty 3d object. The experimental results show that LSG and the Bayesian computing method can be successfully employed to achieve rapid 3D object recognition.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권10호
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• pp.76-88
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• 1997

Based on the principles described in Part I, we have implemented a working prototype vision system using a feature structure called an LSG (local surface group) for generating object hypotheses. In order to verify an object hypothesis, we estimate the view of the hypothesized model object and render the model object for the computed view. The object hypothesis is then verified by finding additional features in the scene that match those present in the rendered image. Experimental results on synthetic and real range images show the effectiveness of the indexing scheme.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2330-2332
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• 2000

In this study, 3-D underwater object recognition using ultrasonic sensor fabricated with PZT-Polymer 1-3 type composites and invariant moment vector and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks are presented. The recognition rates for the training data and the testing data were 99% and 93%, respectively.