• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.640-642
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• 2004

SVG(Scalable Vector Graphic)는 웹 개발자 디자이너 및 사용자가 간단한 선언 방식의 프로그래밍 모델을 통해 HTML의 한계를 뛰어 넘어 견고한 비주얼 컨텐츠와 대화형 기능을 작성할 수 있는 W3C의 표준 XML 기반의 이미징 모델이다. 웹에서의 SVG는 확장형 벡터 그래픽으로서 2차원 이미지를 이미지의 손상 없이 표현하게 된다. 이 논문에서는 2차원에 국한되어 있는 SVG를 확장하여 3차원 이미지를 표현하고자 한다. 2차원 이미지의 표현은 x축과 y축의 평면 축만 있는데 비해 3차원 이미지의 표현은 깊이 정보인 z축을 가지고 있어야 3차원 이미지를 표현하게 된다. 비트맵 그래픽과 달리 벡터 그래픽인 SVG를 이용하여 웹 브라우저에서 3차원 오브젝트를 표현하는 방법에 대친 고찰하고자 한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.2
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• pp.110-118
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• 2002

This paper presents a 3-D graphic database system based on XML that supports content-based retrievals of 3-D images, Most of graphics application systems are currently centered around the processing of 2-D images and research works on 3-D graphics are mainly concerned about the visualization aspects of 3-D image. They do not support the semantic modeling of 3-D objects and their spatial relations. In our data model, 3-D images are represented as compositions of 3-D graphic objects with associated spatial relations. Complex 3-D objects are mode]ed using a set of primitive 3-D objects rather than the lines and polygons that are found in traditional graphic systems. This model supports content-based retrievals of scenes containing a particular object or those satisfying certain spatial relations among the objects contained in them. 3-D images are stored in the database as XML documents using 3DGML DTD that are developed for modeling 3-D graphic data. Finally, this paper describes some examples of query executed in our Web-based prototype database system.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.11a
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• pp.840-844
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• 2006

2차원 이미지는 오래전부터 발전되어온 훌륭한 표현 방법 중 한가지 이다. 하지만 단순한 2차원 이미지만을 가지고 보정과 편집을 통해 다양한 효과를 표현하는데 있어 여러 가지 한계가 있다. 본 논문에서는 2차원의 평면 이미지인 나비와 춘란의 이미지를 사용하여 나비의 날개짓과 춘란의 생장을 표현함으로써 단순한 2차원 평면 이미지를 사용하여 3차원 공간상에서 움직임과 동적인 느낌을 강조한 3차원 영상 제작기법을 구현하고자 한다. 이러한 영상제작기법은 동적인 효과를 가진 고품질의 영상을 쉽게 제작할 수 있기 때문에 개인 뿐만 아니라 전문 방송과 영상 매체에 효율적으로 적용할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.72-75
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• 2020

조립 부품 이미지에 해당하는 3D CAD 모델 매칭 기술은 최근 로봇 조립 기술의 발전으로 필요성이 대두되고 있다. 이미지 기반 3 차원 모델 매칭 연구는 진행되어 왔지만 가구 부품 이미지와는 특성이 다른 RGB[5] 이미지나 스케치 이미지를 다루는[1] 접근들이었다. 딥러닝을 사용하는 스케치 이미지 기반 3 차원 물제 검색 연구에서는 대부분 3 차원 이미지를 다각도에서 렌더링한 view 이미지들에서 feature를 추출하고 pooling 하여 하나의 feature를 출력한다. 그러나 기존의 view pooling 방식은 단순한 평균 방식으로, 부품 이미지에 따른 view를 반영하기에는 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 조립 부품 이미지 기반 3 차원 물체 검색을 위해 query 부품 이미지에 따라 다른 view 이미지에 집중할 수 있는 방식의 attentional view pooling을 제안한다. 또한 조립 부품 데이터의 특성 상 class 당 CAD 모델이 하나인 상황이므로 학습 데이터가 터무니없이 부족하여 이를 해결하기 위한 학습 데이터 증강 방법을 제안한다. 실험은 의자 부품 11가지에 대해 진행하였고 이를 통해 제안하는 방식의 성능을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.299-301
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• 1999

최근 데이터베이스 시스템 분야에서는 각종 비쥬얼 시뮬레이터, 가상현실, 게임 등과 같은 응용이 등장함에 따라서 3차원 이미지 데이터의 중요성이 높아지게 되었고 이에 대한 검색 및 관리가 필요하게 되었다. 그래서 본 논문에서는 3차원 이미지 데이터베이스에서 내용기반 검색을 지원하기 위한 모델링 방법과 3차원 이미지 데이터베이스 시스템의 구조를 제시한다. 이를 위한 요소기술로서 3차원 객체의 모델링 기법과 객체간이 공간관계 표현 기법이 제시되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.600-602
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• 1998

본 논문은 정면과 측면 얼굴 이미지의 특성을 살린 3차원 개인 아바타 합성에 관한 연구이다. 표준 얼굴 메쉬를 얼굴 이미지의 특징점에 맞추려는 힘을 특징점 이외의 점들까지의 거리에 대한 가우스 분포를 따라 부드럽게 전달시켜 매쉬를 탄성있게 변형하는 힘으로 작용시켜 메쉬를 얼굴 이미지의 윤곽선을 중심으로 매칭시키고, 매칭된 메쉬가 매칭 이전의 메쉬의 기하학적 특성을 유지할 수 있도록 메쉬에 동적 피부 모델을 적용한다. 이렇게 생성한 3차원 메쉬에 이미지를 텍스춰 매핑하여 개인 특성을 살린 3차원 개인 아바타를 생성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.667-669
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• 2022

2차원 이미지를 통한 자세 추정의 경우 관절이 겹치거나 가려져 있는 등의 인식 저해 요소로 인하여 자세 추정 정확도가 감소하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통해 2차원 이미지를 3차원으로 증강한 뒤 자세를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 2차원 이미지의 평면좌표 값에서 GAN을 통해 노이즈 벡터 z축 값과 피사체에 투영되는 빛의 방향 값을 반영한 3차원 이미지를 만든다. 이러한 이미지 합성 과정을 거친 후 DeepLabCut을 사용해 관절 좌표를 추출하고 자세 추정 및 분류를 진행한다. 이를 통해 2차원에서의 자세 추정 정확도 향상을 기대할 수 있으며, 향후 이를 기반한 이상행동 탐지 분야에서 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.105-106
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• 2018

본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.18 no.3
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• pp.95-108
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• 2013

디지털 홀로그래픽 현미경이나 정량적 위상 현미경(quantitative phase microscopy)과 같은 기존의 간섭현미경은 3차원 이미징 기술로 분류되는데, 이는 획득한 이미지의 복소장(complex field)을 계산을 통해 다른 깊이로 전파시킬 수 있기 때문이다. 그러나 엄밀한 의미에서는 하나의 복소장 이미지는 단지 2차원 맵이기 때문에 근본적으로는 샘플의 2차원 정보만을 가지고, 물체의 3차원 구조의 일부분을 측정하는 것에 지나지 않는다. 본 논문에서는 1969년에 Wolf가 제안한[1,2] 홀로그래픽 회절 토모그래피(Optical Diffraction Tomography: ODT)를 실험적으로 구현한 3차원 위상 현미경(Tomographic Phase Microscopy: TPM)을 소개하고자 한다. TPM은 샘플을 다양한 각도로 조명하여 서로 다른 입사각에 대해 복소장 이미지를 얻고, ODT를 통해서 샘플의 3차원 구조를 복원해내는 기술이다. 보다 구체적으로는 다양하고 독립적인 2차원 이미지들을 샘플의 3차원 푸리에 공간에 맵핑함으로써 샘플 단면의 흡수율과 굴절률을 복원할 수 있다. 굴절률은 분자 농도와 비례하기 때문에, 살아있는 세포에 대한 굴절률의 3차원 맵을 얻을 수 있으면 세포 내부의 분자 구성을 연구할 수 있고, 이를 통해 다양한 생의학적 응용을 연구할 수 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.5
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• pp.1-11
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• 2020

Image-based virtual try-on (VTON) is becoming popular for online apparel shopping, mainly because of not requiring 3D information for try-on clothes and target humans. However, existing 2D algorithms, even when utilizing advanced non-rigid deformation algorithms, cannot handle large spatial transformations for complex target human poses. In this study, we propose a 3D clothing reconstruction method using a 3D human body model. The resulting 3D models of try-on clothes can be more easily deformed when applied to rest posed standard human models. Then, the poses and shapes of 3D clothing models can be transferred to the target human models estimated from 2D images. Finally, the deformed clothing models can be rendered and blended with target human representations. Experimental results with the VITON dataset used in the previous works show that the shapes of reconstructed clothing are significantly more natural, compared to the 2D image-based deformation results when human poses and shapes are estimated accurately.