• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.487-489
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• 2001

본 논문은 구형 영상기반 가상환경에서 하나의 시점 영상 내에 포함되어 있는 임의의 물체를 모델링하여 3차원 운동이 가능한 시스템을 소개한다. 본 논문에서는 카메라 보정을 하지 않고, 물체에 대한 최소한의 기하학적 정보만을 이용하여 물체를 모델링하고, 모델링된 물체의 영상 기반 운동(image-based motion)의 가능성을 제시한다. 구현된 시스템은 구 환경에서의 하나의 시점 영상을 사영평면으로 간주하고 사용자에 의해 입력된 선과 점으로 투영된 3차원 물체의 2차원 모양을 모델링한다. 그리고 소실점을 이용해서 모델링된 입방체의 3차원 운동을 다룬다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1096-1101
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• 2004

산업현장에서의 3-D 이미지의 활용은 영화, 애니메이션, 산업 디자인, 의학, 그리고 교육과 공학분야에서 많은 영향을 미치고 있다. 90년대부터 두 개의 영상을 이용하여 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 활발한 연구가 진행되기 시작하면서 3-D 정보 획득에 관한 연구가 진행되었다. 3-D 정보를 획득하는 방법으로, Structured Light 기법은 제어할 수 있는 점, 선, 격자, 원모양의 광원을 대상물체에 투사하며, 대상물체에 형성된 실루엣을 시각센서로 3-D 정보를 추출하는 방식이다. 또 다른 Time of flight 방식은 초음파를 이용한 방법과 레이저를 이용한 방법이 있으며, 그 외에도 쌍안비젼, Shape from Shading, Surface from Texture 그리고 Focusing 등의 원리를 이용한 기법이 있다. 이런 방범들은 여러 어려운 점들이 있어 이를 감안하여 손쉽게 3-D 영상 이미지를 얻는 방법으로 3-D 정보를 얻기 위해 본 논문에서는 삼각측량 시스템을 만들어 룩업 테이블을 만든다. 3-D 정보를 가지고 있는 룩업 테이블을 통해 시스템 위에 있는 물체의 이미지 좌표와 대칭을 통해 3-D 정보를 획득하여 영상 이미지를 복원하는 방법을 고찰 연구하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.411-418
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• 2018

본 논문에서는 집적영상에서 가상광학과 혼돈 수열(chaos sequence)을 결합하여 3차원 물체 영상을 암호화는 새로운 방법을 제안한다. 먼저 가상 핀홀 배열(virtual pinhole array)을 통하여 2차원 요소영상 배열(EIA)을 생성한 후, 이를 이용해 3차원 물체를 디지털로 만든다. 그 후 혼돈 수열의 논리적 연산을 통해 최종 암호화 영상을 만든다. 이러한 방법은 영상 데이터를 시각화하기 위한 영상의 기본 정보인 픽셀의 값을 변환시키기 때문에 기존의 암호화 방법보다 향상된 암호화 결과를 얻을 수 있다. 실험을 통해 본 암호화 방법의 유효성과 안정성을 검증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.205-212
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• 2019

장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2A호
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• pp.128-134
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• 2012

본 논문에서는 커브형 집적영상 시스템에서 부분적으로 가려진 먼 거리 3차원 물체의 인식 향상을 위한 새로운 direct pixel-mapping (DPM)방법을 제안한다. 제안 방법은 커브형 집적영상 시스템에서 DPM 방법에 의해 먼 거리에 위치한 3차원 물체로부터 픽업된 요소영상배열 (elemental image array, EIA)은 가시적으로 가까운 거리에서 픽업한 것과 같은 새로운 요소영상배열을 생성한다. 이러한 특성은 재생한 3차원 물체 영상의 해상도를 향상 시킬 수 있고, 이로 인하여 먼 거리에 위치한 3차원 물체에 대한 인식 성능을 향상 시킬 수 있다. 컴퓨터적 실험결과와 기존 방법과의 비교를 통하여 제안방법으로 재생한 물체의 PSNR과 NCC의 값이 평균 1.75dB와 4.56% 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.241-248
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• 2006

냉장고나 에어컨 등과 같은 비교적 크고 자주 움직이지 않는 물체들에 대한 인식은 실내 환경에서의 SLAM (Simultaneous Localization and Map building) 문제에서 중요한 전역적 고정 특징으로 사용될 수 있다는 측면에서 그 필요성이 크다. 본 논문에서는 연속적으로 획득되는 3차원의 영상 장면들을 사용하여 이러한 큰 물체들을 안정적으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 파티클 필터(Particle Filter)를 기반으로 연속적인 3차원 영상에서 점진적으로 3차원의 물체를 인식하는 방법을 사용한다. 이를 위해 인식하고자 하는 하나의 물체를 표현하는 파티클(Particle) 들을 3차원의 장면에 뿌리고, 3차원 선들의 정합을 통해 각 파티클에 대한 정합 확률을 계산한다. 이 확률과 정합된 파티클의 비율을 기반으로 3차원 환경 속에 놓여진 물체를 인식할 수 있으면 물체의 자세 또한 함께 인식될 수 있다. 실험 결과를 통해 파티클 필터에 기반한 점진적이고 확률적인 물체인식의 가능성을 보이고 SLAM문제에 응용한 결과도 함께 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권1호
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• pp.19-26
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• 2004

본 논문에서 우리는 기존의 2차원 비전검사 시스템에 적용시킬 수 있는 1대의 카메라를 이용한 3차원 비전검사 알고리즘을 제안한다. 부품의 패턴 데이터베이스를 보유하여 이를 토대로 회전되어진 물체의 형태를 예측 가능하다면 충분히 하나의 이미지로 3차원 비전검사가 가능하다. 우리는 제안된 알고리즘에 3차원 데이터베이스, 2차원 기하학적 패턴매칭 그리고 회전변환 이론을 사용하였으며, 그 결과 물체의 회전각도를 예측함으로써, 각도가 틀어진 물체의 검사 가능성이나 전반적인 물체의 인식 등을 해결하였다. 또한 우리는 알고리즘을 전형적인 IC와 커패시터에 적용시켰으며 기존의 2차원 비전검사 및 3차원비전 알고리즘인 특징공간궤적 방법과 비교하였다.

• 지구물리
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• 제7권4호
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• pp.247-253
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• 2004

3차원 형상화를 통한 분석이 많은 분야에서 연구 및 적용되고 있다. 3차원 형상화는 사진영상의 중첩에서 (3차원)레이저 스캐닝(laser scanning)으로 발전을 하여 가고 있으며, 각 방법이 각기 그 자체로서 발전을 해가고 있는 추세이다. 본 연구에서는 물체에 대한 데이터베이스를 구축하여 대상 이미지에 대하여 기하학적 패턴 매칭(patter matching)을 기반으로 한 인지(인식) 알고리즘을 도입하여 3차원 형상화를 통한 지질 및 지반조사를 위한 기초 기술로 활용하고자 하였다. 물체의 외형적인 성질에 기반하며 특별한 광원없이 물체를 인지할 수 있는 3차원 형상화 알고리즘은 지질 및 지반조사 분야 외에서도 많은 도움이 될 것이다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제10권4호
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• pp.78-84
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• 1996

본 논문에서는 초음파센서 배열과 신경회로망 및 불변모멘트 벡터를 이용하여 물체의 위치이동에 무관한 3차원 물체인식과 복원을 연구함으로서 추차관리 시스템의 차종인식 응용가능성에 대하여 검토하였다. 초음파센서 배열로부터 얻어진 16$\times$8 픽셀의 데이터를 이용하여 물체의 불변모멘트 벡터를 계산하고 이를 SCL(Simple Competitive Leverning)신경회로망에 입력하여 3차원 물체를 분류하였으며, 저해상도인 16$\times$8 픽셀의 물체정보를 SCL 수정형 신경회로망에 입력하여 32$\times$32 픽셀로 해상도를 향상시켜 3차원 물체복원을 하였다. 물체의 위치가 변하여도 불변모멘트 벡터는 일정한 값을 유지하였고, 학습 후 인식율은 학습데이터의 경우는98[%]이고 시험데이터의 경우 95[%]이었으며, 3차원 32$\times$32 픽셀의 고해상도 물체정보로 복원하였다. 실험결과로부터 신경회로망과 연계된 초음파 센서는 차량의 감지뿐만 아니라 차종의 구분에도 응용가능할 것으로 생각된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권9B호
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• pp.1251-1258
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• 2001

본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 본 연구는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단한다. 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았고, 또한 제안된 기법으로 3차원 물체를 재구성하였다.