• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.228-237
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• 2013

본 논문에서는 배경과 객체의 색상이 유사한 상황에서 강인한 정규 상관도(Normalized Cross Correlation) 기반 다중 시점 배경 차분 기법을 제안한다. 인위적으로 배경을 구성한 경우가 아닐 경우, 다중 시점 영상의 배경 영상에서 객체로 인해 가려지게 되는 영역들은 서로 다른 색상을 가지고 있을 확률이 높다. 그러나 객체의 등장으로 인해 이러한 영역들은 서로 유사한 색상을 가지게 된다. 이에 기반하여 본 논문은 GoNCC(Graph of Normalized Cross Correlation)을 제안한다. GoNCC는 임의 시점 영상의 한 화소와 에피폴라 제약조건 관계에 있는 인접 영상 내 화소와 해당 화소와의 정규 상관도 값의 분포를 의미한다. 제안하는 다중 시점 배경 차분 기법은 현재 영상의 GoNCC와 배경 영상의 GoNCC를 비교함으로써 이루어진다. 계산량을 줄이기 위해 다중 시점 배경 차분 기법을 모든 화소에 적용하지 않고 간단한 단일 시점 배경 차분 기법으로 판단하기 어려운 영역에 대해서만 제안 방법을 수행한다. 실험 결과 단순한 단일 시점 배경 차분 기법에 비하여 매우 우수한 성능을 보였고, 기존의 다중 시점 배경 차분 기법에 비해서도 보다 정확하게 객체 영역을 검출하는 것을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.302-320
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• 2017

In this paper, an innovative robust feature detection and matching strategy for visual odometry based on stereo image sequence is proposed. First, a sparse multiscale 2D local invariant feature detection and description algorithm AKAZE is adopted to extract the interest points. A robust feature matching strategy is introduced to match AKAZE descriptors. In order to remove the outliers which are mismatched features or on dynamic objects, an improved random sample consensus outlier rejection scheme is presented. Thus the proposed method can be applied to dynamic environment. Then, geometric constraints are incorporated into the motion estimation without time-consuming 3-dimensional scene reconstruction. Last, an iterated sigma point Kalman Filter is adopted to refine the motion results. The presented ego-motion scheme is applied to benchmark datasets and compared with state-of-the-art approaches with data captured on campus in a considerably cluttered environment, where the superiorities are proved.

• 한국측량학회지
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• 제38권5호
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• pp.425-433
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• 2020

Three-dimensional data has been used for different applications such as robotics, building reconstruction, and so on. 3D data can be generated from an optical camera or a laser scanner. Especially, a wearable multi-sensor system including the above-mentioned sensors is an optimized structure that can overcome the drawbacks of each sensor. After finding the geometric relationships between sensors, georeferencing of the datasets acquired from the moving system, should be carried out. Especially, in an indoor environment, error propagation always causes problem in the georeferencing process. To improve the accuracy of this process, other sources of data were used to combine with LiDAR (Light Detection and Ranging) data, and various registration methods were also tested to find the most suitable way. More specifically, this paper proposed a new process of NDT (Normal Distribution Transform) to register the LiDAR point cloud, with additional information from other sensors. For real experiment, a wearable mapping system was used to acquire datasets in an indoor environment. The results showed that applying the new process of NDT and combining LiDAR data with IMU (Inertial Measurement Unit) information achieved the best result with the RMSE 0.063 m.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1416-1426
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• 2021

Scanning 타입 다채널 LiDAR 센서의 경우 수신되는 신호의 세기의 차이에 의한 walk error라는 거리 오차가 발생할 수 있다. 이러한 오차는 다수의 LiDAR 센서를 기반으로 주변 환경을 스캐닝할 경우 같은 물체에 대해 서로 다른 거리 값을 출력하게 한다. 다수의 LiDAR 센서를 이용하여 전방향 스캐닝할 경우, 센서의 시야각이 겹치는 구간에서 발생하는 walk error를 최소화하기 위해 외부 시스템 상에서 센서의 각 채널에 대한 convolution을 수행하고 오차를 최소화하고자 한다. 약 6×6 m 환경의 중앙에 4개의 LiDAR 센서들을 배치하고 주변 환경을 스캐닝 하였으며, 필터링을 적용한 결과, 거리 오차를 평균 0.5125m에서 0.16m까지 약 68% 개선할 수 있었으며, 표준 편차는 평균 0.0591에서 0.030675까지 약 48% 개선할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권3호
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• pp.225-231
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• 2000

표면에 의한 3차원 재구성 방법 중 Delaunay 삼각형 분할 방법은 기존의 기하학적 연결성 문제를 해결하고 영상의 질도 높은 것으로 평가받고 있다. 그러나 이 방법은 윤곽선의 위치에 따른 비 입체적 연결성 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 PC환경에서 이러한 문제를 개선한 Delaunay 삼각형 분할 재구성 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에서 나타나는 '비 입체(non-solid)‘ 사면체의 효과적인 처리를 위하여 수정된 External Voronoi Skeleton(EVS)을 이용한 제거 알고리즘을 사용하였다. 이를 적용한 결과. 원 객체 형태에 영향을 주지 않으면서 '비 입체' 사면체만이 제거됨을 확인할 수 있었다. 그리고 재구성된 영상의 표면이 사면체로 촘촘하게 연결되므로 복잡한 형태를 갖는 입체의 표면을 효과적으로 재구성할 수 있었다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제20권3호
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• pp.643-649
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• 2010

Evaluation of the primary etiologic agents that cause aseptic meningitis outbreaks may provide valuable information regarding the prevention and management of aseptic meningitis. In Korea, an outbreak of aseptic meningitis caused by echovirus type 30 (E30) occurred from May to October in 2008. In order to determine the etiologic agent, CSF and/or stool specimens from 140 children hospitalized for aseptic meningitis at Soonchunhyang University Cheonan Hospital between June and October of 2008 were tested for virus isolation and identification. E30 accounted for 61.7% (37 cases) and echovirus 6 accounted for 21.7% (13 cases) of all the human enteroviruses (HEVs) isolates (60 cases in total). For the molecular characterization of the isolates, the VP1 gene sequence of 18 Korean E30 isolates was compared pairwise using the MegAlign with 34 reference strains from the GenBank database. The pairwise comparison of the nucleotide sequences of the VP1 genes demonstrated that the sequences of the Korean strains differed from those of lineage groups A, B, C, D, E, F, and G. Reconstruction of the phylogenetic tree based on the complete VP1 nucleotide sequences resulted in a monophyletic tree, with eight clustered lineage groups. All Korean isolates were segregated from other lineage groups, thus suggesting that the Korean strains were a distinct lineage of E30, and a probable cause of this outbreak. This manuscript is the first report, to the best of our knowledge, of the molecular characteristics of E30 strains associated with an aseptic meningitis outbreak in Korea, and their respective phylogenetic relationships.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권1호
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• pp.8-16
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• 2012

An image obtained from a low light environment results in a low-exposure problem caused by non-ideal camera settings, i.e. aperture size and shutter speed. Of particular note, the multiple color-filter aperture (MCA) system inherently suffers from low-exposure problems and performance degradation in its image classification and registration processes due to its finite size of the apertures. In this context, this paper presents a novel method for the color enhancement of low-exposure images and its application to color shift model-based MCA system for image refocusing. Although various histogram equalization (HE) approaches have been proposed, they tend to distort the color information of the processed image due to the range limits of the histogram. The proposed color enhancement algorithm enhances the global brightness by analyzing the basic cause of the low-exposure phenomenon, and then compensates for the contrast degradation artifacts by using an adaptive histogram specification. We also apply the proposed algorithm to the preprocessing step of the refocusing technique in the MCA system to enhance the color image. The experimental results confirm that the proposed method can enhance the contrast of any low-exposure color image acquired by a conventional camera, and is suitable for commercial low-cost, high-quality imaging devices, such as consumer-grade camcorders, real-time 3D reconstruction systems, digital, and computational cameras.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.113-122
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• 2020

Noise affects the accuracy of three-dimensional shape recovery. Its occurrence is unpredictable and depends on several mechanical, environmental, and other factors. When two-dimensional image sequences are obtained for shape from focus (SFF), mechanical vibration occurs in the translational stage, causing an error in the three-dimensional shape recovery. To address this issue, mechanical vibration is modeled using Newton's second law and the principle of the rack and pinion gear. Then, an optimal sampling step size considering the mechanical vibration is suggested through theoretical demonstration. Experiments conducted with real objects verify the effectiveness of the proposed sampling step size. In this paper, in a realistic environment with noise, the potential of obtaining more accurate three-dimensional reconstruction results of the objects is explored by acquiring the optimal sampling step size, which improves the sampling step size relative to those reported in a previous study performed under similar conditions.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.723-731
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• 2017

고고자료의 복원은 과거 기록물로 남겨진 사진과 도면자료를 이용하여 진행하였다. 크게 유구와 유물로 구분하여 살펴보았다. 유구에 대한 복원은 사진으로 남겨진 개개 부위 및 부분을 모델링하고, 이들을 정렬 및 합성하여 하나의 객체로 3차원 복원하였다. 유물에 대한 복원은 사진을 통한 모델링 작업을 우선한 후, 모델링된 유물의 파손 부위에 대한 텍스쳐 이미지를 수정하여 원상 복원하거나, 유물 내 결실부위에 대한 모델링 제작과 합성을 통한 원상을 복원하는 방식이 있다. 도면을 통한 복원은 3차원 모델링 제작과 함께 이미지의 실사맵핑을 통한 복원을 진행하였다. 이렇게 복원된 고고자료는 과거 2D자료를 통한 수치 분석과 해석의 연구성과를 검증하고 비교를 진행할 수 있으며, 추후 더욱 정확한 분석 방안을 제시할 수 있다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권1호
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• pp.175-198
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• 2022

기술의 발전과 더불어 다양한 형태의 아날로그 정보를 디지털로 변환하는 방법이 보편화되었다. 그 결과 디지털 유산, 디지털 재건과 같이 가상공간 내에 데이터를 기록하고 구축하여 재생산하는 개념이 정립되면서 다양한 문화유산 보존과 연구에 적극적으로 활용되고 있다. 그러나 중소형 유물에 대한 최적의 스캐너를 제시하는 기존 연구 성과는 거의 없는 실정이다. 또한 스캐너 가격도 연구자들이 활용하기에는 저렴하지 않아 관련 연구가 많지 않다. 3D 스캐너 사양은 3D 모델 품질에 큰 영향을 끼친다. 특히 스캐너에서 사용되는 광원의 종류에 따라 물체 표면에서 반사되는 빛의 상태가 상이하므로 객체의 특성에 적합한 스캐너를 사용하는 것이 작업의 효율성을 올릴 수 있는 방법이다. 따라서 본고에서는 시기별 토기와 자기를 비롯한 다양한 재질의 중소형 매장문화재 9점을 대상으로 연구를 진행하여 네 가지 방식의 3D 스캐너가 어떠 품질 차이가 있는지 살펴보고자 하였다. 연구 결과 중소형 유물의 디지털 기록은 광학식 스캐너와 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 적합하였다. 광학식 스캐너는 메시와 텍스처 모두 우수하나, 가격이 매우 높으며 휴대성이 떨어진다는 단점이 있다. 핸드헬드 방식은 휴대성과 신속성이 뛰어나다는 장점이 있었다. 가격 대비 결과물을 고려할 때는 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 우수하였다. 가장 저렴한 비용으로 3D 모델을 획득할 수 있었던 것은 사진실측이었다. 3D 스캐닝 기술은 크게 유물의 디지털 도면 제작, 문화재 복원 및 복제, 데이터베이스 구축 방면으로 활용할 수 있다. 본 연구는 문화유산에서 3D 스캐닝 기술의 적극적인 활용을 위해 재질별, 시대별 매장문화재 유물에 가장 적합한 스캐너를 이용할 수 있도록 기여하였다는 데에 의의가 있다.