• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.172-175
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• 2010

최근 스마트폰 기반의 AR(Augmented Reality) 기술이 이슈화됨에 따라 센서 기반의 AR 콘텐츠들이 빠르게 등장하고 있다. 그러나 센서 기반의 AR 기술인 P-AR(Pseudo AR)은 본질적인 AR이 구현되지 못하는 현실의 대안으로 사용되고 있으며, 실제 영상제어를 통한 AR 기술인 V-AR(Vision AR)은 기술개발이 진행 중에 있다. 이러한 예로 ARToolkit 등 AR을 제어할 수 있는 툴들이 개발 진행 중인데, 센서를 통해 이벤트를 발생시킬 수 있는 P-AR 기술에 반해 V-AR은 영상 자체에서 이벤트를 제어해야 하므로 상대적으로 구현이 어렵기 때문이다. V-AR에서 영상을 제어하기 위해서는 기본적으로 영상에서 잡음 제거, 특정객체 인식, 객체 분석 등이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 향후 다가올 V-AR 기술에 대비하여 영상에서 배경 제거, 특정객체 인식, 객체 분석 등 효율적인 AR 영상제어를 할 수 있는 CV 기반 실시간 영상 분석 시스템의 프로토타입을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.7-8
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• 2019

본 논문에서는 SIP프로토콜에 기반한 영상통화에서 지능형 AR기법을 지원하기 위한 방법에 대해서 서술 한다. 기존의 영상통화에서는 주위에 사물을 실시간 촬영하여, 바로 보낼수 있는 기능이 없었다. 휴대폰에서 AR기능은 주로 위치 서비스에 기반한 길찾기나 건물 내부의 모습을 자동으로 보여주는 용도로 많이 사용되었다. 본 연구에서는 지능형 AR을 이용하여 SIP기반 휴대폰 영상통화 도중 상대방에서 필요한 텍스트나 이미지를 자동으로 전달할 수 있는 방법을 제시함으로써, 사용자 휴대폰의 편의성을 높이고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.577-579
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• 2001

본 논문에서는 웨이블릿 변환 기법으로 키프레임을 분석하여 객체 영역을 추출함과 동시에 가상의 객체 영상을 현실감있게 합성하는 기술에 대하여 연구하였다. 가상의 객체 영상이나 실물체 영상을 비디오 영상내에 삽입하여 좀 더 현실감있는 새로운 동영상 비디오 데이터를 제작하는 데 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환이 새로운 영상을 재구성하는데 커다란 기여를 하였으며 본 논문에서 제시한 AR 영상 합성 기법은 동영상 데이터를 합성하는데 사용자가 원하는 지점에 정확하게 영상의 특성정보를 충분히 잘 살린 새로운 방법의 시도였다. 또한, 영상의 캘리브 레이션 방법을 거치지 않고 비디오 영상의 회전행렬과 위치성분을 계산하여 매핑된 가상의 객체 영상을 영상 보간법을 적용하여 직접 가사의 객체 영상을 비디오 객체 영상을 비디오 영상열에 삽입한다. 제시한 영상 합성 기법은 가상의 객체 영상이 디지털 동영상내에 삽입되었을 때 가장 큰 문제점인 떨림 현상과 부조화 현상이 제거되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.711-719
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• 2021

2000년대 초부터 전통적인 가상 스튜디오 제작 시스템을 활용하여 수많은 교육 콘텐츠를 제작해 온 EBS는 약 20년만인 2020년 10월에 AR 영상 제작 시스템을 도입했다. 카메라의 움직임과 렌즈 정보를 트래킹하여 실시간으로 그래픽 요소와 실사를 합성한다는 기본 개념은 유사하지만, 새로 도입된 AR 영상 제작 시스템은 이전보다 개선된 몇 가지 최신 기술이 적용되었다. 좀 더 자유로운 카메라의 움직임을 가능하게 해주고 안정적으로 위치 트래킹을 할 수 있는 마커 추적 방식의 트래킹 기술이 적용되었고, 운영 소프트웨어는 컴퓨터 게임 제작에 활용되는 대표적인 그래픽 엔진 중 하나인 언리얼 엔진이 적용되어 시스템의 렌더링 부담은 줄어들면서 고품질의 실시간 그래픽 효과가 가능하게 되었다. 해당 시스템은 생방송 전용 스튜디오에서 부감 촬영을 담당하는 크레인 카메라에 설치되어 어린이 대상 생방송 프로그램에 주로 활용되고 있으며, 2D 그래픽으로 표현되던 코너 소개나 퀴즈 이벤트 등의 영상 중 일부가 3D AR 영상으로 전환되었다. 본 논문에서는 AR 영상 제작 시스템의 도입과 적용이 EBS의 콘텐츠 제작 측면에 있어서 어떤 변화를 가져왔는지와 향후 발전 방향과 가능성에 대해 알아본다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.54-59
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• 1999

본 논문에서는 보다 정확한 선형예측을 위해 시공간적응적 기반영역에 바탕을 둔 확장된 auto regressive(AR) 모델을 제안한다. 기존의 AR 모델에서 영상 전체에 걸쳐 사용되는 직사각형 형태의 기반영역은 영상의 경계선 영역에서는 더 이상 정상상태(stationarity)의 조건을 만족시키지 않음으로써 경계선 영역에서 예측오차가 증가하는 결점을 갖는다. 그래서 제안된 방법은 AR 모델에서 시공간적응적 기반영역이라 불리는 정상상태의 기반영역을 구성하는데 중점을 둔다. 시공간적응적 기반영역은 영상의 경계선 특성과 관련되는 공간적응적 기반영역과 시간축의 불연속 개념과 관련되는 시간적응적 기반영역으로 구성되어진다. 제안된 AR 모델은 동영상 복원 실험간 좀 더 정확한 모델 파라미터를 산출하였을 뿐만 아니라 복잡한 계산과정을 단순화하는 이점을 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.454-456
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• 2001

본 논문에서는 비디오 영상열 내에 컴퓨터가 생성한 가상의 3D 영상을 이음새 없이 추가하기 위한 문제에 초점을 맞추고 있다. 2단계의 견고한 통계적인 메소드는 추적된 커브들의 모델-영상 대응점으로부터 보다 정확한 자세를 평가하기 위하여 자세 계산을 위해 사용되었다. 또한, 관점의 정확성 향상을 위하여 두 개의 연속하는 영상들간에 매치될 수 있는 핵심점을 카메라 움직임에 대한 상관관계 함수로 사용하여 매칭 에러와 reprojection 에러를 포함한 비용함수를 최소화함에 의해 관점을 향상시킨다. 비디오 영상내 객체 영상과 가상의 3D 영상간에 발생하는 폐색 공간문제를 해결하기 위하여 반 자동 알고리즘을 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.119-124
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• 2018

증강현실 기술은 사용자의 시각에 가상의 영상 정보를 결합하여 다양한 영상 정보를 동시에 취득할 수 있게 한다. 이러한 증강현실 기술은 최근 의료융합을 통해 이미지 가이드 수술(Image-Guide Operation), 수술 교육 훈련, 영상 진단 분야에서 수술 및 진단 시 환자의 장기나 조직들을 구분하여 가시화하고 가장 효과적인 수술 방법을 제시 할 수 있다. 이에 본 논문을 통해 증강현실 기술의 의료 융합을 위한 각 요소 기술의 기술적 특징과 적용 방안 등을 고찰하고자 하였다. 의료융합을 위한 증강현실 기술에서는 효율적인 의료 영상의 구현을 위해 디스플레이, 마커인식 그리고 영상합성 인터페이스 기술의 유기적인 구동이 필수적이다. 이러한 증강현실 기술은 향후, 이미지 가이드 수술, 수술 교육 및 영상 진단 등의 분야에서 현재의 의료 기술을 획기적으로 증진시킬 수 있는 방안이 될 수 있으리라 여겨진다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1014-1017
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• 2012

본 논문에서는 고해상도 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 획득을 위해 방위각 방향 해상도를 향상시키기 위한 방법을 소개하였다. SAR 영상 획득을 위해 ${\omega}-k$(omega-k) 알고리즘을 이용하였으며, 2차원 주파수 영역에서 방위각 방향으로 AR(Auto-Regressive) 방법을 이용한 외삽을 이용하여 해상도를 향상시켰다. AR 방법은 선형 예측(linear prediction) 모델을 기반으로 한 외삽 기법이다. AR 방법을 이용한 외삽 기법 중에서 Burg 알고리즘을 이용하여 예측 차수(prediction order)와 표적의 거리에 따른 성능 비교 결과를 보여 준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.1013-1022
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• 2003

본 논문은 연속적인 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법과 칼만 필터 기반의 동적 AR(2) 프로세스 기법을 적용하여 객체의 움직임을 적응적으로 추적하는 실시간 객체 추적 알고리즘을 구현하였다. 다양한 환경 조건에서 입력되는 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법을 이용하여 처리함으로써 효과적으로 움직임 객체를 추출하였으며, 객체의 움직임을 동적 AR(2) 프로세스 모형으로 모델링하고 동적으로 변하는 AR(2) 프로세스의 파라미터를 칼만 필터를 통해 추정함으로써 객체의 다변적인 움직임을 적응적으로 예측하여 추적할 수 있었다. 구현된 객체 추적 시스템을 실험한 결과, 기존의 선형 칼만 필터 기법을 이용한 추적 기법과 비교하여 추정 오차가 약 1/2.5∼1/50 만큼 더 적게 나와 객체의 움직임을 더 근사적으로 추적함을 알 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.45-52
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• 2021

본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 개선하기 위한 Atrous Residual U-Net (AR-UNet)을 제안하였다. U-Net은 의료 영상 분석, 자율주행 자동차, 원격 감지 영상 등의 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더 부분에서 컨볼루션 계층 수가 적어 추출되는 특징이 부족하다. 추출된 특징은 객체의 범주를 분류하는 데 필수적이며, 부족할 경우 분할 정확도를 저하시키는 문제를 초래한다. 따라서 이 문제를 개선하기 위해 인코더에 residual learning과 ASPP를 활용한 AR-UNet을 제안하였다. Residual learning은 특징 추출 능력을 개선하고, 연속적인 컨볼루션으로 발생하는 특징 손실과 기울기 소실 문제 방지에 효과적이다. 또한 ASPP는 특징맵의 해상도를 줄이지 않고 추가적인 특징 추출이 가능하다. 실험은 Cityscapes 데이터셋으로 AR-UNet의 효과를 검증하였다. 실험 결과는 AR-UNet이 기존 U-Net과 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 AR-UNet은 정확도가 중요한 여러 응용 분야의 발전에 기여할 수 있다.