Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.390-394
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2010
본 논문에서는 영상인식에서 널리 사용되는 지역적 특징인 SIFT와 부분공간분석에 의한 차원축소방법의 결합을 통하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 SIFT기반 영상인식 방법에서는 추출된 키 포인트 각각에 대하여 계산된 특징기술자들을 개별적으로 비교하여 얻어지는 유사도를 바탕으로 인식을 수행하는데 반해, 본 논문에서 제안하는 접근법은 SIFT의 특징기술자를 명도 값으로 표현된 얼굴 영상을 여려 변형에 강건한 형태로 표현되도록 변환하는 표현방식으로 본다. SIFT기반의 특징기술자에 의해 표현된 얼굴 영상을 부분공간분석법에 의해 저차원의 특징벡터로 다시 표현되고, 이 특징벡터를 이용하여 얼굴인식을 수행한다. 잘 알려진 벤치마크 데이터인 AR 데이터베이스에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 조명 변화와 가려짐에 강인한 인식 결과를 보여줄 뿐 아니라, 기존의 SIFT 기반의 얼굴 인식 방법에 비하여 우수한 처리 속도를 보임을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.217-222
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2007
This paper proposes a user interface, on see-through system environment which shows the images via two different cameras, that also ordinary user can control the computer systems or other various processes easily. For that, we include an AR technology to synthesize the virtual button to the image which is captured by the camera real-time. And we were looking for the hand position in the image to judge whether the figure selects the button. And the result of judgment visualizes through changing of the button color. The user can easily interact with the system by selecting the virtual button in the screen with watching the screen and moving her fingers at the air.
Augmenting-reducing evoked potentials(AREP) were studied in 38 college students to explore the topographic distribution between AR slope and personality. The Zuckerman Seeking Scale(SSS) and Eysenck Personality Questionnaire(EPQ) assessed personality. There was a significant positive correlation between AR slope and Extraversion-Introversion(E) in the frontocentral area ; the right posterior area showed a significant negative correlation with E. The Thrill and Adventure Seeking(TAS) subscale showed a significant negative correlation with slope in the right posterior temporal area. The average slope map of all subjects revealed a distribution showing more augmenting in frontocentral areas and more reducing in posterior areas.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.557-560
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2020
최근, 광소자에서 공간 변조되는 wavefront profile 특성을 광소자의 표면 단차 변화 없이 단일 두께 박막 상에서 자유로이 구현할 수 있는 기하위상 홀로그램 (geometric phase hologram) 기반의 optical component에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히 이를 이용해 제작된 기하위상 렌즈 (geometric phase lens)는 dynamic phase의 공간적 차이에 의해 구현되던 기존 bulk optics 기반의 lens 대비 초박형으로 제작이 가능한 파장 선택적 flat optics 기술로써, 다초점 및 경량화를 요구하는 차세대 디스플레이 기술 (augmented reality 또는 AR, mixed reality 또는 MR) 및 광파변조 및 제어를 요구하는 홀로그래픽 카메라 분야에 대한 응용처로 많은 주목을 받고 있다. 이에 본 논문에서는 해당 기하 위상렌즈에 대한 원리 및 이에 따른 개발이슈 및 해결법에 대해 연구 하였으며, 이에 대한 응용처로 기하위상 렌즈의 편광에 따른 이중초점특성을 이용해, 기존 단일 초점 형성이 가능한 AR기기 대비, 다초점 형성이 가능한 switchable dual-depth 3D AR device를 compact한 모듈과 함께 구현하였다. 또한, 기하위상렌즈의 광파 변조 및 분리특성을 이용한 기하위상 렌즈기반의 자가간섭 홀로그래픽 시스템(GP-self-interference incoherent digital holographic, GP-SIDH)에 편광 이미지센서 적용과 함께 맞춤형 설계/제작된 기하 위상렌즈를 적용함으로써, 기존 GP-SIDH 시스템대비 안정적으로 실시간 복소 홀로그램 획득이 가능한 실시간 공간영상정보 획득용 GP-SIDH을 동영상 프레임으로 구현하였다.
Indoor location estimation studies are needed in various fields. The method of estimating the indoor position can be divided into a method using hardware and a method using no hardware. The use of hardware is more accurate, but has the disadvantage of hardware installation costs. Conversely, the non-hardware method is not costly, but it is less accurate. To estimate the location for AR game, you need to get the solution of the Perspective-N-Point (PnP). To obtain the PnP problem, we need three-dimensional coordinates of the space in which we want to estimate the position and images taken in that space. The position can be estimated through six pairs of two-dimensional coordinates matching the three-dimensional coordinates. To further increase the accuracy of the solution, we proposed the use of an additional non-coplanarity degree to determine which points would increase accuracy. As the non-coplanarity degree increases, the accuracy of the position estimation becomes higher. The advantage of the proposed method is that it can be applied to all existing location estimation methods and that it has higher accuracy than hardware estimation.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.3
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pp.193-202
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2019
This study focuses on what changes are required as to a curriculum of dance department in the university in the age of the 4th industrial revolution. By comparing and analyzing the curricula of dance department in the five universities in Seoul, five academic subjects as to curricula of dance department, which covers what to learn for dance education in the age of the 4th industrial revolution, are presented. First, dance integrative education, the integration of creativity and science education, can be referred to as a subject that stimulates ideas and creativity and raises artistic sensitivity based on STEAM. Second, the curriculum characterized by prediction of the future prospect through Big Data can be utilized well in dealing with dance performance, career path of dance-majoring people, and job creation by analyzing public opinion, evaluation, and feelings. Third, video education. Seeing the images as modern major media tends to occupy most of the expressive area of art, dance by dint of video enables existing dance work to be created as new form of art, expanding dance boundaries in academic and performing art viewpoint. Fourth, VR and AR are essential techniques in the era of smart media. Whether upcoming dance studies are in the form of performance or education or industry, for VR and AR to be digitally applied into every relevant field, keeping with the time, learning about VR and AR is indispensable. Last, the 4th industrial revolution and the curriculum of dance art are needed to foresee the changes in the 4th industrial revolution and to educate changes, development and seeking in dance curriculum.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.555-560
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2008
두 장의 2차원 영상을 가지고 3차원을 재구성하기 위해서는 스테레오 정합을 이용한다. 이러한 이유로 그 동안에 많은 스테레오 정합에 대한 연구가 진행되었다. 스테레오 정합은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 좀 더 빠르고 높은 정확성을 보이고 있다. 하지만 속도와 정확성을 동시에 만족시키면서 대형영상에서도 동작할 수 있게 메모리을 적게 사용하는 방법은 많지가 않다. 본 논문에서는 이런 요구 조건을 만족시키기 위하여 새로운 스테레오 정합방법을 제시한다. 우리가 제시하는 새로운 방법은 다중 방향성 Greedy 알고리즘과 RANSAC을 반복적으로 사용하여 영상전체에 대한 스테레오 정합을 시도하는 방법이다. 우선 Greedy 알고리즘을 이용하여 여러 방향의 scan-line을 따라 깊이값 영상을 구한다. 그리고 이 여러 장의 깊이값 영상들의 분포를 RANSAC을 이용하여 신뢰영역을 찾아낸다. 구해진 신뢰영역을 바탕으로 Greedy 알고리즘과 RANSAC을 수 차례 반복하여 신뢰영역을 확장해 나가면 최종 깊이값 영상을 얻는다. 우리가 제안하는 알고리즘은 적은 메모리로도 큰 영상의 정합이 가능하고, 속도와 정확도 측면에서도 우수한 결과를 보인다.
Many AR (Augmented Reality) applications have been interested in a marker-less tracking since the tracking methods give camera poses without attaching explicit markers. In this paper, we propose a new marker-less page recognition and tracking algorithm for an AR book application such as DigilogBook. The proposed method only requires orthogonal images of pages, which need not to be trained for a long time, and the algorithm works in real-time. The page recognition is done in two steps by using SIFT (Scale Invariant Feature Transform) descriptors and the comparison evaluation function. And also, the method provides real-time tracking with 25fps ~ 30fps by separating the page recognition and the frame-to-frame matching into two multi-cores. The proposed algorithm will be extended to various AR applications that require multiple objects tracking.
Pa, Pa Win Aung;Lee, Donghwan;Park, Jooyoung;Cho, Mingeon;Park, Seunghee
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.2
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pp.249-256
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2022
Various studies are being actively conducted to show that the real-time visualization technology that combines BIM (Building Information Modeling) and AR (Augmented Reality) helps to increase construction management decision-making and processing efficiency. However, when large-capacity BIM data is projected into AR, there are various limitations such as data transmission and connection problems and the image cut-off issue. To improve the high efficiency of visualizing, a mesh optimization algorithm based on the k-nearest neighbors (KNN) classification framework to reconstruct BIM data is proposed in place of existing mesh optimization methods that are complicated and cannot adequately handle meshes with numerous boundaries of the 3D models. In the proposed algorithm, our target BIM model is optimized with the Unity C# code based on triangle centroid concepts and classified using the KNN. As a result, the algorithm can check the number of mesh vertices and triangles before and after optimization of the entire model and each structure. In addition, it is able to optimize the mesh vertices of the original model by approximately 56 % and the triangles by about 42 %. Moreover, compared to the original model, the optimized model shows no visual differences in the model elements and information, meaning that high-performance visualization can be expected when using AR devices.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.546-549
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2005
본 논문에서는 잡음제거와 주요성분분석을 이용한 효과적인 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 잡음제거는 필터링과 1차 모멘트 평형이동을 조합하여 영상의 특징정보와 관계가 없는 배경을 제거함을 위한 것이고, 주요성분분석은 얼굴영상의 주요성분인 2차원의 중복성분이 제거된 특징을 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 768*576 픽셀 크기를 갖는 24개의 AR얼굴영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 제안된 얼굴인식이 잡음제거를 하지 않은 기존의 얼굴인식에 비해 주요성분의 개수에 따른 압축성능, 특징추출 시간, 그리고 city-block, Euclidean, negative angle(cosine)의 거리척도에 따른 인식에 있어서 보다 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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