• 방송공학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.714-725
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• 2016

최근 VR 콘텐츠의 등장과 함께 다양한 촬영 장치를 이용한 실사기반 VR 360° 영상제작이 주목을 받고 있다. 기존 VR 콘텐츠 제작은 많은 작업이 필요해 연구소 수준에서만 가능했으나 최근 카메라의 소형화로 VR 실사 촬영이 콘텐츠 제작자들에게 보편화되고 있다. 본 논문은 이런 상황에서 현재 VR콘텐츠 제작에 주로 사용되는 액션캠 중심으로 다양한 콘텐츠 제작장비를 비교 연구하고 문제점을 제시하고 있다. 문제점 해결을 위해 시네마급 카메라를 사용해 VR 촬영을 시도했으며 결과 양질의 VR 콘텐츠 제작을 위해서는 액션캠보다 시네마급 카메라 사용과 표준렌즈 기반 콘텐츠가 만들어질 수 있도록 기술적 연구가 필요함을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람 행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉 마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람 행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미 있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제10권3호
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• pp.45-54
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• 2003

Security system with web camera remarkably has been developed at an Internet era. Using transmitted images from remote camera, the system can recognize current situation and take a proper action through web. Existing motion detection methods use simply difference image, background image techniques or block matching algorithm which establish initial block by set search area and find similar block. But these methods are difficult to detect exact motion because of useless noise. In this paper, the proposed method is updating changed background image as much as $N{\times}M$pixel mask as time goes on after get a difference between imput image and first background image. And checking image pixel can efficiently detect motion by computing fixed distance pixel instead of operate all pixel.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.409-415
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• 2013

최근 프레젠테이션의 편의성을 위한 다양한 장비가 개발되고 있다. 레이저 포인터와 기기들에 키보드와 마우스의 기능을 추가한 장비가 주류를 이루고 있다. 하지만 이런 기기들은 행동이 제한적이고 이벤트가 한정적이라는 단점이 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 손의 컨트롤로 프레젠테이션의 자유도를 높이는 방법을 제안한다. 제안 방법은 깊이 및 색상 카메라로부터 손의 수평, 수직위치와 손과 카메라 사이의 거리를 인식하며, 손이 스크린을 터치하는 위치 및 패턴 등으로 프레젠테이션 이벤트를 실행한다. 모의실험 결과로부터 스크린의 좌측에 카메라를 설치하고 9개의 프레젠테이션 이벤트를 실행하는 경우에 정확하게 프레젠테이션이 수행됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1354-1360
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• 2001

카메라로 얻어진 화상을 근거로 계산된 속도분포를 시각정보로 이용하였으며, 이것으로부터 얻어진 대상물의 속도에 시선속도를 일치시켜 실험하였다. 즉 외란을 받은 환경에서도 안정된 화상을 얻기 위해서 외란이나 카메라 자체의 운동에 의해서 발생한 두부의 운동을 보상할 수 있는 눈의 운동이 필요하게 된다. 본 논문에서는 외란이 있는 환경에서 인간의 시선제어법 즉 시각과 평형각이 융합된 시선제어 알고리즘을 제안하고, 그에 대한 실험 결과에서 시각과 평형각이 융합된 시선제어가 시선제어만을 한 것과 비교하여 위치 편차가 적다는 것을 확인하였다. 이것은 카메라 받침대의 움직임이 각속도 센서에 의하여 보상되어 겉보기 속도가 적게 되어 속도의 추정오차도 적게 되는 효과가 있기 때문이었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.419-422
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• 2019

The recent increase in single-person households and family income has led to an increase in the number of pet owners. However, due to the owners' difficulty to communicate with them for 24 hours, pets, and especially dogs, tend to display unwanted behavior that can be harmful to themselves and their environment when left alone. Therefore, detecting those behaviors when the owner is absent is necessary to suppress them and prevent any damage. In this paper, we propose a camera-based system that detects a set of normal and unwanted behaviors using deep learning algorithms to monitor dogs when left alone at home. The frames collected from the camera are arranged into sequences of RGB frames and their corresponding optical flow sequences, and then features are extracted from each data flow using pre-trained VGG-16 models. The extracted features from each sequence are concatenated and input to a bi-directional LSTM network that classifies the dog action into one of the targeted classes. The experimental results show that our method achieves a good performance exceeding 0.9 in precision, recall and f-1 score.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.306-309
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• 2019

매년 멧돼지, 고라니 등의 야생동물로 인한 농가의 피해가 증가하지만 현 시스템은 정부 측 포수들이 직접 야간에 총과 손전등을 이용해 동물들을 찾아다니며 포획하는 상황이다. 이는 시간적으로 매우 비효율적이며 피해 받는 즉시 즉각적인 조치가 불가능하다. 이에 본 논문에서는 야간에도 동물이나 사람을 인식 할 수 있는 열화상 카메라와 딥러닝을 사용한 적외선카메라를 이용해 야생동물을 탐지하고 쫓아내거나 빠르게 포획 할 수 있는 시스템에 대해서 소개하고자 한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제2권1호
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• pp.98-108
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• 2008

Terrain reconstruction from images is an ill-posed, yet commonly desired Structure from Motion task when compositing visual effects into live-action photography. These surfaces are required for choreography of a scene, casting physically accurate shadows of CG elements, and occlusions. We present a novel framework for generating the geometry of landscapes from extremely noisy point cloud datasets obtained via limited resolution techniques, particularly optical flow based vision algorithms applied to live-action video plates. Our contribution is a new statistical approach to remove erroneous tracks ('outliers') by employing a unique combination of well established techniques-including Gaussian Mixture Models (GMMs) for robust parameter estimation and Radial Basis Functions (REFs) for scattered data interpolation-to exploit the natural constraints of this problem. Our algorithm offsets the tremendously laborious task of modeling these landscapes by hand, automatically generating a visually consistent, camera position dependent, thin-shell surface mesh within seconds for a typical tracking shot.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.557-564
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• 2015

There are many prior studies for more natural Human-Computer Interaction. Until now, the efforts is continued in order to recognize motions in various directions. In this paper, we suggest a user-specific recognition by hit detection method using Kinect camera and human proportion. This algorithm extracts the user-specific valid recognition rage after recognizing the user's body initially. And it corrects the difference in horizontal position between the user and Kinect, so that we can estimate a action of user by matching cursor to target using only one frame. Ensure that efficient hand recognition in the game to take advantage of this method of suggestion.

• 대한기계학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.308-314
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• 1982

An experimental study has been made for the dispersion phenomena by a stochastic model in a turbulent pipe flow. Local instantaneous passage of suspended solid particles were recorded in two dimensions, employing a periscopic system coupled vidicon camera. Probability density of passage was calculated. Second moment shows qualitatively that dispersive action is dependent on particle's geometric characteristics in vertical pipe flow. In case that density of the solid particles is larger than that of liquid, particles have a tendency to approach from the center of pipe to the wall, and in the contrary case the approach the center of pipe. It seems that there exists a field of radial accelerations, centrifugal or centripetal according to the sign of density difference between two phases.