• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.549-556
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• 2001

2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권6호
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• pp.419-430
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• 2002

본 논문에서는 양방향 화소단위 집속 기법을 희박 어레이 기법을 사용하여 효율적으로 구현하는 방법에 대해 제안한다. 제안한 방법은 각 주사선을 구성할 때 합성에 이용되는 부구경 사이의 간격을 멀리함으로써 적은 수의 부구경으로 큰 크기의 합성구경을 형성하여 시스템의 복잡도를 감소시키면서 초음파 영상의 해상도와 프레임율을 향상시키게 된다. 하지만 이때 합성에 사용되는 부구경 사이의 간격 증가로 인해 그레이팅 로브 값은 상승하게 된다. 이러한 그레이팅 로브는 일반적인 합성구경 기법에서는 제거할 수 있다. 하지만 본 논문에서는 일반적인 합성구경 기법과는 달리 양방향 화소단위 집속 기법에서는 부구경 사이의 간격이 클 경우 발생하는 그레이팅 로브를 제거할 수 없음을 이론적으로 해석하였다. 또한 이러한 그레이팅 로브 값을 송신 집속점을 근거리에 위치시키고 합성에 사용되는 부구경간의 간격을 수신부구경의 크기에 비례하여 적절히 선택함으로써 의료용 초음파 영상에 적합한 -40dB 이하로 억제하는 방법과 조건을 제시하였다. 모의 생체와 실제 인체 실험 결과 제안한 방법을 통해 보다 적은 수의 부구경을 이용하여 더욱 빠른 프레임율의 양방향 화소단위 집속 기법의 구현이 가능함을 확인하였다

• 한국광학회지
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• 제14권6호
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• pp.613-622
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• 2003

반도체 와이어 본딩(wire-bonding) 조립공정에 사용되는 검사용 다중배치 현미경 광학계를 설계하였다. 2배와 6배에 공통으로 사용되는 대물부를 통과한 광선은 광분할 프리즘으로 둘로 나뉘고 각각의 결상부에 의하여 물체의 주변부는 2배, 물체의 중심부는 6배로 결상하게 한다. 이 때 리드프레임의 와이어 구조 때문에 $\pm$3 mm의 높이차가 있어서 대물부에서 물체까지의 거리가 서로 다르다. 이러한 단차에 ,의해 물체거리가 바뀌더라도 동일한 결상 배율로 선명하게 관찰하기 위해 결상부를 기계 보정식 줌 렌즈와 같이 비선형 궤적으로 이동시켜야 한다. 이 궤적을 구하기 위해 가우스 괄호를 사용해 비선형 연립방정식을 세우고 풀었다. 또한 각 렌즈 군의 굴절능과 군간 간격을 구하는 군별 기초 설계는 등가렌즈에 대한 3차 수차 이론을 사용하였으며, 최종적으로 최적화 기법을 통하여 이러한 현미경 광학계를 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.886-895
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• 2018

본 논문에서는 동영상의 압축 과정에서 발생하는 규칙성을 이용하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안방식은 동영상의 이중 압축과 일부 영상의 조작에 의해 잃어버린 계층적 규칙성을 이용한다. 이러한 불규칙성을 추출하기 위해 HEVC의 기본 단위인 CU와 TU의 분할정보를 이용한다. 성능 향상을 위해 지역적인 정보를 활용하여 CU와 TU의 분할 지도를 제작한 뒤, GoP 단위로 묶어 입력 데이터를 제작한다. 효과적인 분류를 위하여 3차원 합성곱 신경망을 이용하여 동영상의 이중 압축 및 조작 여부를 판단한다. 실험 결과, 기존의 기계학습 알고리즘을 이용한 연구 결과에 비해 더욱 효과적으로 동영상의 조작 여부를 판단함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.76-82
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• 2012

가정용 캠코더의 보급으로 인해서 손떨림이나 카메라 흔들림을 보상하기 위해 다양한 동영상 안정화 기법들이 연구되고 있다. 동영상 안정화 기법은 초기에 2차원 움직임만을 고려하였지만, 최근에는 3차원 움직임까지 고려하여서 더 좋은 성능을 얻을 수 있게 되었다. 이러한 기법들 중 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 기법이 바로 content preserving warping을 이용한 기법인데 이것은 뛰어난 성능을 보이지만 방대한 연산량이 단점이다. 그래서, 우리는 ROI 측면에서 종래 기술 대비 동등한 화질을 보이면서도 연산량이 적은 full frame warping을 제안한다. 먼저, 목표로 하는 깊이 정보를 바탕으로 관심 영역을 설정하고, 설정된 관심 영역을 기반으로 full frame warping을 수행한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.309-318
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• 2017

본 연구는 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형 및 특성을 분석한 것이다. 소셜 미디어 뉴스는 트위터나 페이스북 등 SNS를 기반으로 자유롭게 정보를 공유하고 누구나 기사를 작성하고 편집할 수 있는 특성으로 인해 기존 미디어가 따라올 수 없을 만큼 의견의 다양성을 실현시키고 있다. 이에 구체적으로 소셜 미디어 뉴스가 어떻게 기존 미디어와 차별적으로 뉴스를 형성하고 있는지, 어떠한 뉴스 프레임으로 여론을 형성하고 있는지 살펴보고자 국내 소셜 뉴스매체인 '위키트리'를 대상으로 '대통령선거' 키워드 검색을 통해 총 419건의 기사를 추출한 후 내용분석을 실시하였다. 그 결과 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형은 보도인물, 게재유형, 정보원, 주제범주, 현 정권에 대한 태도에 따라 유의미한 차이를 보였는데 심층성이 부족하고 연성화가 뚜렷해져 기존 미디어가 가지는 정치 뉴스의 한계를 여전히 벗어나지 못하고 있는 것으로 해석된다. 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조는 개연적, 구체적이기 보다 당위적, 추상적인 것으로 나타났고 주로 감성, 전략, 일화 중심의 프레임을 사용하고 있는 것으로 나타났기 때문이다.

• 대한치과교정학회지
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• 제29권3호
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• pp.349-360
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• 1999

전치부 수직피개 (overbite)는 하악평면, 구개평면 또한 AB 평면의 경사도에 의해 결정된다는 사실이 구명되었으며, ODI (overbite depth indicator)는 overbite의 세 결정요인이라 할 수 있는 FMA, PPA FABA의 합으로 구성되는 것으로 분석되었다. 따라서 ODI와 세 결정요인들과의 상호관계를 기하학적으로 분석하여 그 관계계수를 산출하였다. ODI 정상수치를 나타내는 관계식에 산출된 관계계수를 대압하여 정리하면, ODI norm=$85^{\circ}-0.5PMA-( 1.08 - 0.01FMA)( FABA-81^{\circ})$라는 식이 도출된다. 이는 ODI 정상수치는 절대적 개념이 아니라 개개인의 골격형태에 의해 결정되는 상대적 개념으로 파악해야 함을 의미하는 것이다. 이렇게 산출한 ODI정상수치 (Individualized ODI norm)개념의 임상적 적용과 진단학적 의미에 대하여 구체적으로 논의하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제29권2호
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• pp.135-145
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• 2017

본 연구는 춤이 큰 하이브리드 합성보의 1차 휨 성능 평가 후, 2차 연구로써 춤이 큰 하이브리드 합성보와 기둥 접합부의 내진성능평가 실험이다. 실험 변수는 보 춤, 부모멘트 철근 수, 브라켓과 보 이음부의 볼트 수 등으로 3개의 실험체를 제작하였다. 접합부 상세는 기둥에 브라켓을 접합 후, 브라켓에 하이브리드 보를 이음하였다. 브라켓과 보 이음은 하부와 웨브는 볼트접합, 상부는 용접접합하였다. 실험결과 내력은 정 부모멘트 모두 소성모멘트($M_p$) 이상을 확보하였으며, 변형능력은 3% 이상의 층간변위각을 확보하여 합성중간모멘트골조의 요구조건을 만족하는 것으로 나타났다. 그러므로 춤이 큰 하이브리드 합성보에 철골철근콘크리트 기둥을 적용하는 경우 본 연구결과의 접합부상세를 적용하면, 중간모멘트골조의 내진성능을 확보할 수 있다고 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.85-92
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• 2023

본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위한 방법을 제안한다. 촬영 단계에서 황금분할을 고려한 공간감 있는 프레임 구성과 내용 전달 차원에서 시청자들의 시선을 집중시키기 위한 관심 대상에 대한 초점을 기본 전제로 했다. 이에 적정한 프레임들을 추출하기 위한 방법을 고려하기 위해서 기존의 씬(scene) 및 숏(shot) 검출에 대한 연구, 초점과 관련된 블러 정도를 파악하는 연구들에서 활용되었던 요소 기술들을 활용했다. 유튜브에서 공유되는 영상을 프레임 단위로 변환한 후 프레임별로 특징을 추출하기 위한 영역으로 프레임 전체 영역과 3개의 부분 영역으로 구분했고, 해당 영역별로 각각 라플라시안 연산자와 FFT를 적용한 결과들을 비교하여 상대적으로 일관성 있고 강건한 FFT를 선택했다. 프레임 전체에 대한 계산값과 3개 영역의 계산값들을 비교하여 상대적으로 선명한 영역을 확인할 수 있는 조건을 기반으로 대상 프레임을 선별했다. 이렇게 선별된 결과를 토대로 숏 내에서 프레임들의 연속성을 확보하기 위해 오프라인 변화점 탐지기법을 적용한 결과와 접목시켜 최종 프레임들을 추출했고, 이를 기반으로 편집결정리스트를 구성하였으며, F1-스코어 75.9%를 갖는 62.77%로 축약된 요약본을 제작했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.113-121
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• 2020

Human Pose Estimation (HPE) which localizes the human body joints becomes a high potential for high-level applications in the field of computer vision. The main challenges of HPE in real-time are occlusion, illumination change and diversity of pose appearance. The single RGB image is fed into HPE framework in order to reduce the computation cost by using depth-independent device such as a common camera, webcam, or phone cam. However, HPE based on the single RGB is not able to solve the above challenges due to inherent characteristics of color or texture. On the other hand, depth information which is fed into HPE framework and detects the human body parts in 3D coordinates can be usefully used to solve the above challenges. However, the depth information-based HPE requires the depth-dependent device which has space constraint and is cost consuming. Especially, the result of depth information-based HPE is less reliable due to the requirement of pose initialization and less stabilization of frame tracking. Therefore, this paper proposes a new method of HPE which is robust in estimating self-occlusion. There are many human parts which can be occluded by other body parts. However, this paper focuses only on head self-occlusion. The new method is a combination of the RGB image-based HPE framework and the depth information-based HPE framework. We evaluated the performance of the proposed method by COCO Object Keypoint Similarity library. By taking an advantage of RGB image-based HPE method and depth information-based HPE method, our HPE method based on RGB-D achieved the mAP of 0.903 and mAR of 0.938. It proved that our method outperforms the RGB-based HPE and the depth-based HPE.