• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.232-234
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 얼굴 인식을 이용하여 실시간 360 공간 Classroom 과 실시간을 기반으로 한 가상 360 공간 Classroom 을 제안한다. MTCNN 을 이용한 얼굴 검출 및 Inception Resnet V1 모델을 이용한 딥러닝 기법을 통해 얼굴인식을 진행하고 HSV 색공간 기반의 화자 판별, 아바타 Rendering, 출석 체크 등을 진행한다. 이후 시각화를 위해 제작한 Web UI/UX 를 통해 사용자에게 현실과 가상 공간을 넘나드는 Twin Classroom 을 제공한다. 따라서 사용자는 새로운 화상 교육 플랫폼에서 보다 개선되고 생동감 있는 Classroom 에서 교육을 받을 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1-8
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• 2019

본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.39-47
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• 2019

본 논문에서는 실시간으로 보행자를 추적할 때 배경 제거를 이용하여 변형된 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 추출을 제안하였다. 기존의 HOG 특징 추출은 연산량이 많아 추적 속도가 느린 문제가 있다. 배경 제거를 통해 연산량 감소와 추적률을 향상시키기 위해 연구하였다. 불필요한 영역에서의 특징 추출을 감소시키기 위해 HSV 색공간에서 S 채널과 V 채널을 이용하여 영역 제거를 진행하였다. 영상의 평균 S 채널과 V 채널로 배경 제거 후 입력 영상이 전체적으로 어두워 객체 추적에 실패하는 경우가 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 히스토그램 평활화를 하였다. 제거된 영역에서 추출되는 HOG 특징이 감소되고, 객체에서는 명확한 HOG 특징이 추출되어 객체 추적 속도와 추적률이 향상되었다. 본 실험에서는 다수의 보행자나 한명의 보행자가 존재하는 영상, 배경이 복잡한 영상, 흔들림이 심한 영상을 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 기존의 HOG-SVM 방법과 비교하여 처리 속도는 약 41.84% 향상되었으며 오 추적률은 약 52.29% 감소되어 개선된 추적률을 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.55-62
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• 2013

본 연구에서는 전방위 카메라(Omni-directional Camera)를 이용하여 과속방지턱(Speed Bump)을 탐지하고 Vision Based Approach 통한 실시간 과속 방지턱 데이터의 갱신 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 카메라 영상정보에서 과속 방지턱을 검출하기 위해 잡음을 제거하고 이를 구성하는 형상과 패턴으로 여겨지는 점들을 우선적으로 탐지하여야 한다. 과속방지턱은 일정한 폭과 규칙적인 형태를 유지하며 흰색과 노란색의 영역을 가지고 있음에 착안하여 침식과 팽창을 이용한 형태학적 연산과 HSV칼라 모델을 적용하여 도로상의 과속방지턱을 추출하였다. 카메라에서 거대한 이미지 데이터를 수집하여 대상 객체를 검출하고 GPS 위치 정보를 이용하였다. 마지막으로 동시적 위치추정 및 지도작성 (SLAMs :Simultaneous Localization And Mapping) 시스템을 구현하여 탐지알고리즘과 취득결과의 정확성을 평가하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-11
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• 2021

가상 환경에서는 3차원 작업 공간과 3차원 인터랙션이 가능하나, 대부분의 가상현실 애플리케이션은 2차원의 색상 선택기를 사용하고 있다. 본 논문은 가상 환경에서 3차원 색 공간에 기반한 3차원 색상 선택기를 구현하고, 기존 2차원 색상 선택기와 색상 선택 성능을 비교하였다. 3차원 색상 선택기는 3차원 색 공간을 그대로 사용하여 직관적이며, 가상현실 장비인 컨트롤러를 사용하여 색 공간의 특정 지점에 3차원 포인터를 위치시킬 수 있기 때문에, 간단한 사용자 작업으로 색상을 선택할 수 있다. 이에 비해 2차원 색상 선택기는 컴퓨터 환경에서 색상을 다루는 작업을 하는 기존 사용자들에게 익숙하다는 장점이 있으나, 2차원 인터페이스로 색의 속성을 설정해야 하므로 여러 단계의 사용자 작업이 요구되는 단점이 있다. 사용자 실험을 토대로, 가상 환경에서 2차원 색상 선택기 외에 3차원 색상 선택기의 유용성을 확인하였으며, 3차원 색상 선택기를 활용하여 가상 환경에서 자연스러운 3차원 작업을 할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.201-207
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• 2022

본 논문에서는 같은 지역에서 수확된 사과 영상에 대해 선형회귀를 이용하여 RGB, HSV, La^*b^* 색상과 당도와의 연관 관계를 분석하였다. 먼저, 각 색상 레벨에 따른 당도와의 상관계수를 조사한 결과, 색상 레벨에 따라 양의 계수를 갖는 (+) 영역과 음의 계수를 갖는 (-) 영역으로 구분됨을 알 수 있었다. 또한 평균값으로 대표되는 색상과 당도와의 상관계수는 La^*b^* 색상 공간에서 0.342로 RGB, hsv 공간에서의 계수보다 높게 나타났다. 즉, 이는 당도는 La^*b^* 공간에서의 색상과 관계가 있다는 것을 의미하고 있다. 또한 당도와 관련이 높은 영역으로 구성된 복합 색상에서는 R²=0.3627로 나타났으며, 이는 당도와 관련이 있음을 보여주고 있다. 9개 모든 색상 공간에서는 R²=0.3668로 나타났다. 이 경우 v와 b^*의 계수가 당도에 영향이 있음을 알 수 있었다. 이로 보아 노란색을 대변하는 b^*가 높을수록 당도도 높게 나타난다는 경험적인 예측의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.15-24
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• 2011

현재 VK(Visible Korean) 프로젝트의 인체 연속절단 영상을 이용한 해부학 분야의 다양한 연구가 진행중이다. 이러한 관점에서 VK 영상 데이터의 정확한 인체 정보 재현이 날로 중요해지고 있다. 이와 관련하여 VK 영상의 시상면 및 관상면에 존재하는 절단무늬 제거를 위한 연구들이 있었다. 하지만, 진행 과정에서 급격한 주파수 변화에 따른 울림 현상이 공통으로 발생하였다. 또한, 절단무늬가 제거되지 않은 원본영상과의 병합으로 절단무늬가 다시 재현되는 문제가 있었다. 따라서 본 논문에서는 먼저 FFT 및 놋치필터 적용에 효과적인 색공간을 찾고자 하였다. 이를 위해, RGB, LAB, CMYK, HSV, HSL 색공간을 이용하였다. 다음으로, 놋치 필터 개선을 통해 울림 현상을 제거 및 완화하고자 하였다. 이를 검증하기 위해 원본 영상을 대상으로 하여 선행 연구와 제안 방법을 가시적인 접근과 객관적인 수치를 통해 비교하였다. 이러한 연구를 통해 더욱 실제 인체 정보를 유지한 데이터를 재현할 수 있어서 앞으로 VK 관련 연구에 긍정적으로 작용할 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.25-28
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• 2016

본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.861-877
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• 2016

본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.459-465
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• 2013

본 논문은 영상 속 객체와 배경의 컬러 특징을 이용한 주요 객체의 자동 추출 방법에 관한 연구이다. 인간이 객체를 판단할 때에는 배경과 객체의 색상 차이를 이용하는데 이러한 요소를 객체 추출 방법에 적용시키기 위해서는 배경과 객체의 색차를 강조하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 원 RGB 영상을 인간의 시각 시스템과 유사한 HSV 색 공간으로 변환하고 각기 다른 분포도의 메디안 필터를 적용한 두 개의 영상을 생성한 뒤 두 개의 메디안 필터가 적용된 영상들을 합산하였고 데이터 군집화 방법인 Mean Shift 알고리즘을 적용하여 색상 특징을 그룹화 하였다. 마지막으로 이진화 작업을 위하여 영상의 채널 수를 3 채널에서 1 채널로 정규화 한 뒤 영상 내 픽셀들의 평균값을 임계값으로 이용하는 이진화 방법으로 객체 지도 영상을 생성하였고 주요 객체를 추출하였다.