• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.179-186
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• 2021

For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.

• 한국광학회지
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• 제32권1호
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• pp.22-28
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• 2021

스마트폰 카메라의 멀티렌즈에서 발생되는 시차현상을 이용하여 실측의 3차원 공간정보를 획득할 수 있는 방법에 대해 연구를 진행하였다. 이를 위한 실험·계측법도 구상해 보았고 관련 방정식도 개발하였다. 본 연구결과를 스마트폰 카메라의 멀티렌즈에 적용하게 되면 건축이나 토목현장에서 스마트폰만으로 한 번에 전체 피사체의 3차원 공간정보를 손쉽게 획득하거나 골프장에서 핀까지의 거리가 얼마나 남았는지 편리하게 알아낼 수 있을 것이다. 멀티렌즈 스마트폰과 연계된 이 기술의 다양한 응용성을 기대해 본다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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• pp.36-40
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• 2005

Integral imaging is an attractive three-dimensional display technique providing full-parallax full-color three-dimensional images in real-time without any viewing aids. In this paper, we present the recent progress on the three-dimensional display based on integral imaging focusing on its depth and viewing angle enhancement and the three-dimension/twodimension convertibility.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.81-94
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• 2020

This study developed evaluation indicators for the comfort experience of virtual reality (VR) headsets by classifying, defining, and weighting cybersickness-causing factors using the Delphi research method and analytic hierarchical process (AHP) approach. Four surveys were conducted with 20 experts on VR motion sickness. The expert surveys involved the 1) classification and definition of cybersickness-causing dimensions, classification of sub-factors for each dimension, and selection of evaluation indicators, 2) self-reassessment of the results of each step, 3) validity revaluation, and 4) final weighting calculation. Based on the surveys, the evaluation indicators for the comfort experience of VR headsets were classified into eight sub-factors: field of view (FoV)-device FoV, latency-device latency, framerate-device framerate, V-sync-device V-sync, rig-camera angle view, rig-no-parallax point, resolution-device resolution, and resolution-pixels per inch (PPI). A total of six dimensions and eight sub-factors were identified; sub-factor-based evaluation indicators were also developed.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제21권2호
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• pp.73-82
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• 2004

Samec et al.(1997)의 UBV 광도곡선과 Lu ＆ Rucinski(1999)의 시선속도곡선을 2003년에 개정한 Wilson-Devinney 쌍성모델을 적용하여 W형 과접촉쌍성 V417 Aql의 측광 및 분광학적 해를 새롭게 산출하였다. 광도곡선 분석에서 Qian(2003)이 제안한 제3천체의 광도를 광도곡선 분석에서 고려한 결과, 삼체의 광도가 U, B, V 필터에서 각각 2.7%, 2.2%, 0.4% 존재하고, 삼체의 광도를 고려한 경우가 그렇지 않은 경우보다 이론치와 관측치가 극심 부근에서 더 잘 일치하였다. 우리의 해로부터 V417 Aql의 절대 물리량을 $M_1$= 0.53 $M_{ }$, $M_2$= 1.45 $M_{*}$, $R_1$= 0.84 $R_{*}$, 그리고 $R_2$= 1.31 $M_{*}$으로, 거리를 216pc으로 산출하였다. 우리가 구한 거리는 Rucinski ＆ Duerbeck(1997)의 관계식 $M_{v}$ = $M_{v}$(log P, B-V)으로부터 계산한 거리(204pc)와 잘 일치하는 반면, Hipparcos 삼각시차에 의한 거리(131$\pm$40pc)보다 멀다. 그 차이는 Hipparcos 시차의 비교적 큰 오차 때문에 생긴 것일 수 있다. 수 있다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제21권4호
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• pp.275-282
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• 2004

2004년 6월부터 7월까지 총 13일간 레몬산천문대의 1m 망원경과 BVR 필터를 사용하여 접촉 쌍성 CK Boo의 광도곡선을 완성하고, 4개(주극심 3개, 부극심 1개)의 새로운 극심시각을 산출하였다. 1998년에 개정한 Wilson-Devinney 쌍성모델의 접촉모드를 이용하여, 우리의 BVR 광도곡선과 Rucinski & Lu(1999)의 시선속도곡선을 분석하였다. 그 결과, 우리는 CK Boo가 질량비(q=0.11)와 궤도 경사각($i=65^{\circ}$)이 작은 A형 과접촉쌍성($f=84\%$)임을 확인하였다. 우리의 측광 및 분광학적 해로 부터 이 쌍성계의 절대 물리량을 $M_1=1.42Me{\odot},\;M_2=0.15M{\odot},\;R_1=1.47R{\odot}$, 그리고 $R_2=0.59M{\odot}$으로, 거리를 129pc으로 산출하였다. 우리가 구한 거리는 Hipparcos 삼각시차에 의한 거리($157{\pm}33pc$)와 오차의 범위 내에서 일치한다.