• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.871-874
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• 2000

디지털 카메라(Digital Camera)와 같은 휴대형 영상 입력 장치(Portable Image Input Device)는 스캐너 (Scanner)와 달리 3 차원의 피사체(Object)를 디지털 영상으로 생성할 수 있고 다양한 조명 환경(Illuminant)에서 사용할 수 있다는 이유로 많은 응용 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 그러나, 정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위한 기존의 디지털 카메라 특성화 방법(Digital Camera Characterization Method)은 생성된 영상의 조명 정보를 고려하지 않은 상태에서 색 변환 행렬을 생성하므로 다양한 조명 환경 변화에 대해 적응적으로 대처하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 디지털 카메라가 생성하는 영상의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 각 색도 다각형들간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가함으로써 조명색(Illuminant Color)의 변화에 따른 인간 시각 시스템(Human Visual System)의 색 불변성(Color Constancy)을 재현할 수 있는 디지털 카메라 특성화 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.829-831
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• 2005

디지털 카메라 이미지의 화질을 저하시키는 주요 요인 중 하나는 노이즈이다. 디지털 카메라에 사용되는 CCD/CMOS 센서의 특성상, 노출이 증가할수록 신호대 잡음비(SNR)가 증가한다. 따라서 디지털 카메라에서 SNR이 높은 이미지를 얻기 위해서는 되도록 많은 노출을 주어야 한다. 하지만 너무 과다한 노출을 주게 되면 highlight clipping이 일어나기 때문에, RGB 모든 채널에서 clipping이 일어나지 않는 범위 안에서 노출을 주어야 한다. 그리고 CCD/CMOS RAW 데이터에 대해 카메라의 이미지 프로세싱 과정에서 디지털 노출 보정을 해주면 사람이 보기에 적절한 노출을 가지면서도 SNR이 높은 고화질의 이미지를 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.494-496
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• 1998

디지털 이미징(Digital Imaging) 분야에서 칼라 스캐너와 칼라 디지털 카메라와 같은 입력 장비들을 통하여 획득된 디지털 이미지는 장비 의존적인(Device Dependent) RGB칼라값으로 표현된다. 이러한 장비 의존적인 디지털 칼라 이미지는 인간 시각 체계의 칼라 인지 능력과 일치하지 않으므로 왜곡된 칼라를 제공하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 장비 의존적인 RGB 칼라값을 장비 독립적인(Device Independent) XYZ 칼라값으로 변환하는 다양한 연구가 수행중이다[1-3]. 그러나, 이러한 연구 방법들은 서로 다른 Reflectance 값을 가지는 두 칼라가 특정한 환경하에서 동일한 XYZ 칼라값을 가지고, 또 다른 환경하에서 서로 다른 XYZ 칼라값을 가지는 Metamerism 문제를 해결할 수 없다. 본 논문은 이러한 Metamerism 문제를 해결하기 RGB 칼라값을 Reflectance 값으로 변환하였고, 기존의 연구 결과와 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.454-456
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• 2018

주율 주행과 로봇 시스템의 기술이 발전하면서 이와 관련된 영상 알고리즘들의 연구가 활발히 진행되고 있다. 제안 네트워크는 단일 영상을 이용하여 비주얼 오도메트리를 예측하는 시스템이다. 딥러닝 네트워크로 KITTI 데이터 세트를 이용하여 학습과 평가를 하며 네트워크의 입력으로는 연속된 두 개의 프레임이 들어가고 출력으로는 두 프레임간 카메라의 회전과 이동 정보가 된다. 이를 통하여 대표적으로 자동차의 주행 경로를 알 수 있으며 여러 로봇 시스템 등에서 활용할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.229-232
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• 2017

AR 기술과 장비가 발전하며 다양한 분야에 이를 접목한 콘텐츠들이 생겨나고 있다. 가상광고는 기존의 광고 방법으로는 적용될 수 없는 영역에도 광고가 가능함으로써 광고분야에 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 AR 환경의 가상 광고에 활용할 수 있는 기법을 제안함으로써 관련 기술의 상용화에 기여하고자 한다. 제안하는 기법은 RGB-D 카메라를 사용하여 물체의 3 차원 정보를 복원하고, 선택된 영역의 텍스처를 교체하는 기법과 모델 기반의 카메라 추적기술을 활용하여 실시간으로 물체의 텍스처가 교체될 수 있음을 보일 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.21-22
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• 2010

본 논문에서는 디지털 홀로그래피 방식의 비디오 서비스를 위한 서비스 시스템의 구조를 제안하고자 한다. 실사 영상의 디지털 홀로그래피 서비스를 위해서 레이저를 이용한 광학적인 홀로그램 획득이 아닌 실사 기반의 홀로그램 획득 방법을 이용한다. 실사 기반의 홀로그램 획득 방법에는 스테레오 및 다시점 카메라, 그리고 깊이 카메라를 이용하는 것들이 포함된다. 각 카메라 시스템으로 획득된 정보는 깊이와 RGB 정보로 만들어진 후에 컴퓨터 생성 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 과정을 거치면서 홀로그램이 된다. 생성된 홀로그램은 SLM(spatical light modulator)를 통해서 복원되어 영상 서비스를 제공한다. 또한 디지털 홀로그램 기반의 비디오 서비스를 위한 신호처리 기법들을 종합적으로 논의하고, 마지막으로 스테레오 및 깊이 카메라 기반의 홀로그램 생성 결과들을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.40-42
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• 2019

색상 영상과 이에 상응하는 깊이 영상으로 3차원 비디오를 만드는 방법은 최근 키넥트 깊이 카메라와 같이 저가임에도 불구하고 높은 성능을 보이는 카메라가 시중에 출시되면서 다양한 형태의 응용분야에 많이 사용되기 시작했다[1]. 본 연구는 TOF(Time Of Flight) 카메라와 RGB 카메라가 같이 있는 키넥트를 이용해서 깊이 영상에서 보행자를 탐지한다. 전처리 작업으로 배경 깊이 맵을 미리 저장하고, 깊이의 차이로 보행자 유무를 알아낸다. 보행자를 지속적으로 탐지하기 위해 CAMShift 알고리즘을 사용해 라벨링과 보행자 추적을 하며, 보행자의 진행 방향과 속도를 탐지하기 위해 Dense Optical Flow를 사용해 보행자의 벡터 정보를 저장한다. 보행자가 깊이 맵 밖으로 나가면 해당 보행자에 대한 탐지를 종료한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.37-45
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• 2001

다대역(multi-band) 카메라 시스템으로 물체의 분광 반사율을 추정하여 피사체의 고유한 색자극을 기록하기 위한 연구가 활발하다. 그러나 다대역 카메라 시스템은 대역 수에 따라 추가적인 색필터가 필요하며 중복촬영으로 인하여 시스템의 복잡성이 증가하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 3대역 RGB 카메라를 이용하여 분광 반사율의 추정 오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 화소 단위로 반사광의 모집단을 갱신하여 각 입력색에 대해 적응적인 주성분 벡터를 구하였으며 이를 이용하여 해당 화소의 분광반사율 추정시 오차를 줄였다. 제안된 반사율 추정 방법의 유용성을 평가하기 위하여 제안된 방법과 3대역 주성분 분석(principal component analysis) 방법 및 5대역 위너 추정(Wiener estimation) 방법에 대하여 각각 Macbeth ColorChecker에 대한 분광 반사율 추정 실험을 하였다. 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율 평균자승오차가 기존의 3대역 주성분 분석 방법보다 적었으며 5대역 카메라를 이용한 분광 반사율 추정 방법과 근사하건, 개선되었음을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.805-814
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• 2013

본 논문에서는 손목 부착형 카메라의 시점불변 특성을 이용하여 조명 변화에 강인한 손 영역 추출 방법을 제안하고, 추출된 손 영역 정보를 이용하여 손 모양을 인식하는 시스템을 다룬다. 손목 부착형 카메라 장치는 물리적으로 시점불변의 영상을 제공하는 장점이 있으며, 본 논문은 이러한 특성을 적극 활용하여 적응형 히스토그램을 기반으로 베이지안 규칙을 사용하여 손 영역을 추출한다. 사전에 구축된 RGB 히스토그램으로부터 HSV 히스토그램을 생성하고, 현재의 영상으로부터 추출된 손 영역 정보를 이용하여 HSV 히스토그램을 갱신한다. 또한, 사용자 독립모델(User independent model)과 사용자 종속모델(User dependent model)의 장점을 고려하여 사용자가 사용함에 따라 사용자 독립모델에서 사용자 종속모델로 수렴하는 사용자 적응 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 16개의 지문자에 대한 인식률을 측정하여 27.91%의 인식률 증가 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1704-1713
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• 2011

본 논문에서는 깊이영상 기반의 영상합성과 다시점 영상 생성 기술을 이용하여 3차원 입체 콘텐츠를 제작하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 깊이영상을 촬영한 후에 깊이정보를 조절하고, 레이어 기반의 영상으로 합성한 후에 이를 이용하여 다시점 영상을 생성하였다. 깊이카메라와 RGB 카메라로 구성된 카메라 시스템을 이용하여 객체들을 촬영함으로써 객체에 대한 3차원 정보를 획득하고 이를 데이터베이스화하여 3차원 영상을 합성하고 생성하는데 이용한다. 3차원 영상의 위치 및 거리를 고려하여 객체의 3차원 정보를 조절하고, 레이어 기반으로 하나의 영상으로 합성한다. 합성된 영상은 다시점 영상 생성 도구를 이용하여 원하는 시점만큼의 다시점 영상들로 생성된다. 본 논문에서는 객체와 사람의 영상을 합성하였고, 이들을 이용하여 각각 37시점의 다시점 영상을 생성하였다.