• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1528-1534
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• 2019

최근 들어, 3차원의 깊이 카메라의 대중화로 인해서 RGB 영상에서 수행되던 연구에 새로운 관심과 기회가 생겼지만 사람의 손 자세의 추정은 여전히 어려운 주제 중의 하나로 분류되고 있다. 본 논문에서는 다양하게 입력되는 3차원의 깊이 영상으로부터 사람의 손의 자세를 학습 알고리즘을 이용하여 강인하게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방법에서는 먼저 뼈대 기반의 손 모델을 생성한 다음, 생성된 손 모델을 3차원의 포인트 클라우드 데이터에 정렬한다. 그런 다음, 랜덤 포레스트 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정렬된 손 모델로부터 손의 자세를 강인하게 추정한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 접근 방법이 다양한 실내외의 환경에서 촬영된 입력 영상으로부터 사람의 손의 자세를 강인하고 빠르게 추정한다는 것을 보여준다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2006

도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권1호
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• pp.125-132
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• 2006

현재의 차량번호인식 시스템은 외부의 잡음환경 때문에 안정적인 추출이 쉽지 않은 실정이다. 본 논문에서는 YUV컬러 공간변환을 이용하여 잡음환경에서도 인식률과 안정성이 높은 차량번호판 영역추출 방법을 제안한다. 차량번호판 컬러에서 RGB컬러 모델이 처리 시간은 빠르나 잡음환경에서는 인식률이 저조하고 밝기 정보가 별도로 표시되는 인자가 없으므로, RGB형식보다 빛에 둔감하고 데이터 량이 적은 YUV컬러 공간의 U채널과 V채널을 단계별 또는 재조합하는 방법으로 차량번호판 영역을 추출하였다. 차량번호판 영역은 라벨링된 영상의 기하학적 특성인 크기와 위치로 추출하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 여러 가지 잡음환경에서도 육안으로 구분할 수 있는 차량번호판을 모두 추출할 수 있음을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.809-818
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• 2007

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고, 추출된 이미지의 인식을 위해 오류 역전파 학습알고리즘을 적용한 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판의 후보영역을 추출한다. 후보영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 영역을 분할하고, 교통표지판 인식은 학습이 가능한 오류역전파 학습알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험결과 제안된 시스템은 다양한 크기의 입력영상과 조명의 차이에 영향을 받지 않고 후보영역 추출과 인식에 우수한 성능이 입증되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.762-765
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• 2015

본 논문에서는 물체의 모양 정보를 나타내는 물체 표면의 법선 벡터 데이터와 컬러 영상으로부터, 강한 표현력을 갖도록 학습을 통해 특징을 추출하는 효과적인 물체 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템에서는 입력되는 깊이 영상을 물체 표면의 법선 벡터로 변환하여, 단순한 거리 측정치를 물체 인식에 유리한 표면 모양 정보로 활용하였을 뿐 아니라 센서 위치나 방향에 대한 의존성을 감소시켰다. 또한, 본 시스템에서는 실세계의 수많은 물체들의 고유한 특성들을 잘 표현해 줄 수 있도록, 다계층 학습을 통하여 특징을 추출하였다. 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.269-277
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• 2006

본 논문에서는 컴퓨터 그래픽스와 영상 처리를 통해서 훼손된 문화재 조각들을 복원하는 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 글자가 새겨져 있는 평평한 면이 있는 조각들을 대상으로 하여 구축하였고, 조각들간의 상대적인 정확한 위치를 찾아 복원한다. 조각난 물체들을 정합하는 과정은 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 조각난 물체의 정면을 찾고, 정면에 새겨져 있는 글자들을 추출하여 최소자승법을 통해 조각의 방향을 정렬하는 과정이다. 두 번째 단계에서는 조각들이 정합될 대략적인 방향을 벡터 내적을 통해서 결정한다. 세 번째 단계에서는 기하학적인 에러 및 RGB에러 등을 통해서 조각의 세부적인 방향을 결정한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 조각을 정합하는데 있어서 3차원 물체를 정합 전에 정렬하는 방법을 통해서 2차원적인 이동 연산만으로 정합될 수 있도록 하여 계산량을 줄였다. 또 한 구체적인 문화재를 대상으로 실험을 하여 그 성능을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.47-53
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• 2021

본 논문에서는 단일 팬 방식 홀로그램 디스플레이의 제한된 시야각 문제점을 개선하기 위한 멀티비전 기반 홀로그램 디스플레이를 제안한다. 기존 단일 팬 방식의 디스플레이는 시야각이 좁고 팬의 길이가 길어짐으로 인한 낮은 해상도의 문제점을 가진다. 또한, SD 카드 사용으로 인한 데이터 변경의 어려움을 Wi-Fi 방식으로 데이터를 송신하기 위한 전용 앱을 구현하고자 한다. 본 논문에서는 3개의 REG LED 팬으로 구성된 디스플레이를 설계하고 구현하였다. 앱을 이용한 영상송신 결과, 광고 및 시연 등의 상업적 용도로 사용할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 멀티비전 홀로그램의 대중화에 많은 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.161-163
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• 2022

실시간 동작 애니메이션을 생성하는 기술은 게임, 영화, 의료 등 많은 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 기존에는 마커를 부착하는 모션캡처 방식이 사용되어왔지만 비용, 편의성 등의 문제로 쉽게 사용될 수 없었다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상을 통해 사람의 신체 관절 좌표를 추정할 수 있게 되면서 여러가지 방식으로 연구되어 왔다. RGB-D 카메라 등을 통해 얻는 깊이 영상으로부터 3 차원 관절 좌표를 추정하는 방식이 연구되고 있으며, 본 논문에서는 이러한 방식을 통해 실시간 동작 애니메이션을 생성하고 가상공간에 표출하는 시스템을 구현한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권10호
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• pp.399-404
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• 2017

게임 이미지가 연령에 적합하지 않은 색채를 사용할 경우 게임의 특성이 사라지고 이미지표출의 효율성이 떨어진다. 유저는 게임에서 선호하는 색을 먼저 지각하여 게임을 선택하고 호기심 또한 유발시킬 수 있으므로 색채연구는 매우 중요하다. 그럼에도 불구하고 이와 관련된 연구가 미흡하다. 이에 본 연구에서는 게임 이미지의 색이 이용자에 따라 어떤 차이가 있는지 분석 연구하였다. 이용자 구분은 전체 이용자와 18세이상 이용자로 구분하며, 게임인기순위에서 전체이용가와 청소년이용불가 등급의 각 10개 게임의 게임플레이영상을 스냅샷으로 각각100장의 이미지, 총 2000장을 추출하여 각 게임의 RGB와 HSB의 평균값을 구하고 독립표본 t검정을 실시하였다. 그 결과는 두 이용자 간의 RGB색채 값이 확실하게 유의한 것으로 나타났다. 향후 색채 심리를 이용한 심리치료 게임이나 감성 게임 등을 개발 시 색채 선택에 도움이 될 것으로 기대되며, 나아가 색 이미지 스케일 등을 이용하여 색을 형용사로 표현하고 더 다양한 방법으로 색채특성을 분석하고자 하며, 나라별 게임 이미지의 색채의 차이가 있는지 연구하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.509-516
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• 2022

3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.