• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.205-210
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• 2006

With the development of recent technology such as telematics, LBS, and ubiquitous, the applications of 3D GIS are rapidly increased. As 3D GIS is mainly based on urban models consisting of the realistic digital models of the objects existing in an urban area, demands for urban models and its continuous update is expected to be drastically increased. The purpose of this study is thus to propose more efficient and precise methods to construct urban models with its experimental verification. Applying the proposed methods, the terrain and sophisticated building models are constructed for the area of $270,600m^2$ with 23 buildings in the University of Seoul. For the terrain models, airborne imagery and LIDAR data is used, while the ground imagery is mainly used for the building models. It is found that the generated models reflect the correct geometry of the buildings and terrain surface. The textures of building surfaces, generated automatically using the projective transformation however, are not well-constructed because of being blotted out and shaded by objects such as trees, near buildings, and other obstacles. Consequently, the algorithms on the texture extraction should be improved to construct more realistic 3D models. Furthermore, the inside of buildings should be modeled for various potential applications in the future.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5436-5458
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• 2017

Automatic Video Surveillance System (AVSS) has become important to computer vision researchers as crime has increased in the twenty-first century. As a new branch of AVSS, baggage detection has a wide area of security applications. Some of them are, detecting baggage in baggage restricted super shop, detecting unclaimed baggage in public space etc. However, in this paper, a detection & classification framework of baggage is proposed. Initially, background subtraction is performed instead of sliding window approach to speed up the system and HSI model is used to deal with different illumination conditions. Then, a model is introduced to overcome shadow effect. Then, occlusion of objects is detected using proposed mirroring algorithm to track individual objects. Extraction of rotational signal descriptor (SP-RSD-HOG) with support plane from Region of Interest (ROI) add rotation invariance nature in HOG. Finally, dynamic human body parameter setting approach enables the system to detect & classify single or multiple pieces of carried baggage even if some portions of human are absent. In baggage detection, a strong classifier is generated by boosting similarity measure based multi layer Support Vector Machine (SVM)s into HOG based SVM. This boosting technique has been used to deal with various texture patterns of baggage. Experimental results have discovered the system satisfactorily accurate and faster comparative to other alternatives.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1657-1664
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• 2004

We propose a method that classifies images into two object types man-made and natural objects. A central object is extracted from each image by using central object extraction method[1] before classification. A central object in an images defined as a set of regions that lies around center of the image and has significant color distribution against its surrounding. We define three measures to classify the object images. The first measure is energy of edge direction histogram. The energy is calculated based on the direction of only non-circular edges. The second measure is an energy difference along directions in Gabor filter dictionary. Maximum and minimum energy along directions in Gabor filter dictionary are selected and the energy difference is computed as the ratio of the maximum to the minimum value. The last one is a shape of an object, which is also represented by Gabor filter dictionary. Gabor filter dictionary for the shape of an object differs from the one for the texture in an object in which the former is computed from a binarized object image. Each measure is combined by using majority rule tin which decisions are made by the majority. A test with 600 images shows a classification accuracy of 86%.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.415-425
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• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특징을 기반으로 한 내용기반 영상검색 방법에 관해 연구하였다. 기존의 웨이브릿 기반의 방법에서의 문제점인 특징벡터의 크기를 줄이기 위해 웨이브릿 계수의 영역별 에너지 값을 이용하였으며, 대상물의 이동, 회전, 크기 변화에 영향을 받지 않는 모멘트 특성을 이용한 검색방법을 제안하였다. 본 방법은 특징벡터의 크기를 줄이고, 기존의 특징벡터와 비교해서 검색시간을 단축하면서 분류검색의 효율성을 향상시켰다. 영역기반 영상검색 기능을 제공하기 위해 영상분할 방법에 대해 연구하였으며, 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 영상분할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역병합을 이용하였고, 병합후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 분할된 영역정보를 이용하여 칼라와 질감, 모양 특징벡터를 구성하여 영역기반 영상검색을 수행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제25권4호
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• pp.347-354
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• 2007

최근 대형 포털 업체들이 3차원 공간 영상 서비스를 선보이면서 3차원 가상 도시모델에 대한 수요가 증가하고 있고, 이에 따라 업체들은 경쟁적으로 보다 높은 해상도 및 정확도의 서비스를 제공하고자 노력하고 있다. 건물 모델은 3차원 도시모델의 구성요소 중 가장 많은 개체수를 차지하며, 각 개체별로 다양한 형태와 텍스쳐 정보를 가지는 특성으로 인해 현실적인 모델 제작은 시간이 많이 소요되고 제작비용도 높다. 이런 문제는 광범위 지역의 3차원 도시모델 서비스 및 업데이트를 제약하는 가장 큰 요소이다. 따라서 본 연구에서는 수치지도의 건물 레이어를 기반으로 생성된 건물 기하학적 모형에 항공사진 또는 위성영상과 같은 공간영상을 활용하여 빠르고 경제적으로 텍스쳐 매핑을 수행하여 실감 3차원 건물 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법은 여러 가지 항공사진 및 위성영상을 이용한 빠르고 경제적인 3차원 빌딩 모델 생성에 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.950-962
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• 2006

최근 인터넷에는 3차원 그래픽 데이터를 이용하는 그래픽 응용 프로그램들이 증가하고 있다 이에 따라 색상, 질감, 모양, 공간관계 등의 3차원 그래픽 데이터의 특징 정보를 이용한 검색에 관련된 많은 기법이 제안되고 있다. 그러나 효율적인 3차원 그래픽 데이터의 모델링이나 데이터베이스 저장 기법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 XML 기반의 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터를 데이터베이스에 저장하고 SQL을 이용하여 3차원 그래픽 데이터를 내용기반으로 검색할 수 있는 시스템을 제시한다. 3DGML로 모델링된 3차원 그래픽 데이터에서 의미 있는 객체들을 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 객체단위 데이터베이스 매핑 기법을 제시하고, 이 데이터베이스로부터 3차원 그래픽 데이터 객체의 특징 정보와 3차원 장면의 설명정보 및 장면에 포함된 객체간의 공간 관계 등을 이용한 SQL 질의를 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권12호
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• pp.665-682
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• 2007

라인 드로잉은 적은 표현으로 물체에 대찬 많은 정보를 줄 수 있다는 점 때문에 비사실적 렌더링 분야에서 중요시되고 있다. 하지만 라인 드로잉에 대한 연구는 이차원 영상에 비해 물체에 대한 정보가 충분한 삼차원 모델을 대상으로 주로 이루어졌다. 본 논문에서는 이차원 영상을 라인 드로잉 형태로 표현하는 효과적인 방법을 제시한다. 이를 위한 알고리즘은 크게 필터링, 선 연결, 스타일화 세 단계로 나뉜다. 필터링 단계에서는 영상의 어느 부분에 선이 그려질지를 우도 함수를 이용하여 예상한다. 선 연결 단계에서 필터링 결과를 클러스터링 및 그래프 검색을 이용하여 연결, 라인 스트로크들을 찾아낸다. 마지막 스타일화 단계에서는 찾아낸 라인 스트로크들을 곡선 근사, 텍스쳐 매핑 등을 이용하여 여러 비사실적 렌더링 형태로 표현한다. 이러한 방법을 이용하여 실제 이차원 영상에서 라인 스트로크를 얻고, 디테일 제어를 적용하여 여러 가지 원하는 스타일의 라인 드로잉을 만들 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.61-69
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• 2000

최근까지 위성 영상을 이용한 지리정보의 추출은 기존의 항공사진과 비교하여 공간 해상력의 한계로 인하여 많은 제약조건들을 지니고 있었다. 그러나, 공간 해상력이 약 1m 정도인 고해상도 위성들의 발사 계획이 앞으로의 많은 활용가능성을 제시하고 있다 최근에는, 지리정보시스템을 구축하기 위해서 그 기반이 되는 기본도의 수치화사업이 진행되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 위성 영상의 해상도에 따라 지리정보의 판독과 검출가능성을 시험해보았으며 실험을 통하여 서로 다른 해상력을 지닌 6개의 영상에 대해서 6개의 범주로 나눈 46가지의 지형지물에 대한 해석과 검출가능성을 시험하여 보았다. 그 다음으로, 우리는 질감 정보의 정확도 평가를 위해 프랙탈 분석법을 시행하였다. 또한, 프랙탈 분석법을 통해서, 영상의 공간해상력이 증가할수록 질감정보와 구분가능성이 증가하는 것을 알 수 있었다. 이러한 실험결과를 통해서 본 연구에서는 특정 대상물의 판독에 적절한 공간 해상력을 검토해 봄으로써 위성 영상을 이용한 지리정보시스템 데이터베이스의 갱신 및 구축의 가능성을 제시해보고자 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.173-186
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• 2004

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.45-51
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• 2021

딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.