• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.277-285
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• 2010

This paper describes an approach to analyze geometrical information of building images for understanding outdoor environment of autonomous navigation robot. Line segments and color information are used to classily a building with the other objects such as sky, trees, and roads. The line segments and their two neighboring regions are extracted from detected edges in image. The model of line segment (MLS) consists of color information of neighbor regions. This model rules out the line segments of non-building face. A building face converges into dominant vanishing points (DVPs) which include one vertical point and one of five horizontal points in maximum. The intersection of vertical and horizontal lines creates a facet of building. The geometrical characteristics such as the center coordinates, area, aspect ratio and aligned coexistence are used for extracting the windows in the building facet. In experiments, 150 building faces and 1607 windows were detected from the database of outdoor environment. We found that this result shows 94.46% detection rate. These experimental images were all taken in Ulsan metropolitan city in Korea under difference of viewpoints, daytime, camera system and weather condition.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.527-548
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• 2019

질 들뢰즈는 프레임을 수많은 하위 세트의 정보를 지닌 닫힌 시스템으로 보았다. 인간과 세계의 관계에서 수학적 세계관과 물리적 세계관의 대립은 프레임에서도 찾아볼 수 있다. 수학적으로 보자면, 2차원의 프레임의 좌표나 변수들이 모여 있고 균형과 조화를 이루는 기하학적 시스템이다. 선형 원근법은 프레임에 소실점, 수평선 혹은 지평선을 통해서 2차원 평면에 3차원의 깊이감을 표현하였다. 그리고 엄격한 선원근법의 정착은 프레임 내 소실점을 향한, 즉 내부로 향하는 무한을 그리고 소실점의 반대 방향 즉 프레임의 바깥을 향하는 무한을 상정할 수 있게 해준다. 도화지 안에 있는 도형이나 선들의 관계뿐만 아니라, 도화지 속의 도형과 선사이의 공간이 인식된 것이다. 회화에서 원근법의 발전과 같이, 영화에서도 원근법의 적용과 탈 프레임화가 이뤄지기도 했다. 그러나 이러한 선원근법은 우리의 눈이 실제 관찰하는 광학적 특성과 어긋나는 점이 있다. 세계를 관성, 가속도, 작용과 반작용의 운동과 끊임없는 변화로 보는 물리적 세계관은 프레임의 중심경향성, 게스탈트적 속성에 주목하게 된다. 우주의 일부를 한정하는 프레임은 분명 프레임과 그 밖을 구분하지만, 결코 단절된 관계가 아니라, 프레임은 우주 안에 있으며 프레임 밖과 연결되어 있다. 이러한 시야 바깥에 무한의 정신적인 세계가 있다. 영화는 3차원의 공간을 2차원에 재현하면서 4차원의 시간을 담고 있다. 프레임의 바깥 즉 시야 바깥이 5차원의 영역인 정신을 담고 있는지 모른다.