• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.231-239
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• 2006

지리정보시스템(Geographic Information System : GIS)은 지리적으로 참조 가능한 소프트웨어 시스템을 말한다. 이러한 지리정보시스템의 주요 특징 중 지리정보의 표현이라는 문제를 중심으로 살펴볼 때 기존의 2차원적인 표현에서 3차원적인 표현으로의 연구개발이 활발하게 진행되고 있으나, 방대한 양의 지리정보를 빠르고 효율적으로 처리하는데 많은 문제가 있어, 본 논문에서는 GIS의 효율적인 장면 렌더링을 위해서 영상기반 모델링과 렌더링을 위해 제안된 LDI(Layered Depth Images)를 이용하여 3차원의 GIS를 렌더링 하고자 한다. 실측기반 방식으로부터 3차원의 지형데이터를 획득하고, 이렇게 획득된 3차원의 지형 데이터는 깊이 정보를 가지고 있는데, 이러한 깊이 정보를 기반으로 하여 LDI를 생성하였다. 또한 전통적인 모델링 방식인 3DS-Max를 이용하여 LDI를 생성하였다. 이렇게 획득된 LDI 정보를 이용하여 보다 효율적인 3차원의 GIS 렌더링을 할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.3-13
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• 2010

본 논문에서는 한 장의 기준 영상과 그에 상응하는 참 깊이 맵을 이용하여 가상의 다중 시점 영상 생성 시 발생하는 가려짐 영역 보간 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 인페인팅 기술과 각각의 깊이 정도에 따른 층별 보간 기술을 이용한다. 우선, 기준 영상을 깊이 정보에 따라 여러 개의 층으로 분할한다. 각각의 층에 대해 가려짐 영역 내의 화소들은 영상 인페인팅 기술을 이용하여 보간한다. 마지막 단계 에서 개별적으로 보간된 층 영상들은 하나로 합성되어 가상 시점의 영상을 이룬다. 영상을 깊이 정보에 따라 분할함으로써, 각 깊이 정도에 대한 텍스처의 연관성을 보존하며 보간할 수 있으므로 기존의 방법에 비하여 보다 정확하고 세밀한 가려짐 영역 보간이 가능하다. 본 논문에서는 여러 가지 실험 결과를 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.4108-4125
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• 2015

This paper presents a scalable coding method for depth images by considering the quality of synthesized images in virtual views. First, we design a new edge detection algorithm that is based on calculating the depth difference between two neighboring pixels within the depth map. By choosing different thresholds, this algorithm generates a scalable bit stream that puts larger depth differences in front, followed by smaller depth differences. A scalable scheme is also designed for coding depth pixels through a layered sampling structure. At the receiver side, the full-resolution depth image is reconstructed from the received bits by solving a partial-differential-equation (PDE). Experimental results show that the proposed method improves the rate-distortion performance of synthesized images at virtual views and achieves better visual quality.

• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.375-378
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• 2005

The multi-view video is a collection of multiple videos capturing the same scene at different viewpoints. The multi-view video can be used in various applications, including free viewpoint TV and three-dimensional TV. Since the data size of the multi-view video linearly increases as the number of cameras, it is necessary to compress multi-view video data for efficient storage and transmission. The multi-view video can be coded using the concept of the layered depth image (LDI). In this paper, we describe a procedure to generate LDI from the natural multi-view video and present a method to encode multi-view video using the concept of LDI.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.935-944
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• 2013

본 논문에서는 영상 분할을 이용한 다시점 영상의 조명보상 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 깊이 정보를 이용하여 일정 거리에 따라 참조 영상의 깊이 영상을 레이어로 분리한다. 분리된 레이어에서 서로 다른 객체를 분리하기 위하여 각 레이어에 레이블링 과정을 수행한다. 레이블링 된 참조 영상의 깊이 영상은 3D 워핑 기법을 통하여 왜곡 영상의 시점으로 변환되고 레이블링 된 영역을 찾아 히스토그램을 이용한 조명 보상을 각 영역에서 독립적으로 수행한다. 3D 워핑으로 발생하는 가려짐 영역은 전역적인 방법을 이용하여 보상하게 된다. 다양한 실험을 통해 제안하는 기법으로 조명보상 전처리를 수행한 다시점 영상의 부호화 효율이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.947-954
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• 2009

본 논문은 입력받은 다수 이미지의 Visual Hull을 이용하여 Surfel 기반의 물체를 복원하는 새로운 방법을 제안한다. Sufel은 포인트 집합면을 효과적으로 근사하여 나타내는 포인트 표현 단위이다. LDC(Layered Depth Cube) Surfel 샘플링 방식에 입력 이미지로부터 근사되는 형상을 대표하는 Visual Hull의 개념을 연동하여 이미지로부터 물체의 Surfel 기하 정보를 생성할 수 있다. Surfel 표현 방식은 기존의 폴리곤 기반 방식에 비해 상대적으로 적은 메모리를 소모하고 LDC 해상도를 자유롭게 바꿀 수 있기 때문에, 대상 물체를 복원하는 품질을 조절 가능하며, 주어진 메모리 자원에 대해서 최대의 품질을 가진 결과를 얻을 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1155-1163
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• 2011

본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2016

본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제20권1호
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• pp.33-42
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• 2017

최근 도입된 지상 송신원 항공 전자탐사 시스템(grounded electrical-source airborne transient electromagnetic, GREATEM)은 신호가 강력하여 가탐심도 향상은 물론 잡음이 심한 지역에서도 적용 가능하다. 비록 GREATEM은 지상에 설치된 긴 전선을 송신원으로 사용하는 시간영역 전자탐사법이지만, 방대한 항공탐사 자료의 2차원 혹은 3차원 해석은 계산시간이 너무 많이 소요되어 실질적인 적용이 어렵기 때문에 GREATEM 탐사 자료는 주로 1차원 해석에 의존하고 있다. 일반적으로 방대한 항공 전자탐사 자료의 해석은 각 측점에서 얻어진 자료에 대한 1차원 역산 결과를 병합하여 전기비저항 2차원 단면을 작성하는 방법이 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 병합 단면은 전기비저항이 너무 급격하게 변하는 문제점을 보인다. 횡적 제한 역산법(laterally constrained inversion, LCI)은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 개발되었으며, 연속성이 뛰어난 역산 단면을 제공하게 된다. 이 연구에서는 우선 수치 모델링을 통하여 곡선 전류원에 대한 GREATEM 탐사 자료의 특성을 분석하였다. 또한 GREATEM 탐사 자료에 대한 횡적 제한 역산법을 개발하였다. 이 방법은 각 측점에서 획득된 모든 1차원 자료와 층서 모델을 하나의 역산 시스템에 병합하여 처리하므로 수평적 연속성이 뛰어난 역산 단면을 제공하게 된다. 개발된 역산 알고리듬을 GREATEM 탐사 자료에 적용한 결과, 해당 지역의 층서를 효과적으로 반영하는 역산 영상을 얻을 수 있었다.