• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.11-17
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• 2008

많은 수치 정점 정보를 사용하지 않는 대신 기하의 높이 정보를 저장한 높이 맵을 사용하여 복잡한 표면을 표현하는 기법은 많이 연구되어 왔다. 하지만 단층으로 구성된 높이 맵은 표면으로부터의 각 위치 당 한 개의 높이 정보를 저장하고 있으므로 복잡하고 오목한 물체를 표현할 수 없다. 이 논문에서는 다층으로 구성된 높이 맵을 사용하여 단일 높이 정보로는 재구성할 수 없는 복잡한 물체를 정확하게 그리는 방법에 대하여 소개한다. 우리는 그리고자 하는 장면의 높이 값을 텍스처의 각 채널에 높이에 따라 순차적으로 저장한 다층 높이 맵의 높이 정보가 2채널 마다 쌍을 이루며 기하 블록을 구성하는 점에 착안하였다. 안전하고 정확한 광선 탐색은 다증 높이 맵의 1, 3번 째 채널은 높이의 최대값을 2, 4번 째 채널은 높이의 최소값을 사용하여 이미지 피라미드를 구성함으로써 이루어진다. 이런 구조에서의 광선 탐색은 선형 탐색에 기반 한 기존의 방식들이 스침각에서 화질이 현저히 낮아지는 문제를 개선하였으며 실시간에서 표현이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.61-71
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• 2011

본 논문은 DCT계수와 천이지도 분석을 이용하여 영상 내 자막영역을 검출하는 방법에 대해 제안한다. 기존 DCT계수 분석방법을 이용한 문자영역탐지 방법은 검출률은 높으나 오검출률이 매우 높은 단점이 있고, 천이지도를 이용한문자영역 탐지 방법은 임계값이 정적이기때문에 문자영역 검증단계에서 실제문자영역이 기각되는 일이 빈번히 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 DCT계수 분석방법을 이용하여 유망문자영역맵을 작성하고 이를 천이지도를 이용한 문자영역탐지 방법에 적용하여 임계값을 단계별로 정한다. 그 결과로서 DCT계수 분석을 이용한 문자영역검출방법에 비해 오검출률이 크게 감소하였으며, 기존 천이지도를 이용한 문자영역검출 방법보다 검출률이 크게 향상되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.31-42
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• 2021

본 연구에서는 딥러닝을 기반으로 하여 실내와 실외 이미지 모두에서 알맞은 광원을 추출하는 방법론을 소개한다. 네트워크는 단일 LDR 이미지로부터 실내 혹은 실외 배경에 맞는 광원을 low dynamic range (LDR) 환경 맵으로 추출하는 Crop-to-PanoLDR 네트워크와 추출된 LDR 환경 맵을 빛의 정보를 담은 high dynamic range (HDR) 환경 맵으로 생성하는 LDR-to-HDR 네트워크 두 단계로 구성된다. 이와 같은 과정을 통해 최종적으로 생성된 HDR 환경 맵은 주어진 이미지에서 가상 객체를 렌더링할 때 적용되어 가상 객체를 조명하는 빛의 방향과 주변광 등을 확인함으로써 자연스러운 렌더링을 가능하게 하는지 검증한다. 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성은 실내를 배경으로 한 이미지로만 구성한 데이터로 학습한 결과와 실외를 배경으로 한 이미지로만 학습한 결과 등과 비교하여 검증하였다. 또한, 실내와 실외를 구분하는 역할을 수행하는 손실 함수가 학습 결과에 미치는 영향을 실험, 검증하였다. 최종적으로 본 연구에서 생성된 환경 맵을 기존의 연구 결과와 비교 실험하는 사용자 테스트를 진행하였고 더 좋은 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.63-64
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• 2014

본 논문에서는 Saliency map과 Max Filter를 이용한 영상의 자막영역을 추출 한다. Saliency map은 눈에 띄는 영역, 즉 영상에서 주변영역에 비해 밝기 차이가 심한 영역과 윤곽선에 대한 특징이 강한 영역을 돌출하는 것을 말하며, MaxFilter는 중심 픽셀을 최대 윈도우 값을 사용하는 것으로 극단적인 Impulse Noise를 제거하는데 효과적이며 특히 어두운 스파이크를 제거하는데 유용하게 사용된다. 이 두 가지의 특징들을 이용하여 영상의 자막 영역을 추출한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.193-194
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• 2018

본 논문은 Point Cloud 데이터 압축을 위해 사용되는 MPEG PCC TMC2의 Occupancy map coding을 효과적으로 압축하기 위해 내부 블록 스킵 방식을 제안한다. TMC2에서 생성된 patch들을 2차원 그리드에 packing 하여 생성된 occupancy map은 patch 내부의 대부분의 occupancy가 'full'이라는 특징을 갖는다. 따라서 이러한 특징을 이용하여 patch 내부의 occupancy를 간소화 하면 occupancy map을 표현하기 위한 비트를 절약 할 수 있다. 이러한 방법을 통해 본 논문에서는 기존 TMC2의 occupancy map의 비트양 대비 평균 -1.37%의 성능을 얻었다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권1호
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• pp.52-62
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• 2014

입체 디스플레이 보급의 보편화가 진행됨에 따라, 입체 콘텐츠의 수요가 증가하고 있다. 이러한 증가에 맞추어 2010년도를 기점으로 2D to 3D 변환 콘텐츠가 부족한 수요를 충족시킬 대안으로 제시되었다. 그러나 입체효과만을 강조한 2D to 3D 변환콘텐츠가 생산되면서 시각적 피로도와 입체감에 대한 품질의 저하가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 2011년 개봉한 '명장 관우'에서, 13개 Scene을 선별하여 입체 변환 콘텐츠로 제작하고, 변환에 적용된 Depth-Map의 품질이 시각적 피로도와 입체감을 표현하는데 있어서, 적정성을 가지는가의 여부를 전문가 그룹을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 시행하였다. 움직임의 변화가 많은 영상에 적용한 Depth-Map의 구성방식은 입체변환 기술에 많이 사용되는 방법으로 전(前) 후(後)관계의 분석을 통해 계단식 구성방식으로 깊이 단계 지도를 제작하게 된다. 실험을 통하여, 본 연구에서 제시한 Depth-Map의 구성이 입체변환 콘텐츠 제작에 있어 시각적 피로도를 낮추고 입체감 향상에 타당한지에 대한 결과를 도출하였으며, 실험에 응한 전문가 그룹의 과반수이상이 긍정적인 반응을 표시하였다. 본 연구의 결과 빠른 움직임을 가지는 2D영상을 3D영상으로 변환하는데 적용한 계단식 Depth-map의 구성방식으로도 시각적 피로도를 감소시키고, 입체감 인식을 증가시키는데 효율성을 가진다는 결과를 도출하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권3호
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• pp.29-35
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• 2012

깊이영상기반 렌더링(depth image-based rendering, DIBR)이란 색상 영상과 각 화소에 대응하는 거리 정보로 이루어진 깊이 영상(depth map)을 이용하여 가상 시점에서의 영상을 합성하는 기술을 말한다. DIBR을 이용하면 3차원 TV에 적합한 컨텐츠를 생성할 수 있지만, 가상 시점에서의 영상을 합성하는 과정에서 원영상에 존재하지 않는 영역, 즉, 비폐색(disocclusion) 영역이 드러나는 등 여러 가지 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구조광으로 깊이 정보를 획득하는 Kinect 깊이 카메라를 이용한 가상시점 영상생성 기술을 제안한다. 깊이 카메라로부터 색상 영상과 그에 대응하는 깊이 영상을 획득한 다음, 깊이 영상에 대한 전처리 기술을 수행한다. 전처리가 끝난 깊이 영상은 중간 시점으로 워핑되고, 워핑 과정에서 발생하는 절삭 오차를 제거하기 위해 Median 필터링을 적용한다. 그런 다음, 색상 영상은 워핑된 깊이 영상의 깊이 값을 사용해서 중간 시점으로 워핑된다. 비폐색(disocclusion) 영역을 채우기 위해 배경 기반의 인페인팅 기술을 적용한다. 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 방법이 자연스러운 스테레오 영상을 생성한 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.3-10
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• 2018

깊이맵은 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 깊이맵을 인공 신경망으로 생성하는 연구가 최근 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 기 제작된 깊이맵 생성 알고리즘을 합성곱 신경망으로 구현할 수 있는지에 대한 타당성을 검증한다. 먼저 깊이맵은 관심맵과 운동 히스토리 영상의 가중치 합으로 얻는다. 실험영상과 깊이맵을 합성곱 신경망의 입력과 출력으로 하여, 신경망을 학습시킨다. 정성적, 정량적 실험 결과는 제안한 합성곱 신경망이 깊이맵 생성 방법을 대체할 수 있다는 것을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권11호
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• pp.2175-2190
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• 2011

This paper presents the effects of depth map quantization for multiview intermediate image generation using depth image-based rendering (DIBR). DIBR synthesizes multiple virtual views of a 3D scene from a 2D image and its associated depth map. However, it needs precise depth information in order to generate reliable and accurate intermediate view images for use in multiview 3D display systems. Previous work has extensively studied the pre-processing of the depth map, but little is known about depth map quantization. In this paper, we conduct an experiment to estimate the depth map quantization that affords acceptable image quality to generate DIBR-based multiview intermediate images. The experiment uses computer-generated 3D scenes, in which the multiview images captured directly from the scene are compared to the multiview intermediate images constructed by DIBR with a number of quantized depth maps. The results showed that there was no significant effect on depth map quantization from 16-bit to 7-bit (and more specifically 96-scale) on DIBR. Hence, a depth map above 7-bit is needed to maintain sufficient image quality for a DIBR-based multiview 3D system.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.72-75
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• 2010

Google을 시작으로 포털 사이트들이 Maps API를 공개하면서 맵 응용에 대한 수요가 급증하고 있다. 맵 응용의 개발은 대부분 수작업으로 이루어지고 있기 때문에 맵 응용의 생산성이 떨어질 뿐만 아니라 유지 보수에도 많은 시간과 노력이 요구되고 있다. 우리가 설계하고 구현한 MapAppGen은 ModuleGen, IndexGen, MapGen으로 구성되며 맵 응용을 자동으로 생성한다. MapAppGen은 Google Maps API를 사용하여 CMS(Content Management System) 중의 하나인 Drupal에 적용 가능한 모듈들을 생성해 맵 응용에 대한 생산성을 향상시켜 준다. MapAppGen처럼 맵 응용을 위해 Drupal 모듈을 생성하는 생성기는 현재 존재하지 않으며 Gmap이나 NodeMap과 같이 고정된 맵 인터페이스 모듈들은 존재한다. 그러나 Gmap이나 NodeMap 모듈은 Drupal의 기본 컨텐츠 타입 모듈에 의존하기 때문에 사용자는 원하는 지형/지물 컨텐츠 타입을 생성해 활용할 수 없고 지형/지물들을 유형별로 맵 상에 표시하고 연관된 컨텐츠들을 검색할 수도 없다.