• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.653-663
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• 2009

본 논문에서는 세 대의 카메라를 이용하여 사각지대를 효과적으로 제거하기 위한 파노라믹 비전 시스템(panoramic vision system)을 제안한다. 차량의 후방에는 광각 카메라를 사용하여 후방 거울(rear-view mirror)로부터 보이지 않는 사각지대를 제거하며, 나머지 두 대의 카메라는 측면 거울(side-view mirror)의 아래에 설치하여 측면 거울로 보지 못하는 사각지대를 제거한다. 좀 더 효과적인 사각지대 제거를 위해서 세 대의 카메라에서 얻어지는 영상을 정합하는 방법을 제공한다. 먼저, 후방 카메라에서 얻은 영상을 보정하고, 보정된 영상에서 focus-of-contraction(FOC)을 구한다. 그 뒤에 측방 카메라의 영상과 후방 카메라의 영상 사이의 호모그래피(homography)를 구한다. 그 다음으로 영상을 차도와 배경 영역으로 분리하고, 호모그래피를 사용하여 분리한 차도를 정합하고, 가상의 평면에 배경을 투영하여 최종정합을 완성한다. 마지막으로 정합된 영상을 보다 효과적으로 보여주기 위한 실린더 파노라마 영상, 가상의 Top-view 시스템, 그리고 차량의 다양한 정보와 함께 사각지대 영상을 보여주는 통합 정보 가시화 영상을 생성하여 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1792-1801
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• 2003

최근 들어 개인용 컴퓨터 성능의 향상과 인터넷 기술의 발전에 따라서 이미지 모자익은 가상 환경 구축, 관광, 광고, 의료 영상 등, 많은 응용 분야에서 관심을 모으고 있다. 이미지 모자익의 주된 문제점은 이미지들 간의 정확한 대응점을 찾는 것이다. 그러나 기존의 대부분의 모자익 기법들은 정확한 대응점을 찾기 위해서 복잡한 계산과 많은 처리 시간을 요구했으며 모자익 이미지 생성을 위해 사물이나 배경 주위를 360$^{\circ}$ 회전하면서 여려 차례 반복 촬영을 해야 하는 어려움을 가지고 있었다. 본 논문에서는 일반 비디오 카메라를 이용하여 단 한번의 촬영에 의해 생성된 연속 프레임을 사용하였고 프레임간의 모자익에 있어서 방향성을 고려한 새로운 방법의 3단계 블록매칭 방법을 적용함으로써 전체적인 모자익 처리 속도를 단축하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 블록매칭 방법인 전역 탐색이나 K­단계 탐색에 비하여 보다 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권3호
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• pp.180-191
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• 2014

본 연구에서는 전라북도 부안군 채석강 지역에 대한 3D파노라마 가상 현실 지질 답사 투어 학습자료를 개발하였다. 개발된 프로그램은 $360^{\circ}{\times}180^{\circ}$ 파노라마로서 관측 지점의 모든 면을 볼 수 있고, 확대, 축소, 화면 돌리기 등의 상호작용이 가능하다. 이 프로그램의 교육적 효과를 얻기 위해 컴파스 활용하기, 지층의 경사 등을 측정하기 위한 이동 가능한 각도기 제공, 관찰 지점의 표본에 대한 3D 관찰하기 등을 제공하였다. 또 주요 관찰 포인트에는 확대된 사진, 팝업창, 전문가 설명 등으로 학습을 도왔다. 이 프로그램의 교육적 효과를 알아보기 위하여 중학교 과학 영재반 학생 35명에게 적용해본 결과 약 85% 이상의 긍정적인 반응을 보여주었다. 따라서 이 프로그램은 중학교 과학과 지질학 수업 시 간접적 상황학습이 될 수 있고, 시간문제, 비용문제, 안전문제 등을 줄일 수 있는 하나의 보충적인 지질 답사 방법이 될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.269-273
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• 2013

치과 진료시 파노라마 장치를 이용한 검사에서 유리선량계를 사용하여 피검자의 피폭선량을 측정하였다. 특히 방사선에 민감한 수정체의 피폭선량을 줄이기 위하여 자체 제작한 Pb밴딩의 크기에 따라 수정체 피폭선량을 측정한 결과 Pb밴딩의 크기에 따라서 수정체의 피폭선량이 다르다는 것을 확인할 수 있었다. Pb밴딩의 크기가 $3{\times}20{\times}0.2cm$에서는 정상치보다 피폭선량이 증가하는 경향을 보였으며 $5{\times}20{\times}0.2cm$ 이상의 크기에서는 피폭선량이 감소하는 결과를 보였다. 또한 획득되어진 영상 $7{\times}20{\times}0.2cm$ 크기에서 진단에 부적합한 영상으로 판정되었다. 그러므로 피폭선량을 최소화하고 효과적인 파노라마 검사를 수행하기 위해서는 Pb밴딩 $5{\times}20{\times}0.2cm$이상 $6{\times}20{\times}0.2cm$이하 크기를 사용하여 검사에 활용하면 피폭선량이 감소될 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.227-234
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• 2018

이미지 스티칭 기술은 일반 카메라로부터 촬영된 영상을 파노라마와 같이 넓은 화각(Field of View)으로 만들어주는 기술이다. 약 20년정도 연구되어 왔으며, 최근에 특히 상용화 시스템들이 소개되고 있다. 그러나, 많은 제안 된 알고리즘에도 불구하고 객관적인 품질 평가 방법이 개발되지 않았으므로 알고리즘의 비교는 거의 주관적인 방식으로 만 수행되었다. 이 논문은 스티칭 또는 뒤틀린 이미지의 기하학적 및 광도 측정 왜곡을 평가하기위한 Delaunay 삼각분할방식을 사용하여 객관적 평가 방법을 제안한다. 기준 이미지와 대상 이미지는 두 이미지 사이의 일치 지점을 기반으로 하는 델라 네이 - 삼각 측량에 의해 세그먼트 화되고, 평균 유클리드 거리가 기하학적 왜곡 측정에 사용되며, 측광 측정을 위한 PSNR의 평균 또는 막대 그래프가 사용됩니다. 우리는 몇 가지 테스트 이미지와 스티칭 방법을 통해 예비 결과를 보여줌으로써 이점과 적용을 입증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.893-898
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• 2013

파노라마 가상현실이란 특정 장소의 경험을 재현하는 방식으로, 현실 세계의 장소에 직접 가보지 않고 가상현실 속의 사물이나 정보를 보다 쉽고 빠르게 탐색하고 습득 할 수 있다. 본 논문에서는, 우리는 이상적인 키 포인트를 탐지하는 동적 프로그래밍을 사용하여 함께 이 지점과 인접한 이미지를 병합하고, 부드러운 색상 전환을 위해 이미지를 혼합하는데 사용된다. FAST와 SURF 탐지는 이미지의 확실한 특징을 찾는데 사용되고, 가장 가까운 이웃 알고리즘은 해당되는 특징을 일치시키는데 사용되며, RANSAC을 사용하여 일치하는 키 포인트를 homography로 판단한다. 이러한 방법으로 이미지를 자동 선택하여 스티칭하는 방법을 사용한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.368-377
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• 2011

본 논문에서는 특징점 정합을 통한 객체인식, 파노라마 이미지 생성, 3차원 영상 복원 등에 사용될 수 있는 알고리즘 중 대표적인 SURF 알고리즘 기반 특징점 추출기의 하드웨어 구조 설계 및 FPGA 검증 결과에 대해 기술한다. SURF 알고리즘은 크기와 회전변화에 강한 특징점과 서술자를 생성함으로써 객체인식, 파노라마 이미지 생성, 3차원 영상 복원 등에 활용될 수 있다. 하지만 ARMl1(667Mhz) 프로세서와 128Mbytes의 DDR 메모리를 사용하는 임베디드 환경에서 실험결과 VGA($640{\times}480$) 해상도 C영상의 특정점 추출 처리 시약 7,200msec의 시간이 걸려 실시간 동작이 불가능한 것으로 파악되었다. 본 논문에서는 SURF 알고리즘의 핵심 요소인 적분 이미지 메모리 접근 패턴을 분석하여 메모리 접근 횟수와 메모리 사용량을 줄이는 방법을 이용해 실시간 동작이 가능하도록 하드웨어로 설계하였다. 설계된 하드웨어를 Xilinx(社)의 Vertex-5 FPGA 를 이용하여 검증한 결과 l00Mhz 클록에서 VGA 영상의 특징점 추출시 약 60frame/sec로 동작하여 실시간 응용으로 충분함을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.47-49
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• 2011

본 논문에서는 사용자의 정면, 측면 영상을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 적합한 텍스쳐 맵을 생성, 이를 이용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 기존 3차원 얼굴 모델은 매핑 할 텍스쳐 영상들을 하나로 통합하여 이를 원통형 좌표계를 통해 텍스쳐링 하는 방법이 이용되고 있다. 이때 정면과 측면의 영상을 3차원 얼굴 모델의 중심축을 기준으로 계산하여 좌표에 맞게 투영시키고 통합 및 보간하여 텍스쳐링 하게 된다. 사용자는 이를 위하여 정면과 측면 영상을 원통형 좌표에 맞게 통합시키는 작업이 필요하다. 본 논문은 사용자에게 수반되는 이러한 작업을 줄이고 발생될 수 있는 텍스쳐의 왜곡을 최소화하기 위한 방법을 제시한다. 2차원 정면 측면 이미지를 3차원 얼굴모델에 투영시키고 정면과 측면을 구분하여 각 텍스쳐 간 경계 부분을 자연스럽게 처리하기 위해 파노라마 이미지 스티칭 기술을 이용하여 텍스쳐링 한 뒤 얼굴 모델을 생성하는 방법에 대해서 기술한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.17-23
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• 2018

In this paper, we propose the automatic detection method which find the middle part of tooth crown to start individual tooth segmentation. There have been many studies on the automation of individual tooth segmentation, but there are still many problems for full automation. Detection of middle part of tooth crown used as initial information for individual tooth segmentation is closely related to performance, but most studies are based on the assumption that they are already known or they can be represented by using a straight line. In this study, we have found that the jawbone curve is similar to the tooth alignment curve by spatially analyzing the CT image, and propose a method to automatically detect the middle part of tooth crown. The proposed method successfully uses the jawbone curves to successfully create a tooth alignment curve that is difficult to detect. As the middle part of tooth crown is in the form of a tooth alignment curve, the proposed method detects the middle part of tooth crown successfully. It has also been verified by experiments that the proposed method works well on real dental CT images.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.317-318
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• 2019

가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.