• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.77-80
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• 2013

SURF algorithm is an algorithm to extract feature points and to generate descriptors from input images. It is robust to change of environment such as scale, rotation, illumination and view points. Because of these features, it is used for many image processing applications such as object recognition, constructing panorama pictures and 3D image restoration. But there is disadvantage for real time operation because many recognition algorithms such as SURF algorithm requires a lot of calculations. In this paper, we propose a design of feature extractor and descriptor generator based on SURF for high memory efficiency. The proposed design reduced a memory access and memory usage to operate in real time.

• International conference on construction engineering and project management
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• 2022.06a
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• pp.525-532
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• 2022

Accidents at construction sites in Korea account for more than half of all industrial accidents. To solve this problem, a policy to strengthen safety education was implemented to ensure the safety of workers. However, it was analyzed that there is a high possibility of accidents because workers did not receive proper safety information for each risk factor due to general lecture-style education. In addition, statistics show that the accident status of workers with fewer years of period is high, indicating that a customized information delivery method needs to be proposed for unskilled workers with fewer years of period. Research on the importance of education has been conducted, but no information delivery method has been identified. For unskilled workers to effectively receive safety information, appropriate delivery formats (text, photos, illustrations, 4D-BIM, 360-based panorama, video, animation) were analyzed, and a new method of education was proposed. If customized safety information is provided according to this proposal, effective information delivery to unskilled workers will be possible, and it is expected to be verified in various ways.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.6
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• pp.765-773
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• 2017

Ultra-high definition videos, panorama contents, and ultra-wide viewing videos have a huge spatial resolution. However, a whole region of images is not always interesting to viewers due to limitations of system resources and display devices. To allow one or more interesting tiles to be decoded freely without decoding other tiles, this paper introduces a tile-based independent coding method. The propose method restraints motion vectors to be within a tile region shifting motion search area and modifying an initial motion vector. Experiments results show that any desired tile is capable to be decoded independently of other tiles.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1069-1072
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• 2017

최근에 360도 파노라마(Panorama) 사진과 영상을 이용한 가상현실 콘텐츠 제작이 급격히 증가하고 있다. 본 연구에서는 지역문화유산의 360도 파노라마 VR 콘텐츠 속에 존재하는 3D 대상물들(Objects)을 실시간으로 출력하는 시스템에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 지역문화유산의 가상투어(Virtual tour)뿐만 아니라 가상투어상의 주요 대상물들을 3D 프린터로 실시간 인쇄하여 소유할 수 있다는 특징을 갖는다. 지역문화유산의 가상현실을 통한 학습효과에 추가하여 주요 문화유산의 3D 모형의 출력을 통해 지역문화유산의 형태를 좀 더 현실감 있게 학습할 수 있다는 장점과 가상투어와 디지털 생산(Digital Manufacturing)/가상 생산(Virtual Manufacturing) 기술이 결합하는 새로운 형태의 서비스가 가능할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.292-294
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• 2006

현재 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 이러한 단점을 보안하기 위해 고급 자동차에는 후방에 wide-angle 카메라를 장착하고 있다. 기존의 wide-angie 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 여전히 확보되지 않은 사각지대가 존재한다. 하지만 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌. 우측 그리고 후방에 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상물 하나의 통합된 파노라마 영상물 생성하는 방법을 제안하고 몇 가지 경우에 대해 실험한다. 우리는 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.767-773
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• 2007

현재 시판되고 있는 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 모두 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 사각지대는 크고 작은 사고의 원인이 되기도 한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 자동차 기업들은 자사의 고급 자동차 후방에 광각(wide-angle) 카메라를 장착하고 있다. 광각 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 후방의 모든 사각지대를 제거해주지는 못한다. 그러므로 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌, 우측 그리고 후방에 3대의 카메라를 장착하고, 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상을 통합한 파노라마 영상을 생성하는 방법과 다양한 환경에서 실험한 결과를 제시한다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서 제안하는 방법은 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다. 제시된 방법으로 다양한 상황에 따라 실험을 수행하고, 이를 통해 문제점을 찾아본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.131-132
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• 2018

본 프로젝트는 Unity3D Tool 기반의 가상 체험용 VR 프로젝트를 설계하고 개발하였다. 프로젝트의 핵심 기능 및 환경은 게임 제작용 툴인 Unity를 사용하여 웹과 모바일 앱에서 다양하게 접근할 수 있도록 제작하였다. 웹에서는 키보드와 마우스로 제어하고 모바일 앱에서는 자체 컨트롤러 기능을 활용하여 이동 및 제어 처리하였다. 그리고 VR 장치를 활용한 앱 컨트롤러는 시선으로 제어 할 수 있도록 하였다. 프로젝트 활용환경의 공통적인 기능으로는 화면 중앙에 위치한 이동 포인터를 액션 이미지에 일정 시간 올려놓으면 이벤트가 발생하는 레이케스트 기능을 사용하였다. 건물 내부를 표현한 파노라마 이미지는 해당하는 각 장소마다 360' 카메라를 사용하여 촬영하여 기능을 구현하였다. 본 프로젝트는 다양한 네트워크 및 컴퓨팅 환경에서 활용할 수 있는 가상 체험 프로젝트이다. 가상 체험을 통해 가상공간에서 거리, 공간, 시간에 구애받지 않고 학교 소개 및 홍보를 위한 마케팅 효과를 가질 것이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.2
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• pp.235-245
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• 2018

Recently panoramic image overcomes camera limited viewing angle and offers wide viewing angle by stitching plenty of images. In this paper, we propose pre-processing and post-processing algorithm which makes speed and accuracy improvements when making panoramic images. In pre-processing, we can get camera sensor information and use three-dimensional rotation angle to find RoI(Region of Interest) image. Finding RoI images can reduce time when extracting feature point. In post-processing, we propose weighted minimal error boundary cut blending algorithm to improve accuracy. This paper explains our algorithm and shows experimental results comparing with existing algorithms.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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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.