프로젝션 화면 내에서의 Advanced Paper Document

홍광진(Kwangjin Hong),정기철(Keechul Jung) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ

최근 컴퓨터 환경은 매우 빠르게 발전하고 있지만, 사람들은 여전히 종이로 된 문서를 사용한다. 본 논문은 프로젝션 화면 내에서 중이 문서의 기능을 향상시킨 Advanced Paper Document(APD)를 제안한다. APD는 종이 문서와 디지털 문서를 결합시키기 위해서 부가적인 장치 없이, 사용자의 손을 이용한 문서의 선택과 조작 등의 다양한 명령을 수행한다. APD는 종이 문서와 디지털 문서의 장점을 모두 가지고 있으며, 사용자에게 자연스럽고 직관적인 환경을 제공한다. 실험 결과를 통해서, APD가 종이 문서와 디지털 문서의 기능을 결합하는 데에 적함하며 손의 추출 및 인식과 문서의 검색에서 만족스러운 성능을 보여줌을 확인하였다.

하이브리드 문서 저작도구의 설계 및 개발

홍광진(Kwangjin Hong),정기철(Keechul Jung) 한국멀티미디어학회 2006 멀티미디어학회논문지 Vol.9 No.4

빅데이터 기반 강화학습 알고리즘을 이용한 인공지능

홍광진(Hong, Kwangjin),강재원(Kang, Jaewon),정기철(Jung, Keechul) 한국정보과학회 2015 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2015 No.6

Color calibration과 Stereo information을 이용한 프로젝션 화면 내의 전경물체 검출

홍광진(Kwangjin Hong),정기철(Keechul Jung),강현(Hyun Kang) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B

프로젝션 화면(projection display) 상에 보여지는 가상의 물체를 사용자가 직접 조작할 수 있는 인터페이스를 제공하기 위해서는 전경 물체를 검출해내는 과정이 필수적이다. 이전의 색상 정보만을 이용하는 방법은 몇 가지 제약 조건을 가지고 있었다. 본 논문은 색상 보정(color calibration)과 스테레오 정보(stereo information)를 이용하여 프로젝션 화면 내의 전경물체를 검출하는 방법을 제안한다. 실험에서는 프로젝터를 통해 책상 표면에 투사되는 영상과 일반 캠코더를 통해 얻어진 영상 사이의 왜곡을 기하 왜곡과 색상 왜곡으로 정의하여 모델링 하였고, 스테레오 정보를 이용하여 얻어진 최종 결과를 통해 제안된 방법의 실효성을 입증할 수 있었다.

3차원 물체 재구성 과정이 통합된 실시간 3차원 특징값 추출 방법

홍광진(Kwangjin Hong),이철한(Chulhan Lee),정기철(Keechul Jung),오경수(Kyoungsu Oh) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.12

상호작용이 가능한 컴퓨팅 환경에서 사람과 컴퓨터 사이의 자연스러운 정보 교환을 위해 동작인식과 관련한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 2차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출과 인식 속도는 빠르지만, 정확한 인식을 위해서 많은 환경적인 제약이 따른다. 또한 2.5차원 특징값을 이용하는 알고리즘은 2차원 특징값에 비해 높은 인식률을 제공하지만 물체의 회전 변화에 취약하고, 3차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출을 위해 3차원 물체를 재구성하는 선행 과정이 필요하기 때문에 인식 속도가 느리다. 본 논문은 3차원 물체 재구성 단계와 특징값 추출 단계를 통합하여 실시간으로 3차원 정보를 가지는 특징값 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 비주얼 헐 생성 방법의 세부 과정 중에서 동작 인식에 필요한 데이타 생성 부분만을 수행하여 임의의 시점에서 3차원 물체에 대한 3종류의 프로젝션 맵을 생성하고, 각각의 프로젝션 맵에 대한 후-모멘트(Humoment)를 계산한다. 실험에서 우리는 기존의 방법들과 단계별 수행 시간을 비교하고, 생성된 후-모멘트에 대한 혼동 행렬(confusion matrix)을 계산함으로써 제안하는 방법이 실시간 동작 인식 환경에 적용될 수 있음을 확인하였다. For the communication between human and computer in an interactive computing environment, the gesture recognition has been studied vigorously. The algorithms which use the 2D features for the feature extraction and the feature comparison are faster, but there are some environmental limitations for the accurate recognition. The algorithms which use the 2.5D features provide higher accuracy than 2D features, but these are influenced by rotation of objects. And the algorithms which use the 3D features are slow for the recognition, because these algorithms need the 3d object reconstruction as the preprocessing for the feature extraction. In this paper, we propose a method to extract the 3D features combined with the 3D object reconstruction in real-time. This method generates three kinds of 3D projection maps using the modified GPU-based visual hull generation algorithm. This process only executes data generation parts only for the gesture recognition and calculates the Hu-moment which is corresponding to each projection map. In the section of experimentalresults, we compare the computational time of the proposed method with the previous methods. And the result shows that the proposed method can apply to real-time gesture recognition environment.

명시적인 3차원 물체 재구성 과정이 생략된 실시간 3차원 특징값 추출 방법

홍광진(Kwangjin Hong),이철한(Chulhan Lee),정기철(Keechul Jung),오경수(Kyoungsu Oh) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1

Advanced Documents 저작 도구

홍광진 ( Kwangjin Hong ),정기철 ( Keechul Jung ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.1

프로젝션 디스플레이 시스템(PDS)을 사용한 Advanced Paper Document (APD)는 오프라인 문서와 온라인 문서의 장점을 모두 가지고 있다. PDS는 가상의 물체를 실제 세계에 공간적으로 연결하여 줌으로써 사용자에게 더욱 풍부한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문은 단순하게 오프라인 문서에 대한 온라인 정보를 보여주는 APD의 기능을 확장한, 사용자가 직접 오프라인 문서에 온라인 정보들을 삽입, 삭제, 수정할 수 있는 Advanced Documents Authoring Tool (ADAT)을 제안한다. ADAT는 PDS 위에 놓여진 실제의 오프라인 문서와 가상의 온라인 정보를 직관적으로 연결해준다. 사용자가 전자펜을 통하여 문서를 선택하면, 작업 공간 위쪽에 설치된 카메라를 통하여 문서의 영상을 입력받고, 해당 문서의 기존에 저장되어있는 정보를 검색한 후, 프로젝터를 통하여 문서 위에 투영해줌으로써, 사용자에게 온라인 정보를 제공한다.

암호화 속도 향상을 위한 디지털 콘텐츠의 특징 영역 암호화

조상일(Sangil Cho),홍광진(Kwangjin Hong),정기철(Keechul Jung) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2

디지털 영상 콘텐츠는 쉽고 빠르게 복제와 전송이 가능하기 때문에 다수의 사용자가 동일한 콘텐츠를 공유하는 것이 가능하다. 이러한 디지털 콘텐츠의 특징은 많은 디지털 영상 콘텐츠 제작자의 창작 의욕을 저하시키고 콘텐츠 산업 발달을 저해하는 원인이 되고 있다. 따라서 최근 디지털 콘텐츠의 보호를 위한 다양한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 기존의 가산 암호 방식은 암호의 비도면에서 영상 암호화에 사용된 암호키를 추정할 수 있다는 단점이 있으며 난수 정보가 해독될 우려가 있다. 또한 주사선내 신호 절환 방식은 원영상의 히스토그램 정보를 그대로 담고 있어 암호화된 영상의 히스토그램 정보로 원영상의 종류를 추정할 수 있는 단점이 있고 블록간의 상관 관계를 계산하여 해독할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 디지털 영상 콘텐츠의 특정 영역을 추출하고 이 영역에 대한 암호화를 함으로써, 새로운 암호 알고리즘의 개발 없이 기존의 알고리즘을 이용하여 암호화 속도를 개선하고 안전성을 향상시킬 수 있다.

회전무관 3D Star Skeleton 특징 추출

전성국(Sungkuk Chun),홍광진(Kwangjin Hong),정기철(Keechul Jung) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.36 No.10

포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다. Human posture recognition has attracted tremendous attention in ubiquitous environment, performing arts and robot control so that, recently, many researchers in pattern recognition and computer vision are working to make efficient posture recognition system. However the most of existing studies is very sensitive to human variations such as the rotation or the translation of body. This is why the feature, which is extracted from the feature extraction part as the first step of general posture recognition system, is influenced by these variations. To alleviate these human variations and improve the posture recognition result, this paper presents 3D Star Skeleton and Principle Component Analysis (PCA) based feature extraction methods in the multi-view environment. The proposed system use the 8 projection maps, a kind of depth map, as an input data. And the projection maps are extracted from the visual hull generation process. Though these data, the system constructs 3D Star Skeleton and extracts the rotation invariant feature using PCA. In experimental result, we extract the feature from the 3D Star Skeleton and recognize the human posture using the feature. Finally we prove that the proposed method is robust to human variations.

3차원 얼굴 복원을 위한 그래프 컷 기반의 전경 물체 추출 방법

박안진(Anjin Park),홍광진(Kwangjin Hong),정기철(Keechul Jung) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.2C

영상기반의 3차원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 컴퓨터 성능의 발전과 다양한 영상기반의 복원 알고리즘의 연구로 인해 최근 좋은 결과를 보이고 있으나, 이는 얼굴영역과 같은 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어있다고 가정하기 때문이다. 일반적으로 목적이 되는 영역을 추출하기 위해 차영상이 많이 이용되고 있지만, 차영상은 잡음과 구멍(hole)과 같은 오 추출된 영역이 발생하기 때문에 목적이 되는 영역을 3차원으로 복원을 할 때 심각한 오류를 초래할 수 있다. 전경물체(목적이 되는 영역)을 정확하게 추출하기 위해 최근 그래프 컷(graph cut)을 이용한 방법이 다양하게 시도되고 있다. 그래프 컷은 데이터 항(data term)과 스무드 항(smooth term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로 여러 공학적 문제에서 좋은 결과를 보이고 있지만, 에너지 함수의 데이터 항을 설정할 때 필요한 사전정보를 자동으로 얻기가 어렵다. 스테레오 비전의 깊이 정보가 최근 전경 물체 추출을 위한 사전정보로 많이 이용되고 있고 그들의 실험환경에서는 좋은 결과를 보이지만, 3차원 얼굴 복원에서 얼굴의 대부분이 동질의 영역을 가지고 있기 때문에 깊이 정보를 구하기 어려워 정확한 사전정보를 구하기가 어렵다. 본 논문에서는 3차원 얼굴 복원을 효과적으로 하기 위한 그래프 컷 기반의 전경 물체 추출 방법을 제안한다. 에너지 함수의 데이터 항을 설정하기 위해 전경 물체에 대한 사전정보를 추출해야 하며, 이를 위해 차영상을 이용하여 대략적인 전경 물체 추출하고, 사전정보에 대한 오류를 줄이기 위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.