Earticle

현재 위치 Home

정규논문

딥러닝을 이용한 이미지 변이 추정에 대한 고찰
A Review of Image Disparity Estimation Using Deep Learning

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    제주대학교 지능소프트웨어 교육연구소 바로가기
  • 간행물
    지능정보융합과 미래교육 바로가기
  • 통권
    제2권 제1호 (2023.03)바로가기
  • 페이지
    pp.21-26
  • 저자
    이주호
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A428954

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

4,000원

원문정보

초록

영어
This paper discusses the estimation of image disparity, which is essential in many applications such as map-building using cameras, AR(Augmented Reality), and autonomous driving. First, this paper briefly explains the basic concepts of image disparity estimation and previous research before deep learning. Additionally, it introduces the latest (state-of-the-art) researches on stereo and monocular methods using deep learning. Specifically, I will explain more about PSMnet and AANet using stereo configurations, and how to use the auto-encoder proposed by Hu and Godard in mono-disparity estimation using a single camera. The image disparity estimation methods described in this paper are expected to be helpful in understanding and utilizing deep learning and in keeping up with the latest trends.
한국어
본 논문은 카메라를 이용하는 많은 지도 작성, 증강현실(Augmented Reality), 자동차 등등에서 반드시 필요한 이미지 변이 추정에 대한 고찰을 다루고 있는 논문이다. 우선 본 논문에서는 이미지 변이 추정에 대한 기본 개념, 딥러닝 이전의 연구들에 대한 설명으로 간 단하게 이미지 변이 추정에 대해 알아본다. 그리고, 딥러닝을 이용한 스테레오 방법과 모노 방법에 대한 최신(State of the Art) 연구들 에 대하여 소개를 한다. 구체적으로 스테레오 구성을 이용하는 PSMnet과 AANet에 대해서 자세히 알아보도록 하고, 단일 카메라를 이 용하는 모노 변이 추정에서는 Hu와 Godard가 제안한 오토인코더를 사용하는 방법에 대해 알아보도록 하겠다. 본 논문에서 설명하고 있는 이미지 변이 추정 방법이 최신의 동향을 파악하는데 도움이 되고, 딥러닝을 이해하고 활용하는데 도움이 되기를 기대한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 변이 추정에 대한 개념 소개
2. 변이 추정에 대한 딥러닝 이전 연구들
3. 변이 추정에 대한 딥러닝 연구
Ⅲ. 결론
참고문헌

키워드

이미지 변이 추정 딥러닝 스테레오 변이 추정 모노 변이 추정 Disparity estimation Deep learning Stereo disparity estimation Mono disparity estimation

저자

  • 이주호 [ Chuho Yi | 한양여자대학교 AI융합과, 조교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    제주대학교 지능소프트웨어 교육연구소 [Intelligent Software Education Research Institute]
  • 설립연도
    2022
  • 분야
    사회과학>교육학
  • 소개
    우리 연구소는 컴퓨터 과학 교육이 강조되는 세계적 흐름속에서 소프트웨어융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축을 위해 '지능소프트웨어교육센터'를 설립하여 운영하여 왔고, 이후 한국연구재단의 인문사회연구소지원사업에 선정되면서 2022년 3월, 우리나라 인공지능 교육의 거점 연구소로서 '지능소프트웨어교육연구소'로 새롭게 기관 명칭을 변경하고 전문 연구 기관으로서의 위상을 공고히 하였습니다. 우리 연구소는 설립된 이후부터 지금까지 인공지능을 중심으로 하는 지능정보시대를 열어갈 인공지능 컴퓨팅 융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축에 기여하고 있으며, 주요 연구 분야로는 지능정보사회에서 갖춰야할 디지털 소양으로써의 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 소프트웨어와 인공지능 교육 연구, 유아부터 중장년층까지 평생교육차원의 인공지능 교육 연구, 지능정보격차 해소를 위한 정보배려계층 대상 인공지능 교육 연구, 윤리적으로 고려된 인공지능 교육으로 설계된 A!thics 교육 등의 인공지능 교육과 인공지능 기술과 응용 연구 등에 힘을 쏟고 있습니다. 또한 인문사회연구소 지원사업의 과제로 수준별 인공지능 컴퓨팅 교육을 위한 핵심 전략인 4P(Play, Problem solving, Product making, Project)전략에 기반하여 교육과정 개발과 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 CT-EL(Computational Thinking-Experienced Learning) 기반 교수학습 방법 연구, 교재개발 등을 진행하고 있습니다. 앞으로 지능소프트웨어교육연구소는 제주 지역의 유관기관과 협력하여 제주의 미래를 이끌어갈 지능소프트웨어융합을 위한 지역 인재 양성 모델을 만드는데 앞장 서고, 더 나아가 우리나라의 인공지능 교육을 이끌어가는 우리나라 대표 연구 기관으로 자리매김할 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 감사합니다.

간행물

  • 간행물명
    지능정보융합과 미래교육 [Intelligent Information Convergence and Future Education]
  • 간기
    부정기
  • eISSN
    2951-4762
  • 수록기간
    2022~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 370 DDC 370

이 권호 내 다른 논문 / 지능정보융합과 미래교육 제2권 제1호

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.