본 연구는 비대칭 가상현실 환경에 존재하는 HMD 사용자와 Non-HMD 사용자 모두에게 향상된 현존감을 제공하기 위하여 사용자의 체험 환경에 최적화된 몰입형 상호작용을 제안한다. 제안하는 몰입형 상호작용의 핵심은 HMD 사용자와 Non-HMD 사용자 사이의 비대칭 환경의 차이를 구분하여 사용자에게 최적화된 상호작용을 제시하는 것이다. 그리고 사용자 각각에게 주어지는 비대칭 가상현실 환경에서 향상된 몰입을 제공하여 현존감을 높이기 위하여 HMD 사용자에게는 공간의 몰입을 향상시키는 걷기 상호작용을, Non-HMD 사용자에게는 직접적인 조작을 통해 상황을 전체적으로 이해하고 관리함으로써 몰입을 향상시키는 손 기반 인터페이스를 설계한다. 마지막으로 몰입형 상호작용을 통해 모든 사용자가 향상된 현존감을 제공받으면서 동시에 각각의 체험에 환경에 특화된 경험을 하였음을 설문실험을 통해 검증한다. 이러한 과정들을 통하여 제안한 상호작용이 비대칭 가상현실에서 Non-HMD 사용자도 보조자가 아닌 참가자로써 HMD 사용자와 함께 몰입할 수 있음을 확인한다.

본 연구는 몰입형 가상현실에 존재하는 다수의 HMD 사용자들에게 보다 향상된 현존감과 만족스러운 경험을 제공하기 위하여 협업기반 다수 사용자 상호작용을 제안한다. 제안하는 다수 사용자 상호작용의 핵심은 가상현실 환경에 존재하는 HMD 사용자가 각자 구분된 역할과 행동을 기반으로 소통과 협업을 통해 상호작용할 수 있는 방향을 제시하는 것이다. 가상협업환경에 존재하는 사용자 각각은 손을 활용하여 가상 환경 또는 가상의 객체와 직접적으로 상호작용하는 기본 구조를 바탕으로 사용자간 소통과 협업을 통해 공동의 목표를 수행해 갈 수 있는 방식(동기화, 의사소통)을 함께 설계한다. 그런 다음 제안하는 다수 사용자 상호작용을 통해 향상된 현존감과 만족하는 경험을 제공하는지를 검증하기 위하여 소통과 협업을 고려한 아케이드 장르의 가상현실 어플리케이션을 제작한다. 그리고 참가자들을 대상으로 한 설문 실험을 진행한다. 이러한 과정들을 통해 제안한 몰입형 가상협업환경에서의 상호작용이 사용자 모두에게 만족하는 현존감과 경험을 제공함을 확인한다.

태풍, 해일, 홍수, 범람 등에 관련된 자연재난 데이터를 빠르고 효과적으로 가시화하여 재난 재해 상황에서 정확한 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 시스템을 소개한다. 재난정보를 포함하는 데이터는 적게는 수백 MB에서 많게는 수십, 수백 GB로 구성되어 있으므로 개인이 지닌 컴퓨터로는 처리할 수 없다. 그렇기 때문에 본 시스템은 클라이언트-서버 기반의 시스템을 제공하여 고성능 서버에서 가시화 결과를 생성하고 클라이언트에서는 결과를 받아 출력하는 형태로 구현되었다. 서버는 클라이언트의 요청을 처리하고 내장된 고성능 클러스터로 렌더링된 결과를 클라이언트로 전송한다. 클라이언트는 원하는 기간을 지정하여 가시화된 결과를 이미지, 동영상, 3D 그래픽 모델 중 원하는 형태로 서버로부터 제공받아 표출할 수 있으며 사용자 친화적인 GUI와 효과적으로 가시화 결과를 볼 수 있는 다양한 기능을 사용자에게 제공한다.

본 논문에서는 3차원 가상 공간을 탐험하는 사용자가 가상 물체들 사이의 충돌 위험 영역을 정밀하게 관찰할 수 있도록 돕는 보조 카메라 최적화 기술을 소개한다. 보조 카메라의 역할은 두 물체 사이의 충돌 위험 영역을 자동으로 감지하고 해당 영역을 현재 메인 카메라가 보여줄 수 없는 새로운 시점에서 관찰하여 사용자에게 보여주는 것이다. 하지만 가상 물체의 기하학적 모양이 복잡한 경우 충돌 위험 주변 공간도 좁고 복잡해진다. 그 결과, 보조 카메라의 위치 설정에 많은 제약이 따르고 최적화 계산의 복잡도 역시 높아진다. 본 논문에서는 보조 카메라의 위치를 두 물체 사이에 계산된 바이섹터-서피스 상의 점으로 제한함으로써 공간적 제약 조건을 지킴과 동시에 최적화의 효율성을 높이는 방법을 제시한다. 검증을 위해 사용자가 핸드 모션 인식 장치를 이용해 3차원 가상 환경을 탐험하게 하는 프로그램을 제작하였으며 사용자 조사를 통해 효용성을 확인하였다.

본 연구는 핸드폰과 같은 모바일 기기로 촬영한 문서 이미지에서 조명 조건들로 인해 발생한 부드러운 그림자를 제거하는 방법을 제안한다. 본 방법은 기존의 피라미드 기반 방법이나, 경계법 방법에 비해 더 좋은 결과를 만들어 낸다. 방법의 기본아이디어는 촬영된 문서 이미지로부터 이미지 지역 통계를 활용하여 글자나 그림 등의 흥미로운 내용이 있는 부분을 분리하고, 이 분리된 부분에 대해 적응적인 밝기 및 대조 조정과 레벨 변환을 수행하여 이미지를 더욱 선명하게 하는 것이다. 또한 내용이 없는 부분에 대해서는 부드러운 채움을 위해 이미지 변형량 기반의 빈 곳 메우기 방법을 이용한다.

가상 멀미는 가상 현실의 대표적 부작용 중 하나로 다양한 요소에 의해 영향을 받는다. Field of view (FOV)는 그 중 대표적인 요소 중 하나로, FOV가 줄어들면 가상 멀미는 줄일 수 있으나 임장감 또한 낮아지는 것으로 알려져 왔다. 최근 연구에 따르면 임장감을 유지하면서 가상 멀미를 줄이기 위해 Dynamic FOV Restrictor (Center-fixed FOV Restrictor)가 제안되었으며, 아바타의 속도와 각속도를 반영하여 동적으로 FOV를 제한하였다. 본 연구 그룹에서는 여기에 머리의 회전과 눈의 움직임을 더하여 Eye-tracking Based Dynamic FOV Restrictor (Eye-tracking FOV Restrictor)를 제안하였다. 본 연구는 FOV Restrictor가 없는 조건과, Center-fixed FOV Restrictor조건, Eye-tracking FOV Restrictor조건의 가상 멀미와 임장감을 연구하였다. 본 연구 결과에 따르면 Center-fixed FOV Restrictor조건의 가상 멀미가 다른 두 조건의 가상 멀미 보다 낮은 것을 확인하였고, 세 조건에서 영장감에 차이가 없는 것을 확인하였다. 이러한 가상 멀미 저감 요소 기술에 대한 해석과 한계에 대하여 본 논문에서 논의하였다.

RGB-D 카메라 촬영 영상에 대한 카메라 포즈 추정을 통하여 복원한 3차원 전역 공간의 점 집합으로부터 삼각형 메쉬를 생성할 때, 일반적으로 메쉬의 크기가 커질수록 3차원 모델의 품질 또한 향상된다. 하지만 어떤 한계를 넘어서 삼각형 메쉬의 해상도를 높일 경우, 메모리 요구량의 과도한 증가나 실시간 렌더링 성능저하 문제뿐만 아니라 RGB-D 센서의 정밀도 한계로 인한 접 집합 데이터의 노이즈에 민감해지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간 응용에 적합한 3차원 모델 생성을 위하여 비교적 적은 크기의 삼각형 메쉬에 대하여 3차원 점 집합의 촬영 색상으로부터 고화질의 텍스쳐를 생성하는 기법을 제안한다. 특히 카메라 포즈 추정을 통하여 생성한 3차원 점 집합 공간과 2차원 텍스쳐 공간 간의 매핑 관계를 활용한 간단한 방법을 통하여 RGB-D 카메라 촬영 영상으로부터 복원한 3차원 모델에 대하여 효과적으로 텍스쳐를 생성할 수 있음을 보인다.

본 논문은 다중의 플레이어들이 단합된 동작을 통해 노를 저어 보트를 이동시키도록 하기 위해 동작에 의해 구동되는 조정(rowing) 시뮬레이션 프레임워크를 제안한다. 실제 조정 경기에서 보트를 가속하기 위해서는 선수들이 시간과 자세에 대해 노 젓는 동작을 동기화 시키는 것이 매우 중요하다. 조정의 이러한 흥미로운 특징을 이용하여, 본 논문에서는 다중 플레이어들이 노 젓는 동작을 수행하는 동안 그들 사이의 동작 유사도를 실시간으로 측정하고 그 유사도에 기반하여 가상 환경에서 보트의 속도를 제어한다. 또한 제안된 프레임워크에 아이템 획득과 같은 게임적인 요소들을 추가하여 플레이어들의 조화된 행동에 의해 아이템을 획득한 경우 아이템 종류에 따라 배의 속도가 증가하거나 감소하도록 한다. 이러한 게임적인 요소들은 플레이어들이 단합된 조정 동작을 생성하기 위한 좋은 팀워크를 훈련할 때 좀더 적극적으로 참여하도록 장려한다. 노 젓는 동작과 아이템을 획득하는 동작을 인식하기 위해 본 논문에서 제안하는 방법은 머리와 양손에 대한 추적 데이터만을 필요로 하며 실시간에 동작할 정도로 충분히 빠르다. 몰입감을 높이기 위해 조정 시뮬레이션 결과를 대형 곡면 스크린에 프로젝션 한다.

본 논문에서는 가상현실 기술을 이용한 범죄 프로파일링 시뮬레이션 교육 및 평가 시스템을 제안한다. 국내에서는 지난 10년 동안 강력범죄의 발생비가 45.2% 증가함에 따라 프로파일링의 중요성이 대두되었다. 하지만 기존 교육과정 문제로 인해, 국내 프로파일러의 수는 서른여섯 명으로 매우 적은 수준이다. '범죄 재현 학습'은 프로파일링을 교육하는 대표적인 방법이지만, 여러 제약사항이 존재해 실질적인 교육이 이루어지지 못하는 실정이다. 따라서 본 시스템은 기존의 제약사항을 해결하고자 가상현실 기술을 활용하였으며, 사용자는 가상현실로 구현된 범죄 현장에서 상호작용을 통한 몰입형 체험으로 프로파일링에 대한 시뮬레이션 교육과 평가를 받을 수 있도록 하였다. 본 시스템의 활용으로 많은 기관에서 프로파일링 교육이 활성화될 수 있을 것이며, 다양한 프로파일링 기법을 교육받은 우수한 프로파일러를 양성하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.

본 논문은 뇌졸중 환자가 가상의 집에서 일상 재활 훈련을 할 수 있는 소근육 재활 시스템을 제안한다. 뇌졸중 환자는 마비증상으로 인해 일상생활 활동이 제한적이며 이들을 위한 재활 훈련에는 전등 켜고 끄기, 문 여닫기, 가스 밸브 잠그기, 자물쇠 열기 등 집안에서 일어나는 활동을 재현하는 작업 치료 훈련이 다수 있다. 본 논문에서는 가상현실 기술로 집 내부를 구현하여 앞서 언급한 일상 재활 훈련 요소를 배치하고 손동작 인식 장치인 립모션(Leap Motion)을 활용하여 환자가 손과 손가락을 충분히 사용하여 재활 훈련을 할 수 있는 재활 시스템을 제안하였다. 이 시스템을 이용하면 뇌졸중 환자는 불편한 몸으로 치료 기관에 방문하지 않고도 가상현실로 소근육 재활이 가능하며, 기존 작업 치료 도구의 단조로움을 탈피하여 흥미롭게 재활 훈련을 받을 수 있을 것으로 기대된다.

최근 가상 현실 및 증강 현실 기술의 발달로 다양한 형태의 기술이 제안되고 발전되고 있다. 특히 가상의 학습공간이나 가상의 건축 공간들을 위한 기술로서 원하는 형태의 그림을 그릴 수 있는 가상 드로잉 툴은 필수적인 요소 중 하나로 볼 수 있다. 기존의 래스터 기반 드로잉 알고리즘은 공간 이동이 잦은 가상 현실에서는 부적합 할 수 있는데, 가상 현실의 특성상 근접하거나 멀어지는 경우가 많기 때문이다. 본 논문에서는 연필 및 에어브러시의 물리적인 특성을 고려하여 실제 결과와 흡사하면서도 확대 및 축소에 강건한 가상의 드로잉 툴 렌더링 알고리즘을 제안한다. 캔버스로부터의 거리, 분사되는 잉크의 양, 움직이는 속도, 마찰력, 압력 등을 고려한다. 드로잉의 기본 단위는 정사각형 패치이며 각 패치는 슈도 랜덤값을 기반으로 하는 입자 형태의 이미지를 가진다. 이러한 입자 패치는 슈도 랜덤 식을 사용하고 매 프레임 마다 재 생성되기 때문에 확대 축소 시 깨짐 현상이 발생하지 않는다. 제안된 알고리즘은 2차원 환경 및 가상 현실 환경에 구현되었다. 2차원 환경은 안드로이드 기반 스마트폰에서 구현하였으며 가상 현실 환경은 언리얼 엔진 4를 사용하여 구현하였다. 구현 결과 확대 축소 시에도 이질감 없이 원래의 질감을 유지하는 렌더링 결과를 얻을 수 있었다.