본 논문은 구형 영상기반 가상환경에서 하나의 시점 영상 내에 포함되어 있는 임의의 물체를 모델링하여 3차원 운동이 가능한 시스템을 소개한다. 본 논문에서는 카메라 보정을 하지 않고, 물체에 대한 최소한의 기하학적 정보만을 이용하여 물체를 모델링하고, 모델링된 물체의 영상 기반 운동(image-based motion)의 가능성을 제시한다. 구현된 시스템은 구 환경에서의 하나의 시점 영상을 사영평면으로 간주하고 사용자에 의해 입력된 선과 점으로 투영된 3차원 물체의 2차원 모양을 모델링한다. 그리고 소실점을 이용해서 모델링된 입방체의 3차원 운동을 다룬다.
본 논문에서는 위상 변조된 가상 영상과 결합변환상관기를 이용하여 암호화 및 복호화 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 영상은 주파수 영역에서 가상 위상 영상과 무작위 위상 영상의 곱을 퓨리에 변환하여 만든 암호화 영상과 제안한 위상 대응 규칙으로 만든 퓨리에 복호화 키를 퓨리에 변환하여 출력 평면에서 간단히 복원된다. 제안한 방법은 암호화된 영상을 허가되지 않은 사람들이 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다. 또한 위상 변조된 영상의 자기상관성분의 세기는 1이므로 원 영상은 이 자기상관성분을 이용하여 재생되므로 결합변환상관기의 가장 큰 문제점인 자기상관성분을 제거해야 하는 문제를 해결할 수 있다 하지만 위상 암호화방법은 잡음이나 흠집에 민감하여 복원영상의 왜곡이 발생할 수 있으므로 본 논문에서는 이 문제를 분석하고 해결책을 제시하였다. 검증 실험을 통하여 분석의 타당성을 확인하고 제안한 암호화 방법이 광 암호화 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.
지금까지 웹 환경하에서의 3차원 환경은 주로 가상의 3차원 모델을 구성하고 모델 오브젝트들의 좌표를 갱신시켜 주거나 가상 공간내에 현장의 영상의 일부를 가상공간에 2차원으로 표시하는 방법으로 표현을 하고 있어서 실제로 현장의 환경은 수시로 변화되는 장면을 가상 공간에 3차원 형태로 표현하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 접속자가 웹상으로 접근하여 VRML로 구성한 3차원 가상의 공간에 실시간으로 texture를 메핑하여 보다 실제감을 느낄수 있는 원력 혼합 현실 공간 시스템을 제안한다. 본 시스템은 가상의 쇼핑 공간에 적용될 경우 접속자가 보다 실제적인 상품에 대한 정보를 얻으면서 구매할 수 있는 진보된 가상 쇼핑 환경을 구성할 수 있다.
최근의 코로나 팬데믹과 같은 사회적 요구로 주목을 받고 있는 가상공간은 가상의 환경에서 사용자에게 존재하지 않지만 존재한 것처럼 믿게 만드는 시각적 공간이라 할 수 있다. 본 연구는 언리얼 엔진의 'HDRI backdrop'과 'Paper 2D' 기능을 활용하여 2D 이미지들로 가상공간을 제작한 작품을 서술한 글이다. 작품에서 배경은 HDRI backdrop을 이용하여 4K HDR 사진 이미지를 3D 공간에 설정하여 제작하고 캐릭터는 Paper 2D를 활용하여 책 표지에 등장하는 캐릭터 이미지를 포토샵 편집 후 스프라이트로 변환하여 배치하였다. 2D 이미지를 활용하여 가상공간을 제작한 작품을 계기로 2D 콘텐츠와 3D 가상공간의 융합으로 새로운 방향의 활용가능성을 발견하고 다양한 표현방식과 아이디어로 발전할 수 있을 것이다.
가상현실은 컴퓨터를 이용하여 만들어진 가상의 환경에서 사용자가 오감을 통해 현실과 유사한 느낌을 경험할 수 있도록 해주는 기술이다. 햅틱 인터페이스는 사용자가 촉각으로 가상 환경과 상호 작용을 할 수 있도록 해주는 기술로서 사용자가 가상 물체를 실제로 만지는 듯한 착각을 불러 일으켜 보다 현실에 가까운 가상 경험을 할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서는 다양한 용도로 사용할 수 있는 3차원 햅틱 인터페이스 장치를 설계 및 제작하고, 순발력 재활훈련의 목적으로 가상공간을 시각적으로 보여주는 입체영상 시스템과 연동하여 일부 제한적인 기능을 갖는 가상 테니스 연습 시스템을 구현하였다. 이때 가상 공과 가상 라켓의 간단한 충돌 모델과 햅틱 렌더링을 통하여 가상 공을 칠 때 사용자가 라켓으로 느끼는 충격과 반력을 제작한 3차원 햅틱 인터페이스 장치를 통하여 느낄 수 있도록 하였다. 구현된 시스템의 실험을 통하여 공과 라켓에서 충돌이 일어났을 때의 느낌을 사용자에게 전달할 수 있었으며, 완벽하지는 않지만 공과 라켓의 충돌 후 공의 나가는 방향과 속도가 실제와 유사함을 확인하였다.
키넥트 카메라는 마이크로소프트사에서 2010년 11월에 출시한 xbox360의 움직임 감지 카메라로 깊이 영상과 색상 영상을 획득할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀(hole) 및 잡음이 생기고 영상으로 재생 시 경계 주변에서 흔들림(flickering) 현상이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 흔들림 현상을 보정하여 화질이 좋은 가상 시점 영상을 실시간으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 결합형 양방향 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 경계 주변의 흔들림 현상은 화소를 탐색하여 처리하는 기법을 적용하여 보정한다. 향상된 깊이 영상과 색상 영상에 3D 워핑(3D warping) 기법을 적용하여 가상 시점 영상을 획득한다. 획득된 영상에서 가려짐 영역(occlusion region)으로 인하여 생기는 홀은 블록기반의 기울기 탐색 기법과 블록의 신뢰도를 이용하여 채우게 된다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 가상 시점 영상을 실시간으로 합성하는 것을 확인하였다.
위성의 성능은 위성 생산물에 의해 평가될 수 있다. 위성 기술 수준이 진입 단계인 경우 대부분의 노력이 위성 작동 및 안전성에 집중되지만, 위성 기술이 적정 수준 이상으로 확보된 이후에는 위성 성능 및 임무 성공에 개발 노력이 집중된다. 특히 광학 위성의 경우 사용자에게 전달되는 위성 영상 품질이 임무 성공 여부와 직접적으로 관련되어 있다. 본 논문은 위성 설계 단계에서 위성 영상 품질 평가에 사용될 수 있는 MTF가 반영된 가상영상을 제작하는 방법을 제시하는 것을 내용으로 한다.
양안 입체 TV 에서는 3 차원 카메라의 시점거리에 따라 눈의 편안함과 3 차원 효과 사이에 대차 관계가 존재한다. 일반적으로 카메라 사이의 거리가 인간의 동공 사이의 거리인 65㎜ 일 때 최적의 효과를 낸다고 한다. 그러나 일반적인 방송용 화질의 상용 카메라는 렌즈 크기가 크기 때문에 이 거리를 맞춘 3 차원 카메라를 제작하기는 매우 어렵다. 그래서 보기 편한 양안입체 영상을 제공하기 위해서는 스테레오 카메라에서 얻은 영상을 조작하여 원하는 가상 시점에서의 영상으로 만들어 줄 필요가 있다. 본 논문에서는 먼저 적응적 다중 창틀 정합을 이용한 계층적 변이 추정을 사용하여 변이 지도를 추출하고, 이것을 이용하여 가상 시점에서의 영상을 합성했다. 다양한 스테레오 영상을 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 타당성을 확인하였다.
본 연구는 시뮬레이터 카메라 가상제어형 CG적용 영상제작시스템을 제공하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제시하는 영상제작시스템은 촬영현장의 시뮬레이터 카메라와 CG적용 영상편집이 이루어지는 그래픽 툴의 가상카메라가 서로 동기화되도록 하고, 시뮬레이터 카메라의 위치, 움직임, 이동, 렌즈설정이 그래픽 툴에서 제공하는 카메라 제어 인터페이스를 통해 가상적으로 제어되도록 하여 그래픽 툴을 통해서 간편하고 용이하게 수행할 수 있는 시스템이다. 동서대학교 창작 애니메이션인 블레이즈 나이츠(Blaze Knights)를 사례로 하여, 시스템 적용전과 적용후의 진행율 및 작업양을 비교하여 연구결과의 우수성을 부각하였다. 연구결과에 따라 CG 아티스트의 작업효율이 증대되는 동시에 CG적용 영상의 장면 연출시 물리적 제약이 최소화되면서, 다양한 장면 연출의 가능 및 실사 촬영이후 영상 편집단계에서 요구될 수 있는 재촬영 분량도 최소화등 VFX업계에 기여도가 높을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 에너지 절약을 위한 방법으로 여름철 냉방의 적정 온도 및 풍향을 제어하기 위한 가상의 시뮬레이션을 목적으로 열 영상과 퍼지 추론 규칙을 적용한 온도 및 풍향 제어 기법을 제안한다. 온도 제어를 위한 가상 시뮬레이션에서 열 영상을 분석하기 위해서 영상을 $300{\times}400$의 크기를 가지는 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 R, G, B 값이며 각 색상은 $ 24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 색상 분포 영상은 아래 계층부터 레벨1에서 레벨10의 높이 계층으로 분류한다. 분류한 각 계층은 고유의 색상 분포도를 가지며 색상이 가지는 온도 수치에 따라서 계층별로 온도를 구성한다. 풍향 제어를 위한 각 계층의 높이는 레벨1에서 레벨3까지는 하위층이며, 레벨 4부터 레벨 7은 중간층, 레벨 8부터 레벨 10은 상위층으로 분류한다. 각 계층의 온도와 높이 레벨 값은 온도 조절과 풍향의 우선 순위, 강도 조절, 지속 시간을 구하기 위한 파라미터이다. 실내 공간의 전체적인 온도의 균형과 풍향을 제어하는 과정으로 풍향의 방향, 지속시간을 적용하고 풍향의 강도를 구하기 위해서 색상 분포영상의 각 구간의 온도 및 높이의 특징을 적용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 풍향의 강도를 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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