컴퓨터 기술의 향상과 인터넷의 보급화로 인하여 가상환경의 구현에 대한 관심도 높아지고 있으며 이에 따른 여러 기술들이 제안되고 있다. 본 논문은 간단한 영상취득장치로 얻은 몇 장의 영상으로 영상 기반 환경을 자동으로 생성하는 방법에 대해 논한다. 특히, 취득한 영상간의 카메라 회전 성분에 강건한 기준 특징 벡터 필터링 방법을 제안하며 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.
물고기와 수중환경의 상호작용과 물고기의 사실적인 움직임 표현은 가상 수족관을 구축할 때 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 가상 수족관의 물고기 움직임은 3D 저작도구를 이용하여 일정한 형태의 움직임을 단순히 반복하는 유영을 보여 왔다. 본 논문에서는 물고기의 유영을 생물학적으로 분류하여 추진과 회전 특성을 분석하고, 각각의 특징에 따른 가상 물고기의 기본유영과 회전유영 생성 방법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 제어에 따라 다양하고 자연스러운 물고기 움직임을 생성함으로써 수중환경을 효과적으로 표현할 수 있고, 상호작용 인터페이스와 함께 사용하여 체험형 가상 수족관의 몰입감을 높일 수 있을 것이다.
3D 가상환경 개발 초기 단계에서부터 효과적인 Navigation을 위해서 Navigation Aid에 대한 연구가 꾸준히 진행되어왔으나 환경 구조의 중요 지점만을 정리한 요약 형태의 정보를 제공하는 방법이 주를 이루고 있어서, Navigation 대상 환경에 익숙지 않은 사용자에게 환경구조를 이해하게 하는 인지적 부담을 주고 있다. 본 논문에서는 사용자의 navigation을 위한 인지적 부담을 최소화할 수 있도록 토픽맵을 적용하여 투어코스를 자동생성 하는 시스템을 제안한다. 본 Navigation Aid 시스템은 가상환경 구조를 기억하거나 시스템 조작을 위한 일상적인 문제점에서 벗어나 본래의 목적에 집중할 수 있을 것이다. 가상환경에서의 Navigation 경험을 통해 현실세계에 존재하는 환경을 사전방문 하거나 효과적인 투어코스를 선정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
기존 인터넷 환경에서는 대부분 2차원 정보를 제공하고 있는데, 이용자가 현실 환경과 유사한 정보를 추구하게 되면서 점차 가상의 현실감을 제공하는 3D 정보의 요구가 늘고 있다. VRML(Virtual Reality Markup Language)은 이러한 3D의 정보를 가시화 해주는 언어로써 일부 진자상거래 사이트에서 그 구현 예를 볼 수 있다. 본 논문은 VRML 기반의 3D 정보를 제공하는 가상 전시관 저작도구를 설계 하고자 한다 본 가상 전시관 저작도구는 JAVA와 VRML을 기반으로 VRML 객체를 실시간으로 접근할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서 제안한 가상전시관 저작도구는 실시간으로 객체 생성 및 수정을 지원함으로써 사용자에게 인터렉티브하게 VRML 데이터를 다를 수 있는 구조를 제공하고 있다.
노화가 시작되면 체력이 저하되어 면역기능이 떨어져 쉽게 병에 걸리고 환경에 대한 적응력이 떨어진다. 특히 60세 이상이 되면 근육 양과 근력이 급격히 가속화되어 신체적으로 약화되기 시작한다. 노화는 자연스럽게 진행되지만 꾸준한 운동을 통해 근력 저하 속도를 늦출 수 있다. 근력 증강을 위한 다양한 기기 개발에도 불구하고 노인들이 사용하는데 어려움이 있다. 특히 노인 신체적 특성에 맞는 운동기기 개발이 절실하며, 노인의 흥미를 유발시켜 자발적 참여를 유도하는 환경이 제공되어야 한다. 가상현실 기술은 실재하지 않거나 먼 거리에 있는 환경을 가상세계로 생성시켜서, 인간의 오감을 각종 인터페이스 장치를 통해 신호를 전달하여 가상의 현실 환경에 실재하고 있다고 느끼도록 만들어 주고, 가상세계와 상호작용을 통해 의료 진단, 치료, 재활 등에 유용한 도구 및 환경을 제공한다. 이러한 가상현실 기술의 특성 때문에 노인의 운동 참여와 운동 효과를 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 근력의 특성을 분석하고 노화와 근력과의 관계를 조사하고, 상지근력 증강 운동기와 해당 가상현실 컨텐츠 그리고 관련 컨텐츠 개발 동향에 대해 제시하고자 한다.
가상환경은 3D 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 실제 작업환경에서 작업하는 것과 같은 몰입감을 사용자에게 줄 수 있지만, 동적인 가상환경은 발생하는 문제들이 복잡하기 때문에 하나의 단일 에이전트로 주어진 문제를 해결하기에는 한계가 있다. 따라서 복잡한 문제들을 작은 문제들로 모듈화 시켜서 해결해야 하는데, 이에 적합한 시스템이 다중 에이전트 시스템이다. 다중 에이전트 시스템은 여러 에이전트들이 협동하여 문제를 해결해야하기 때문에 에이젼트들과의 통신문제와 정보의 공유, 그리고 동적으로 변화되는 가상환경과의 효율적인 상호작용 방법 등이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 Soar라는 인공지능 아키텍처를 이용하여 이러한 다중 에이전트 시스템을 모형화하는 방법에 대해 기술하고 가상현실 시스템과 동적으로 상호작용 하면서 추론/계획하고 행위를 생성하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 AI 기술을 이용한 객체 생성을 위해 윈도우 환경에서 DCGAN 알고리즘을 사용한 객체 생성에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 사전 환경구성시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Python을 기반으로 구현됐기 때문에 이해 및 추가개발 및 수정이 편리하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 생성해낼 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.
광원은 그래픽 모델의 색상과 밝기에 영향을 미치는 중요한 요소이며, 사실적인 합성 결과를 얻기 위해서는 실세계에 존재하는 모든 광원의 정보를 정교하게 저장하고 적절히 활용할 수 있어야 한다. 실세계 광원정보를 HDR 환경 맵으로 표현하여 높은 정확도로 저장하는 것이 가능하지만, 고정된 조명 환경에서 촬영된 한 장의 HDR 환경 맵만으로는 동적 가상 조명 위치에 대한 새로운 환경 맵을 생성하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 미리 정의된 위치와 방향에서 촬영된 대표 HDR 환경 맵들을 이용하여 임의로 선택된 위치에 대응하는 가상 광원의 정보를 동적으로 생성하는 기법에 대해 설명한다. 본 기법은 입력된 대표 HDR 영상들로부터 분석된 광원의 밝기와 분포 등의 정보를 기반으로 영상 보간을 통해 가상 조명에 대한 HDR 환경맵을 자동 계산한다. 보간 결과로 얻어진 정보를 영상기반 라이팅 기법에 활용함으로써 가상 광원의 효과가 그래픽 모델의 렌더링 결과에 사실적으로 반영될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 가상 환경의 참여자를 표현하기 위해 실제 참여자의 영상을 가상 환경에 실시간으로 제공하는 비디오 아바타를 사용하였다. 비디오 아바타의 사용은 참여자를 표현하는 정밀도를 높일 수 있지만 정확한 정합이 중요한 이슈가 된다. 비디오 아바타의 정합을 위해 실제 환경에서 사용되는 카메라와 가상 환경을 생성하기 위해 사용되는 가상 카메라의 특성을 동일하게 조정하였다. 조정된 실제와 가상 카메라의 유사성에 근거하여 실제와 합성 영상의 비교를 통하여 실제 환경에서 획득된 비디오 아바타가 가상 환경과 정합되도록 하였다. 비디오 아바타의 정합 과정에서는 정합의 부정확한 정도를 에너지로 표현하여 이를 최소화시키는 방법을 이용하였으며 실험을 통하여 제안된 방법이 가상 환경에서 비디오 아바타의 정합에 효과적으로 적용 가능함을 확인하였다.
가상환경에 참여하는 참여자들의 하드웨어와 네트워크 성능은 매우 다를 수 있으므로 다양한 환경 하에 있는 참여자들에게 동일한 대우를 하는 공정성과 적절한 응답성의 보장과 이를 위한 동기화는 반드시 해결되어야 할 과제이다. 동기화를 위하여 메시지를 받은 즉시 처리하지 않고 일정한 대기시간이 지난 후 처리하는 방법을 사용할 수 있다. 대기시간이 길어질수록 공정성은 좋아지나 응답성이 떨어지므로 적절한 대기시간을 결정하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 본 논문에서는 참여자들의 네트워크 지연시간 중 일정 비율을 제외한 나머지만을 고려하여 대기시간을 결정하는 방법을 제안하고 이 방법의 효용성을 검증했다. 이를 위해 가상환경을 구축하고 메시지를 생성하여 모의실험을 하였다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 방범이 대부분의 경우에 좋은 결과를 보여 네트워크로 연결된 가상환경에서 메시지를 동기화 하는데 효과적인 방법임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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