최근 물리 시뮬레이션 분야의 성능 개선을 위해 GPU 컴퓨팅 방식이 활용되고 있다. 특히 많은 연산의 양을 요구하는 변형물체 시뮬레이션의 경우 실시간성 보장을 위해 GPU 기반 병렬처리 알고리즘을 필요로 한다. 본 연구진은 변형물체 시뮬레이션을 구현하는 방법 중 하나인 질량스프링 시뮬레이션 기법의 성능을 향상시키기 위한 병렬 구조 설계 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPU에 직접 접근이 가능한 그래픽 라이브러리인 OpenGL의 GLSL을 사용하였으며, 독립적인 파이프라인인 컴퓨트 쉐이더를 활용해 GPGPU 환경을 구현하였다. 병렬 구조 설계 방법의 효과를 검증하기 위해 스프링 기반 질량스프링 시스템을 CPU기반과 GPU기반으로 구현하였으며, 실험의 결과 본 설계 방법을 적용하였을 때 CPU 환경에 비해 연산 속도가 약 6,000% 개선됨을 보였다. 추후 본 연구에서 제안한 설계 방법을 활용한다면 경량화 시뮬레이션 기술이 필요한 증강현실 및 가상현실 분야에 효과적으로 적용이 가능할 것으로 기대한다.
영상 추적 기법은 현대 사회의 주요한 분야에서 필요로 하는 중요한 기술로 여겨지는 핵심 기술 중의 하나이다. 특히 물체의 외곽선 추적은 물체의 외형 정보를 파악하면서 빠른 추적을 할 수 있다는 측면에서 필요한 기술인데, 목표물 주변의 에지에 영향을 받기 쉬우며 연약 에지가 발생하였을 때 추적에 실패하는 경우가 발생한다. 이를 극복하기 위하여 이 연구에서는 카메라가 장착된 이동 로봇의 6자유도 운동을 가상적으로 발생시켜 PDM을 얻어내고, 이를 기반으로 모듈적으로 능동 형태 모델을 구성하여 추적 시스템을 설계하여 보다 국부적 최소점에 대하여 강인한 특성을 갖는 영상 추적기를 제안한다. 제안된 방법의 유효성을 보이기 위하여 실제 이동 로봇에서 관측되는 영상에 대하여 영상 추적 실험을 수행하였으며, 이를 다른 주요한 기법들과 비교하여 그 우수성을 확인하였다.
최근 멀티미디어 기술과 가상/증강현실 기술의 발전으로 사용자에게 몰입감 있는 콘텐츠를 제공하는 여러 시스템들이 제안되고 있다. 또한 기존의 시각과 음향효과만으로 이루어진 시스템의 한계를 넘어서 실제와 같은 느낌을 전달할 수 있는 햅틱기술을 적용하여 보다 몰입감있는 체험형 실감책들이 고안되고 있다. 본 논문은 과학교과서를 중심으로 과학적 이론을 보다 효과적으로 가르치고 배우기 위해 필요한 다양한 촉감(Haptic)을 분류하고, 이를 실감책에 적용하여 책이 담고 있는 주요 내용 또는 삽화와 관련된 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 가상/증강환경에서 시청각정보와 함께 촉각콘텐츠를 독자에게 제공함으로써 보고, 듣고 만질 수 있는 적극적인 촉감 상호작용이 가능한 실감책 ('Sil-Gam' Book) 시스템의 기본 프레임워크를 제시한다. 제시된 실감책은 크게 세 부분으로 구성된다. 첫째, 실감책을 읽고 있는 사용자의 손가락의 위치, 시선과 같은 사용자의 움직임을 추적하고 책의 크기, 페이지 등을 인식하는 센서가 부착된 센싱 부; 둘째, 장비에 따라 적용 가능한 촉감 속성, 물체의 움직임에 따라 적용할 수 있는 촉감 속성등 다양한 촉감콘텐츠의 속성을 저작하고 편집하는 소프트웨어 부; 마지막으로 사용자에게 저작된 실감 콘텐츠를 사용자가 쉽고 직관적으로 체험하게 하기 위한 디스플레이부로 구성된다. 여기서 디스플레이 부는 세부적으로 시청각 콘텐츠를 전달하는 시청각 디스플레이 부와 역촉감 콘텐츠를 전달하는 역촉감 디스플레이부로 구성된다. 본 논문에서는 또한 실감책 촉감 저작도구를 사용하여 제시할 수 있는 다양한 촉감을 중고등학교 교육과정에서 배우는 과학 이론에 적용하여 과학 실험시 경험할 수 있는 다양한 역/촉감을 전달하는 몇 가지 시나리오를 예시하였다.
오래 전부터 컴퓨터 그래픽을 이용한 얼굴의 표정 생성은 여러 분야에서 응용되어 왔고,요즘에는 가상현실감 분야나 원격 회의 분야 등에서 가상 에이전트의 표정을 생성하는데 사용되고 있다.그러나 네트워크를 통해 다중 참여자가 상호 작용을 하는 상황에서 표정을 생성하는 경우에는 상호작용을 위해 전송되어야 할 정보의 양으로 인해,실시간에 원하는 표정을 생성하기 어려운 경우가 생긴다.본 연구에서는 이러한 문지를 해결하기 위해 표정 생성에 Level-of-Detail을 적용하였다.Level-of-Detail은 그래픽스 분야에서 복잡한 물체의 외형을 좀 더 효율적으로 나타내기 위해 오랜 전부터 연구되어져 온 기법이지만 아직까지 표정 생성에 적용된 예는 없다.본 연구에서는 상황을 고려하여 적절하게 상세도를 변경하여 표정을 생성하도록 Level-of-Detail기법을 적용하는 방법에 대해 연구하였다.구현된 시스템은 텍스트,음성,Gui, 사용자의 머리의 움직임 등과 같은 다양한 입력에 대해 입모양과 동기화 되는 표정을 생성한다.
입자추적유속계(PTV)는 나노 및 바이오 분야의 유체유동장에서는 각 입자들을 추적하여 속도측정을 하는 관계로 많은 강점이 있다. 그러나 측정원리상 보간에 의한 속도장 측정오차를 피할 수 없는 관계로 PTV기술을 사용함에 있어서 제한적이었다. 본 연구에서는 어파인변환 알고리듬을 PIV 및 PTV측정에 도입함으로써 보간에 의한 오차를 줄일 수 있는 어파인변환 기반 하이브리드 PIV알고리듬을 구축하였다. 구축된 알고리듬에 대한 성능평가를 위하여 Green-Taylor와유동의 수치적 데이터를 이용한 가상영상에 대한 시험을 실시하였으며, 이로부터 입자수가 2000개 이상일 때 최적의 측정성능임을 확인하였으며 상호상관PIV법 및 확률일치PTV법보다 우수한 측정성능임을 확인하였다. 나아가 길이비 2:1($6cm\;{\times}3cm$)인 장방형 물체후류(Re=5,300)에 대한 실험영상에 대한 실제 계산을 통하여 구축된 알고리듬에 대한 측정성능의 우수성을 확인하였다.
가상현실 콘텐츠에서 시각과 다른 감각의 불일치로 인한 멀미나 어지럼증이 큰 문제로 논란이 되고 있다. 해당 문제를 해결하기 위해 오감을 만족시키는 기기들이 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중 촉감에 관한 연구가 가장 많은데 경도나 질감에 의한 연구는 많지만 온도의 관한 연구가 상대적으로 적다. 따라서 본 논문에서는 재질의 온도가 아닌 고온에서 저온으로 이동하는 열에너지의 양을 기반으로 온도를 느낄 수 있는 계산모델을 제시하고자 한다. 열에너지는 물질의 고유특성인 열전도도와 온도, 접촉면적 등에 의해 결정되기 때문에 재질의 종류, 재질과 손의 온도, 물체와 닿는 부위에 따라 사람이 느끼는 열의 정도가 달라진다. 열전도법칙과 비열공식을 이용해 재질의 단위시간당 열에너지 이동양을 계산하고 열전소자를 이용하여 재질의 단위시간당 변하는 열에너지 재현방법을 연구하였다.
증강현실은 카메라에 보인 현재 모습에, 중첩된 대상의 정보를 인지하는 방식으로 문화, 교육, 군사, 의료 등 다양한 분야에서 그 콘텐츠가 활용되고 있다. 특히 전시나 어린이 교육 콘텐츠는 이미 다양한 방식으로 제작되고 있다. 이러한 증강현실을 활용하여 문화재를 가상으로 구현하고 정보를 전달하는 콘텐츠를 개발하였다. '갈기비AR'과 '장영실의 발명품AR'을 통해 접근하기 어려운 문화재를 눈앞 가까이에서 경험 하도록 해준다. '갈기비AR'은 3D 블록 형태로 체험 콘텐츠를 제공함으로서 문화재 구조에 대해 손쉽게 알 수 있도록 한다. '장영실의 발명품AR'은 물체를 확대, 축소, 회전하며 함께 사진을 찍어 문화재를 보다 밀접하게 살펴볼 수 있도록 하였다. 바닥면을 인식하는 ARCore로 '갈기비 AR'는 증강된 화면 속에 비석을 위치하여 블록을 할 수 있게 한다. 측우기, 해시계, 물시계, 앙부일구를 손앞에 바로 보는 것과 같이 구현하여 체험자에게 사실감을 더 주고자 하였다. 문화재를 널리 알리기 위한 콘텐츠이며 문화재의 체험 콘텐츠를 통해 문화유산의 향유를 증대하고자 한다. 문화재 정보가 대중적으로 확산할 수 있도록 하는 데 제작되는 콘텐츠 기획에 도움이 되는 연구 자료이길 기대한다.
본 논문에서는 웹 브라우저에서 사용자가 직접 마우스를 사용하여 3차원 대칭형 도자기를 모델링하고 그 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 가장 큰 특징은 3D에 대한 전문지식이 없는 일반인들도 쉽게 3D 물체를 생성할 수 있다. 그리고 부가적으로 값비싼 햅틱(haptic)이나 카메라와 같은 장비의 필요 없이 네트워크에 연결된 PC와 마우스만 있으면 이용할 수 있다. 제안된 시스템 개발을 위하여 가상현실과 3차원 그래픽을 위한 국제 표준 언어인 VRML/X3D 언어를 사용하였다. VRML/X3D는 다른 3D 그래픽과 달리 웹을 기반으로 만들어진 언어이기 때문에 사용자와 상호작용하며 가상공간을 탐색할 수 있는 특징이 있다. 이러한 특징과 함께 마우스를 사용한 3D 도자기의 완성도 높은 구현이라는 점에서 매우 유용하고 다른 도자기 모델링 시스템보다 우수한 성능을 나타내었다.
네트워크 가상 환경에서 다중 사용자들이 정보를 공유하는 경우 교환되는 이벤트 트래픽을 줄이기 위하여 개선된 EKF를 이용한 가변적 경로예측을 제안한다. 다중 사용자를 지원하는 3차원 가상공간의 일관성은 분산된 참여자간의 상태정보를 끊임없이 교환함으로써 유지되며, 주기적인 상태정보 전송은 네트워크의 트래픽 오버헤드를 가져온다. 실시간 계속 변화하는 동적 데이터의 이동 패킷 예측을 위하여 움직임 정보인 이동 궤적의 실측치와 EKF 예측 치와의 오차 정보를 이용하여 이동경로를 예측하는 방법을 제안하고, DIS의 데드레커닝 알고리즘과 EKF를 이용한 경로예측을 시뮬레이션 하여 결과를 비교한다. 특정 경로를 따라 움직이는 동안 제안 방법은 DIS 데드레커닝 알고리즘으로 예측하는 것과 비교해 실제 물체의 이동경로에 근접하여 예측한다.
가상현실(Virtual Reality, VR), 증강현실(Augmented Reality, AR), 혼합현실(Mixed Reality, MR) 분야에 유용한 인간 컴퓨터 인터페이스 기술은 필수적이다. 특히 휴먼 손동작 인식 기술은 직관적인 상호작용을 가능하게 하여, 다양한 분야에서 편리한 컨트롤러로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 뎁스 영상 기반의 1 인칭 시점 손동작 인식을 위하여 손동작 데이터베이스 생성 시스템을 구축하여, 손동작 인식기 학습에 필요한 1 인칭(Egocentric View Point) 데이터베이스를 촬영하여 제작한다. 그리고 모바일 Head Mounted Device(HMD) VR 을 위한 뎁스 영상 기반 1 인칭 시점 손동작 인식(Hand Pose Recognition, HPR) 딥러닝 Deep Residual Network 를 구현한다. 최종적으로, 안드로이드 모바일 디바이스에 학습된 Residual Network Regressor 를 이식하고 모바일 VR 에 실시간 손동작 인식 시스템을 구동하여, 모바일 VR 상 실시간 3D 손동작 인식을 가상 물체와의 상호작용을 통하여 확인 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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