최근 멀티미디어 기술의 발달, 특히 음향 기술의 급격한 발달과 더불어 고품질 오디오에 대한 요구와 함께보다 현실감 있는 오디오를 재생하기 위한 실감 오디오기술 개발이 요구되고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 사용자의 가상현실 및 증강현실에서 실감나는 오디오 효과를 제공해 줄 수 있는 3차원 오디오에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 증강현실에서 좀 더 나은 오디오 기술을 적용하여 실감나는 오디오 효과를 제공해 줄 수 있는 방법을 연구하고자 하였다. 연구한 내용은 가상세계와 실제세계의 현실감을 제공하기 위하여 마커 위에 띄워진 3D 모델의 움직임에 따라서 움직임에 맞는 사운드. 즉, 거리, 각도 등의 변화에 따른 사운드의 크기 및 피치 변화를 줄 수 있도록 하였다.
최근 센서와 가상공간의 융합 어플리케이션 개발이 증가함에 따라 실제 공간에서의 물리적 센서를 3 차원 가상공간에서 표현하고 직접 제어, 관리할 수 있는 방법에 대한 요구도 증가하고 있다. 본 연구에서는 물리적 센서와 가상공간의 디지털 객체가 공존하며 시각화를 생성하는 가상세계와 현실세계를 혼합한 증강 현실을 이용하여, 3D 가상공간에서의 물리적 센서 장치를 표현하는 기법을 정의한다. 이것은 이기종 컴퓨팅 환경에서 증강 혼합현실 응용프로그램에서의 데이터 공유와 상호 교환을 통하여 네트워크상의 다양한 물리 센서들을 관리 제어하는 것을 목적으로 한다. 현실 세계에 존재하는 수많은 센서들을 구분하기 위하여 대표적인 센서 타입을 분류하고 센서별 기능을 3D 가상공간에 표현하기 위한 센서 장면 그래프를 정의하고 데이터 모델을 정의하였다. 이를 기반으로 3D 가상공간에서 센서 장치들의 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 물리적 센서 뷰어를 개발하였다.
박물관은 디지털 기술과 융합으로 관람객에게 다양한 방식으로 정보를 전달하고 있다. 증강현실 기술은 현실세계에 이음새 없이 가상객체를 증강시켜주는 방식으로 전시물에 대한 정보 제공 역할과 결합하여 사용자의 다양한 감각을 사용할 수 있어 높은 몰입감과 현실감을 제공해준다. 그러나 위치기반 증강현실은 GPS 정보의 오차로 인해서 가상객체가 현실세계와 부정확한 정합현상을 유발시키고 비전기반 증강현실은 마커가 배치된 위치에 증강이 가능하나 기하학적인 패턴은 사용자의 체험의 집중도를 감소시킨다. 이런 문제를 해결하기 위해 개발된 프로젝트 탱고를 이용하여 현실세계와 상호작용하는 전시 콘텐츠를 구현하였다. 구현한 전시 콘텐츠는 Lenovo Phab 2 Pro를 기반으로 Unity 3D에서 Project Tango SDK를 사용하였다. 관람객이 전시콘텐츠에 몰입감과 현실감을 향상시킬 수 있었으며 박물관뿐만 아니라 쇼핑몰 등 다양한 전시분야와 접목할 수 있을 것이다.
최근 2차원 실시간 영상통신기술들이 급속한 발전을 거듭하여 여러 제품에 상용화되고 있는 추세이다. 그러나 이 기술들은 2차원 영상의 시각적 전송이므로 가상현실의 도래로 인해 수반된 3차원 현실감을 다루기에는 불충분하다고 할 수 있다. 이밖에 컴퓨터 그래픽 분야의 3차원 가상현실 연구가 합성 영상에 국한되어 연구되어졌기 때문에 실 영상에 대한 가상현실의 구현이 어려운 실정이다 그러므로 본 논문에서는 스테레오 시각을 이용하여 실 영상 가상현실 구현에 적용될 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 새로운 3차원 객체 추출기법을 제시한다. 제안한 방법은 저장공간의 낭비와 알고리즘의 복잡성을 줄이기 위해서 확률벡터와 반복학습에 기반한 개체군기반 증가 학습이라는 소형 유전자 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시켰다. 그 결과 정합 성능이 기존의 스테레오 정합 기법보다 우수하며, 간단하고 빠른 정합 알고리즘을 제시할 수 있었다. 또한, 영상의 특성에 무관하게 알고리즘의 변경 없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다.
최근에 360도 파노라마(Panorama) 사진과 영상을 이용한 가상현실 콘텐츠 제작이 급격히 증가하고 있다. 본 연구에서는 지역문화유산의 360도 파노라마 VR 콘텐츠 속에 존재하는 3D 대상물들(Objects)을 실시간으로 출력하는 시스템에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 지역문화유산의 가상투어(Virtual tour)뿐만 아니라 가상투어상의 주요 대상물들을 3D 프린터로 실시간 인쇄하여 소유할 수 있다는 특징을 갖는다. 지역문화유산의 가상현실을 통한 학습효과에 추가하여 주요 문화유산의 3D 모형의 출력을 통해 지역문화유산의 형태를 좀 더 현실감 있게 학습할 수 있다는 장점과 가상투어와 디지털 생산(Digital Manufacturing)/가상 생산(Virtual Manufacturing) 기술이 결합하는 새로운 형태의 서비스가 가능할 것으로 생각된다.
전역조명기법(global illumination)중에서 난반사(diffuse reflection) 객체들 사이의 관계를 효과적으로 표현하는 래디오시티(radiosity)방법은 객체들 사이의 에너지 교환에 에너지 평형 상태를 모델링 한다. 그러나 래디오시티는 많은 계산량으로 인해 실시간 활용에는 적합하지 않았다. 최근 장면생성에 걸리는 소요시간을 크게 단축시킬 수 있는 비용대비 고성능의 그래픽스 하드웨어(GPU)를 이용한 방법들이 제안되고 있다. 객체들 사이에서 교환되는 에너지는 래디언스(radiance)로 표현이 가능하며, 이러한 래디언스는 대상 장면에서 취득한 HDR(High Dynamic Range) 영상으로부터 래디언스 맵을 구성해서 얻을 수 있다. 이를 기반으로 대상장면의 조명환경을 구성하면 대상장면의 복잡도와는 별개로 빠르고 사실적인 합성장면을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 G. Coombe 등이 제안한 점진적 세분(progressive refinement) 알고리즘을 수정하여 래디언스 맵을 이용할 수 있도록 하였으며, 각 텍셀(texel)설정 및 보간(interpolation) 적용 등에 따른 실험 결과를 얻고 분석하였다. 구현된 방법은 이후 영상기반 재조명과 그래픽스 하드웨어를 이용한 영상합성 기술로 영화, 애니메이션, 가상현실, 게임 등에 다양하게 활용될 예정이다.
딥러닝 기술의 발전으로 가상 현실이나 증강 현실 응용에서 사용하기 적절한 사용자 친화적 인터페이스에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문은 사용자의 손을 이용한 인터페이스를 지원하기 위하여 손 끝 좌표를 추적하여 가상의 객체를 선택하거나, 공중에 글씨나 그림을 작성하는 행위가 가능하도록 딥러닝 기반 손 끝 객체 탐지 방법을 제안한다. 입력 영상에서 Grad-CAM으로 해당 손 끝 객체의 대략적인 부분을 잘라낸 후, 잘라낸 영상에 대하여 Atrous Convolution을 이용한 합성곱 신경망을 수행하여 손 끝의 위치를 찾는다. 본 방법은 객체의 주석 전처리 과정을 별도로 요구하지 않으면서 기존 객체 탐지 알고리즘 보다 간단하고 구현하기에 쉽다. 본 방법을 검증하기 위하여 Air-Writing 응용을 구현한 결과 평균 81%의 인식률과 76 ms 속도로 허공에서 지연 시간 없이 부드럽게 글씨 작성이 가능하여 실시간으로 활용 가능함을 알 수 있었다.
인간의 손은 현실의 사물과 인터랙션하는 가장 직접적이고 자연스러운 인터페이스라고 할 수 있으나, 가상 환경에서는 인간 손 관절체의 높은 자유도와 관련 인터페이스 장치의 한계로 말미암아 가상현실 애플리케이션에 활발히 도입되고 있지 못한 상황이다. 특히, 가상 조립 시뮬레이션은 제품 개발 단계에서 디지털 목업의 검증을 위한 프로세스로서 가상현실 애플리케이션 중 도전적인 주제라고 할 수 있다. 하지만, 가상의 객체를 파지(grasp)하기 어렵고 지속적으로 세밀하게 조작 할 수 없는 점 등은 핸드 햅틱 인터랙션이 가상 조립 등의 가상현실 애플리케이션에 적용 시 커다란 장벽으로 인식되고 있다. 본 논문에서는 핸드 햅틱 인터랙션을 두 관점에서 분석하여 각 단계별로 단계적 절차를 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 인간이 사물을 쥐고 조작할 때, 손 안에서 사물이 빠져나가지 않도록 사물의 외형에 따라 손의 힘의 균형을 조절하는 견고함과 일단 사물을 쥐게 되면 손 안에서 인간의 의도를 반영한 정밀한 사물 조작이 가능한 세밀성이 가능한 핸드 햅틱 인터랙션을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 초기 grasp를 용이하게 하기 위해 품질평가척도를 통해 grasp의 견고함을 확보하고, 세밀한 조작성을 확보하기 위해 물리 기반의 시뮬레이션을 수행한다. 제안된 방법의 효율성을 평가하기 위하여 서로 다른 디스플레이 환경-모노, 입체 디스플레이-에서 실험을 수행하였다. 그리고 2-way ANOVA 테스트를 통하여 본 연구에서 제안한 충돌 전 grasp 단계와 충돌 후 조작 단계로 구분된 알고리즘이 앞서 언급한 두 관점을 모두 만족함을 보였다. 마지막으로, 제안된 인터랙션 방법을 이용하여 복잡한 그래픽 모델에 관한 가상 조립 시뮬레이션에 적용된 실 사례를 보였다.
본 논문에서는 손을 이용한 컴퓨터 비전 기술 기반의 증강 현실 시스템을 제안한다. 입력 영상에 가상의 물체를 정합하기 위해서는 정확한 특징점 추출과 추적 기술이 중요하다. 기존의 마커를 이용한 증강현실 시스템은 매우 안정성이 있지만 마커가 없이는 증강이 불가능하고 증강된 물체를 조작하는데 제한적인 상황을 제공하는 경향이 있다. 제안한 시스템은 손의 기하학적인 특성을 고려하여 적응적 최적 타원 검출 방법을 통해 손끝점을 특징점으로 추출한다. 그리고 손바닥 중심점을 기준으로 한 최단 거리 검출 방법을 이용하여 손끝점의 움직임을 추출해 가상의 객체를 안정적으로 정합한다. 실험을 통하여 특징점 추출이 약 82.0%의 정확도를 보였고 특징점 판별과 추적 성능 평가에서는 단지 약 1.8%와 2.0%의 오류를 보였다. 또한 제안한 시스템이 가상 객체의 안정적인 증강 측면에서, 효과적으로 카메라 사영 행렬을 획득하여 마커를 이용한 시스템을 대체할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 3D 복원과 카메라 측정과정 없이 정확하게 카메라 자세를 계산하고 가상객체를 비디오에 합성하기 위한 단일 프레임 기반의 고속 계산 기법을 제안한다. 객체의 로컬 좌표와 단일 이미지에서의 대응되는 이미지 좌표로부터 카메라 자세를 계산한다. 정사영 투영모델에서의 분해기법에 기반한 구조 계산 방법으로 카메라 자세의 고속 추정이 가능하다. 정사영 투영모델에 기반하기 때문에 참조점의 설정에 따라 정확도가 달라진다. 객체에 따라 참조점을 설정하여 정확한 카메라 자세를 계산하는 방법을 제안한다. 카메라 자세 및 물체의 형태는 단일 프레임 기반으로 수행되며 카메라 자세 추정 결과가 즉시 비디오 합성에 사용될 수 있도록 하였다. 제안하는 기법의 유효성 입증을 위해 실사 비디오에 기반한 증강현실시스템을 구현하고 카메라 자세 계산과 비디오 합성의 전체 과정을 단일 프레임에 기반하여 실험을 수행하고 제안 기법의 실용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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