Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.479-484
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2002
본 논문에서는 다중 사용자 간의 상호 작용과 공동 작업을 가능하게 하는 3차원 그래픽 기반의 가상 현실 시스템인 YVES(Yonsei Virtual Environment System) 의 성능향상을 위한 아바타 객체의 효과적인 동기화 방법에 대하여 제안하였다. YVES 는 연세대학교 컴퓨터과학과 멀티미디어 연구실에서 2001년도에 개발된 시스템이다. YVES의 사용자간 동기화 알고리즘은 기존의 방법에 비해 객체의 Poping현상을 없애고 동기화를 유지한 점에서 개선되었다고 할 수 있었다. 그러나 원래의 경로와는 변화된 다른 경로가 설정된다는 것과 이동이 완료되었을 때 수정된 경로로 향한 객체 진행 방향을 완료시점에서 원래의 진행방향으로 수정해야 항으로써 자연스럽지 못한 움직임을 보인다는 것이 문제점으로 지적되었다. 이를 보완하기 위해서 본 논문에서는 기존의 움직임 벡터를 새로 움직여야 할 움직임 벡터에 반영하여 새로운 경로가 원래의 경로와 보다 근접할 수 있도록 하고, 이동의 완료시점에서 객체가 향하는 방향이 원래 경로로 이동했을 경우와 동일하도록 하는 알고리즘을 제안하고, 각 알고리즘을 동일한 이동경로를 적용하여 비교하였다.
Vision-based Human computer interaction is an emerging field of science and industry to provide natural way to communicate with human and computer. Especially, recent increasing demands for mobile augmented reality require the development of efficient interactive technologies between the augmented virtual object and users. This paper presents a novel approach to construct marker-less mobile augmented reality object and control the object. Replacing a traditional market, the human hand interface is used for marker-less mobile augmented reality system. In order to implement the marker-less mobile augmented system in the limited resources of mobile device compared with the desktop environments, we proposed a method to extract an optimal hand region which plays a role of the marker and augment object in a realtime fashion by using the camera attached on mobile device. The optimal hand region detection can be composed of detecting hand region with YCbCr skin color model and extracting the optimal rectangle region with Rotating Calipers Algorithm. The extracted optimal rectangle region takes a role of traditional marker. The proposed method resolved the problem of missing the track of fingertips when the hand is rotated or occluded in the hand marker system. From the experiment, we can prove that the proposed framework can effectively construct and control the augmented virtual object in the mobile environments.
This paper introduces a Statecharts-based progressive behavior LOD model for computer games and virtual reality systems. In order to use computing resources efficiently and generate an LOD model having arbitrary complexity, we defined a progressive behavior LOD model which including a Statecharts-based specification process, refinement operations, a switching policy, and an LOD selection policy. Additionally, in order to show the possibility of the proposed approach, we demonstrate an example of progressive LOD models by illustrating a step-by-step design of a virtual vehicle.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.441-446
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2001
본 논문에서는 다중 사용자간의 상호 작용과 공동 작업을 가능하게 하는 3차원 그래픽 기반의 가상 현실 시스템 모듈의 설계에 관하여 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 3차원 가상 공간을 기반으로 하여 네트워크를 통한 다중 사용자의 참여와 참여자간의 인터렉션을 가능하게 하는 기반 시스템이라고 할 수 있다. 본 시스템은 클라이언트-서버 모델을 기본으로 하여 구성되었으며, 인증/보안, 분산 처리, 데이터베이스, 객체와 지역관리, 전송 데이터 압축, 동적인 Scene Graph 구성 등 여러 가지 세부 모듈이 복합적으로 사용되었다. 개발된 시스템은 3차원 가상 공간상에서 자신의 아바타를 자유롭게 조작, 네비게이션할 수 있으며, 다른 사용자들의 움직임을 실시간으로 관찰할 수 있다. 향후, 시스템에 여러 가지 모듈을 추가하여 확장하게 되면 교육, 다중 사용자들의 공동 작업, 게임, 3차원 기반의 커뮤니티 형성 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것이다.
Yun, Jeongrok;Chun, Sungkuk;Kim, Hoemin;Kim, Un Yong
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.317-318
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2019
가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.
We develop the Spatio-Temporal Graph to imbue the historical context to the situations in a virtual world, and an ontology to enable a structural description of their elements such as the objects, relationships, and activities. In the time dimension the graph models all the temporal phases of the future besides the past and present in a comprehensive manner, and all the spatial aspects in an intuitive but efficient fashion. The overall architecture composing the Physical Layer, Logical Layer and Conceptual Layer which are integrated according to their interrelations allows events occurring in their corresponding worlds to be simulated in historical context. The S-T Graph could be used both to simulate the situations in the virtual world and to realize the knowledge systems of the virtual inhabitants to be used in judging and evaluating those situations. By adding temporal changes to the multi-layered architecture of our virtual world, this model lays a foundation for maximizing the diversity of situations in the simulation of a virtual world.
Three-dimensional GIS, which provides spatial information through expression techniques of virtual reality close to the real world and the web, is one of the fields that attract a new attention. In particular, Open GIS Consortium(OGC) announced a topological relationship specification of spatial object which supports interoperability while interest in interoperability of spatial data is increasing. However, this specification is limited to two-dimensional spatial object. So this research established a topological relationship of three-dimensional spatial object in order to improve urban landscape and provide a foundation to use GIS. Based on this, this study proposes ways to visualize landscape information which is appropriate for new town's circumstances. It can be concluded that this research has a bigger meaning since it established a base of sharing information about realistic urban landscape that can be accessed regardless of place and time.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.2
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pp.61-66
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2019
Augmented reality is a technology that makes a virtual object appear as if it exists in reality by composing a virtual object in real time with the image captured by the camera. In order to augment the virtual object on the object existing in reality, the homography of images utilized to estimate the position and orientation of the object. The homography can be estimated by applying the RANSAC algorithm to the feature points of the images. But the homography estimation method using the RANSAC algorithm has a problem that accurate homography can not be estimated when there are many feature points in the background. In this paper, we propose a method to filter feature points of a background when the object is near and the background is relatively far away. First, we classified the depth image into relatively near region and a distant region using the Otsu's method and improve homography estimation performance by filtering feature points on the relatively distant area. As a result of experiment, processing time is shortened 71.7% compared to a conventional homography estimation method, and the number of iterations of the RANSAC algorithm was reduced 69.4%, and Inlier rate was increased 16.9%.
본 논문에서는 Video see-through HMD 에 기반 하여 증강 현실을 위한 손 인터페이스를 제안한다. 착용형 컴퓨터의 입력 장치로써 Video see-through HMD 에 부착된 USB 카메라로부터 영상을 입력 받은 후, HSV 컬러 공간에서 탐색 윈도우 안의 개체를 이중 임계 값을 이용해 손과 팔이 포함된 객체로 분리한다. 그 다음 거리 변형 행렬을 이용하여 손과 팔을 분리하고, 볼록 다각형 외각점 추출을 통해 손 끝의 좌표를 검출한다. 이를 기반으로 한 어플리케이션 "AR-Memo"은 현실세계에서 손끝에 가상의 펜을 증강하여 메모를 하고 이동중에 손바닥을 통해 메모를 볼 수 있다. 증강 현실 기반 손 인터페이스를 사용함으로써 사용자는 이동중에도 직관적으로 입력을 할 수 있다. 또한 어떠한 물리적인 장치나 마커를 손에 부착하지 않기 때문에 자연스러운 인터페이스이다. 본 시스템은 착용형 컴퓨터와 결합되어 사용자에게 편리한 인터페이스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.4-5
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2016
최근 현실 세계의 기반 위에 가상의 정보를 증강하여 사용자와 상호작용하며 즐기는 증강 현실 컨텐츠가 대중들에게 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 증강 현실 콘텐츠는 현실 세계를 기반으로 한다는 점에서 실제의 3차원 공간을 정확하게 복원하는 것이 중요하다. 초기의 3차원 복원 방법으로 RGB-D 카메라를 이용한 KinectFusion 방법이 제안되었고 많은 연구자들에 의해 다루어지고 있다. 하지만 기존의 방법은 시간이 흐름에 따라 누적되는 오차에 의해 3차원 모델이 정확하게 복원되지 않는 객체 표류 문제가 발생한다. 이러한 문제는 깊이 카메라 센서의 잡음 때문에 정확하지 않은 표면 법선 벡터가 계산되는 것에 기인한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 잡음에 강건한 표면 법선 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 실험결과에서는 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 카메라 궤적이 정확하게 예측되는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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