본 논문에서는 인공지능(AI) 체험부터 초중등, 대학 및 평생교육에서 필요한 광범위한 응용과 활용을 할 수 있는 라이브러리를 디지털북 형태로 지원하며, 블록과 텍스트 코딩의 장점을 취합해 입문자들이 쉽고 재미있게 SW·AI 융합 교육을 할 수 있는 플랫폼을 구현하였다. 플랫폼은 웹어셈블리 기반의 파이오다이드를 통해 웹 브라우저에서 파이썬 코딩을 가능하게 하고 복잡한 설치과정 없이 쉽게 이용이 가능하다. 다양한 LMS와 연동이 가능하도록 API를 제공하며, Drag & Fill 블록으로 입문자가 코딩에 겪는 어려움 중 하나인 많은 양의 함수와 파라미터 사용법의 어려움을 해소하였다. 플랫폼은 블록으로 코딩하여 문법의 어려움, 오탈자, 오류 등을 줄이는 동시에 블록에서 생성되는 파이썬 텍스트 코드로 입문자가 텍스트 코드에 익숙해질 수 있는 경험을 제공한다.
유사 쉐이더 검색이란 그래픽 디자이너가 원하는 쉐이더와 유사한 쉐이더를 검색하는 것을 의미한다. 본 논문의 저자들은 유사 쉐이더 검색을 이용하여 쉐이더 생성 시 발생하는 시행착오와 시간을 크게 줄일 수 있는 쉐이더 스페이스 네비게이터를 제안한 바 있다. 유사 쉐이더 검색을 수행하기 위해서는 서로 다른 네트워크 구조를 가지는 쉐이더들로부터 동일한 특징들을 추출할 수 있는 방안이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층적 인지감 추출 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 복잡한 네트워크를 가지는 쉐이더들을 분석하여 검색에 필요한 고정된 소수의 특성들만을 추출한다. 추출된 특성들은 서로 다른 네트워크 구조에서도 동일한 수와 형태를 갖기 때문에 다른 구조의 쉐이더들 간에도 유사도를 쉽게 측정할 수 있다. 다양한 실험을 수행함으로써 제안하는 프레임 워크를 이용하여 유사 쉐이더를 효과적으로 검색할 수 있음을 보인다.
3D 컴퓨터그래픽에서 유체를 이용한 사실적인 시각효과(Visual Effects)는 영상의 질적 완성도를 높이는데 중요한 요소로 작용한다. 유체의 각 속성을 제어하여 물, 불, 폭발 등의 사실적인 움직임을 생성시키는 과정을 유체 시뮬레이션(Fluid Simulation)이라 한다. 일반적으로 유체 시뮬레이션의 제작은 주 시뮬레이션(Main simulation) 작업단계에 집중되지만, 이를 위한 사전준비 단계(Initial set up)인 초기 방출자에 대한 효과적인 생성방법이 중요하다. 이에 본 연구의 목적은 유체의 초기 방출 운동과 형태에 관여하는 요소들을 분석하고 이를 초기 제작공정에 적용할 수 있는 효과적인 방법을 제시하고자 한다. 이를 위한 연구의 전개는 첫째, 기존 관련 연구에 대해 분석 및 문제점을 제기하고, 둘째, 보다 효과적인 유체효과 시뮬레이션 진행을 위해, Dynamic Fluid Emitter Creation과 User Design Type Emission Velocity Solution에 대한 두가지 실험을 진행한다. 본 연구를 통해, 사용자 설계형의 방출 제어 솔루션을 통해 효율적인 초기단계의 유체 시뮬레이션 제작방법을 제시한다.
최근 컴퓨팅 파워의 폭발적인 발전으로 컴퓨팅의 한계 라는 장벽이 사라지면서 딥러닝 이라는 이름 하에 순환 신경망(RNN), 합성곱 신경망(CNN) 등 다양한 모델들이 제안되어 컴퓨터 비젼(Computer Vision)의 수많은 난제들을 풀어나가고 있다. 2014년 발표된 대립쌍 모델(Generative Adversarial Network)은 비지도 학습에서도 컴퓨터 비젼의 문제들을 충분히 풀어나갈 수 있음을 보였고, 학습된 생성기를 활용하여 생성의 영역까지도 연구가 가능하게 하였다. GAN은 여러 가지 모델들과 결합하여 다양한 형태로 발전되고 있다. 기계학습에는 데이터 수집의 어려움이 있다. 너무 방대하면 노이즈를 제거를 통한 효과적인 데이터셋의 정제가 어렵고, 너무 작으면 작은 차이도 큰 노이즈가 되어 학습이 쉽지 않다. 본 논문에서는 GAN 모델에 영상 프레임 내의 얼굴 영역 추출을 위한 deep CNN 모델을 전처리 필터로 적용하여 두 사람의 제한된 수집데이터로 안정적으로 학습하여 다양한 표정의 합성 이미지를 만들어 낼 수 있는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.
본 논문은 단일 영상을 이용하여 초해상도 방법을 수행하기 위해 질감-공간 영역을 분리한 뒤 세부정보를 중심으로 특징을 분류하는 방법을 제안한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도는 세부정보를 개선하기 위한 특징 추정 과정에서의 복잡한 절차와 중복된 특징 정보의 생성으로 인해 초해상도에서 가장 중요한 기준인 품질 저하가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 절차적 복잡성을 줄이고 중복 특징 정보의 생성을 최소화하여 초해상도 결과의 품질을 개선하기 위해 입력 영상을 질감과 공간의 두 채널로 분리하였다. 질감 채널에서는 세부정보 복원을 위해 다중스케일로 변환한 영상에 단계별 skip-connection을 적용한 잔차 블록 구조를 적용하여 특징 정제 과정을 수행함으로써 특징 추출을 개선하였고, 공간 채널에서는 평활화된 형태의 특징을 활용하여 잡음을 제거하고 구조적 특징을 유지하도록 하였다. 제안하는 방법을 이용해 실험한 결과 기존 초해상도 방법대비 PSNR 및 SSIM 성능 평가에서 향상된 결과를 보여 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.
1990년대 후반부터 다양한 디지털 통신망을 이용하여 멀티미디어 컨텐츠 서비스가 가능하게 되었다. 하지만 멀티미디어 컨텐츠의 전달 및 이용을 위한 기반 구조들의 독자적 발전 및 다양한 통합 관리 시스템 때문에 멀티미디어 컨텐츠 표현 방식의 호환성, 네트워크 방식과 단말기 등의 잠재적인 문제점이 발생한다. 이를 위해서 현재 존재하는 기술 및 기반 구조들 사이의 연동을 통한 큰 멀티미디어 프레임워크인 MPEG-21이 진행 중이다. 본 논문에서는 현재 표준화 작업이 진행 중인 MPEG-21을 기반으로 하는 웹 (Web) 기반 테스트베드를 제안한다. 기본적으로 테스트베드는 서버(server), 클라이언트(client), DIA(Digital Item Adaptation)의 세 모듈로 구성된다. 서버의 역할은 멀티미디어 컨텐츠를 Digital Item(DI)의 형태로 생성하고, 클라이언트가 DI를 요구할 경우 DIA 모듈을 통해서 변환된 DI를 클라이언트에게 제공한다. DIA 모듈은 서버에서 동작되며 클라이언트로부터 요청된 DI를 분석하고 클라이언트로부터 전송된 환경 정보를 이용하여 클라이언트 환경에 적합하게 변환된 (adapted) DI를 생성하는 것이 주 기능이다. 클라이언트는 서버에 저장되어 있는 DI를 선택하고 사용자 선호도(user preferences), 터미널 능력(terminal capabilities) 등의 필요한 정보를 서버로 전송한다. 테스트베드에서는 스포츠 경기의 동영상, 정지 영상, 경기 내용, 역사를 기록한 파일 등의 DI를 이용한다. 표현 언어는 XML이며, HTTP 기반의 웹 환경에서 구동되도록 설계된다.
인간의 생각, 혹은 행동이나 경험을 통한 지식을 포함해서 데이터나 정보는 예술과 문화 영역에 새로운 관점을 일으키는 시각적 표현과 미디어 사이의 소통을 위한 수단이 되고 있다. 정보 와 데이터를 시각화 하는 방법은 예술의 형태를 통하여 다양하게 전개되어 왔다. 최근 예술에서 뉴미디어와 상호작용 기술의 적용은 다양한 데이터나 정보 수집을 통해 미적 표현의 가능성을 확장하거나, 관객이 작품에 능동적이고 직접적으로 참여할 수 있는 몰입 시청각 환경을 제공하며, 또한 직관적인 정보 시각화를 사용하여 상호작용적인 입체적 가상환경의 시공간 개념을 확장한다. 그러므로 관객은 수동적 수용자라기보다는 작품의 환경을 변화시키는 능동적 역할을 할 수 있다. 예술 및 디자인 영역에서 예술가의 뉴미디어 활용은 정보를 정적인 시각화 방법에서 디지털 기반 이미지 처리와 사용자 생성 시각화 방법으로 더욱 상호작용적이고 역동적인 표현으로 변형하고 있다. 미디어아트에서 시각화의 목적은 관객이나 사용자가 예술 작품에 존재하는 정보나 데이터 기반 콘텐츠를 더 쉽고 빠르게 이해하고 상호반응하도록 돕는 것이다. 본 연구는 미디어아트에서 정보나 데이터 시각화를 사용하여 작품과 관객 사이의 상호작용적 소통을 유발하는 다양한 시각적 표현 방법을 알아보기 위하여, 최근 미디어아트 사례들을 분석하는데 목적이 있다. 분석 내용은 관객이 참여할 수 있는 시청각 설치 환경을 구성하는 다양한 상호작용 디자인 방법들을 작품에 적용함으로써 데이터나 정보를 시각화하는 방법, 예술 작품의 구성 요소로서 미적 표현들 생성에 관한 해석, 그리고 미디어아트를 완성하기 위한 실질적인 요인으로서 미디어아트와 관객 간의 상호작용적인 소통이 이루어지는 방법들을 포함한다. 이러한 분석들은 새로운 상호작용 시각 표현의 가능성을 제공하며, 관객이 최근 미디어아트를 미적 예술형식으로 이해하도록 도울 것이다.
전체이미지 속의 부분이미지를 다른 인터넷사이트의 전체이미지 속의 부분이미지와 연결하는 방법을 제안한다. 본 연구를 위해서 네 단계의 부분이미지 생성 방법과 검색 방법을 개발하였다. 전체이미지에서 정보를 제공하기를 원하는 부분이미지만을 오려내는 '이미지 분할' 방법, 오려낸 부분이미지의 가장 바깥 점을 찾는 '이미지 블록생성' 방법, 외곽 점들을 연결하여 가장 유사한 형태의 이미지스탬프로 등록하는 '외곽 점들의 스탬프 변형' 방법 그리고 이미지스탬프와 이미지스탬프를 연결해주는 검색 방법을 개발하였다. 그리고 이미지스탬프를 다양한 방법으로 사용할 수 있는 이미지 검색 UI를 제안하였다.
본 논문에서 제시하는 협업 3D 모델링 시스템은 기존 협업 시스템의 문제점을 보완하여 보다 효율적인 작업이 가능하게 한다. 현재 3D 모델링 작업은 오프라인에서 작업하여, 파일의 형태로 주고받는 협업 시스템이 대부분이다. 이러한 협업 시스템은 즉각적인 인터랙션이 불가능하며, 피드백 사이의 시간지연 발생, 파일을 볼 수 있는 부가적인 프로그램이 필요하다. 본 논문에서는, 웹이라는 네트워크의 특성을 이용하여 이러한 문제점을 해결하고 나아가 새로운 형태의 모델링 협업 시스템을 제안한다. 3D 웹 구현 분야에서 각광받는 기술인 웹지엘(Web Graphics Library; WebGL)을 이용하여 브라우저에서 3D 오브젝트를 생성하고, 이를 서버-클라이언트 통신을 이용하여 여러 사용자가 동시에 조작할 수 있도록 설계 하였다. 따라서 실시간 인터랙션과 피드백이 가능하며 소프트웨어 설치의 필요성을 낮추고, 브라우저가 설치된 디바이스를 사용하면 어디서든 접근을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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