모바일 기기에서 연속적으로 입력되는 영상을 파노라마 합성을 하여 사용자에게 실시간으로 결과를 보여주는 기존의 실시간 파노라마 기법은 트래킹을 기반으로 하고 이미 채워진 영역은 재투영 하지 않기 때문에, 정렬 오류가 누적되고 누적된 정렬 오류가 결과 영상에 그대로 반영되는 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간으로 합성된 파노라마 결과에서 정렬 오류가 존재하는 부분과 장면에서 움직이는 물체가 투영된 부분을 판별하고 이 부분만을 다시 투영하는 방법을 제안한다. 정렬 오류가 발생한 부분을 판별하기 위하여, 시간차가 존재하는 여러 장의 영상을 정렬한 후 같은 위치의 픽셀에 속하는 컬러 값을 큐에 저장한다. 정렬 오류가 발생하거나, 움직이는 물체가 존재하는 경우 큐에 저장된 컬러 값의 차이가 커지게 되고 이러한 부분은 다시 투영하여 파노라마 결과 영상에서 오류를 보정하게 된다. 또한 정렬 오류를 최대한 보정하기 위하여 두 단계로 이루어진 블렌딩 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 실시간으로 동작하연서 정렬 오류가 발생한 부분을 효과적으로 판별하여 기존의 방법에 비하여 정렬 오류가 줄어듦을 확인하였다.
역사적 문화 유적지를 위한 모바일 엔터테인먼트 시스템의 디자인에 있어서 전력 요구사항, 컴퓨팅 능력, 및 네트웍 등의 연결성 등에 의해 제기되는 기술적인 난제들을 극복하는 것도 중요하지만 현장에 풍부하게 내재되어 있는 미디어 컨텐츠의 효율적 소비를 위한 그룹 경험의 공유를 지원하고 방문객 개인의 선호도를 고려하는 것 또한 매우 중요하다. 문화유적지는 모바일 미디어의 활용을 통하여 대중을 엔터테인하고 교육할 수 있는 기회를 제공한다. Java-enabled 모바일 폰 위에 구현한 본 시스템은 방문객의 유적지 방문 경험의 극대화를 위하여 오디오와 비쥬얼한 컨텐트를 모두 제공한다. 이때 제공되는 컨텐츠는 GPS를 통하여 사용자 움직임를 트래킹하고 사용자 기본 프로파일정보와 폰 인터페이스를 통한 다양한 입력 및 피드백값들을 수집 및 활용하며, 무선 네트웍을 통한 사회적으로 용인이 가능한 그룹 사용자간의 컨텐츠 엿듣기 기능을 고려함으로써 방문객의 니즈에 잘 맞춰진 컨텐츠이다. 본 논문에서는 문화 유적지 환경의 공간적, 개인적, 그리고 사회적 요소를 고려함으로써 방문객이 그 공간의 다양한 구조를 네비게이션하고, 방대한 양의 역사적 문화적 의미를 내포하는 미디어 컨텐츠를 소비하는데 도움을 주려는 데 그 목적을 두고 있다.
모션그래픽이라는 분야는 그 역사가 오래되지 않았다. 최근 영상디자인이 부각되고 있는 것은 세계적인 추세이다. 이러한 세계적 흐름은 영화, 광고, 전시장 영상, 웹, 모바일, 게임영상 및 뉴미디어까지 그 영향을 미치고 있다. 또한 컴퓨터의 새로운 기술이 발달하면서 영상콘테츠의 VFX 분야가 급격하게 변화되고 있다. 이러한 제작기술은 실사와 C.G의 합성기법으로 가상과 허구의 개념을 초월함과 동시에 매치무빙 기술을 이용하여 그래픽과 현실공간에 사실적인 표현방법을 극대화하고 있다. 매치무빙 기술은 실사와 그래픽이 공존하기 위하서 실사카메라와 가상카메라의 합성을 정교하게 매칭하는 기술이다. 본 논문은 입체적 공간에서 매치무빙 기법을 활용하여 실사카메라의 움직임을 3D Layer 방법으로 이어받아 새로운 디자인과 결합된 모션그래픽 영상제작방법을 제안한다.
본 연구는 구글 머티리얼 디자인의 컴포넌트인 플로팅 액션 버튼 중 오른쪽 하단 표준형의 사용 실태와 효율성을 파악하고 올바른 사용법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 1차는 사례 연구로 서비스별 플로팅 액션 버튼의 사용 실태와 장단점을 조사했다. 2차로 스마트폰 이용자 12명을 대상으로 한 아이트래킹 실험과 심층 인터뷰를 진행하였다. 그 결과, 플로팅 액션 버튼은 직관적인 디자인으로 사용자들의 이목을 끌어 특정 액션을 유도할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 사용자들의 시선은 대부분 상단에 머무르며 인터페이스가 상단에 배치되는 것을 선호하는 것으로 조사되었다. 해당 컴포넌트로 긍정적인 사용자 경험을 주기 위해서는 콘텐츠의 가림 정도, 사용자들의 애플리케이션 사용 행동 및 경향 등을 고려할 필요가 있다. 이 연구는 플로팅 버튼의 올바른 사용법을 제기하는 데 의의가 있다.
Kim, Jin-Woong;Hur, Jee-Sic;Ha, Min Woo;Kim, Soo Kyun
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권9호
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pp.139-147
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2022
본 연구에서는 증강현실 기술을 이용하여, 화학에 입문하는 사람이 화학 학습에 필요한 지식을 쉽게 습득할 수 있도록 모바일 애플리케이션을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 2차원 형태의 그림을 인식해 화학 구조를 3차원의 개체로 증강 시켜 사용자의 화면에 보여주고, 이와 관련된 다분야의 정보를 동시에 제공하는 서비스를 활용해 새로운 화학 학습 경험을 제공하는 점이 특징이다. 이를 위해 별도의 시스템과 콘텐츠를 구성하였고, 안전하고 실시간적인 데이터 관리를 위해 로그인 API와 실시간 데이터베이스 기술을 사용하였으며, 이미지 인식 및 3차원 개체 증강 서비스를 위해 이미지 트래킹 기술을 사용하였다. 본 연구를 통한 결과는 실험을 통해 유의미한 결과를 도출하였다. 향후 연구에서는 화학 구조 데이터 라이브러리를 사용하여 효율적으로 데이터를 불러오고 출력할 수 있도록 한다.
최근 스마트폰 보급이 3천만 대를 넘어서고, 증강현실(Augmented Reality) 기술에 대한 관심이 높아지면서, 많은 분야에서 증강현실 기술과의 접목이 시도되고 있다. 문화유산 분야도 그 중에 한 분야이며, 그동안 인터넷이나 3D 기술 등을 이용하여 구축되던 문화유산도 이용자가 보다 현실감 있게 체험할 수 있는 증강현실 기술로 빠르게 전환되고 있다. 국내외 관광객들로 늘 붐비는 서울의 궁궐들은 턱없이 부족한 문화유산 해설사나 리플릿 등 단조로운 안내서비스로 일관하고 있어, 모바일 시대에 좀 더 입체적이고 종합적인 안내서비스 제공이 요구되고 있다. 본 연구에서는 증강현실 기술을 활용하여 덕수궁 관광안내서비스 앱(App)구축에 적용하였으며, 지금까지 위치기반 증강현실 기술보다 앞서는, 비 마커(Markerless)기반 증강현실 인식기술을 실제로 덕수궁의 다양한 건축물에 적용하여 구현하였다. 현실 세계에 있는 궁궐 현판이나, 문양, 입체물인 임금님의 좌대 등 특정 이미지를 인식하여 가상의 세계로 전환(트래킹, Tracking)하여 훼손된 문화재를 3D로 재현하고, 과거의 사진과 현재 건물을 합성하여, 그 당시의 시대적인 모습을 엿볼 수 있게 해줌으로써 현실감과 몰입감을 높이고 흥미를 유발함으로써, 문화재 관람이나 역사를 쉽게 이해시켜주는 효과가 있다. 또한 스마트폰에서 스토리텔링 기반의 문화유산 구현을 통해 증강현실(Augmented Reality)이라는 IT 신기술과 인문학과의 융합(Convergence)을 시도하여, 증강현실 기술이 실제 현실 세계를 기반으로 무한한 창의성을 발휘할 수 있다는 강점이 있음을 입증할 수 있었다.
현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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