본 논문에서는 카메라를 이용하여 크레인 스프레더의 스큐모션을 계측하는 계측기법에 대해 고찰하고 있다. 계측장치는 트롤리에 설치한 카메라와 스프레더에 설치한 두 개의 랜드마크로 구성된다. 랜드마크를 이용하여 크레인 스프레더 흔들림과 상하위치를 검출하는 기법은 저자들이 이미 제안한 기술이며 실험을 통해 그 유용성을 검증하였다. 크레인 스프레더의 스큐모션 계측기법 또한 제안된 계측기법에 기초한 것으로 두 개의 랜드마크를 검출하여 템플릿 매칭기법으로 스큐모션을 계측할 수 있다. 스큐모션은 스프레더의 회전각도를 검출하여 계측해야 하는데 계측정도와 신뢰도는 정확한 템플릿매칭의 가능여부에 의존하게 된다. 즉, 랜드마크의 회전으로 매칭이 실패할 경우에는 정확한 회전각도를 검출할 수 없는 경우가 발생할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 랜드마크 회전에 따라 템플릿을 회전시키는 방법을 도입하여 템플릿매칭의 신뢰성과 계측정도를 개선하는 방법에 대해 연구하였다. 제안된 방법을 이용할 경우 템플릿매칭이 실패하는 경우가 없음을 실험을 통해 확인하였으며, 측정범위는 ${\pm}12^{\circ}$ 이고 이것은 크레인 스프레더의 스큐모션을 파악하고 제어하는데 충분한 정도의 범위이다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 움직임이 있는 콘텐츠를 연속된 프레임에 3 차원 위치정보와 대응하는 색상으로 기록한 데이터이다. 강체 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해서는 고전적인 방법이지만 강력한 ICP 정합 알고리즘을 사용한다. 그러나 국소적인 모션 벡터가 있는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠는 기존의 ICP 정합 알고리즘을 통해서는 프레임 간 정합이 불가능하다. 본 논문에서는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠를 지역적 확률 모델을 사용하여 프레임 간 포인트의 쌍을 맺고 개별 포인트 간의 모션벡터를 구해 정합 하는 방법을 제안한다. 정합 대상의 데이터를 2 차원 투영을 하여 구조화시키고 정합 할 데이터를 투영하여 후보군 포인트를 선별한다. 선별된 포인트에서 깊이 값 비교와 좌표 및 색상 유사도를 측정하여 적절한 쌍을 찾아준다. 쌍을 찾은 후 쌍으로 모션 벡터를 더하여 정합을 수행하면 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터에 대해서도 정합이 가능해진다.
다양한 산업 자동화 분야에 활용되고 있는 모션 제어 시스템의 핵심 요소인 모션 제어기는 모션 명령의 전송의 주기성과 각 모터 드라이브 간 동작시점의 편차 최소화 등 실시간 성능 요구사항을 가진다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 모션 제어기는 전통적으로 하드웨어 중심의 전용기 형태로 구현되어 왔으나 시스템 간 호환성과 확장성의 한계로 소프트웨어 중심의 범용 모션 제어기로 대체되는 추세이다. 한편 최근에는 저비용, 고성능의 범용 임베디드 플랫폼을 이용한 모션 제어기에 대한 관심도 커지고 있다. 본 논문에서는 고정밀 모션 제어 응용을 위해 ARM 기반 범용 임베디드 보드 상에서 Xenomai 기반 임베디드 제어기를 오픈소스 소프트웨어로 구현한 결과를 제시한다. 구현된 임베디드 제어기의 성능 평가를 위해 실제 응용 상황에서 측정 실험을 수행하였으며, 실험 결과 구현된 제어기는 드라이브 3개를 2 ms 제어주기로 동시 구동하는 환경에서도 안정적인 성능을 보임을 알 수 있었다.
현재 대부분의 시뮬레이터는 6개의 축으로 대상체의 운동자유도를 모사하는 모션 시스템을 사용하고 있다. 본 연구개발에서 개발되어지고 있는 시뮬레이터는 일반적인 Stewart 형식이 아닌 운동 대상체의 운동자유도를 짐발(Gimbal)형으로 재현하고자 하였다 이를 위해 실시간 스케줄러와 H/W 입출력 및 통신 드라이버에 대한 개발을 수행하였고, 시뮬레이션에 적합한 정확도와 실시간성을 유지하도록 롤러코스터 상에서 이루어지는 차량운동을 모델링 하였다. 또한 인간감성의 절용을 고려한 짐발형 모션 시스템의 운동 재현을 위해 워시아웃(Washout) 알고리즘을 개발하였다. 특히, 짐발형 모션 시스템은 그 연구 사례를 찾기 힘든 것으로 운동 모사성의 객관적 검증과 탑승자에 대한 시뮬레이터의 영향을 평가하기 위해 감성평가를 실시하였다. 감성평가를 위해 평가지에 의한 주관적 평가 방법과 탑승자의 생리신호를 측정하는 객관적 평가방법을 사용하였다.
본 논문에서는 계층화 모션 추정법과 병렬 처리를 이용한 차량의 움직임 측정 알고리즘을 제안한다. 본 시스템에서는 CMOS 센서를 통하여 도로 영상을 캡쳐한다. 그 다음에 영상을 작은 블록들로 나누고 블록매칭을 이용하여 각 블록의 움직임을 계산한다. 그리고 움직임이 비슷한 블록들을 클러스터링하여 차량의 움직임을 측정한다. 본 논문에서는 실시간 동작을 위하여 계층화 모션 추정법과 병렬 처리에 의거한 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 병렬처리를 위해서는 파이프라인과 데이터 플로우 기법을 도입하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 기존의 내장형 시스템을 이용하여 구현되었다. 제안된 블록매칭 알고리즘은 PLD(Programmable Logic Device)를 이용하여 구현하였고 클러스터링 알고리즘은 ARM 프로세서를 이용하여 구현하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 구현된 시스템은 차량의 움직임을 실시간으로 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 모션캡쳐를 위해 컬러 스테레오 카메라를 이용한 거리 측정 알고리즘을 제안하였다. 현실공간의 연기자 각 관절 부위에 컬러마커를 부탁시키고 이를 컬러 스테레오 카메라를 이용해 촬영한 후, 본 논문에서 제안한 컬러 매칭방법과 컬러 영역중심의 분석방법에 의해 카메라로부터 마커가지의 거리를 계산한다. 스테레오 영상에서 마커의 컬러영역을 추출하기 위해 국부지역내의 각 픽셀의 RGB(red, green, blue) 컬러 정보를 CIE(Commission Internationale de1'Eclairage) 컬러 공간으로 변환시켜 컬러의 파장을 계산하고, 국부지역의 우월 파장이 마커의 컬러파장과 일치하는지를 검색한다. 가상공간에서의 캐릭터의 움직임은 시간에 따른 마커의 위치 변화정보를 처리하는 프로그램에 의하여 제어된다.
사실적인 컴퓨터 애니메이션 제작 시 종종 모션 캡쳐 기술이 사용된다. 모션 캡쳐 기술은 대상체의 운동을 측정해서 모델링한 운동 렌더링 결과를 그래픽스로 표현한다. 본 논문에서는 카메라를 사용해서 얻어진 2차원 영상 정보로부터 대상체의 3차원 운동을 측정하여 모델링하는 영상 기반 운동 렌더링 문제를 다룬다. 기존의 영상 기반 운동 렌더링 알고리즘은 계산량이 너무 많거나 정확도가 떨어지는 등의 단점이 있었다. 첫 번 째 단점은 장편 애니메이션 제작시 제작 시간이 너무 길어서 문제가 되고, 두 번 째 단점은 사실적인 애니메이션 구현시 사실감이 저하되는 문제를 야기 시킨다. 이와 같은 기존 방식의 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 계산량이 적고 정확도가 높은 영상 기반 운동 렌더링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식에서는 계산량이 적은 증분형 운동렌더링 알고리즘을 최적제어 이론의 시각에서 분석하여 정확도를 향상시키도록 개조한다. 본 방식을 광학식 모션 캡쳐 기술에 적용할 경우 표시자(marker)의 부착 없이도 모션 캡쳐가 가능하다는 부가적 인 장점 또한 얻을 수 있다.
3D 콘텐츠에 대한 관심이 증가함에 따라 3D 시청 및 제작에 대한 가이드라인의 필요성도 함께 증가하고 있다. 3D 안정 시청 가이드 라인은 3D 시청으로 인한 시청자의 시각적 불쾌감이나 피로감을 방지하는데 목적을 두고 있으며, 최근 일본의 3DC에서는 과도한 수렴-조절 불일치를 방지하기 위해 양안 시차 $1^{\circ}$를 쾌적 시차 범위로 권고하고 있다. 하지만 이 쾌적 시차는 절대적인 수치가 아니며, 콘텐츠의 특성 및 시청 조건에 따라 변하는 것으로 추정된다. 본 논문에서는 쾌적 시차를 갖는 3D 영상 콘텐츠에서 객체의 모션으로 인해 양안시차가 시공간적으로 변할 때, 야기되는 시각적 불편함의 변화에 대하여 관찰한다. 특히, 깊이 방향 모션 및 수평 방향 모션에서 객체의 속도 변화에 대한 시각적 피로감의 정도를 주관적 평가를 통하여 측정한다.
본 논문에서는 기존의 광학식 모션 캡처에서 생길 수 있는 마커들 간의 간섭이나 복잡한 시스템 구성으로 인한 시스템 설치의 복잡성 문제들을 해결하기 위해, 2차원 위치정보를 제공하는 단일 카메라와 특정부위의 방향정보를 제공하는 가속도센서와 자이로 센서로 구성된 동작센서를 융합하여 간편한 모션 캡처를 실현하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문의 동작 인식은 크게 영상기반 위치 정보와 동작센서기반 방향 정보의 융합을 통해 이루어진다. 영상은 보이는 부위에 장착된 컬러마커의 위치를 기준점으로 제공하고, 동작센서들은 각 패지의 이동방향과 속도를 측정하여 영상에서 제공하는 마커들의 3차원 포즈정보를 알아 낼 수 있다. 제안하는 시스템은 사람동작의 측정에 필요한 최소한의 센서정보를 사용함으로써 시스템의 구성과 센서의 설치가 매우 간단하며 경제적이라는 장점을 갖는다. 이러한 장점은 다양한 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 캐릭터의 의견을 고려한 카메라의 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 기본적인 아이디어는 캐릭터의 각각의 링크가 화면상의 평면에 투영되었을 때의 움직임을 면적으로 계산하여 이를 활용하는 것이다. 우리는 이러한 면적을 '모션 면적'이라고 정의하였다. 모션 면적을 이용하면 실시간 혹은 오프라인 상에서 캐릭터의 모션에 대한 적절한 카메라 경로 혹은 고정된 카메라의 위치를 결정할 수 있다. 우리는 실험을 통해서 제안하는 방법으로 만들어진 카메라 경로가 부드럽게 움직임과 동시에 캐릭터의 모션을 보다 역동적으로 보이게끔 한다는 사실을 관측하였다. 또한 제안하는 방법은 카메라의 시선이 장애물과 충돌하지 않도록 하는 제어 기법과 쉽게 합쳐져서 사용될 수 있다. 우리는 또한 제안하는 방법이 역동적으로 움직이는 캐릭터를 포함하는 장면에서의 시각적 품질을 측정하늘 도구로써 다른 일반적인 카메라 제어 기법과 함께 쓰일 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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