본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표 물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로 계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
소프트 물체 가시화 방법의 개선을 위해, 크기가 적응 분할되는 셀들로 공간을 분할 하는 방법과 자료 구조를 제안한다. 소프트 물체의 가시화를 위해서는 필드 함수 값을 공간상의 모든 점들에서 구할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 주어진 한 점에 영향을 미치는 소프트 물체들을 인터벌 트리 (interval tree)라는 자료구조를 검색함으로써 계산할 수 있다. 인터벌트리는 물체들의 제한 용적 (bounding volume)에 기반하며, 점이나 선분들과 같은 단순한 뼈대 (skeleton)로부터 생성된 소프트 물체를 나타내고 있다. 각 구성 컴포넌트 (componet)의 제한 용적은 국지 필드 함수의 반경, 한계 값 (threshold value), 이웃한 컴포넌트들과의 관계 등으로부터 계산된다. 제안된 방법은 소프트 물체의 모델링이나 렌더링 등의 많은 응용에 사용될 수 있으며, 특히 대화형 모델링 과정에 유용하다.
4 차 산업혁명 시대로 접어들면서 증강현실은 사회 전반에 걸쳐 무한한 가능성을 보여주고 있다. 하지만 현재의 헤드-마운트 디스플레이, 핸드-헬드 디스플레이 방식의 증강현실은 착용의 번거로움, 멀미 등의 여러 문제점이 있고 이에 따라 프로젝터 기반의 증강현실 기술인 공간증강현실이 각광받고 있다. 공간증강현실은 증강현실의 실재감을 높이고 사용자의 몰입을 유도하기 위해 가상 영상을 투영할 움직이는 물체에 대한 정밀한 추적이 필수적이다. 본 논문에서 개발한 적외선 센서 기반의 정밀 추적 알고리즘은 평균 오차율 1.5% 이내의 매우 견고한 추적 성능을 통해 기술적으로는 임의의 물체에 대한 추적과 같은 진보된 증강현실 기술을 향한 길을 열었고, 사회적으로는 비전문가도 사용하기 쉬운 추적 알고리즘을 통해 디자이너, 학생, 어린이들이 쉽게 자신만의 증강현실 콘텐츠를 제작, 즐길 수 있게 하였다.
VR 가상현실 콘텐츠는 여러 분야에서 사용하는 매체가 되고 있다. 가상현실 콘텐츠가 현실감이 있기 위해서는 가상현실상의 물체들의 스케일이 실제의 크기와 같아야 하고, 또 같은 크기로 사용자에게 느껴져야 할 필요가 있다. 하지만 현실에서 느껴지는 캐릭터의 크기와 비교해서 가상현실 공간상의 캐릭터의 크기는 수치상으로 같은 크기로 제작했다 하더라도 사용자가 HMD로 영상안의 사물을 바라봤을 때 크기의 왜곡이 느껴지기도 한다. 본 논문에서는 가상현실상에서 크기와 관련된 요건들을 알아보고, 이러한 요건들이 가상현실에서는 어떠한 차이점을 가져오는지, 차이점이 사용자에게 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 가상현실 공간상에서 물체의 크기와 실제 공간에서의 물체 크기를 비교해보는 실험과 설문을 통해 원거리와 근거리에서 스케일의 왜곡이 어떻게 일어나고 있는지 살펴보고자 하였다. 이 연구가 가상현실 개발자에게 도움이 되는 연구가 되길 바란다.
영상 내에 존재하는 사물에 대해서 변화를 감지하는 것은 일반적으로 카메라 영상에서 입력되는 두 개의 순차적인 영상에 대한 연산으로 구현된다. 그런데 카메라 영상을 이용하여 사물을 감지하는 경우 보통 이미지 전체가 아니라 일부에 대해서 관심을 갖게 된다. 따라서 전체 이미지에 대해서 움직임 감지 방법을 적용하는 것은 메모리 낭비와 처리 시간의 증가라는 비효율성을 야기 시킨다. 또, 영상 내에서 여러 개의 움직인 물체를 발견하는 것은 임의적인 물체의 수와 모양 때문에 처리 방법이 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 전체 이미지에서 일부분에 대하여 움직임을 감지할 수 있도록 사용자가 처리 구역을 작은 셀 들로 나누어 가상 공간을 설정하고, 나누어진 셀 당 한 물체의 움직임을 감지하는 기법으로 기존 움직임 감지 시스템에 효율성을 제고하고자 한다.
해양에 적조가 발생하면 해수의 산소결핍 현상을 유발하고 동식물의 성장과 생존에 필수적인 태양광을 차단하여 해양 동물뿐 아니라 식물에게까지 치명적 피해를 준다. 또한, 대형 선박의 안정수(ballast water) 유입시 안정수 내에 포함되어 그들의 생활공간을 이동하면서 선박으로부터 다시 유출될 때 신생활공간에 외래 생물체로 침입하여 그곳의 기존 생태계를 파괴시키거나 교란하는 외래침입생물체는 해양생태계 환경파괴의 주범이다. 따라서 이들 두 종류의 해양생물은 부분적으로 상관성을 지니는 해양수산업계의 천적이며, 해양생태환경 파괴의 원인 제공자로써 마땅히 과학적 방법으로 제거되거나 방지되어야 한다. 이 논문은 해양수산업 계에 막대한 피해를 끼치며 해양생태환경 파괴의 주범으로 등장한 적조생물과 외래침입생물체들이 해수로부터 제조한 플라즈마 반응생성물에 처리된 결과를 분석하여 그 응용성을 조사하였다.
본 논문은 신경회로망을 이용한 물체인식에 관한 연구로써, 인식은 물체의 경계점으로부터 추출된 국부 특징들로 구성되는 각 선형선소들간의 매칭에 의해 이루어진다. 그러나 추출된 특징들은 물체를 구성하는 선형선소들간의 유사성 때문에 특징 공간상에서 다른 모델과의 경계가 불분명하게 되므로 인식의 애매성이 발생하고, 특징의 유사성에 기인한 신경 회로망의 경계분리능력의 한계에 따라 인식률의 저하를 가져온다. 따라서, 본 논문에서는 인식의 애매성을 해소하고, 인식율의 향상을 도모할 수 있도록 2개의 신경회로망을 다단결합한 물체인식 시스템을 구성하였으며, 물체를 효과적으로 기술할 수 있는 국부 특징량을 사용하였다. 실험을 통하여 구성된 물체인식 시스템의 타당성을 확인하였으며, 중복 물체 및 변형된 물체에 적용하여 그 결과를 고찰하였다.
비디오 감시 시스템에서 물체의 추적은 매우 중요하다. 본 논문에서는 외부 환경에서 움직이는 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 움직이는 물체를 추적하기 위하여 먼저 가중치 차 영상을 구하여 움직이는 물체를 추출한 후 다시 닫힘 연산을 사용하여 잡음을 제거한다. 그리고 추출된 다양한 특징 정보로 매칭하여 움직이는 물체를 추적한다. 제안된 추적 방법은 가중치 차 영상을 사용하여 움직이는 물체를 추적하기에 정지된 물체가 갑자기 움직이거나 갑자기 멈출 때도 정확히 추적할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 공간위치, 형상과 명암도 특징을 종합하기에 움직이는 물체를 보다 더 효과적으로 추적할 수 있다.
프로젝션 맵핑(공간증강현실)은 현실세계에서 다양한 가상의 환영(幻影)을 만들어내는 것으로 최근에 많은 분야에 사용되고 있다. 기존의 프로젝션 맵핑에서는 사용자와의 자연스러운 상호작용으로서 접히거나 구부러지는 것 과 같은 유연한 물체의 기하학적인 변형 속성(예: 용지)의 움직임을 고려하지 않았다. 또한, 정적 물체에 대한 프로젝션 맵핑에 대한 많은 연구가 있었지만, 유연한 타깃의 움직임을 추적하고 사용자와의 상호작용 측면에서 모양이 변형된 물체에 맵핑을 정확히 하는 다이내믹 프로젝션 맵핑은 여전히 도전해야할 연구 분야이다. 따라서 본 논문에서는 Unity3D와 ARToolkit을 이용한 실험을 통해 단단하지 않은 물체에 대한 견실한 추적과 정확한 맵핑 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 큐빅 베지어 곡면 형성, 움직임 변형 값 렌더링 과정, 멀티플 마커 인식과 트래킹 과정, 실시간 웹캠 지속 촬영의 4가지 실험 단계로 구성된다. 사용자는 물체에 변형을 주기 위해 직접 접고, 휘고, 구부리고 비틀 수 있다. 제안 방법은 세 가지 긍정적인 결과를 도출할 수 있다. 첫째, 물체의 형태가 강하게 변형되어 있어도 감지 가능하다. 둘째, 사용자가 직접 물체에 변형을 주는 과정에서 물체의 일부분을 차단하고 있을 때의 Occlusion오류를 줄일 수 있어 정확한 트래킹을 할 수 있다. 셋째, 제안 방법의 견실하고 정확함은 빠른 속도로 물체의 움직임을 감지하게 하므로 실시간으로 결과 값을 물체에 투영할 수 있다.
음함수 곡면은 물체 표면을 직접 정의하지 않고 영역 구분 함수를 통해 물체를 포함하는 공간상의 모든 점들의 관계를 정의함으로써 간접적으로 표현하는 방법이다. 음함수 곡면을 이용한 모델링은 함수나 수식을 이용하여 물체를 표현하기 때문에 표면의 위치를 찾기 위한 계산이 필요하지만, 및 가지의 함수 정의만으로 복잡한 형태의 곡면을 직접 표현할 수 있으며 주어진 모델로부터 서로 다른 품질의 이미지를 제공할 수 있다는 장점을 갖는다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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