그림 툴은 실시간 비디오 영상 스트림과 트래킹 시스템을 통해 사용자의 손가락 움직임의 입력을 받아 가상의 오브젝트들을 그려서 보여주는 툴이다. 핵심개발기술은 병렬처리언어인 CUDA사용하여 개발된 저가의 비전 기반 트래킹 시스템이다. 저가의 트래킹 시스템과 그림툴의 설계, 구현, 앞으로의 발전 방향에 대해 설명한다.
본 논문에서는 저가의 웹 카메라를 사용하여 마커 없이 손끝과 붓을 트래킹 하는 시스템을 제시한다. 트래킹 시스템은 CUDA를 사용하여 병렬처리를 적용했다. 이 트래킹 시스템은 노트북이나 데스크탑과 같은 환경에서 수행이 가능하고, 실시간 애플리케이션에 사용 가능한 성능을 가진다. 또한 본 논문에서는 사적인 수성 사인펜 드로잉 모델을 제시하고 구현된 결과를 보여준다. 제안하는 시스템은 손끝과 붓을 트래킹 하는 저가의 실시간 트래킹 시스템으로 사실적 드로잉 애플리케이션과 연동하여 미래 최첨단 교육 환경 구축의 테스트베드로의 활용을 기대한다.
대화형 멀티미디어 기기들이 급속하게 보급되면서 리모컨이나 컴퓨터 마우스와 같은 기존의 사용자 인터페이스 방식으로는 제약이 많아 사용이 불편한 경우가 많은데, 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 비전기반의 포인팅 디바이스를 소개한다. 포인팅 디바이스에 카메라를 장착하여 카메라에 입력되는 배경 동영상을 분석하면 카메라의 움직임을 추정할 수 있는데 이를 근거로 커서를 움직이는 방법을 이용한다. 동작이 실시간으로 이루어 질 수 있도록 $288{\times}208$ 화소의 저해상도의 카메라를 이용하고 여기에 입력된 스크린의 모서리 영상을 찾아 국부적으로 옵티컬 플로우(Optical flow) 방법으로 트래킹하고 스크린의 크기를 계산하면 스크린과 디바이스간 거리와 디바이스의 움직임 경로를 알아낼 수 있다. 이러한 방법으로 만들어진 포인팅 디바이스는 기존의 비전기반 다자유도 입력장치들에 비하여 어두운 환경에서 유리하고 구현이 간단하며 기존의 마우스와 같이 한 손에 쥐고 사용방법을 학습하지 않고도 직관적으로 사용가능한 장점을 갖는다.
최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.
최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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