시각은 실제와 다른 여러 가지 현상을 일으켜 착시현상을 유발하게 한다. 대부분의 조형 예술은 착시를 포함하고 있고 이것은 시각 예술에 다양하게 적용되며 특히, 인체를 도구로 한 조형 예술인 패션은 미적 욕구를 위한 인체의 시각적 변형을 통하여 한 차원 높은 새로운 시각 예술을 창조하고 있다. (중략)
본 논문에서는 사용자의 가상환경 내의 위치 정보에 대한 감각을 향상시키는 방법론으로서 햅틱 피드백(haptic feedback)과 사운드 피드백(sound feedback)의 모달리티를 활용한 그리드(grid)를 제안한다. 제안된 그리드는 사용자의 3차원 공간 내의 움직임(explorative procedure)에 추가적인 비 시각적인(non-visual) 위치정보 피드백을 부여하는데 그 목적을 두고 있다. 햅틱 모달리티를 활용한 3차원 그리드는 SensAble사의 PHANTOM(R) Omni$^{TM}$ 를 활용하여 설계되었으며, 사운드 모달리티를 활용한 경우 저주파 배경음의 주파수 특성(frequency characteristics of sound source)을 사용자 손의 공간 좌표값에 근거하여 재생 시의 표본 추출 비율(sampling rate)를 연속적으로 바꾸는 방식으로 설계되었다. 이러한 공간 그리드는 두 모달리티 각각의 독립적인 제시 및 동시 제시/제거를 통해 평가되었으며, 동시 제시의 경우 두 모달리티간의 어긋남(cross-modal asynchrony)이 없도록 설계되어 사용자의 공간 작업 시 모달리티간의 조화 (manipulating congruency)를 확보할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 얻어진 결과는 그것의 통계적 유의미성을 분석하기 위해 다원변량분석과 사후검증(Turkey. HSD)을 거쳐 해석이 되었다. 공간 내 특정 좌표 선택을 기준으로 하는 그리드의 사용자 평과 결과, 3차원 내의 움직임에 대해 햅틱 및 사운드 피드백의 비 시각적 피드백은 사용자의 공간 작업의 오차를 줄여 주고 있음이 확인되었다. 특히 시각적인 정보만으로 확인하기 어려운 Z축 상의 움직임은 그리드의 도움으로 그 오차정도가 50% 이상 줄어 드는 것으로 확인되었다(F=19.82, p<0.01). 이러한 시각적 정보를 보존하는 햅틱, 사운드 피드백 방식을 HCI의 중요한 요소인 사용성과 유용성과 연관시켜 MMHCI(multimodal human-computer interaction) 방법론으로의 적용 가능성을 검토해 본다.
가상 및 증강현실과 같은 확장현실(XR: Extended Reality)은 몰입형 데이터 시각화 및 분석을 위한 거대한 잠재력을 가지고 있다. 확장현실에서 사용자는 3차원 가상 공간을 활용하여 데이터 및 여러 사용자와 사실적으로 상호 작용할 수 있으므로 보다 직관적인 데이터 분석이 가능하다. 그러나 확장현실의 장점을 제대로 활용하기 위한 시각화를 생성하는 것은 복잡한 프로그래밍이 필요하기 때문에 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는 손 제스처만으로 XR을 위한 시각화 전 과정을 수행하고, 모든 3차원 공간을 활용할 수 있는 가젯암(Gadget Arms) 시스템을 제안한다. 이 시스템에서 분석가는 데스크탑 기반 환경이나 복잡한 프로그래밍을 사용할 필요 없이 XR 기기를 착용한 상태에서 직관적으로 전체 시각화 공간을 디자인할 수 있으며, 가상의 손을 임의의 3차원 공간에 자유자재로 위치시킬 수 있는 인터랙션을 통해 거대한 3차원 공간을 효과적으로 활용할 수 있다. 우리는 사용자 연구를 통해 제안된 시스템이 시각화 제작과 공간 활용의 사용성을 크게 향상시시키는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 직물 디자인의 시각적 요소와 관련된 감성 모형을 제안하고, 아울러 감성 모형을 구성하는 과정에서 사용될 수 있ㅅ는 대안적인 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 설문 조사와 관련 잡지, 신문, 사전 등을 통한 광범위한 어휘 수집이 이뤄졌으며 수집된 어휘는 1,000여 개였다. 수집된 어휘에 대해 이해도 및 적절성 평가를 실시하여 직물 제품과 관련된 감성을 표현하기에 부적절하거나 이해하기 어려운 어휘들을 제거하여 360개의 감성 어휘로 정리하였다. 사용 빈도가 높은 어휘 108개를 이용하여 자유 연상과제를 실시하였으며 그결과 어휘들 간 관계에 대한 연결망을 그려낼 수 있었다. 어휘망에서 중심적인 대표어 역할을 하는 18개 어휘를 추출하여 1차로 유사성평정을 실시하였으며 다차원 척도법으로 분석한 결과 어휘들 간 관계를 표현하기 위해 필요한 차원은 네 개였다. 1차로 구성된 모형의 타당성을 확인하기 위해 추가로 각각 20개씩의 어휘를 새로이 추출하여 2회에 걸쳐 유사성 평정을 실시한 결과, 직물 디자인의 시각적 요소와 관련된 감성을 모형화하기 위해서는 세 개차원이면 충분하다고 생각된다.
본 논문에서는 평균값 좌표(mean value coordinates)를 이용하여 두 개의 메쉬 구조에 기반한 2차원 형상변형 기법을 제시한다. 먼저 입력으로 주어진 2차원 형상의 내부와 경계를 조밀하게 샘플링한 정점의 집합으로 구성된 형상 메쉬(shape mesh)와, 입력 형상을 근사적으로 둘러싸는 정점과 형상 메쉬의 일부 정점으로 구성된 제어 메쉬(control mesh)를 구성한다. 형상 메쉬 정점은 제어 메쉬의 정점에 대한 평균값 좌표로 표현한다. 사용자의 형상 변형 입력에 대하여 비선형 최소 자승 최적화 문제를 풀어 변형 될 제어 메쉬 정점의 위치를 구하고, 형상 메쉬는 변형된 제어 메쉬의 정점으로부터 평균값 좌표를 이용하여 최종적인 형상의 변형을 계산한다. 일반적으로 형상 변형 문제는 입력되는 형상의 정점의 개수가 증가함에 따라서 그 수행 속도가 급격히 느려지며, 정점의 개수를 줄이면 변형에 의한 시각적 품질이 급격히 감소한다. 실험적인 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 방법은 비교적 적은 수의 정점을 사용하여 형상 변형의 수행속도가 빠르면서, 변형의 시각적인 품질은 부드럽게 유지된다. 본 논문의 결과는 핸드폰과 같이 계산속도가 느린 임베디드 시스템에서 형상 변형을 이용한 2차원 애니메이션 제작과 같은 응용문제에 효과적으로 사용될 수 있다.
기계 학습에서 입력 데이터의 차원을 줄이는 문제(dimension reduction)는 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 입력 변수의 차원이 늘어남에 따라 처리해야하는 연산의 수와 계산 복잡도가 급격히 늘어나기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 다수의 기계 학습 알고리즘은 명시적으로 차원을 줄이거나(feature selection), 데이터에 약간의 연산을 가하여 차원이 작은 새로운 입력 데이터를 만든다(feature extraction). 반면 사람이 여러 종류의 고차원 센서 데이터를 입력받아 빠른 시간 안에 정확하게 정보를 처리할 수 있는 가장 큰 이유 중 하나는 실시간으로 판단하여 가장 필요한 정보에 집중하기 때문이다. 본 연구는 사람의 정보 처리 과정을 기계 학습 알고리즘에 반영하여, 집중도를 이용하여 효율적으로 데이터를 처리하는 방법을 제시한다. 이 성질을 시각 하이퍼네트워크 모델에 반영하여, 효율적으로 고차원 입력 데이터를 다루는 방법을 제안한다. 실험에서는 시각 하이퍼네트워크를 이용하여 고차원의 이미지 데이터에서 행동을 분류하였다.
시각과 언어 기반의 이동(VLN)은 3차원 실내 환경에서 실시간 입력 영상과 자연어 지시들을 이해함으로써, 에이전트 스스로 목적지까지 이동해야 하는 인공지능 문제이다. 이 문제는 에이전트의 영상 및 자연어 이해 능력뿐만 아니라, 상황 추론과 행동 계획 능력도 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각과 언어 기반의 이동(VLN) 작업을 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안모델에서는 입력 영상에서 합성곱 신경망을 통해 추출하는 시각적 특징과 자연어 지시에서 순환 신경망을 통해 추출하는 언어적 특징 외에, 자연어 지시에서 언급하는 장소와 랜드마크 물체들을 영상에서 별도로 탐지해내고 이들을 추가적으로 행동 선택을 위한 특징들로 이용한다. 다양한 3차원 실내 환경들을 제공하는 Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room(R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 모델의 높은 성능과 효과를 확인할 수 있었다.
GRASS는 GIS 공개 소프트웨어로서, 이의 효과적인 활용은 비용 면이나 기술 개발 및 축적 면에서 국가적으로 중요하다. 생물, 지질, 환경 등의 과학 기술 분야에서는 방대한 자료를 3차원적으로 표현하고 분석해야만 하는 경우가 많이 있다. 본 논문은 GRASS의 3차원 기능을 이용하여 식물의 서식 분포를 시각적으로 표현하는 방법과 실제 구현 사례를 기술한다. 지역으로는 내장산을 선택하였으며, 환경부에서 제공하는 실제 내장산 DEM 자료를 사용하였다. 식물 분포 표시를 위해 GRASS가 제공하는 컬러-기반 3차원 디스플레이 기능을 사용하였다.
본 논문에서는 체적 시각화 과정을 이론적으로 고찰하여 시각화 모델을 제시하고 그 모델로 유도된 관계로부터 미분 방정식을 이용하여 분석적 체적 시각화 해법을 구하였다. 이 분석적 방법을 제적 시각화의 대표적인 방법인 Levoy의 이산적 광선 추적법과 비교하여 본 연구에서 제시한 방법의 특수한 형태가 Levoy의 이산적 방법임을 보였다. 그리고 체적 데이터를 시각화기 위해서는 사용자가 시각화하기를 원하는 부위를 선택하고 이 부분만을 추출하는 영역 분할 작업이 필요하다. 본 논문에서는 영역확장법에 기반을 둔 효율적인 3차원 영역 분할 기법을 개발하여 위의 분석적인 방법을 이용하여 3차원 제적 데이터의 시각화를 위한 시스템을 구현하였다. 그리고 본 접근법에 대한 의의와 유용함에 대한 가설적인 결론을 구현된 시스템을 이용한 실험에 근거하여 유도하였다. Lovoy의 이산적인 방법과 분석적인 방법을 같은 데이터에 대해 3차원 영역 분할 수행 후 적용한 실험은 분석적인 방법이 이산적인 방법에 비해 렌더링된 이미지의 질이 더 좋음을 보여준다.
본 연구는 문화유산 데이터의 효과적 정보 시각화 방안을 탐색한다. 문화유산 데이터는 역사적 사회적 맥락 속에서 충실히 이해될 수 있기에, 지리적 평면과 시간 축으로 이루어지는 3차원 시공간 큐브상에 문화유산 데이터들을 배치하는 것은 문화유산의 특성을 반영하면서도 통시적·공시적 조망을 동시에 제공하는 유익한 시각화 방안이 될 수 있다. 이를 확인하기 위해 문화유산 컬렉션 데이터를 지도 평면과 시간 축으로 구성된 시공간 큐브 상에서 탐색·체험할 수 있는 웹 어플리케이션과 AR 어플리케이션을 구현하고, 이에 대한 사용자 평가를 실시했다. 평가 분석 결과 문화유산 데이터의 3차원 시각화는 데이터에 대한 총체적 시야를 제공하고 새로운 체험에 대한 관심과 호기심을 유발하는 한편, 낯선 형식으로 인한 인지적 피로가 뒤따를 수 있어 대상 데이터의 특성, 매체 형식의 특성, 사용자의 경험적 이해, 인간의 지각방식을 고려한 다각적 정보 체험 설계가 필요할 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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