최근 증강현실(Augmented Reality, AR)에 대한 연구가 활발히 진행 중이고, 소셜 네트워크 시스템(Social Network System)에 증강현실 기능의 추가 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 페이스북(facebook)에서 친구 목록을 자동으로 동기화하여 최근 체크인 좌표를 추가하고, AR을 이용하여 추가된 위치 좌표를 실제 환경에서 표현하는 시스템이다. 기존 이용자들이 사용했던 마커 기반 AR 시스템은 핸드 장치 구동에 필요한 프로세싱 빈도와 저장 공간의 소모가 많다. 위치 기반 AR 어플리케이션은 기존 마커기반 AR 시스템의 단점을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문의 시스템은 향후 iOS 핸드 장치를 가지고 있는 사용자가 GPS기반 AR 시스템은 Wifi와 4G 네트워크에 대해 최적의 속도를 자동으로 검색하여 사용하여 소셜 네트워크 서비스의 제공이 가능하다.
최근 증강현실(Augmented Reality, AR)에 대한 연구가 활발히 진행 중이고, 소셜 네트워크 시스템(Social Network System)에 증강현실 기능의 추가 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 페이스북(facebook)에서 친구 목록을 자동으로 동기화하여 최근 체크인 좌표를 추가하고, AR을 이용하여 추가된 위치 좌표를 실제 환경에서 표현하는 시스템이다. 기존 이용자들이 사용했던 마커기반 AR 시스템은 핸드 장치 구동에 필요한 프로세싱 빈도와 저장 공간의 소모가 많다. 그러나, 위치기반 AR어플리케이션은 기존 마커기반 AR 시스템의 단점을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문의 시스템은 향후 iOS 핸드 장치를 가지고 있는 사용자가 GPS기반 AR 시스템을 Wifi와 4G 네트워크에 대해 최적의 속도를 자동으로 검색하여 소셜 네트워크 서비스의 제공이 가능하다.
June-Sik Kim;Ho-Sung Kim;Jong-Min Lee;Jae-Seok Kim;In-Young Kim;Sun I. Kim
대한의용생체공학회:의공학회지
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제23권1호
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pp.39-47
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2002
본 연구의 목적은 선형 변환을 이용한 레지스트레이션의 정확도를 높이는데 있다. 서로 다른 개인간의 뇌영상을 비교분석하기 위해서는 공통된 좌표계로 각 영상을 변환하는 작업이 필요하다 정확한 변환을 위해서는 전체적인 뇌영상의 매치와 국소적 영역의 매치가 모두 중요하다 일반적으로 상호정보를 이용한 레지스트레이션은 전체적인 뇌영상을 매치시키는데 유리하다. 그러나 관심영역에 대한 매치는 특징기반 레지스트레이션 방법이 더 유리하다. 본 논문에서 제시하는 통합 레지스트레이션은 특징정보와 더불어 복셀기반의 상호정보를 함께 사용하였다. 이러한 접근 방법은 정신분열증을 판단하는 기준으로 많이 사용되는 뇌량을 포함하는 뇌의 중심부분의 매칭에 유리함을 실험을 통해 확인하였다 상호정보만을 사용하는 복셀기반 레지스트레이션이나 탈라이락 좌표계를 이용한 정규화에 비해 본 연구의 통합 레지스트레이션은 전체적 뇌영상 뿐만 아니라 관심 영역에서의 레지스트레이션 오차가 더 작았다.
현재 지적측량은 전국을 지적재조사측량 지역, 세계측지계변환 지역으로 나누어 현실경계에 부합하는 디지털지적으로 통합될 수 있도록 추진되고 있다. 따라서 본 연구에서는 등록전환 업무를 세계측지계 기준으로 필지 경계점을 좌표화하기 위해 필요한 사항을 새롭게 정립하고자 하였다. 연구 수행을 위해 산지관리법 등 관련법규와 현행 등록전환 관련규정을 검토하고 대한지적공사 12개 본부 자료를 기준으로 경제적 행정적 타당성을 분석하였으며, 기준점과 현형법에 의한 성과결정지역을 선정, 실험측량을 실시하여 측량방법과 절차를 정립하였다. 등록전환 수수료 개정을 목적으로 현행 수수료 산정에 따른 세부내용을 검토하고 시 군 구 지역을 구분하여 품셈조사를 실시하였으며, 품셈조사 자료를 근거로 세계측지계에 의한 등록전환측량 방법과 절차에 적합한 개정 수수료를 산출하였다.
본 연구에서는 카메라의 위치에 상관없이 정확하게 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상 기반 변위 계측 시스템을 제안하였다. 기존의 영상 기반 변위 계측 시스템은 카메라의 각도에 따라 오차를 유발하며, 그에 따라 대형 구조물에서 적용성에 제한되는 단점이 존재하였다. 본 시스템은 네 개의 점이 그려진 측정판을 변위를 측정하고자 하는 구조물의 위치에 부착하여 카메라로 촬영한 뒤 영상을 해석하여 변위를 얻는다. 측정판과 카메라의 각도에 무관하게 구조물의 변위를 얻기 위하여, 이미지 좌표계와 세계 좌표계 상의 두 평면간의 대응관계를 표현하는 평면 호모그래피 기법을 활용하였다. 성능 검증을 위하여 소형 구조물을 이용한 실내실험을 수행하였으며, 어떠한 각도에서 촬영하더라도 실제 변위를 정확하게 측정할 수 있음을 보였다.
얼굴인증은 다양한 생체인증 중에서 거부감이 적고 변조가 어려워서 각광받고 있다. 얼굴인증의 알고리즘은 어떻게 알고리즘을 만드느냐에 따라서 정확성과 속도에 많은 차이를 가져온다. 눈동자를 추적 및 검출하여 얼굴의 검출 데이터와 함께 데이터를 추출함으로써 오탐률을 개선하고 정확하게 얼굴로 인증을 할 수 있도록 알고리즘을 연구하였다. Cascade를 통해서 얼굴을 검출하고 관심영역으로 지정 후 얼굴 영역을 균등하게 4등분하여 검출되는 객체의 좌표 값을 저장한다. 또한 검출된 눈에서 눈동자를 검출하기 위하여 이진화를 진행하고 Hough 변환을 통해 눈동자를 검출한다. 추출된 눈동자의 중심좌표를 저장하고 계산하여 데이터 매칭을 통해 얼굴 인증을 한다. 눈동자를 추적과 함께 얼굴의 데이터를 계산하여 정확하고 최적화된 얼굴인증 알고리즘을 연구한다.
본 논문에서는 3D 메쉬 모델에 대한 POCS 기반의 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 워터마킹 시스템의 조건들 중 견고성 및 비가시성에 대한 볼록 집합을 설계한 후 3D 메쉬 모델의 꼭지점들을 이 두 집합들로 수렴 조건을 만족할 때 까지 반복 교대 투영한다. 견고성 제약 조건 집합은 각 꼭지점의 거리 분포에 워터마크를 삽입하는 방법에 의하여 정의되며, 비가시성 제약 조건 집합은 꼭지점 좌표의 변화량에 의하여 정의된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 좌표 변환, 스케일링, 메쉬 간단화, 절단, 및 꼭지점 잡음 첨가 등의 공격에 대한 우수한 견고성 및 비가시성을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 스캔 컨버터(DSC, digital scan converter)에 의한 왜곡이 근본적으로 발생하지 않는 새로운 초음파 영상 방법으로서 표시장치의 화소에 직접 수신 집속하는 기법(DPBF, display-pixel-based focusing)과 이를 구현하기 위한 초음파 영상 장치의 구조를 제안한다. 제안한 기법은 극 좌표에 위치하는 샘플링 점들 대신에 직각좌표상의 화소들에 직접 수신 집속 함으로써 DSC의 역할을 제거하였다. DPBF 기법을 적용한 영상에는 DSC에 의한 허상 및 구획화 현상 등이 나타나지 않으며, 일반적인 방법에 의한 영상에 비해 보다 세밀한 영상을 제공한다는 사실을 검증할 수 있었다. 본 논문은 DSC에 의한 보간 효과가 두 개의 비교 영상 A, B 간에 미치는 정도를 정량적으로 평가하기 위해서 영상거침 비(ICRA/B, Image Coarseness Ratio)를 새로운 성능 측정 방법으로 정의하였다. 이 ICRA/B를 이용하여 비교 영상간 거친 정도를 정량적으로 측정하였다.
산림 현장조사는 현장에서 측정된 데이터를 야장에 수기로 기입하는 방법으로 이루어지고 있으며, 현장 조사 후 결과를 다시 정리해야하는 번거로움이 있다. 이에 본 연구에서는 객체 모델링과 AR을 활용한 방법을 적용하여 시험림에 대한 수목조사에 효율성을 제고하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 이용하여 연구대상지 1ha 면적의 387개 수목에 대한 데이터를 취득하였으며, 수목 객체의 추출 및 모델링을 통해 수목에 대한 좌표, 수고 및 흉고직경을 산정하였다. 이 방법은 현장에서 데이터 취득에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있으며, 디지털화 된 성과물 생성이 가능하기 때문에 관련 시스템 구축을 위한 기초자료로 활용이 가능하다. 또한 수목에 대한 모델링 결과와 GNSS 및 AR 기법을 이용한 조사는 현장에서 조사하는 수목에 대한 좌표와 수고 및 흉고직경 등의 속성정보를 확인할 수 있어 특정 객체의 위치와 속성값을 현장에서 확인하기 어려웠던 기존 조사 방법의 단점을 개선할 수 있었다. 향후 포인트클라우드와 AR 기술을 활용한 방법은 현장조사에 소요되는 인력과 시간을 감소시킬 수 있어 수목조사 및 모니터링의 효율성을 크게 향상시킬 것이다.
해양쓰레기는 해양생물의 생존, 바닷물 오염, 풍경 등 생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 2차적으로 경제적 손실 및 인간 건강에 악영향을 끼친다. 수중 및 해수면 쓰레기 문제에 대한 연구는 활발히 진행되고 있는 반면 사람의 접근이 어려운 사각지대의 해양쓰레기 해결방안 연구는 더디게 이뤄지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 드론을 활용해 테트라포드와 같은 사각지대에서 해양쓰레기를 탐지 및 추적한다. 또한 탐지된 쓰레기는 드론의 GPS, 고도, 방위 값 등으로 위치 좌표를 계산해서 이를 시각화한다. 본 연구에서 제안하는 드론을 활용한 해양쓰레기 탐지 및 위경도 매칭 방법은 사각지대에서의 해양쓰레기 문제에 효과적으로 대응할 수 있는 해결책을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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