증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.
본 논문에서는 증강 현실 (AR) 기술과 사물 인터넷 (IoT) 기술을 융합하여 새로운 실시간 화재 모니터링 및 대피 내비게이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 건물 내에 설치된 IoT 온도 측정 디바이스를 통해 온도 데이터를 수집하고, 이를 IoT 플랫폼을 통해 MySQL 클라우드 데이터베이스에 자동으로 전송함으로써 실시간으로 정확한 데이터를 모니터링한다. 이후, 건축 정보 모델링 (BIM)을 통해 생성된 3D 건물 모델에 실시간 IoT 데이터를 가시화하고, AR 기술을 통해 현실 세계에 모델을 표현함으로써 직관적으로 화재 발생 위치를 파악할 수 있다. 또한, Vuforia 엔진의 Device Tracking 및 Area Targets 기능을 활용하여 사용자의 실시간 위치를 파악하고, 개선된 A* 알고리즘을 통해 여러 비상구 중 최적의 대피 경로를 찾는다. 본 논문에서는 다양한 가상 화재 시나리오를 기반으로 사용자 실험 평가를 진행하여 제안된 시스템의 실용성과 빠르고 안전한 대피 효과를 입증한다.
가상의 세계인 메타버스를 구축하는 기술은 가상증강현실과 전자통신기술이 기반을 이루며, 하드웨어와 소프트웨어 등 여러 학문분야가 융합된 기술적 특성을 가지고 있고, 4차 산업혁명 발전에 주도적 역할을 할 기술이다. 메타버스는 아바타를 통해 사용자들이 놀이, 업무, 소비, 소통 등 각종 활동을 할 수 있는 플랫폼으로 비대면 사회에 새로운 산업으로 자리매김을 하고 있다. 본 논문에서는 메타버스에 대한 관심이 증가하면서 신 시장을 창출할 미래 유망 산업으로 발전이 기대되고 있는 가운데 메타버스의 활용분야를 살펴보고 미래 메타버스 산업에 대한 발전방향에 대한 고찰을 하고자한다.
With the advances of high-performance, lightweight hardware components and control software, unmanned aerial vehicles (UAVs) have expanded in terms of use, not only for military applications but also for civilian applications. To complete their task at a remote location, UAVs are generally equipped with a camera, and various sensors and types of hardware devices can be attached according to the particular task. When UAVs capture video images and transmit them into the user's interface, augmented reality (AR) and virtual reality (VR) technologies as a user interface may have advantages in controlling the UAV. In this paper, we review AR and VR applications for UAVs and discuss their future directions.
증강 현실(Argument Reality)에 대한 관심이 증가함에 따라 빠르고 강건한 물체 추적(Object Tracking)기법의 개발이 큰 이슈가 되고 있다. 특히, 마커를 사용하지 않는 경우에 추적 속도와 정확도의 정보가 이루어지는 강건한 Markerless 3D 추적 기술은 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 이용한 특징점 추출 및 매칭 기법을 통하여 높은 정확도의 물체 추적기법을 제안한다. 그리고 실시간으로 적용하기 어려운 SIFT의 느린 특징점 추출과 매칭 단계를 GPU 기반의 병렬화 작업을 통하여 개선시켜 향상된 추적 속도를 보여준다.
A simulator in Android is developed for Qualcomm Augmented Reality (QCAR) software development kit (SDK). The main purpose is to replace the testing of application on actual Android device. Bugs in the application can be found easily when testing is done in the simulator (with support of Android emulator) before the testing on real device. The simulator does not require a camera in testing augmented reality application. Works included study on QCAR SDK's behavior is done to ensure that the simulator performs similar to the SDK. Description on how would the simulator works with QCAR SDK is included in the paper.
본 논문에서는 단안 카메라와 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서를 이용하여 이동체의 정확한 포즈를 예측하는 고정밀 맵매칭 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라로부터 입력 받은 영상을 딥뉴럴 네트워크를 이용하여 의미상으로 분할한 결과와 시맨틱 지도 정보를 비교함으로써 달성된다. 카메라로부터 입력 받은 주행 영상은 시맨틱 분할 알고리즘을 통해서 두 개의 클래스로 분할되며, 시맨틱 지도 정보와 가능한 레이블 페어에 대해 설정된 가중치에 따라 비교 정렬함으로써 현재 이동체의 정확한 포즈를 예측할 수 있도록 한다. 이 과정에서 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서의 신호는 해 공간의 범위를 효과적으로 줄여준다. 본 논문은 비교적 저렴한 센서를 이용하여 증강현실 및 자율주행 등에 필요한 고정밀 맵매칭이 가능함을 보여준다. 보정 전후의 차량 경로를 지도에 비교 도시하고 시맨틱 지도를 현재 입력 영상에 오버레이 하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다. 또한 non-open-sky 환경과 같은 GPS-IMU 수신이 어려운 환경에서도 성능 개선이 있음을 확인하였다.
Purpose - This study has been conducted based on the assumption that technology acceptance for the traditional markets introduce Augmented Reality Technology system into traditional markets in order to increase the influence on consumer purchasing intention. The Augmented Reality Technology system on this study has been carried out by a modeling study based on Davis(1989)'s Technology Acceptance Model (TAM). Research design, data, and methodology - Before starting the research, we inquired previous researches and defined the basic concept for each research with applying some parts of them. By doing this, we were able to find out if the users had perceived ease of use and the feeling of usefulness for the technology acceptance in using traditional markets. As a result, we measured how efficiently those factors could have an influence on traditional market visit. Moreover, we analyzed the result with actual proofs, assuming that such a visiting intention would affect consumers purchasing intention Results - To summarize the results, first, we have found that the necessity for augmented reality technology for traditional markets and its convenience in use can have a positive effect on visiting traditional markets. Second, we have discovered that the feeling of easiness in use, technological usefulness, and its visiting intention for Augmented Reality Technology can positively influence on the users' purchasing intention. Conclusions - By taking advantage of the research results from this study, the technological acceptance for the traditional markets suggests not only a positive impact on the users' visiting traditional markets but also an influence on the users' purchasing intention for the goods that are sold in the traditional markets. The weak point of this study is that it did not have sufficient theoretical explanation for technological acceptance in traditional markets, and it also lacked theoretical research to apply Augmented Reality Technology to the distribution industry. In order to overcome these drawbacks, we have to conduct thoughtful empirical analysis and research. Lastly, we insist that we will have to carefully verify reliability for the questionnaire data collected by the Internet survey panels in the future.
화재 현장은 정전과 연기와 유독가스로 인해 열영상카메라 및 제논탐조등으로도 전방 가시거리 1m를 확보하기 힘든 것이 현실이다. 화재현장의 연기입자를 분석해보면, 파장 $5{\mu}m$ 이하의 흰색 연기일지라도, 가시거리가 1미터 이상이 되면 기존의 열영상 카메라 등을 이용할 경우 전방시야 확보가 어렵다. 입자 파장 $5{\mu}m$ 이상의 검은 연기에는 화학소재와 가스, 물분자가 섞여 있어 단일 센서가 아닌 다양한 센서를 이용한 공간투과 센서 기술이 필요하다. 전방 안전시야 확보를 위해 연기투과 및 공간정보 가시화를 위한 라이다 센싱 기술이 필요하다. 본 논문에서는 32bit CPU코어 및 주변회로를 갖춘 정보처리 시스템의 인터페이스를 설계하였다. 또한 라이다 센서와의 인터페이스를 구현하고 이를 시뮬레이션 하였으며 이를 통해 향후 휴먼 증강 소방헬멧의 정보처리 시스템을 구현 가능한 인터페이스를 제공하였다.
측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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