요즘 우리나라 언론매체, 특히 신문이나 잡지 등에서 정보 전달의 목적으로 수치적 정보를 통계 그래픽스로 처리하여 시각화하는 작업이 부쩍 많아지고 있다. 그러나, 상당한 비율의 통계 그래픽스가 잘못 그려지고, 일반 대중에게 잘못 인식되는 통계적 오용이 발생하고 있다. 우리나라 언론매체 중 신문들을 중심으로 이러한 통계적 오용의 type, 빈도, 이해 당사자들 의식구조 등을 설문조사, 신문 및 잡지조사 등을 통하여 자료를 입수해 정리한다. 또한, 통계적 오용이 일어나는 통계 그래픽스를 가지고 대학생들을 대상으로 오용의 영향 정도를 알 수 있는 측도를 정하여 실험을 실시하고, 분석을 행한다. 통계 그래픽스의 오용별로 오용을 방지하기 위한 통계적 규칙을 제시하고, 이해 당사자들의 의식구조를 개조할 수 있는 제도적 장치에 대한 방안을 제시한다.
블렌드 쉐입 기반 얼굴 애니메이션을 위해 기저 모델(Expression basis)을 생성하는 방법을 크게 두 가지로 구분하면, 애니메이터가 직접 모델링을 하여 생성하는 방법과 통계적 방법에 기초하여 모델링하는 방법이 있다. 그 중 애니메이터에 의한 수동 모델링 방법으로 생성된 기저 모델은 직관적으로 표정을 인식할 수 있다는 장점으로 인해 전통적인 키프레임 제어가 가능하다. 하지만, 표정 공간(Expression Space)의 일부분만을 커버하기 때문에 모션데이터로부터의 재복원 과정에서 많은 오차를 가지게 된다. 반면, 통계적 방법을 기반으로 한 기저모델 생성 방법은 거의 모든 표정공간을 커버하는 고유 얼굴 모델(Eigen Faces)을 생성하므로 재복원 과정에서 최소의 오차를 가지지만, 시각적으로 직관적이지 않은 표정 모델을 만들어 낸다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 생성한 기저모델을 유사 고유 얼굴 모델(Quasi-Eigen Faces)로 변형하는 방법을 제시하고자 한다. 결과로 생성되는 기저 모델은 시각적으로 직관적인 얼굴 표정을 유지하면서도 통계적 방법에 의한 얼굴표정 공간의 커버 영역과 유사하도록 확장할 수 있다.
데이터 분석 과정에서 일부 데이터를 변화시키거나 또는 적용하고자 하는 통계적 모형의 성격을 변화시킬 때 이러한 변화가 분석 결과에 어떤 영향을 미치는가를 즉시에 알아보기 위해 동적그래픽스의 기법을 이용한다. 본 논문에서는 분산분석 과정을 동적그래픽스로 구현하는 방법과 이를 구현하는데 필요한 여러가지 형태의 플롯을 설명하고 이원 분산분석 모형에서 구현한 동적그래픽스 소프트웨어를 소개한다.
최근 영상 기반 렌더링(image-based rendering)을 위한 새로운 접근방법으로서 광학 흐름 요소 렌더링(optical flow rendering)이 제안되었다. 이 방법은 좌우 영상 대응(stereo matching)에서 발생하는 오류와 무관하게 고품질의 영상을 생성할 수 있고 깊이 정보 비교를 통해 기존의 렌더링 방법으로 생성한 영상과 광학 흐름 요소로부터 생성한 영상을 합성할 수 있는 반면에, 한 화소 당 하나 이상의 광학 흐름 요소를 필요로하기 때문에 연산량이 많아져 영상 생성이 느려지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 실시간 영상 생성을 위한 광학 흐름 요소 구성법과 영상 생성법을 제안한다. 각각의 광학 흐름 요소가 영상 내에서 화소들의 구간에 대응되도록 개선하여 전체 광학 흐름 요소의 수를 줄였으며, 필터링 탐색법 (filtering search)을 적용하여 전체 광학 흐름 요소를 모두 탐색하는 대신 실제로 영상 생성에 사용되는 광학 흐름 요소만을 탐색함으로써 전체 연산량을 크게 줄였다. 제안된 방법을 SGI Indigo2 Impact 워크스테이션(R10000 CPU; 128 Mbytes)상에서 구현한 결과, 초당 10장 이상의 고속 영상 생성이 가능했다.
곡면 복원이나 곡면 복원과 질은 관련이 있는 노말 추정을 하는 대부분의 방법은 결정론적인 알고리즘을 사용한다. 결정론적 알고리즘은 속도가 빠르고, 오차가 크지 않은 입력에 대해서는 좋은 질의 곡면 복원을 할 수 있다. 그러나 결정론적 방법의 특성상 이상치나 노이즈를 가진 데이터에 대해서는 안정된 복원 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 앙상블이라고 불리는 통계적인 방법을 사용해서 곡면 복원과 노말 추정을 하는 기존의 알고리즘을 개선한다. 앙상블 기법은 먼저 입력 점 집합을 무작위로 샘플링해서 점 집합의 부분집합을 만든다. 그리고 나서 만들어진 부분 집합에 독립적으로 결정론적인 알고리즘을 적용하여 결과를 얻어낸다. 마지막으로, 각각의 서로 다른 결과를 결합하여 더 우수한 최종결과를 얻어낸다. 널리 쓰이는 노말 추정 기법[11]과 Multi-level Partitions of Unity implicit [18]를 사용해서 앙상블이 효과적으로 노이즈가 많은 데이터를 처리할 수 있는 것을 보여준다.
본 논문은 특정 자세를 취하고 있는 인간형 캐릭터의 단순한 실루엣 그림 등을 입력으로 받아 이로부터 3차원 신체 외형 정보를 복원하는 기술을 다룬다. 기하학적인 방법 만으로 실루엣에 담기지 않은 내부 형체를 추출하는 것은 매우 어려운 일이기에 본 논문은 대규모 신체 3차원 형체 데이터베이스 및 이의 통계적 분석 데이터를 활용하여 인간형 템플릿 모델을 실루엣에 맞도록 정합 하는 것을 주된 아이디어로 한다. 본 기술은 다음의 세 단계로 이뤄진다. 먼저 주어진 실루엣 이미지로부터 이미지 분석을 통해 윤곽선 및 법선 벡터를 추출한다. 둘째로, 실루엣 이미지와 3차원 모델 간의 점 대 점 대응관계를 수립한다. 마지막으로 수치적 최적화를 통해 실루엣과 모델이 최대한 일치하도록 파라메터들을 정한다. 본 논문은 실루엣 정보로부터 3차원 신체 형태를 최적화하는 실용적 방법론을 제시한 것이 주된 기여이며, 기술의 유효성을 실험을 통해 검증하였다.
선형 스키닝 기반 3D 인체 생성 모델 SMPL (Skinned Multi-Person Linear Model)은 1990년대 미국 거주 미국인들 3천 8백여명을 대상으로 만들어진 3D 신체 데이터베이스인 CEASAR 로부터 최적화 기법을 통해 만들어진 가장 널리 쓰이는 통계적인 3D 모델이다. 본 연구는 한국인 체형의 통계적 특성을 보다 정확히 표현하는 SMPL기반의 한국인 체형 3D 모델을 제안한다. 이를 위해 우리는 한국인 여성 2천7백여명의 신체 각 부위의 실측 데이터에 기존 3D SMPL 모델을 피팅하는 비선형 최적화 알고리즘을 개발한다. 이를 사용하여 한국인 3D 신체 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석 방법으로 한국인 체형 기반 매개화된 3D 모델을 개발한다. 본 연구를 통해 제안하는 한국인의 체형적 특징을 가진 블렌드쉐입과 새로운 체형 파라미터는 기존 모델이 표현하는 체형에 비해 한국인 체형 데이터 특성을 잘 반영함을 확인하였다. 뿐만 아니라, 우리의 모델은 SMPL에 비해 신체 실측 데이터에 대한 피팅 정확도를 개선함을 확인하였다. 제안된 모델은 향후 아바타 생성이나 인체 형상 측정 등 다양한 용도로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 상호보완적인 정보를 추출하여 통합된 형태로 표현하기 위하여 다해상도 영상정합을 위한 상호정보 최적화 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상이 기하학적으로 정렬되면 명암도 유사성 측정을 위한 평가함수인 상호정보가 최대화된다는 가정 하에 두 영상에서 대응되는 화소 명암도간 통계적 의존관계나 정보중복성을 계산하여 영상간 변환관계를 추정하여 정합한다. 실험결과로는 뇌 자기공명영상과 뇌 전산화단층 촬영영상을 사용하여 육안평가를 통한 정확성 측면과 초기조건 변화와 잡음 첨가를 통한 견고성 측면으로 검증한다. 본 방법은 표면이나 특징 부위 추출에 의한 정합이 아닌 영상 자체 정보를 사용함으로써 사용자와의 빈번한 상호작용을 줄이며 비모수화 밀도추정으로 기존 평가함수보다 견고하게 밀도추정이 가능하다. 또한 다해상도 기법을 적용한 확률적 최적화로 견고한 수렴을 유도한다.
평행좌표그림은 다변량자료를 시각화하는 하나의 방법이다. 평행좌표그림은 4차원 이상의 직각좌표계 표시의 어려움을 극복할 수 있는 그림이다. 그러나 변수 축의 배열에 따라 같은 자료에 대하여도 다른 해석이 가능하다. 변수 선택 문제를 해결하는 한 가지 방법으로서 우리는 정다각기둥평행좌표그림을 제안할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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