360 영상은 상하좌우 모든 영역에 대한 정보를 갖고 있기 때문에 종종 지나치게 많은 정보를 포함하게 된다. 또한 360 영상의 내용을 2D 모니터를 이용하여 확인하기 위해서는 마우스를 이용하여 360 영상을 돌려 봐야 하거나, 또는 심하게 왜곡된 2D 영상으로 변환해서 봐야 하는 문제가 있다. 따라서 360 영상에서 사용자가 원하는 물체를 찾는 것은 상당히 까다로운 일이 될 수 있다. 본 논문은 물체나 영역을 묘사하는 문장이 주어졌을 때, 360 영상 내에서 문장과 가장 잘 어울리는 영상을 추출해 내는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 주어진 문장 뿐 아니라 구도 역시 고려하여 구도 면에서도 보기 좋은 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 우선 360 영상을 2D 큐브맵으로 변환한다. 일반적인 큐브맵은 큐브맵의 경계 부분에 걸쳐 있는 물체가 있을 경우, 이를 검출하기 어려운 문제가 있다. 따라서 더 정확한 물체 검출을 위해 본 논문에서는 변형된 큐브맵을 제시한다. 이렇게 변형된 큐브맵에 Long Short Term Memory (LSTM) 네트워크 기반의 자연어 문장을 이용한 물체 검출 방법을 적용한다. 최종적으로 원래의 360영상에서 검출된 영역을 포함하면서도 영상 구도 면에서 보기 좋은 영역을 찾아서 결과 영상을 생성한다.
본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
최근 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 분야의 급속한 발전과 하드웨어의 우수한 성능으로 인해 3차원 모델링 기술 또한 급속히 발전 되었다. 그리고 다양한 3D 컨텐츠들의 등장으로 3차원 모델링 기술의 수요가 더욱 많아지고 그 질 또한 높아지고 있다. 3D 얼굴 모델은 이러한 컨텐츠들에 폭 넓게 적용될 수 있어 활용성이 높다. 본 논문에서는 주어진 한 장의 2D 정면 얼굴 영상으로부터 3D 얼굴을 모델링하는 방법을 제안한다. 이를 위해 다수의 정점으로 구성된 3D 일반 얼굴 모델을 입력 얼굴 영상과의 대응관계를 통해 변형하여 3D 얼굴을 모델링한다. 우선 AAM을 이용하여 입력된 얼굴 영상에서 특징점을 추출한다. 그리고 추출된 특징점만으로 직관적인 모델을 변형하기 위해 메쉬 워핑을 적용한다. 여기에 얼굴의 깊이 정보를 유도하기 위하여 한 장의 정면 얼굴 영상을 활용한 명도 변화 기반의 깊이 값의 추출을 시도한다. 이러한 과정을 통해 경제적으로 부담되지 않으며 사용 환경에 대한 제한이 적어 보편적으로 활용될 수 있는 3D 얼굴 모델링 방법을 구현하고 그 타당성을 실험으로 보인다.
단층 촬영한 영상을 삼차원적으로 재구성해서 가시화 또는 자동처리와 분석을 하기 위해서는 등방 해상도의 삼차원 영상 자료를 생성하는 보간이 필수적이다. 최근에 제시된 형태기반 보간 방법은 먼저 형태를 분할한 이후, 보간을 행하므로 구조적으로 객체간 뚜렷한 보간 영상을 생성하는데는 유리하지만 대부분 이진 영상을 대상으로 보간을 수행하므로 영상을 이루는 주요 객체들을 표현할 수 없으며 내부 구조를 가시화할 수 없으며 방법상 보간을 위하여 행하는 최소거리 계산시 많은 수행시간을 소모한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 영상을 이루는 주요 구성 객체를 표현할 수 있는 그레이-스케일 영상을 대상으로 보간 영상을 생성하고 이차원 평면상의 최소거리 맵 구성과 삼차원 공간 개념을 고려한 최소거리 맵 수정으로 계산시간을 효율적으로 단축시키면서 고질의 보간 영상을 생성할 수 있는 새로운 형태기반 보간법을 제시하였다.
모바일 컴퓨팅과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 컴퓨터 그래픽의 사용 및 응용이 점점 더 증가되고 있다. 컴퓨터 그래픽의 실시간 모델링 및 렌더링은 시스템의 성능에 크게 영향을 받으며 핸드폰이나 PDA등 저 성능의 시스템인 경우 사실상 불가능한 경우도 있다. 따라서 기존에 어떤 상황에 있는 사용자이든지 사용자 환경에 맞는 컴퓨터 그래픽스 콘텐츠를 실시간으로 제공하기 위한 방법으로 지능형 서비스 렌더링 미들웨어를 제안했다. 서비스 렌더링 미들웨어는 다중 단계를 가지는 구성요소와 응용이 필수적으로 요구되어지며 본 논문에서는 서비스 렌더링 미들웨어에서의 그래픽 콘텐츠의 적응 레벨을 결정하기 위한단말기 성능별 다중해상도 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 컬러 이미지대상 고용량 데이터 은닉을 위한 새로운 적응형 least-significant-bit(LSB) 스테가노그라피 알고리즘을 제시한다. 은닉할 데이터 비트와 교체하기 위한 컬러 이미지 픽셀의 빨강, 초록, 파랑 (RGB) 컴포넌트의 LSB 비트 수는 peak signal noise ratio (PSNR) 최저값 분석을 통해 결정하였다. 은닉 데이터의 70%는 픽셀의 두 색상 컴포넌트 LSB 3비트를, 나머지 컴포넌트 LSB 2 비트를 교체하고, 30%는 모든 RGB 컴포넌트 LSB 4비트를 교체하는 조합을 제안한다. 또한, 데이터를 은닉할 에지영역 픽셀 선택을 위하여 지역적인 정렬방법도 제안한다. 본 방법은 픽셀 당 9.2 비트(9.2bpp)의 고용량 은닉이 가능하다. 30K - 60K바이트 데이터 은닉 실험결과 512x512 컬러 이미지의 평균 PSNR값은 43.9db이고 자연스러운 히스토그램도 도출되었다.
스테레오스코픽 3D 입체영상은 좌/우 영상의 시차(視差)를 이용하여 시청자로 하여금 2D 영상에서 느낄 수 없었던 가상의 입체감을 느낄 수 있도록 한다. 이러한 가상의 입체감은 주로 좌/우 영상의 수평시차를 통해서 구현되며, 수평시차의 많고 적음에 의하여 피사체의 원근(遠近)이 조절된다. 시차가 지나치게 작을 경우 3D 입체영상은 2D와 다를 바 없이 평면으로 보이거나, 피사체의 볼륨감이 사라져서 종이인형들이 단순히 층을 나뉘어서 배열된 것처럼 보이게 된다. 반대로 시차가 지나치게 클 경우 좌/우 영상은 하나로 융합되어 입체감을 형성하지 못하고 이중상으로 관측되게 된다. 이렇듯 3D 입체영상에서 수평시 차의 크기는 핵심적인 기능을 수행하고 있음에도, 프로그램 제작시 적절한 시차를 결정하는 판단기준이 부족하며 최대 시차에 대한 기준도 모호하여, 촬영자나 컴퓨터 그래픽스 작업자의 감(感)에 의하여 입체영상 콘텐츠 제작이 이루어지고 있어, 고품질 3D 영상 제작의 장애요인이 되고 있다. 본 논문에서는 NPP(Native Pixel Parallax) 계산을 바탕으로 입체영상의 시차는 스크린 크기별로 달라질 수 있음을 살펴보고, 좌/우 영상의 시차가 가상깊이로 환산되는 과정을 분석하여, 3D 방송에 적합한 최대 시차를 제안하고자 한다.
컴퓨터 그래픽 기술의 발달로 과거의 복잡한 알고리듬과 고가의 장비를 통하여 제작이 가능했던 특수영상들이 가정용 컴퓨터의 고사양화와 사용이 편리화 된 그래픽 프로그램으로 인하여 영상 전문가가 아니더라도 제작이 가능해 졌다. 2.5D는 컴퓨터 그래픽 제작자 사이에서 사용되어지는 단어로 3D와 같이 보이는 2D 이미지의 시각적인 형태(form of pseudo-3D)를 일컫는 말이다. 본 연구에서는 과거 게임의 시각적인 효과 증진과 엔진의 효율성을 위하여 사용되어지던 2.5D 제작기술을 Adobe사의 Photoshop과 After Effects를 이용하여 모션 그래픽에 응용하고자 한다. 현대 사회에서 모션 그래픽은 광고와 영상시장에서 큰 비중을 차지하고 있으며, 시청자들의 눈이 시각적으로 고급화되어짐에 따라 과거의 2D 기반의 제작과정에서 벗어나 입체적이고 다이내믹한 3D 공간상으로 제작 기술이 확장되고 있다. 본 연구에서는 Axonometric Projection에 의한 각도로 촬영 되어진 스틸 이미지에서 물체의 삼면의 정보를 추출하고, Adobe Photoshop의 Vanishing Point Filter와 After Effects를 이용하여 소실점의 추적을 통한 이미지상의 물체를 2.5D 물체로 제작하고자 한다. 기존의 3D 프로그램에서의 제작 프로세스와 새로운 2.5D 제작프로세스의 비교, 카메라 앵글의 자유성을 비교함으로 제작의 효율성에 대한 연구를 한다.
연구로 및 원자력 시설의 해체 공정 절차 수립과 해체 시나리오 선정에 기초 자료를 제공하고자 컴퓨터 그래픽스를 응용한 방사화 분포 가시화 연구가 수행되었다. 해체 전 시료 채취와 핵종 분석을 통해 방사능 자료가 확보된 연구로 2 호기 조사실(Exposure Room)과 조사실 주변의 콘크리트 차폐체(Concrete Shielding)를 대상으로 방사화 분포 가시화 실험이 이루어졌다. $^{60}Co$에 오염된 조사실의 벽면과 콘크리트 차폐체의 깊이 별로 조사된 방사능 농도 값을 기초로하여 이들 구조물을 3 차원으로 모델링 한 후 Contour mapping을 수행하여 방사화 분포 가시화를 완료하였다. 방사능 정도를 가시화 한 결과와 콘크리트 차폐체 깊이에 따라 지수 함수적으로 감소하고 있었던 결과가 잘 일치하고 있음을 확인할 수 있었다. 연구 결과 자료는 향후 해체 활동 중 방사선에 노출되는 작업자의 피폭선량 평가 모델에 중요한 역할을 수행할 것이다.
캐릭터의 자세가 변할 때 마다 캐릭터의 무게 중심(COM) 위치도 변하게 된다. 이 때 무게 중심의 위치 변화는 걷기, 뛰기, 쭈그려 앉기 등 다양한 동작 각각에 대응되는 독자적인 패턴을 가지므로 이를 이용하면 원래 동작의 정보를 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 캐릭터의 무게 중심의 위치 변화를 토대로 동작을 예측하는 모션 생성 기법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 무게 중심 정보를 통해 원래 동작의 유형에 대한 별도의 라벨 없이도 다양한 동작을 생성할 수 있다. 그러므로 네트워크의 학습 및 실행을 위한 데이터셋을 만들 때 사람의 손을 거칠 필요 없이 전처리를 비롯한 모든 과정을 자동으로 진행할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 신경망 모델은 캐릭터의 모션 이력(history) 정보와 무게 중심 정보들을 입력 받아 현재 프레임에서의 포즈 정보를 출력하며, 연속적인 시계열 모션 데이터를 다루기 위해 1차원 Convolution을 수행하는 간단한 형태의 Convolutional Neural Network(CNN)를 사용하여 학습되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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