• 디자인학연구
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• 제12권4호
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• pp.182-190
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• 1999

정보, 디지털, 사이버, 인터넷, 가상세계 등 컴퓨터와 관련된 용어의 범람, 전세계를 실 시간화 시켰다는 말이 진부하게 여겨질 정도의 시간 개념의 변화와 그에 따른 패러다임도 빠르게 변모되고 있다. 본 연구는 빠르게 확산되어 가는 인터넷과 함께 공중파 방송등에서 활동중인 사이버캐릭터(cybercharcter)에 대해 논한 것이다. 사이버캐릭터는 2D애니메이션에서 발전한 3D애니메이션을 포함한 전자매체와 컴퓨터를 이용하여 제작되고 전파 상에서 존재하는 것으로 알고 있다. 사이버캐릭터의 발생은 목적에 따라 여러가지 생성 루트가 있지만 3D그래픽과 컴퓨터에 의해 만들어졌다는 것과 가상공간에서 활동한다는 공통점을 가지고 있다. 이러한 사이버캐릭터의 가장 큰 특징은 인터페이스기능의 확장과 생태학적 성장이다. 사이버스패이스에서 컴퓨터를 사용하는 사용자에게 가장 중요한 것은 사용자와 컴퓨터가 만나는 지점, 즉 인터페이스이다. 사이버캐릭터는 새로운 휴먼인터페이스를 제공하는 매개자로써 가상현실에 대한 관심이 높아지면서 상슨작용을 일으키고 있다. 또한 사이버캐릭터는 생태적 성장특성을 지닌다. 계속적인 이미지의 주입과 네트워크의 발전에 따른 또 다른 부가가치를 만들 수 있기 때문이다. 이러한 사이버캐릭터는 앞으로계속 발전하는 사이버공간에서 중요한 역할을 할 수 있다. 사이버캐릭터의 성공에는 중요한 역할을 할 수 있다. 사이버캐릭터의 성공에는 축척된 기술력, 지금의 지원과 문화적 배경에서 오는 독특한 컨셉 등의 3대 요소가 필요하다. 이러한 3박자가 갖추어질 때 사이버캐릭터가 가상현실의 구심점으로서 하나의 이슈를 갖게 되는 주체가 될 수 있다는 것이다. 또한 앞으로 계속될 인터넷에서 정보의 지배에서 사회, 문화적 정체성에 관한 "한국적 지식 정보 사회"의 실체와 연결되기 때문이다.

• 한국지역지리학회지
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• 제15권2호
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• pp.307-315
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• 2009

지도일반화는 간결한 지도 표현과 지리적 의미의 효과적 전달을 목적으로 하는 지도제작 방법이다. 컴퓨터 지도학의 발달로 인하여 새로운 알고리즘들이 디지털 환경에서 적용할 수 있도록 연구되어 왔다. 본 연구는 인터넷 환경에서 좌표변형과 Lod(level of detail)기법에 의한 일반화를 적용하여 다축척지도의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. WebGIS에 있어서 좌표변형 방법은 데이터 용량을 감소시켜 공간정보의 전송속도를 향상시키기 위해 적용할 수 있는 방법이다. Lod 기법은 사용자의 줌레벨에 따라 공간정보를 선택하여 웹지도를 제직하는 방법이다. 연구의 진행은 등고선, 하계망, 지명, 행정구역, 산정, 행정관청에 대한 레이어를 구축하여, 선과 면사장에 대해 줌레벨에 따라 XML 기반의 SVG를 이용하여 일반화를 적용하였다. 적용결과, 모니터 해상도 1024${\ast}$768를 기준으로 지리좌표계로 작성된 SVG 문서는 9.76Mb, 좌표변형 문서는 4.08Mb로 41% 감소하였다. 지리정보 해상도를 결정하는 LoD에 따른 렌더링 일반화는 줌레벨 1, 2, 3단계 별로 실시하였다. 1단계에서는 주요 지명 및 행정관청, 고차수 하계망, 산정 등 소축척 지도에 표현되는 요소들이 나타낼 수 있도록 하였다. 고차 레벨로 갈수록 지도요소의 수와 양은 많아진다. 본 연구결과는 인터넷환경에서 다량의 공간정보와 속성정보 전송에 필요한 WebGIS의 자료전송효과 및 다축척의 지도학적 표현에 기여할 것으로 본다. 또한, 공간데이터베이스 및 전송환경에서 일반화를 위한 알고리즘 개발에 보다 많은 연구가 있어야 할 것으로 판단된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.90-93
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• 2009

물리기반 형상변형 기술은 게임 및 시뮬레이션과 같은 분야를 중심으로 점차 그 사용이 증가하는 추세이고 이에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 아직까지 3 차원 객체와 물리기반 변형기술간의 상호작용을 증대시키기 위한 연구는 원활이 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 사용자의 몰입감을 증가시키고 변형의 효율성을 높이기 위해서 증강현실 환경을 이용한 물리기반 형상변형을 제안한다. 증강현실 환경 하의 시스템에서 3 차원 객체와 사용자의 효율적인 상호작용을 위해서는 물리기반 형상변형이 실시간으로 이루어져야 한다. 제안된 방법에서는, RBF(Radial Basis Function) [1] 와 LSM (Lattice Shape Matching) [2, 3]방법을 조합해서 메쉬 모델에 적용하였다. 또한, 물리기반 형상변형을 위해 lattice shape matching 의 동적 움직임을 계산하였다. 최종적으로, 이러한 방법들을 증강현실 환경 하에서 구현하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.711-719
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• 2021

2000년대 초부터 전통적인 가상 스튜디오 제작 시스템을 활용하여 수많은 교육 콘텐츠를 제작해 온 EBS는 약 20년만인 2020년 10월에 AR 영상 제작 시스템을 도입했다. 카메라의 움직임과 렌즈 정보를 트래킹하여 실시간으로 그래픽 요소와 실사를 합성한다는 기본 개념은 유사하지만, 새로 도입된 AR 영상 제작 시스템은 이전보다 개선된 몇 가지 최신 기술이 적용되었다. 좀 더 자유로운 카메라의 움직임을 가능하게 해주고 안정적으로 위치 트래킹을 할 수 있는 마커 추적 방식의 트래킹 기술이 적용되었고, 운영 소프트웨어는 컴퓨터 게임 제작에 활용되는 대표적인 그래픽 엔진 중 하나인 언리얼 엔진이 적용되어 시스템의 렌더링 부담은 줄어들면서 고품질의 실시간 그래픽 효과가 가능하게 되었다. 해당 시스템은 생방송 전용 스튜디오에서 부감 촬영을 담당하는 크레인 카메라에 설치되어 어린이 대상 생방송 프로그램에 주로 활용되고 있으며, 2D 그래픽으로 표현되던 코너 소개나 퀴즈 이벤트 등의 영상 중 일부가 3D AR 영상으로 전환되었다. 본 논문에서는 AR 영상 제작 시스템의 도입과 적용이 EBS의 콘텐츠 제작 측면에 있어서 어떤 변화를 가져왔는지와 향후 발전 방향과 가능성에 대해 알아본다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.2-9
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• 2002

최근에 TV 방송에서 가상스튜디오나 가상캐릭터와 같은 가상현실(VR: Virtual Reality) 기술이 자주 사용되고 있으며 증강현실 (AR: Augmented Reality) 기술에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 논문에서는 증강현실 기술을 방송에 응용한 가상스크린 시스템에 대해 소개한다. 가상스크린 시스템은 움직이는 색상패턴 패널을 추적하여 실시간으로 그 위에 동영상을 합성하는 증강영상 시스템이다. KBS 기술연구소에서는 가상스크린 시스템을 개발하고 'K-비전'이라 이름지었다. 이 시스템은 사용자가 들고 움직이는 패널에 동영상이나 그래픽 영상 등을 보여줄 수 있는데, 보여지는 모든 영상은 카메라의 움직임과 패널의 움직임에 따라 정확하게 입혀진다. 패널 추적을 위하여 블럽 분석(blob analysis)이나 특징 추적(feature tracking)과 같은 영상처리 기술을 이용한다. K-비전은 모든 타입의 카메라와 사용 가능하며. 특별한 부가장치가 필요하지 않다. 센서를 부착하지 않아도 되고. 캘리브레이션(calibration) 과정 또한 필요하지 않다. K-비전은 선거개표 방송. 다큐멘터리, 오락 프로그램 등 생방송 프로그램에서 활용한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권4호
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• pp.305-316
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• 2006

현재의 거의 대부분의 3차원 그래픽 프로세서는 한 개의 삼각형을 빠르게 처리하는 구조로 되어 있으며, 향후 여러 개의 삼각형을 병렬적으로 처리할 수 있는 프로세서가 등장할 것으로 예상된다. 고성능으로 삼각형을 처리하기 위해서는 각 래스터라이저마다 고유한 픽셀 캐시를 가져야 한다. 그런데, 병렬로 처리되는 경우 각각의 프로세서와 프레임 메모리 간에 일관성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 각각의 그래픽 가속기에 픽셀 캐시를 사용가능 하게 하면서 성능을 증가시키고 일관성 문제를 해결하는 병렬 렌더링 프로세서를 제안한다. 제안하는 구조에서는 픽셀 캐시 미스에 의한 지연(latency)을 감소시켰다. 이러한 2가지 성과를 위하여 현재의 새로운 픽셀 캐시 구조에 효과적인 메모리 구조를 포함시켰다. 실험 결과는 제안하는 구조가 16개 이상의 래스터라이저에서 거의 선형적으로 속도 향상을 가져옴을 보여준다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.237-250
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• 2022

Structural health monitoring (SHM) plays an important role in ensuring the safety and functionality of critical civil infrastructure. In recent years, numerous researchers have conducted studies to develop computer vision and machine learning techniques for SHM purposes, offering the potential to reduce the laborious nature and improve the effectiveness of field inspections. However, high-quality vision data from various types of damaged structures is relatively difficult to obtain, because of the rare occurrence of damaged structures. The lack of data is particularly acute for fatigue crack in steel bridge girder. As a result, the lack of data for training purposes is one of the main issues that hinders wider application of these powerful techniques for SHM. To address this problem, the use of synthetic data is proposed in this article to augment real-world datasets used for training neural networks that can identify fatigue cracks in steel structures. First, random textures representing the surface of steel structures with fatigue cracks are created and mapped onto a 3D graphics model. Subsequently, this model is used to generate synthetic images for various lighting conditions and camera angles. A fully convolutional network is then trained for two cases: (1) using only real-word data, and (2) using both synthetic and real-word data. By employing synthetic data augmentation in the training process, the crack identification performance of the neural network for the test dataset is seen to improve from 35% to 40% and 49% to 62% for intersection over union (IoU) and precision, respectively, demonstrating the efficacy of the proposed approach.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.351-363
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• 2023

Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2^nd International Competition for Structural Health Monitoring.

• 한국의류학회지
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• 제32권12호
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• pp.1825-1836
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• 2008

3차원 인체 형상에 적합한 의복 패턴을 제작하기 위하여 인체 형상을 평면전개하여 체표패턴을 얻기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구는 Grid method를 이용한 여성 상반신 앞면의 평면전개를 위하여 최적 그리드 기준을 결정하는 것을 목적으로 하였다. Grid method는 인체 형상의 표면에 커브를 생성하고 각 커브의 길이를 플로팅하는 원리에 의하여 3차원 형상을 평면전개 방법이다. 첫째, Young 모델과 Adult 모델에 해당하는 두 개의 3차원 바디들을 사이즈코리아데이타에 기초하여 모델링하였다. 둘째, 각각의 모델을 3차원 특징점에 의하여 shell과 block으로 세분화하였다. 셋째, 각각의 block은 다양한 그리드수의 조합에 의하여 평면전개되었다. 마지막으로, 가장 효율적인 조합을 선정하여 평면전개의 기준으로 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.849-858
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• 2019

최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.