영화와 TV같은 동영상의 기술발전이 제작과정을 중심으로 발전해 온 것에 반해 입체영상에 대한 연구의 대부분은 상영부분에 많이 집중되어 왔다. 이는 입체구현 과정에 대한 무게중심이 디스플레이에 많이 치중되어 있기 때문이기도 하다. 하지만 최근 들어 입체구현 기술연구가 다양한 분야로 활발하게 진행되면서 제작방법의 활성화를 위한 연구 또한 주목을 받기 시작하고 있다. 기존의 상업용 영화시장에서 2D로 촬영된 이미지를 후반작업을 통해 3D 입체영화로 전환하는 기술적 시도들과 또한 디지털아트와 게임 그리고 일부의 인터넷 콘텐츠 등에서 입체영상 제작의 대중화를 위한 노력들이 바로 그러한 성과들이라 할 수 있다. 하지만 그럼에도 불구하고 이러한 시도들은 제작과정에 대한 연구의 활성화와 대중적 관심을 끌기에는 아직도 많은 부분 부족한 실정이다. 그러므로 현재 입체영상에 대한 기술연구는 디스플레이 기술뿐만 아니라 동시에 제작과정의 대중화를 위한 콘텐츠 제작기초교육의 보편화를 위한 연구가 선행되어 질 필요가 있다. 이러한 입체제작기술의 보편화에는 바로 애너그리프와 편광방식이 가장 중심적인 위치를 차지하고 있다. 특히 애너그리프 입체 구현법은 오랜 역사와 함께 제작이 간편하고 또한 저가의 비용으로 쉽게 제작할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구는 이러한 디지털합성과정에서 애너그리프 제작특성을 분석하여 이를 모션그래픽 제작과정에 응용함으로써 디지털입체영상 제작의 대중화를 위한 새로운 대안을 제시해보고자 한다.
키프레임 애니메이션 기법에 비해 보다 사실적이고 효율적인 작업을 가능하게 한 동작 포착 기법에 의한 동작데이터는 편집의 어려움으로 인해 재사용이 용이하지 못하다는 문제를 가진다. 본 논문에서는 효과적인 동작 포착데이터 편집 기법으로써 비감독 학습 기반의 균등 자세 지도(uniform posture map: UPM)를 이용한 동작 편집 기법을 제안한다. 다른 동작 편집 알고리즘들에 비하여 UPM 알고리즘은 상대적으로 적은 계산량을 요구하여 실시간 적용에 용이하며, 특히 자기 조직 지도(self-organizing map: SOM) 알고리즘을 이용한 동작 편집을 할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 또한 제약조건이 많은 복잡한 대상체에 대한 적용에 있어서 제약조건의 수에 비례해서 계산량이 증가하는 기존 알고리즘의 약점을 보완한다. 본 논문에서는 UPM 알고리즘을 이용한 동작 편집 기법의 응용으로서 동작 전이 분야와 역운동학 분야에서의 적용 사례를 보였다. 본 논문의 제안 알고리즘은 가상 현실이나 컴퓨터 애니메이션, 게임들의 분야에 다양하게 적용될 수 있다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모델 (HMM: hidden Markov model)을 이용한 제스처 인식 방법을 제안하고, 이를 게임 시스템의 인터페이스로 적용한 사례를 소개한다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 특징을 가진다. 첫 번째는 사전에 분할된 데이터 열을 입력으로 사용하는 기존의 방법과는 달리, 제안된 방법은 카메라로부터 입력되는 비디오 스트림을 HMM의 입력으로 사용한다는 것이다. 두 번째는 제안된 HMM은 제스처의 분할과 인식을 동시에 수행한다는 것이다. 제안된 방법에서 사용자의 제스처는 13개의 제스처들을 인식하는 13개의 specific-HMM들을 결합하는 하나의 통합된 HMM을 통해 인식된다. 제안된 HMM은 사용자의 머리와 양손의 2D-위치 좌표로 구성된 포즈 심볼들의 열을 입력받는다. 그리고 새로운 포즈가 입력될 때마다, HMM의 상태 확률 값을 갱신한다. 그때, 만약 특정 상태의 확률 값이 미리 정해둔 임계치보다 큰 경우, 그 특정 상태를 포함하고 있는 제스처로 인식한다 제안된 방법의 정당성을 입증하기 위하여, 제안된 방법은 Quake II라는 컴퓨터 게임에 적용되었다. 실험결과는 제안된 방법이 높은 인식 정확률과, 계산 시간을 확연하게 감소시킬 수 있었음을 보여주었다.
본 논문은 대인관계 형성과 발달에 근본적인 목적을 두고 있는 SNS 관련 서비스에서 효율적으로 온라인 기반 대인관계를 발달시키기 위한 단서를 찾기 위해, 대인관계의 발달 단계에 따라 관계에 영향을 미치는 요인의 상관관계를 연구하였다. SNS를 통해 '온라인 기반 생성 관계'를 경험해본 사람들을 관계 발달 정도에 따라 두 가지 집단으로 구분하여 설문조사를 하였고, PLS 통계법을 이용하여 결과값을 도출하였다. 연구 결과, 초기 관계에서는 사회적 매력, 육체적 매력, 호혜성, 컨텐츠 퀄리티, 공동공간감, 정보 게시성과 유사성 등 7가지 요인이 대인관계에 영향을 미쳤다. 그리고 발달된 관계에서는 사회적 매력, 육체적 매력, 호혜성, 컨텐츠 퀄리티, 웹외양과 공동공간감 등 6가지 요인이 대인관계에 영향을 미쳤다. 본 연구는 온라인 대인관계 발달의 특성을 통해 SNS 관련 서비스에 대인관계 촉진을 위한 서비스 설계의 기반 연구로 활용 될 수 있을 것이다.
피부, 옷 등 실세계의 대부분의 물질들은 반투명한 재질로 되어있고, 부드러운 외양을 띄고 있다. 본 논문에서는 GPU 기반의 계층화 알고리즘을 통해, 양극 확산 (dipole diffusion) 기법에 기반한 표면 내에서의 빛의 산란에 의한 조명을 근사하여 반투명한 재질을 실시간에 렌더링하는 기법을 제안한다. 무수히 많은 수의 픽셀 빛 입자들은 GPU를 활용하여 쿼드트리로 계층화된다. 렌더링될 각 픽셀마다, 많은 빛 입자를 대신하여 좋은 화질로 근사할 수 있는 집합들을 선택하고, 이것을 사용하여 조명을 계산한다. 우리는 또한, 고해상도 이미지를 효율적으로 렌더링하기 위해 공간적 일관성과 early-z 컬링을 이용한 계층적 화면 보간 기법을 소개한다. 이를 위하여, 화면 정보를 GPU 상에서 계층화한다. 우리는 공간적 유사도가 높은 픽셀들을 하나의 픽셀로 렌더링함으로써 적응적으로 보간한다. 실험을 통해 빛 계층화를 통해 반투명한 물체를 실시간에 렌더링할 수 있음을 확인하였다. 화면 보간 기법은 동급 화질에서 렌더링 비용을 $2{\sim}4$배 정도 감소시켰다. 모든 과정은 GPU를 사용한 이미지 공간 상에서 빠르게 수행되며, 어떠한 긴 전처리과정도 필요하지 않는다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.395-407
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2016
본 연구는 G-Theory를 적용하여 태권도 품새 평가항목에 대한 채점자 간 평가점수의 신뢰도를 추정하기 위해 G-연구로 경기일 수, 채점자 수를 다중오차원으로 선정하고 이들 변인간의 상호작용으로 인한 오차변량의 상대적 크기에 의해 오차원을 분석하고, G-연구의 결과를 토대로 D-연구를 수행하여 최적의 측정조건을 결정하는 데 목적이 있다. 결과를 요약하면 다음과 같다. G-Theory를 적용하여 태권도 품새 평가항목 중 정확성에 대해 분산성분 추정치를 추정한 결과, 오차의 영향력은 채점자국면에서 가장 크게 나타났으며, 각 설계에 따른 상호효과 (피험자 내), 피험자 간 순서였으며, 표현성 평가항목에 대한 분산성분 추정치 오차의 영향력은 상호효과 (피험자 내)국면에서 가장 크게 나타났으며, 각 설계에 따른 피험자 간, 채점자 국면 순으로 나타났다. 마지막으로 D-연구를 통하여 일반화가능도계수를 추정한 결과, 채점자 수에 따른 최적수준의 측정조건은 정확성 평가항목에서 8명의 채점자일 때 안정적인 신뢰도를 얻을 수 있으며, 표현성 평가항목에서는 7명의 채점자일 때 안정적인 신뢰도를 얻었다.
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.
화학비료와 넓은 공간이 있어야 하는 기존의 스마트팜과 달리, 수생생물과 작물간의 공생 관계를 활용하여 환경오염 및 기후 변화 등의 비정상적인 환경에서도 작물 재배가 가능한 아쿠아포닉스 농법이 활발하게 연구되고 있다. 해당 농법은 작물마다 생장에 필요한 환경과 영양분이 다르므로, 생장에 최적화된 수생생물 비율을 구성이 필요하다. 본 연구는 아쿠아포닉스 환경에 영상처리 기법을 활용하여 면적과 부피를 기준으로 생육 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 배설물을 통해 유기물 생성하는 여러 종류의 민물고기와 상추 작물을 아쿠아포닉스 환경에 생육을 통해 검증하였다. 상추의 2D와 3D 영상 분석과 실시간 데이터 분석을 통해 상추의 면적 및 부피 정보를 활용하여 생장 정도를 평가하였다. 실험 결과, 상추의 면적과 부피 정보를 활용하여 재배관리가 가능하다는 것을 입증하였다. 수생생물과 생육 정보를 활용하여 농업인에게 생산 예측 서비스 제공과,변화하는 농업 환경에서의 문제점을 해결하는 시작점이 되어줄 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 의료기사를 준비하는 보건계열 대학생 280명을 대상으로 4차 산업혁명에 대한 인식도와 준비도를 조사하여 보건계열 미래형 교육과정 개발의 기초자료로 활용되고자 수행되었다. 자료 수집은 자기기입식 구조화된 설문지를 이용하였고, 4차 산업에 대한 전반적 인식도는 2.74로, 관련 용어 인식은 3D프린팅(3.59)이 높았고 신경망기계학습(2.33) 인식이 가장 낮았다. 전공별로 물리치료학(3.00) 전공 학생의 인식이 높았고 치기공학(2.37) 전공 학생의 인식이 가장 낮았으며 사물인터넷에 대한 전공별 인식도에 차이가 있었다(p=0.024). 4차 산업혁명 관련 준비를 '한다' 54.5%이었고 준비가 어려운 이유로는 '흥미부족'(42.9%)이 높았으며, 교육경험은 50.6%, VR&AR 게임경험은 60.9%에서 '있다'고 응답하였다. 4차 산업혁명 시대에 나타날 변화로 '일자리 감소'(38.7%), 요구되는 역량은 '창의역량'(50.6%)이었다. 따라서 4차 산업혁명 시대를 맞이하는 보건계열 대학생들의 인식도와 준비도를 높일 수 있는 4차 산업혁명 관련 교육과정 개발 및 교수법 적용 등의 변화가 필요하겠다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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