본 논문에서 제안된 카멜레온형 서피스 (chameleonic surface)는 핀 아트 (pin-art) 장치로서 임의 형상 발생용 입체 디스플레이 장치이다. 슬림 텔레스코픽 액츄에이터 (slim telescopic actuator)와 고탄성의 복합 소재로 생성되는 부드럽고 연속적인 곡면 위에 동적 매핑 영상을 투사하여 사실적인 입체 형상을 연속적으로 생성할 수 있다. 슬림 텔레스코픽 액츄에이터는 적층을 위하여 긴 행정거리를 가지면서 최소 점유 면적을 가지도록 설계하였다. 3차원 형상은 다수의 슬림 텔레스코픽 액츄에이터가 고탄성 소재를 밀어서 돌출시켜서 만들어진다. 이와 같은 구조는 임의의 연속적인 곡면 형상 생성, 동적 영상 투사 및 장치 경량화 등의 장점이 있었다. 수백 개의 슬림 텔레스코픽 액츄에이터가 원활하게 동작하기 위하여 실시간 동기화가 가능한 이더캣 (EtherCAT) 통신 기반의 분산 제어기를 적용하였다. 통합 운영 소프트웨어로 돌출 형상과 입체 영상을 정합하고 다수 영상 투사기로 투사하여 실감 영상을 연속적으로 생성할 수 있었다. 실제 공연을 위하여 오페라용 콘텐츠를 제작하면서 카멜레온 서피스에 최적화하였고, 일반인들을 대상으로 상영하였다.
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.
현재 다양한 연구에서는 유체인 안개의 자연스런 표현을 위해 프랙탈과 카오스 이론을 적용한다. 이러한 연구로 적용할 수 있는 전문 툴들을 사용하는 것은 자연스러운 표현이 가능하기 때문이다. 그러나, 일반인은 이러한 것을 아직 쉽게 표현하기는 매우 어려운데 그것은 고비용과 전문가들을 필요로 하기 때문이다. 따라서 누구나 어렵고 복잡한 고가의 전문툴들과 전문적으로 프로그래밍 제작을 최소로 한 안개의 표현을 쉽게 할수 있도록 하는 것이 일반적인 과제들이다. 본 연구는 이러한 2D 이미지에 대한 유체의 표현연구를 구체화하는 것으로 다양한 이미지 표현이 전문방송에서 개인에 이르는 UCC까지 가능하도록 쉽게 구현하였다. 특히, 이 연구는 3D 공간에서 안개의 유체적인 표현이 가능하기 때문에 한국화를 3D와 같이 표현할 때 배경에 안개의 표현을 쉽게 할 수 있도록 하였다.
과거 지리정보시스템 GIS(Geographic Information System)의 활용영역이 정부와 몇몇 공공분야에 국한돼 있었으나, 최근 모바일, CRM(Customer Relationship Management) 등 다른 영역과 결합하면서 시장이 다양해지고 있다. 21세기 GIS기술의 발전방향은 GIS응용시스템 개발 및 공간정보 서비스를 위한 제반 기술로서 웹 GIS, 3차원 GIS, 모바일 GIS, LBS 등을 들 수 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하고 있는 지하매설물 관련 표지못의 단순 위치파악 기능에서 탈피해서 새로운 개념의 표지못(지능형 저장 메모리장치를 내장한 표지못)을 개발해서, 현장에서 지하매설물관련 정보 (설치일자, 매설 깊이, 배관 두께, 배관 재질, 관리기관, 시공자, 연락처 등)를 입력하고 DB서버에 저장해서, 필요하면 적시. 적소에서 활용할 수 있게 한다. 본 연구를 통해 무분별한 굴착기 공사 등으로 야기되는 각종 사고를 미리 방지하고, 최소화 할 수 있으며, 싱크홀 관련 대책 수립을 위한 정보제공 등. 지하매설물관리를 체계적이며, 신뢰성 있는 정보 제공이 가능하도록, 현장에서 편리하게 정보를 입력할 방안을 제시함으로써, 지하 매설관로 사고를 절대적으로 감소시킬 수 있도록 하는 목적을 두고 연구 개발하였다.
본 논문은 차량의 내부 및 외부 정보를 통합하여 운전자의 인지 상태를 측정하고, 안전운전을 보조하여 주는시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 운전자의 시선 정보와 외부 영상을 분석하여 얻은 주변정보를 mutual information기반으로 통합하여 구현되며, 차량의 앞부분과 내부 운전자를 검출하는 2개의 카메라를 이용한다. 외부 카메라에서 정보를 얻기 위해 선택적 집중모델을 기반으로 하는 게슈탈트법칙을 제안하고, 이를 기반으로 구현된 saliency map (SM) 모델은 신호등과 같은 중요한 외부 자극을 두드러지게 표현한다. 내부 카메라에서는 얼굴의 특징정보를 이용하여 운전자의 주의가 집중되는 외부 응시 정보를 파악하고 이를 통해 운전자가 응시하고 있는 영역을 검출한다. 이를 위해서 우리는 실시간으로 운전자의 얼굴특징을 검출하는 알고리즘을 사용한다. 운전자의 얼굴을 검출하기 위하여 modified census transform (MCT) 기반의 Adaboost 알고리즘을 사용하였으며, POSIT (POS with ITerations)알고리즘을 통해 3차원 공간에서 머리의 방향과 운전자 응시 정보를 측정하였다. 실험결과를 통하여 제안한 시스템이 실시간으로 운전자의 응시하고 있는 영역과, 신호등과 같은 운전에 도움이 되는 정보를 파악하는데 도움이 되었음을 확인할 수 있으며, 이러한 시스템이 운전보조 시스템에 효과적으로 적용될 것으로 판단된다.
자유시점 비디오는 원하는 시점을 자유로이 선택하여 보는 능동형 비디오이다. 이 기술은 박물관 투어, 엔터테인먼트 등의 다양한 분야에서 활용된다. 본 논문에서는 자유시점 비디오의 새로운 분야로 가상 카메라와 깊이맵을 이용하여 한 장의 영상 내부를 항해하는 입체 자유시점 Tour-Into-Picture (TIP)을 제안한다. 오래전부터 TIP가 연구되어 왔는데, 이 분야는 한 장의 단안 사진 내부를 항해하면서 애니메이션으로 볼 수 있게 하는 기술이다. 제안 방법은 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 반자동 방법으로 구한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 입체 원근투영 영상들을 획득한다. 배경영상과 전경객체의 3D 데이터를 기반으로 가상 카메라의 3차원 공간이동, 요/피치/롤링 등의 회전, 룩어라운드, 줌 등의 다양한 카메라 기능을 활용하여 입체 자유시점 비디오를 구현한다. 원근투영은 직교투형보다 우수한 입체감을 전달하며, 기존 방법과 비교하여 텍스쳐의 3D 데이터를 직접 원근투영하여 처리속도를 향상시켰다. 소프트웨어는 MFC Visual C++ 및 OpenGL 기반으로 구축되었으며, 실험영상으로 신윤복의 단오풍정을 사용하여 고전화의 입체 자유시점 비디오를 시청이 가능하다.
본 논문에서는 MPEG 3차원 비디오 표준 깊이정보 맵에 대한 효율적인 무손실 압축 방법을 제안한다. 일반적으로 깊이정보 맵을 부호화할 때 자연영상에 적용되는 H.264 등의 동영상 부호화 방법을 그대로 사용하고 있는데, 이러한 부호화 방법은 깊이정보 맵의 영상특성을 고려하지 않은 방법이다. 본 논문에서는 깊이정보 맵의 무손실 압축 방법으로 MPEG-4 Part-2 Visual의 이진 형상 부호화를 이용한 비트평면 부호화 방법을 제안하였다. 실험결과로서 제안하는 방법이 28.91:1의 압축률을 실현하였고, 화면 내 예측만을 수행한 경우에 JPEG-LS보다 24.84%, JPEG-2000보다 39.35%, H.264 (CAVLC 적용)보다 30.30% 그리고 H.264 (CABAC 적용)보다 16.65% 정도의 비트량 절감을 실현하였고, 또한 화면 내 예측뿐만 아니라 화면 간 예측을 모두 수행한 경우에 H.264 (CAVLC 적용)보다 36.22% 그리고 H.264 (CABAC 적용)보다 23.71% 정도의 비트량 절감을 실현할 수 있었다.
자유시점 또는 오토스테레오스코픽 비디오 서비스는 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템으로, 여러 시점의 영상들이 필요하다. 본 논문에서는 가상 시점 영상을 고속 생성하기 위해 알고리즘 병렬 구조를 최적화하고, Compute Unified Device Architecture(CUDA)를 이용한 General Propose Graphic Processing Unit(GPGPU) 기반의 중간시점 영상 고속 생성을 위한 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 좌/우 깊이영상을 병렬화시킨 스테레오 정합알고리즘을 이용하여 변위정보를 얻은 후, 깊이 당 변위증분을 계산하여 사용한다. 계산된 변위증분을 사용하여 해당 각 화소들의 깊이 값을 이용하여 좌/우 영상들을 원하는 위치의 중간시점으로 영상을 이동시킨다. 그 다음, 비폐색영역들을 서로 상호 보완하여 없앤 다음에 남은 홀들은 홀 필링으로 없애 최종 중간시점 영상을 생성한다. 제안한 방법을 구현하여 여러 실험 영상에 적용한 결과, 생성된 중간시점 깊이영상의 화질은 평균 PSNR 30.47dB이었으며, Full HD급 중간시점 영상을 초당 38 프레임 정도 생성하는 속도를 보였다.
본 논문에서는 최근 관심이 고조되고 있는 3차원 입체 비디오 처리 기술의 최종 목표인 디지털 홀로그램을 생성하는데 필요한 객체의 좌표와 색상정보가 들어있는 RGB 영상와 깊이 영상을 획득하여 디지털 홀로그램으로 변환하는 시스템을 제안한다. 먼저, 가시광선과 적외선의 파장을 이용하여 파장에 따라 투과율이 달라지는 콜드 미러를 사용하여 같은 시점을 갖는 RGB와 깊이 영상을 얻는다. 카메라 시스템이 갖는 다양한 왜곡을 없애기 위한 보정과정을 거친 후에 해상도가 서로 틀린 RGB 영상과 깊이 영상의 해상도를 조절한다. 그리고 깊이 정보를 이용하여 디지털 홀로그램으로 구현할 객체를 추출한다. 마지막으로 컴퓨터 생성 홀로그램 (computer-generated hologram, CGH) 알고리즘을 이용하여 추출한 객체를 디지털 홀로그램으로 변환한다. 제안한 시스템의 각 알고리즘은 C/C++/CUDA로 구현하였고, LabView 환경에서 이들을 통합하였다. 고속화를 위하여 홀로그램을 생성하는 것은 범용 그래픽처리유닛(general-purpose computing on graphics processing unit, GPGPU)를 이용하였다. 제안한 시스템을 이용하여 생성한 디지털 홀로그램은 기존의 것보다 더욱 우수한 화질을 가진다는 것을 확인하였다.
본 연구는 전국의 각 지방자치단체에서 제정한 공설화장시설 관련 조례 및 운영실태를 중심으로 한 연구조사를 통해 공설화장시설 사용료 부과기준의 부적정으로 인하여 e-하늘 장사종합정보시스템 인터넷 예약에 미치는 문제점에 대한 분석을 실시하고서, 도출된 문제점을 개선해 나가기 위한 정책적 제언을 제시하고자 하였다. 분석결과 본 연구에서 도출된 문제점들의 개선방안으로 공설화장시설 이용대상 관내지역주민의 요건에 일정기간 거주기간에 대한 제한을 두어 사용료 감면을 받기 위한 불법적인 위장전입을 방지하고, 원가대비 저렴하게 책정되어 있는 관내지역주민에 대한 공설화장시설의 사용료를 적정 수준으로 인상하며, 원가대비 높게 책정되어 있는 관외지역주민에 대한 사용료 인하를 통해 사용료 격차를 해소해 나가면서, 공설화장시설의 이용률이 가장 높은 대인에 대한 사용료 적용대상 연령 기준이 지방자치단체별로 상이한 점에 대하여 중앙정부차원에서의 대인 사용료 적용대상 연령기준을 일원화하여 통일성을 기해야 한다는 정책적 제언을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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