3D 가상환경에서의 상호작용기법은 가상공간 사용자의 몰입감과 사실감에 결정적인 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 특히 데스크탑환경의 전자매뉴얼과 같이 정교한 객체조작이 요구되는 분야에서는 효과적이고 자연스런 객체조작을 위한 상호작용기법이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 객체를 구성하는 장면 그래프를 사용자의 선택에 따라 내부적으로 분할, 생성된 선택 후보 리스트론 이용하여 객체의 세부 단위요소를 정확하게 선택하고, 이동 및 회전 등의 조작을 하며 선택을 해제할 수 있는 일련의 조작 기법을 제안한다. 여기엔 각 조작단계마다 다양한 시각피드백 기능을 지원함으로써 객체조작을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 기능도 포함된다. 제안된 기법은 정교한 객체의 조작을 필요로 하는 분야의 3D 사용자 인터페이스 구축에 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.
본 논문은 3D LiDAR의 포인트 클라우드 데이터를 가공하여 3D 객체탐지를 위한 알고리즘을 제안했다. 기존에 2D LiDAR와 달리 3D LiDAR 기반의 데이터는 너무 방대하며 3차원으로 가공이 힘들었다. 본 논문은 3D LiDAR 기반의 다양한 연구들을 소개하고 3D LiDAR 데이터 처리에 관해 서술하였다. 본 연구에서는 객체탐지를 위해 클러스터링 기법을 활용한 3D LiDAR의 데이터를 가공하는 방법을 제안하며 명확하고 정확한 3D 객체탐지를 위해 카메라와 융합하는 알고리즘 설계하였다. 또한, 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링하기 위한 모델을 연구하였으며 모델에 따른 하이퍼 파라미터값을 연구하였다. 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링할 때, DBSCAN 알고리즘이 가장 정확한 결과를 보였으며 DBSCAN의 하이퍼 파라미터값을 비교 분석하였다. 본 연구가 추후 3D LiDAR를 활용한 객체탐지 연구에 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 능동형 센서를 이용하여 실사 객체에 대한 깊이 정보 및 칼라 정보를 획득하고 획득된 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하였다. 길이 정보를 획득하는 방법은 능동형 센서 모듈을 내장한 $Zcam^{TM}$ 카메라를 이용하였다. <중략>세 번째, 세부 파라미터를 조절하여 깊이 정보의 왜곡을 보정하고 보정된 깊이 정보를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성한 후, 서로 인접한 외곽 점들을 연결하여 완전한 객체 메쉬 모델을 만든다. 최종적으로, 완성된 객체 메쉬 모델에 칼라 영상 데이터의 칼라 값을 적용해 매핑 처리를 수행함으로써 3D 객체를 생성하였다. 실험을 통해 능동형 센서가 장착된 카메라로 획득한 데이터만으로 3D 객체를 생성할 수 있다는 가능성을 제시하였으며, 3차원 전용 스캐너를 이용한 것보다 데이터 획득이 간편하고 용이함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.
본 논문에서 3DARModeler 라는 증강현실 환경에서의 3D 모델링 시스템에 대해서 제시 한다. 이 시스템은 3D 객체(모델)를 만들기 위해 객체 호출, 텍스쳐 적용, 애니메이션, 광원추정, 그림자 등의 기능들이 포함된 간단한 3D Studio Max라고 볼 수 있다. 3DARModeler는 3D 모델을 만들기 위한 효과적이고 편리한 상호작용 방법들을 제시한다. 3DARModeler 시스템의 주사용자는 컴퓨터 그래픽, 모델링 기술에 관한 많은 지식을 갖추지 않은 비전문가들을 대상으로 한다. 사용자들은 기본 객체를 선택, 객체들의 속성 부여, 여러 객체들의 결합을 통하는 방법으로 사용자가 실세계에서 직접 모델링을 하는 것과 같이 간단하고 직관적인 방법의 모델링을 가능하도록 한다.
본 논문에서는 감각형 객체(Tangible Object)를 이용한 테이블에서의 2D/3D 상호작용 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 ARTable[1]에 직육면체 형태의 감각형 객체와 카메라가 장착된 이동형 모니터를 추가하여 제작되었다. 감각형 객체는 모든 면에 ARToolkit[3]에서 쓰이는 마커가 부착되어 있으며, 내부에는 진동자와 불루투스 통신 모듈이 삽입되어 있다. 또한 카메라가 달린 모니터는 모니터 암에 연결되어 사용자가 이동하며 ARTable 상판을 관측할 수 있도록 부착되어 있다. 이 시스템를 이용하여 사용자는 디스플레이형 테이블인 ARTable 위에서 가상공간을 네비게이션(2D 상호작용)할 때 정확한 길을 찾아가기 위한 도움을 받을 수 있을 뿐만 아니라, 증강현실 환경에서 가상객체와 3D 상호작용을 할 수 있다. 또한 진동 모듈과 이를 제어하기 위한 블루투스 모듈이 내장 되어있어, 특정한 이벤트 발생시 진동자를 이용하여 사용자에게 촉각 감응 효과를 줄 수 있다. 제안된 시스템은 교육, 엔터테이먼트, 등 다양한 분야에서 사용될 수 있다.
본 논문은 오디오를 동반한 방송 서비스에 있어서 기존의 단순 청취형의 오디오 서비스에서 탈피한 대화형의 객체 기반 3차원 오디오 방송 시스템의 구조를 설명한다. 객체기반 3차원 오디오 방송 시스템은 3차원 오디오 입력부, 3차원 오디오 편집/제작부, 3차원 오디오 부호화부, 3차원 오디오 복호화부, 3차원 오디오 장면합성부 및 3차원 오디오 재생부로 구성된다. 오디오 입력부에서는 3차원 배경음 객체와 독립적인 오디오 객체들을 획득한다. 편집/제작부에서는 오디오 객체들에 대한 3차원 음상정위 및 오디오 이미지 생성을 위한 파라미터를 설정하고, 이들을 조합하여 3차원 오디오 장면을 편집/제작한다. 부호화부에서는 장면정보와 오디오 객체들을 부호화하고, 복호화부에서는 오디오 객체들을 복원하고 장면정보를 획득한다. 장면 합성부에서는 장면정보와 오디오 객체들을 이용하여 오디오 장면을 구성한다. 3차원 오디오 재생부에서는 3차원 오디오 객체들 재생하고, 사용자의 제어신호를 이용한 대화형 기능을 구현한다.
본 논문은 그룹화된 객체별 깊이정보를 차등 적용한 2D/3D 동영상 변환 기법에 관한 연구이다. 기존의 연구에서는 프레임의 움직임 정보와 기하학적 깊이 단서를 이용해 깊이정보를 추출하여 2D/3D 동영상 변환을 한다. 그러나 영상의 움직임 정보를 획득할 수 없는 영역의 경우 정확한 깊이정보를 얻을 수 없어 해당 영역의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 제안하는 기법에서는 객체 및 배경을 추출하고 움직임 정보와 기하학적 단서를 이용한 깊이정보를 그룹화된 객체별 차등 적용하여 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 최종적으로 원본 영상과 생성된 깊이맵을 DIBR(Depth Image Based Rendering) 과정을 통해 3D 동영상을 생성한 결과 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 2D/3D 변환을 위한 객체 추출과 깊이정보(Depth-map) 생성기법에 관한 연구이다. 2D영상을 3D로 변환하기 위해서는 영상 객체 추출, 영상 거리 인식, 영상 생성, 재보정 단계를 거치게 되는데 본 논문에서는 영상 객체 추출과 영상 거리 인식에 해당하는 깊이정보를 생성하는 방법을 제안한다. 3D 영상으로의 변환은 2D 영상에서의 객체 추출과, 추출된 객체와 주변 배경을 구별하기 위한 거리감을 할당하는 깊이정보 생성이 중요하다. 보다 정확한 객체 추출과 깊이정보를 생성하기 위해 기존의 Optical flow에서 잡음을 제거한 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2D 영상을 깊이정보가 포함된 영상으로 변환하여 영상의 깊이 정보가 추정됨을 알 수 있다.
웹 가상공간에서 3D 객체로 이루어져 있는 콘텐츠가 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 현재까지는 주로 3D 가상공간을 둘러보거나 3D 객체를 시각화하는 것이 주요 목적이다. 한편, 분해 및 조립 등의 3D 객체의 조작과정을 정교하게 제어하고 또한 이러한 조작과정 자체를 기록하는 기술은 아직 초보적인 수준으로서 현재 조작한 결과만을 기록할 수 있는 정도이다. 따라서, 본 연구에서는 3D 객체로 이루어진 구조물에 대하여 조작과정을 의미있게 기록하고 재생할 수 있는 표현기법을 연구하였다. XML 또는 VRML로 표현된 3D 구조물을 구성하는 객체간의 구조 및 관계를 분석하여 객체의 조작과 조작과정 기록에 활용하였다. 기존의 일방적인 조작결과의 기록에서 벗어나서 사용자가 선택적으로 조작과정을 기록하고 저장할 수 있는 XML 기반의 조작과정 어노테이션 기법을 연구하였다. 제시된 어노테이션 기법은 선택적인 기록이 가능할 뿐 아니라 선택적인 재생이 가능하여 3D 구조물의 다양한 활용을 가능하게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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