본 논문에서는 현실감 있는 렌더링을 위하여 최근 널리 사용되고 있는 영상 기반 조명(image-based lighting)과정을 실시간으로 처리하기위한 기술을 다룬다. 기존의 영상을 광원으로 사용하는 실시간 렌더링 기법에서는 주로 난반사(diffuse reflection)와 거울 면 정반사(mirror-like specular reflection)을 다루는 반면, 본 논문에서는 기존에 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 사용하던 퐁 반사 모델(Phong reflection model)을 실시간으로 렌더링 하기 위한 방법을 제안한다. 특히 새로운 방법론 보다는 기존의 방법들을 확장하여 게임이나 실시간 미리보기 등의 응용에서 전통적인 방법으로 제작된 표면 속성을 가지는 기하객체를 보다 사실적으로 렌더링하기 위한 실용적인 방법을 제안한다. 난반사의 경우에는 기존의 방법과 유사하게 전처리 과정에서 원본 광원 영상으로부터 난반사를 실시간으로 계산하기 위한 영상을 생성하는 방법을 사용한다. 정반사의 경우에도 유사하게 전처리 과정에서 광택도(shininess)에 따른 반사 맵을 미리 생성하고 이를 물체의 광택도(shininess)에 따라서 보간하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 실시간에 비교적 매우 적은 양의 계산과 적은 텍스처 참조를 통하여 영상 기반 조명을 근사할 수 있다.
본 논문에서는 MPEG-4 Systems 기반 복수시점 영상 서비스를 위한 저작 기술에 대해 제안한다. MPE-4는 이전의 MPEG-l/2 등의 비디오 정보 압축 규격과 달리, 사용자와 콘텐츠 간의 객체 기반 대화형(interactivity) 기능에 대한 다양한 방법을 포함하고 있다. 따라서 MPEG-4 Systems 규격은 현재까지 개발된 표준들 중에서 복수시점 영상 서비스가 제공하려고 하는 목적에 가장 잘 부합하는 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-4 Systems 표준 기술을 기반으로 제공될 수 있는 복수시점 영상 서비스에 대해 기술하였고, 해당 서비스를 제공하기 위한 MPEG가 장면 기술(scene description) 프로파일을 제안하였다. 또한 제안된 프로파일에 기반을 둔 대화형 복수시점 영상콘텐츠 저작시스템을 설계하고 구현하였으며, 실험결과를 통해 그 가능성을 보여 주었다.
본 연구는 오늘날의 혼합현실 기술이 갑자기 등장한 것이 아니라 20세기 영상예술과 인터랙티브 아트에서 그 본격적인 단초를 찾아볼 수 있음을 탐구하고자 한다. 먼저 사진예술의 경우 평면에 입체를 표현하고 현실과 가상의 이미지를 혼합하여 혼합현실을 드러낸다. 포토그램은 2차원 평면이미지와 3차원 입체감을 동시에 느끼게 하였고, 포토몽타주는 다양한 사진을 결합하여 현실과 가상을 혼합하였다. 다음으로 영화에서는 오브제와 CG를 활용하여 가상과 현실을 결합하려 시도했다. 초기영화는 필름과 실물 오브제를 합성하였고, 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 실사 이미지 위에 오브제 CG를 혼합하다가 배경 CG의 합성으로 나아갔다. 마지막으로 원격현전예술은 현실과 가상, 주체와 객체의 경계를 허물어 혼합현실의 새로운 가능성을 시도했다. 현실 속의 가상공간과 가상속의 현실공간을 오가거나 원거리 참여자의 원격제어로 혼합현실을 재현한다. 앞으로 혼합현실의 발전을 위해서 영상예술과 인터랙티브 아트의 참조는 더욱 필요할 것이다.
시설물 전생애주기에 걸쳐 정보가 공유되고 피드백 될 수 있는 BIM(Building Information Modeling) 기술의 등장은 유지보수 관리자들에 게 가장 필요한 유지관리점검 도구의 의미를 지님과 동시에, 정보모델을 기반으로 주요 기술영역 및 사업주체간 원활한 의사소통이 가능해지도록 한다. 효율적인 지하철 터널의 유지관리를 위해서는 체계적으로 조직된 데이터가 필수적이다. 이 논문에서는 건설정보분류체계에 기반하고 유지관리 업무의 점검 단위를 고려한 분류체계를 개발하였다. 이를 통해 기존의 유지관리 프로세서에 정보모델링 프로세서를 도입하여 유지관리 작업의 흐름을 최적화하고 표준화하는 방안을 제안하였다. 또한 기존 유지관리 업무 프로세서의 불필요한 절차 및 시간을 효율적으로 절감하여 시설물의 총 생애주기비용을 절감하고 객체의 수선교체시 소요되는 시간을 절감하였다. 게다가 터널정보 모델링 프로세서 모델을 유지관리 정보의 이력관리에 도입하여 기존 정보관리보다 체계적인 관리가 가능하도록 하였다.
지속적으로 우주파편이 증가하고 있는 상황에서 국가 우주자산을 안전하게 보호하고 우주개발국으로서 우주환경 보호에 관심을 가지는 것은 중요하다. 우주파편의 급격한 증가를 막기 위한 효과적인 방법 중 하나는 충돌위험이 큰 우주파편들, 그리고 임무가 종료된 폐기위성을 직접 제거해 나가는 것이다. 본 논문에서는 영상기반 우주파편 추적시스템의 안정적인 인식모델을 위해 인공신경망을 적용한 연구에 대해 다루었다. 한국항공우주연구원에서 개발한 지상기반 우주쓰레기 청소위성 테스트베드인 KARICAT을 활용하여 우주환경이 모사된 영상을 획득하였고, 깊이불연속성에 기인한 영상분할 후 각 객체에 대한 구조 및 색상 기반 특징을 부호화한 벡터를 추출하였다. 특징벡터는 3차원 표면적, 점군의 주성분 벡터, 2차원 형상정보, 색상기반 정보로 구성되어있으며, 이 범주를 기반으로 분리한 특징벡터를 입력으로 하는 인공신경망 모델을 설계하였다. 또한 인공신경망의 성능 향상을 위해 입력되는 특징벡터의 범주에 따라 모델을 분할하여 각 모델 별 학습 후 앙상블기법을 적용하였다. 적용 결과 앙상블 기법에 따른 인식 모델의 성능 향상을 확인하였다.
LiDAR 측량은 고밀도로 정확하게 거리를 측정하는 장점 때문에 지표면과 지표면 위의 객체를 3D 모델링하는데 사용되는 주요기술 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 고밀도 LiDAR 데이터와 RANSAC 알고리즘을 이용하여 자동으로 철도전력선을 탐지하고 모델링하는 방법을 개발하는데 있다. 철도전력선을 탐지하기 위하여 레이저 데이터의 다중반사 특성과 철도전력선에 대한 형상정보를 이용한다. 이를 위한 프로세스는 최초 단위라인을 찾기 위한 직육면체 분석과 라인 추적, 연결 그리고 색인 작업으로 구성되며, 반복 RANSAC과 라인 파라미터를 구하기 위한 최소제곱법이 모델링을 위하여 사용된다. 철도전력선의 경우에는 정확도 확인을 위한 실측자료를 구하는 것이 매우 힘들어서 정량적인 정확도 평가가 어려우나 모델에 대한 레이저점군의 표준편차는 x-y 및 z 좌표 각각 8cm와 5cm로 양호하였고, 육안 검사에 의한 완성도면에서도 원 데이터와 비교할 때 모든 철도전력선 라인이 탐지 및 모델링된 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 방법의 모든 과정은 완전히 자동화하였으며, 특히 다수의 전력선이 복잡하게 설치된 지역에서도 적용될 수 있도록 개발하였다.
초기의 웹 기술은 텍스트 위주의 정보를 브라우저를 통해 보여주는 것이었다. 하지만 웹 기술이 발전하면서 브라우저를 통해 대용량의 멀티미디어 데이터를 보여주는 것이 가능해졌다. 웹 기술이 센서 네트워크, 하드웨어 제어, 빅 데이터와 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집 및 분석 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 대표적으로 사물인터넷의 인터페이스에 웹 브라우저를 탑재해 HTTP 통신으로 센서를 제어하고, 정보를 사용자에게 제공하는 사물 웹 플랫폼에 대한 표준이 마련되었다. 또한, 최근에는 웹 어셈블리의 개발로 웹 브라우저에서 실행할 수 없었던 3D 객체, 가상/증강 현실 콘텐츠를 C계열의 네이티브 언어를 통해 실행 가능해졌다. 기존 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소는 퍼포먼스, 네트워크 리소스, 보안 등의 요소들이 있었다. 하지만 웹 애플리케이션이 적용되는 분야가 다양해진 만큼 이 요소들에 대한 재해석과 검토가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소들에 대한 분석을 진행하고자 한다. 각 요소들에 대한 분석과 주요점, 보완되어야 하는 사항 등을 검토하여, 웹 기반 애플리케이션 개발의 한 지표를 정립하고자 한다.
상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.
본 연구는 혼합현실과 가상현실을 포함하는 몰입형 가상환경에서 OpenAI의 ChatGPT를 활용한 가상 보조 에이전트의 인터페이스 응용에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 응용 방법은 사용자의 질의에 응답하는 정보 에이전트와 사용자의 요구에 맞춰 가상 객체, 환경 등을 제어하는 제어 에이전트로 구성된다. 이를 위해, Unity 3D 엔진, OpenAI, 그리고 가상현실과 혼합현실 사용자 참여를 위한 패키지 및 개발 도구를 통합하는 개발환경을 설정한다. 그리고 음성 입력으로부터 질문 쿼리에서 답변 쿼리, 또는 제어 요구 쿼리에서 제어 스크립트로 생성으로 연결되는 작업 흐름을 설정한다. 이를 기반으로 혼합현실, 가상현실 체험 환경을 직접 제작하고 에이전트의 성능 확인을 위한 실험을 정보 에이전트의 반응 시간, 제어 에이전트의 정확도로 나누어 진행하였다. 결과적으로 제안하는 인터페이스 응용을 통해 사용자 친화적이고 단순하고 반복적인 작업에서의 효율을 높이는데 유용할 수 있음을 확인하였다. 우리는 새롭게 제안하는 인터페이스를 통해 몰입형 가상환경에서 인터페이스로의 응용에 관한 새로운 방향성을 제시하고 발견된 문제점과 현재까지의 한계점을 분명히 밝힌다.
회전식 라인 카메라로 취득한 전방위 영상을 실내 공간정보 서비스에 활용하려면 취득한 영상을 실내 좌표계를 기준으로 정교하게 참조할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 실내 전방위 영상의 외부표정요소 - 취득한 시점의 카메라의 위치와 자세를 정확하게 추정 할 수 있는 지오레퍼런싱 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 회전식 라인 카메라를 기하학적으로 모델링하여 전방위 영상에 대한 공선방정식을 유도한다. 실내 기준점을 공선방정식에 적용하여 실내 전방위 영상의 외부표정요소를 추정한다. 실측데이터에 적용한 결과 외부표정요소의 위치는 1.4mm의 정밀도로, 자세는 $0.05^{\circ}$의 정밀도로 추정할 수 있었다. 수평방향으로 약3픽셀, 수직방향으로 약 10픽셀 정도의 잔차가 남아 있었다. 특히 수직방향으로는 렌즈의 왜곡에 의한 시스템적 오차가 포함되어 있는 것으로 분석되었고 이는 카메라 캘리브레이션을 통해 제거되야 할 것으로 판단된다. 제시된 방법을 이용하여 정밀하게 지오레퍼런싱된 전방위 영상으로부터 고해상도 실내 3차원 모델을 생성하고 이에 기반한 정교한 증강현실 서비스가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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