인터넷의 급격한 발달로 인해 현재의 인터넷은 시멘틱웹 기반의 인터넷 환경으로 가고 있다. 인터넷 3D 가상환경 표준인 VRML 도 이러한 추세에 맞추어 X3D로 변모하고 있다. 이러한 환경의 변화에 따른 네비게이션 에이드도 필요해 졌다 본 논문에서는 토픽맵이 가지고 있는 구조적 특성을 이용하여 사용자가 인간사고와 유사한 과정을 통한 네비게이션 정보 습득과 풍부하고 연관된 지식을 습득할 수 있으며 투어코스를 결정하는데 도움을 주는 시스템을 제안한다 본 시스템은 가상환경구조를 기억하거나 시스템 조작을 위한 일상적인 문제점에서 벗어나 본래의 네비게이션 목적에 집중할 수 있도록 만들었다. 가상환경에서의 네비게이션을 통해 현실세계에 존재하는 장소를 사전방문 하거나 효과적인 투어계획을 만드는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
3차원 가상환경은 시각정보 위주의 제한적인 정보를 제공한다 이는 사용자가 환경 안에서 방향을 상실하게 되는 원인이 된다. 이를 보완하기 위해 여러 가지 방법의 탐색항해 도구에 대한 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 구축 기술의 하나인 토픽맵 기법을 3차원 가상환경에 적용하여 탐색항해 도구를 설계했다. 토픽맵은 토픽과 토픽 사이의 연결 관계를 정의함으로 의미적 연결지도를 구축한다. 이를 적용한 탐색항해 도구의 활용성 실험에서 대표성이 높은 목표 보다는 세밀한 목표를 찾을 때 효과적으로 탐색항해에 도움이 되고 있음을 보여주었다. 또한 찾고자 하는 목표가 정확하지 않은 상태에서의 탐색항해에서 주제에 관련된 주변 지식의 제공은 사용자의 목표 선택에 효과적임을 확인할 수 있었다.
최근 현실감 있는 경험을 제공하기 위한 몰입형 가상현실(VR) 기술에 대한 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 가상현실 참여자에게 실제와 유사한 실감적인 가상현실 체험을 제공하기 위해서는 실제 현실 공간에 존재하는 환경 및 객체의 정보를 정밀하게 캡처 및 복원하여 가상 환경 시스템의 모델 데이터로 적용한 시스템 구성이 필요하다. 이러한 가상 환경 구성에 필요한 실 데이터를 획득하기 위해서는 다수의 비정형 카메라를 활용한 셋업으로 이루어진다. 하지만, 다수의 비정형 위치의 카메라를 활용해 실제 공간에서의 3차원으로 구성된 정보를 획득할 경우 카메라의 개수 및 위치가 최적화되지 않아 복원의 오류가 발생할 수 있다. 또한, 정밀한 객체 복원을 위해 과도한 양의 비정형 카메라가 배치될 경우 비정형 카메라 배치에 따른 자원의 낭비 또한 발생할 수 있어 적절한 개수의 비정형 카메라가 배치되어야 한다. 본 논문에서는 3차원 공간 데이터를 복원 시 필요한 정보를 얻기 위해 배치되는 다수의 비정형 카메라를 최적화할 수 있는 최적 카메라 배치(Optimal Camera Placement) 학습 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 통해 실제 환경 정보 획득 시 정확한 형태의 복원 데이터를 이용하여 가상 환경을 생성하고, 더욱 몰입도 높은 실감형 콘텐츠 시스템을 사용자에게 제공할 수 있다.
본 연구에서는 다양한 색채환경에 대한 반응을 파악하기 위해 3차원 가상환경 인터페이스를 개발하고, 개발된 인터페이스에 대해 사용자가 어떻게 감성적으로 인터렉션하는지를 평가하였다. 3차원 가상환경은 후면 투사형 대형화면을 통해 제시되었으며, 가구를 포함한 실내 환경요소에 12가지 색채조합을 적용한 후, 피실험자들에게 색채조합에 대한 반응과 아울러 가상환경 인터페이스를 통한 감성적 인터렉션을 함께 평가하도록 하였다. 총 34명의 대학생들이 실험에 참여하였으며, 피실험자들은 대형화면 ($8'{\times}6'$)에 제시되는 고화질의 색채 환경 속에서 표준 입력장치를 사용하여 360도로 시선을 움직일 수 있었다. '공간적 실재감(Spatial Presence)', '주제와 연관성(Topic Involvement)', 및 '유쾌함(Enjoyment)'에 관한 자기보고형 설문지를 통해 가상환경파의 인터랙션을 통한 감성 및 인지적 반응을 파악하였다. 현 연구는 향후 디자인 연구, 특히 환경디자인 연구에 3차원 가상환경 인터페이스를 적용하고자 하는 연구자들이 사용자 인터랙션을 사전에 이해하는데 기여할 것으로 기대된다.
가상 환경에서는 3차원 작업 공간과 3차원 인터랙션이 가능하나, 대부분의 가상현실 애플리케이션은 2차원의 색상 선택기를 사용하고 있다. 본 논문은 가상 환경에서 3차원 색 공간에 기반한 3차원 색상 선택기를 구현하고, 기존 2차원 색상 선택기와 색상 선택 성능을 비교하였다. 3차원 색상 선택기는 3차원 색 공간을 그대로 사용하여 직관적이며, 가상현실 장비인 컨트롤러를 사용하여 색 공간의 특정 지점에 3차원 포인터를 위치시킬 수 있기 때문에, 간단한 사용자 작업으로 색상을 선택할 수 있다. 이에 비해 2차원 색상 선택기는 컴퓨터 환경에서 색상을 다루는 작업을 하는 기존 사용자들에게 익숙하다는 장점이 있으나, 2차원 인터페이스로 색의 속성을 설정해야 하므로 여러 단계의 사용자 작업이 요구되는 단점이 있다. 사용자 실험을 토대로, 가상 환경에서 2차원 색상 선택기 외에 3차원 색상 선택기의 유용성을 확인하였으며, 3차원 색상 선택기를 활용하여 가상 환경에서 자연스러운 3차원 작업을 할 수 있었다.
본 연구에서는 실제와 같은 가상발표환경을 구현하여 실전에서 자신감 있게 발표할 수 있도록 도와주기 위한 3D 가상현실기반의 발표훈련시스템을 제안한다. 제안시스템은 발표자의 음성과 행동을 실시간으로 분석하여 가상공간의 청중들에게 반영되게 함으로서 사실감 있고 몰입도 높은 발표 및 면접 환경을 제공하였다. 발표자는 6DOF Tracking이 되는 HMD와 VR Controller를 착용하고 Kinect를 이용하여 가상공간 속에서의 시점 변화 및 인터랙션을 줄 수 있으며 가상공간은 사용자가 설정한 다양한 환경으로 변경이 가능하도록 하였다. 발표자는 가상공간 속에 별도로 제공되는 뷰에 표시된 프리젠테이션 파일 및 스크립트를 보며 내용 숙지 및 발표 숙달 연습을 하게 된다.
실 환경 로봇에 강화학습을 적용하기 위해서는 가상 환경 시뮬레이션이 필요하다. 그러나 가상 환경을 구축하는 플랫폼은 모두 다르고, 학습 알고리즘의 구현에 따른 성능 편차가 크다는 문제점이 있다. 또한 학습을 적용하고자 하는 대상이 실세계의 하드웨어 사양이 낮은 스마트 로봇인 경우, 계산량이 많은 학습 알고리즘을 적용하기는 쉽지 않다. 본 연구는 해당 문제를 해결하기 위해 Unity3D에서 제공하는 강화학습 프레임인 ML-Agents 모듈을 사용하여 실 환경의 저사양 스마트 로봇에 장애물을 회피하고 탐색하는 모델의 강화학습을 적용해본다. 본 연구의 유의점은 가상 환경과 실 환경의 유사함과 일정량의 노이즈 발생 처리이다. 로봇의 간단한 행동은 원만하게 학습 및 적용가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 가상환경을 위한 3차원 협동 저작도구를 제안한다. 이 시스템은 Client-Server 구조로서 Java분산 어플리케이션 모델인 3-tier 모델을 이용하였고, 3차원 장면 표면을 위해 자료구조는 Java 3D의 Scene Graph를 이용한다. 그리고 작업자의 역할 구분과 Client에서 공동작업물의 저장 기능을 부여하고 공동 작업의 결과를 Client에게 선택적으로 보여지게 함으로써 Client-Server 구조와 pessimistic Locking의 단점을 보완한다.
3D 가상현실의 디지털 복원 기술은 유적과 문화재 보호와 전시의 새로운 양식이다. 이 기술을 통해 언제, 어디에서나 문화재에 관한 정보를 손쉽게 접할 수 있다. 본 논문은 3D 가상현실 기법을 사용하여 조선시대 한양의 주거환경 및 자연환경을 재현하고 3D 가상현실 기술들을 적용하여 가상 문화재 원형 디지털화의 품질과 로딩속도의 문제점을 해결함으로써 디지털 복원 기법을 연구하였다.
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 지능형 에이전트 연구용 테스트베드인 Gamebots 시스템을 소개한다. 그리고 이들이 제공하는 3차원 가상환경에서 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots 시스템 내의 하나의 보트 클라이언트이다. KGBot는 3차원 가상환경 안에 숨겨진 목표점들을 찾아 효과적으로 점령하는 임무를 수행한다. KGBot는 범용의 BDI 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 여러 계층으로 표현한 계층화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 미지의 월드를 효과적으로 탐색함으로써 숨겨진 목표점들의 위치를 빨리 파악하고, 흩어져 있는 이동점들과 경로들을 찾아내어 경로 그래프를 작성하며, 이것에 기초하여 특정 목적지까지 지적의 이동 경로를 계획하는 KGBot의 지능 행위들에 대해 자세히 설명한다. 그리고 끝으로 다양한 3차원 지도를 이용한 실험을 통해 KGBot의 월드 탐색 전략과 제어엔진의 성능을 분석해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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