dLoran과 ASF 데이터 맵 그리고 로란 데이터 채널은 eLoran 시스템의 중요한 3 요소이다. dLoran은 eLoran 기술의 핵심 기술로 ASF 보정을 통해 항법 정확도를 향상시키는 기술이다. 이러한 dLoran 보정을 통해 항만 접안(HEA)시에 8~20 m 정확도의 항법 성능을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 로란 9930M 체인 중에 주국인 포항 송신국의 신호를 이용하여 dLoran 측정을 하였다. 영일만 해상을 대상으로 dLoran 기준국을 포항 호미곶 표지관리소에 설치하고 시험용 수신기를 흥환 해수욕장에 설치하여 dLoran 측정의 유효성을 평가하였다. 그 결과 표지관리소 dLoran 기준국의 TOA 측정 데이터와 흥환 시험국의 이용자 수신기 TOA 측정 데이터의 하루 동안의 차분 데이터는 약 10~30 ns (거리오차: 3~9 m) 이내로 일치하고 있어서 이 dLoran 측정 데이터로 이용자의 ASF 측정값을 보정하면 eLoran의 항만 접안에서의 항법 정확도를 만족할 수 있다.
실 세계 공간에 가상 물체를 사실적으로 합성하기 위해서는 공간 내에 존재하는 조명정보 등을 분석해야 한다. 본 논문에서는 카메라에 대한 사전 교정(calibration)없이 카메라 및 조명의 위치 등을 추정하는 새로운 조명공간 재구성 방법이 제안된다. 먼저, 어안렌즈(fisheye lens)로부터 얻어진 전방향(omni-directional) 다중 노출 영상을 이용해 HDR (High Dynamic Range) 래디언스 맵(radiance map)을 생성한다. 그리고 다수의 대응점으로부터 카메라의 위치를 추정한 다음, 방향벡터를 이용해 조명의 위치를 재구성한다. 또한 대상 공간 내 많은 영향을 미치는 전역 조명과 일부 지역에 국한되어 영향을 주는 방향성을 갖는 지역 조명으로 분류하여 조명 환경을 재구성한다. 재구성된 조명환경 내에서 분산광선추적(distributed ray tracing) 방법으로 렌더링한 결과로부터 사실적인 합성영상이 얻어짐을 확인하였다. 제안된 방법은 카메라의 사전 교정 등이 필요하지 않으며 조명공간을 자동으로 재구성할 수 있는 장점이 있다.
최근 다양한 3D 콘텐츠가 개발됨에 따라, 극장이나 자택에서 3D 안경을 이용하는 사용자들이 증가하고 있다. 하지만 입체 영상이 피로감을 발생시키기 때문에, 개발자들도 특히 어린이나 임산부 등에게는 장시간 시청을 지양할 것을 권고한다. 본 논문에서는 이러한 사용자 불편함을 개선하기 위해 디스페리티-맵의 히스토그램을 분석하여 영상 피로도 지수 측정을 제안하였다. 영상 피로도 지수 측정은 입체 영상의 피로도를 발생시키는 가장 기본적인 요인인 두 눈으로 보는 차이를 이용하였다. 이는 입체 영상을 생성하거나 보정, 또는 시청할 때 참조하여 사용자 불편함을 개선할 수 있다. 제안된 방법에서는 디스페리티-맵을 얻기 위해 실시간 처리에 적합한 Census 알고리즘을 사용하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상의 소유권 보호를 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법은 스테레오 정합을 통해서 얻어진 변위 맵에서 폐색 영역에 해당하면서 적절한 주파수 계수를 갖는 영역에 워터마크를 삽입한다. 주파수 변환 도구로는 이산 웨이블릿 변환을 사용한다. 제안한 알고리즘은 스테레오 정합, 워터마크 재배열, 워터마크 위치 선정, 그리고 워터마크 삽입 및 추출로 구성된다. 미들버리에서 제공하는 4가지 실험 영상에 대해서 실험을 수행하였다. 4 가지 영상에 대해서 워터마크를 다양한 강인성을 갖도록 삽입하였고, 이들에 대해서 다양한 공격에 대한 워터마크 추출율을 검출하였다. 또한 3D TV에서 다양한 워터마크 삽입 영상을 시각적으로 분석하였다.
사실적 피부 렌더링은 피부 표면에서 일어나는 확산반사(Diffusion) 및 경면반사(Specular) 뿐 만 아니라 피부층 내에서 산란되어 나오는 산란광과 얇은 피부층을 통과하는 투과광 등을 고려하여 렌더링 되어야 한다. 이를 물리적인 개념들을 사용하여 실시간으로 계산하여 표현하는 것은 많은 계산량과 시간을 필요로 하므로 확산 반사 및 경면 반사 등을 미리 계산하여 텍스쳐로 저장하고 재사용하는 사전정의 BRDF 방법으로 근사화하여 표현할 수 있다. 하지만 사전정의 BRDF를 통해 생성된 피부 투과광색상 텍스쳐 맵은 그 색상이 고정되어있어 조명의 색상이 바뀌어도 피부를 투과하는 빛의 색상이 변하지 않아 부자연스러움을 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 물체와 조명간의 거리를 이용하여 빛의 감쇠비율을 구하고 조명의 색상 값과 감쇠비율을 이용하여 피부 투과광 색상 텍스쳐 맵의 RGB채널 수정을 통해 피부 렌더링에서의 자연스러운 투과광 표현이 가능함을 보였다.
심층 강화학습은 학습자가 가공되지 않은 고차원의 입력 데이터를 기반으로 최적의 행동을 선택할 수 있게 하는 인공지능 알고리즘이며, 이를 이용하여 장애물들이 존재하는 환경에서 모바일 로봇의 최적 이동 경로를 생성하는 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 복잡한 주변 환경의 이미지로부터 모바일 로봇의 이동 경로를 생성하기 위하여 우선 순위 경험 재사용(Prioritized Experience Replay)을 사용하는 Dueling Double DQN(D3QN) 알고리즘을 선택하였다. 가상의 환경은 로봇 시뮬레이터인 Webots를 사용하여 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 모바일 로봇이 실시간으로 장애물의 위치를 파악하고 회피하여 목표 지점에 도달하는 것을 확인하였다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 현실의 객체를 더욱 사실적인 가상의 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 3차원 공간 좌표와 색 정보 등을 포함하는 수많은 점을 사용해 3차원 객체를 표현하는 기술로 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터를 사용하고 데이터 처리에 더욱 복잡한 연산이 필요하므로 포인트 클라우드를 사용한 서비스를 제공하기 위해서는 거대한 데이터 저장 공간과 높은 성능의 연산 장치가 필요하다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영한 다음 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. V-PCC 기술은 포인트 클라우드를 점유 맵 (Occupancy map), 기하 영상 (Geometry image), 속성 영상 (Attribute image) 등의 2차원 영상과 2차원 영상과 3차원 공간 사이의 관계를 알려주는 보조 정보를 사용해 압축한다. 복호화된 포인트 클라우드의 밀도를 높이거나 객체를 확대할 때, 일반적으로 3차원 연산을 사용하지만 연산 방식이 복잡하고 많은 시간을 소모하며 새로운 포인트의 정확한 생성 위치를 결정하기 힘들다는 한계가 존재한다. 이에 본 논문은 V-PCC의 포인트 클라우드가 투영된 영상에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용해 적은 연산으로 보다 정확한 추가 포인트 클라우드를 생성하는 방안을 제안한다.
통행기종점(Origin-Destination)은 경로 선택 및 통행 배정 등 교통계획 측면에서 중요한 정보 중 하나이다. O/D 예측은 대부분 현장 조사나 가구 면접조사를 통하여 표본 O/D를 산출하고 이를 전수화하는 것이 전통적인 방법이고, 가로 교통량과 통행배정모형과의 상호관계 속에서 동적 O/D를 추정하고자 하는 연구도 있다. 그러나, 최근에는 휴대폰 보급의 괄목할만한 증대에 따라 휴대폰 정보를 이용하여 O/D를 추정하는 연구에 관심이 기울어지고 있다. 본 연구에서는 휴대폰 기지국 정보를 이용한 O/D 추정 방법론을 제시하고, 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D로 변환하는 방법론을 제시한다. 연구를 위해 청주시에서 운행중인 택시에 GPS 장비 및 휴대폰 거치대를 설치하여 GPS 위치 좌표, 휴대폰 기지국 좌표를 수집하였고, 이중 3주간의 자료를 디지털 맵에 맵매칭시켜 기지국 위치 기반 O/D와 GPS 위치 기반 O/D를 산출하였다. GPS 위치 기반 O/D를 이용하여 주간 O/D 통행패턴, 주중 O/D와 주말 O/D 통행패턴, 일평균 O/D와 오전${\cdot}$오후 첨두시 O/D 통행패턴 사이의 관계를 산점도 및 상관계수로부터 유추한 견과, 주중 O/D와 주말 O/D간에는 통행패턴의 차이가 있으며, 오전 첨두시와 오후 첨두시의 통행패턴 역시 차이가 아는 것을 확인할 수 있었다. 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D화하는 방법으로 GPS 분포비를 이용한 방법과 기지국 커버리지 면적비를 이용한 방법을 제시하였으며, 두 방법 모두 참 O/D라 생각할 수 있는 GPS 위치 기반 O/D와 크게 다르지 않은 것을 상관계수, 평균절대오차율(MAE), 제곱근 평균제곱오차(RMSE)를 통하여 확인하였다. 향후 휴대폰 정보만을 이용하는 경우에는 휴대폰 기지국 커버리지 면적비를 이용하는 방법을 이용하면 O/D를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 현재의 표본 택시 O/D를 전수화하는 방법도 제시하였다.
Shape from focus (SFF) 기법은 카메라 렌즈를 다양한 초점 거리로 놓고 촬영한 영상을 이용해 물체의 3차원 정보를 추출하는 방법이다. 이 논문에서는 미소 객체(microscopic object)의 3차원 깊이 정보를 추출하기 위해 수학적 모폴로지의 기울기 연산자를 이용하는 새로운 SFF방법을 제안한다. 전통적으로 SFF 기법에서는 초점의 품질을 측정하기 위해 하나의 초점 측도(focus measure)를 사용한다. 그러나 미소 객체의 복잡한 형태와 텍스쳐 특성에 따라 하나의 초점 측도만을 사용하는 것은 충분하지가 않은데, 본 논문에서는 향상된 초점 측도를 위해 다수의 형태소(multi-structuring elements)를 사용하는 모폴로지 연산자를 사용하는 방법을 제안한다. 최종적으로 모든 초점 측도 결과를 통합하여 최적의 깊이 맵을 계산하게 된다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 방법들에 비해 3차원 형상 복원 측면에서 더 정밀한 깊이 맵을 제공하는 것을 알 수 있었다.
그림자는 사실적인 3차원 장면의 렌더링에 없어서는 안되는 중요한 요소다. 3차원 장면에서 그림자로 인해 물체 사이의 거리를 파악할 수 있고 3차원 효과를 보일 수 있다. 그림자를 생성하는 방법은 크게 이미지 기반 방법(Image Based Method)과 물체 기반 방법(Object Based Method)으로 구분된다. 물체 기반 방법은 정확한 그림자를 계산하는 것이 가능하지만 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하기 때문에 실시간 그림자 생성에는 적합하지 않다. 물체 기반 방법과는 달리 이미지 기반 방법은 그림자 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하지 않기 때문에 빠른 속도로 인해 많기 사용되는 방법이다. 그러나 다른 여러 이미지 영역의 방법과 마찬가지로 이미지 기반 방법은 앨리어싱(Aliasing) 문제가 나타나는 단점이 있다. 이 문제를 극복하기 위한 여러 방법이 제안되었으며 PCF(Percentage Closer Filtering)도 그 중의 한 방법이다. PCF를 이용한 그림자 생성 기법은 렌더맨에 구현되면서 유명해졌는데, 결과적으로 그림자 경계에서 보이는 앨리어싱 문제를 어느 정도 해결하였다. 그러나 사용되는 필터의 크기에 따라 계산 속도가 문제가 될 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 PCF 방법을 개선하여, 거의 유사한 결과를 보이면서 PCF보다 더 빠른 시간안에 그림자를 생성하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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