교수자와 학습자가 원격에서 위치하는 원격교육시스템은 영상과 음성을 전달하는 직접적으로 방식으로 진행되어 왔다. 학습자의 흥미와 교육 효과를 얻기 위해서나 열악한 네트워크 환경을 극복하기 위해서, 컴퓨터 그래픽스를 응용한 다양한 방법이 시도되었다. 본 논문은 Kinect 기반의 3차원 애니메이션 제어 기술과 네트워크 게임 기술을 활용한 원격교육시스템의 설계와 구현에 대해서 기술한다. 이 논문에서 설계하고 구현한 원격교육시스템은 교육과 게임 기술이 결합한 좋은 예가 될 것이며, 향후 다양한 교육용 콘텐츠에 응용되기를 기대한다.
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.
최근 2차원 실시간 영상통신기술들이 급속한 발전을 거듭하여 여러 제품에 상용화되고 있는 추세이다. 그러나 이 기술들은 2차원 영상의 시각적 전송이므로 가상현실의 도래로 인해 수반된 3차원 현실감을 다루기에는 불충분하다고 할 수 있다. 이밖에 컴퓨터 그래픽 분야의 3차원 가상현실 연구가 합성 영상에 국한되어 연구되어졌기 때문에 실 영상에 대한 가상현실의 구현이 어려운 실정이다 그러므로 본 논문에서는 스테레오 시각을 이용하여 실 영상 가상현실 구현에 적용될 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 새로운 3차원 객체 추출기법을 제시한다. 제안한 방법은 저장공간의 낭비와 알고리즘의 복잡성을 줄이기 위해서 확률벡터와 반복학습에 기반한 개체군기반 증가 학습이라는 소형 유전자 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시켰다. 그 결과 정합 성능이 기존의 스테레오 정합 기법보다 우수하며, 간단하고 빠른 정합 알고리즘을 제시할 수 있었다. 또한, 영상의 특성에 무관하게 알고리즘의 변경 없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다.
본 논문은 웹기반 게임 소프트웨어로서 3차원 벽돌쌓기 게임 개발에 대한 논문이다. 웹을 이용한 클라이언트 접속자는 자바 애플릿을 이용하여 웹상에서 접근 가능하고 Java Bytecode의 다운로드에 의해 각 클라이언트 접속자의 하드웨어시스템에 무관하게 작동가능하다. 소프트웨어 구성은 뷰포트 및 GUI 사용자 인터페이스기, 초기 공간 생성기, 이벤트 처리기, 쓰레드 관리기, 플레이어 관리기, 결과 분석기로 크게 6개의 부분으로 되어 있다. 뷰포트 내의 백그라운드 이미지를 삽입할 수 있도록 하여 사용자에게 지역적인 관광 정보나 특정 홍보 이미지의 전달을 용이하게 하는데 응용이 가능하도록 이용할 수 있다.
본 논문에는 표면 형태만을 고려한 방법으로 다수의 단면 영상 데이터로부터, 관심있는 기관의 외부 표면을 패치(patch)에 의한 방법으로 재구성하여 삼차원적으로 표시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 표면을 형성하기 위한 특징점을 추출하기 위하여 제거법에 의한 특징점 추출이라는 알고리즘을 제안하여 사용하였으며, 표면을 재구성하기 윟나 과정에서 두 단면의 영상의 특징점 사이의 최소 거리를 비용 함수로 사용하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하기 위하여 두부에 대한 이차원 CT 영상을 사용하여 실험을 실시하고 다른 방법과 비교하여 보았다.
HDR (high dynamic range) 영상은 일반적인 디지털 영상보다 훨씬 더 넓은 수치 범위로 빛의 노출을 저장한다. 따라서 실세계에 존재하는 광원들에 의해 표현되는 특정 장면에 내재된 빛의 세기를 매우 정확하게 저장할 수 있다. 이러한 HDR 영상을 빠르고 정확하게 촬영할 수 있는 전문가용 HDR 카메라가 개발되었으나 높은 가격으로 인해 아직까지 일반적인 작업환경에서 이용하기에는 어려움이 있다. 낮은 비용으로 HDR영상을 생성하는 일반적인 방법은 범용 디지털카메라를 이용해 동일한 장면을 서로 다른 노출로 반복 촬영하고 상용 소프트웨어에서 이들을 입력받아 하나의 HDR 영상으로 변환하는 것이다. 하지만 이러한 방법은 복잡하고 정확한 카메라 보정을 필요로 하는 작업이다. 더욱이 이 방법을 이용해 고급 영상 콘텐츠 제작을 위한 HDR 환경 맵을 생성하는 경우 더 섬세한 수작업과 시간 투자를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 촬영 작업을자동화 하기위해 개발된 HDR 파노라마 환경 맵 제작 시스템에 대해 자세히 설명한다. 그리고 영상기반 라이팅 기법을 적용하여 3D 그래픽 모델을 2D 배경영상에 삽입하는 사실적합성 작업에서 본 시스템이 효과적으로 이용될 수 있음을 실제 사례를 통해 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권6호
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pp.667-681
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2009
We describe a method to decompose a cube with trilinear interpolation into a collection of tetrahedra with linear interpolation, where the isosurface topology is preserved for all isovalues during decomposition. Visualization algorithms that require input scalar data to be defined on a tetrahedral grid can utilize our method to process 3D rectilinear data with topological correctness. As one of many possible examples, we apply the decomposition method to topologically accurate tetrahedral mesh extraction of an interval volume from trilinear volumetric imaging data. The topological correctness of the resulting mesh can be critical for accurate simulation and visualization.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권3호
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pp.323-327
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2010
Recently, the television market trend is change to HD television and the need of the study on HD image enhancement is increased rapidly. To enhancement of image quality, the retinex algorithm is commonly used. That's why we studied how to accelerate the retinex algorithm with CUDA on GPGPU (general purpose graphics processing unit). Calculating average part in retinex algorithm is similar to pyramidal calculation. We parallelize this recursive pyramidal average calculating for all layers, map the average data into the 2D plane and reduce the calculating time dramatically. Sequential C code takes 8948ms to get the average values for all layers in $1024{\times}1024$ image, but proposed method takes only only about 0.9ms for the same image. We are going to study about the real-time HD video rendering and image enhancement.
본 논문에서는 TV 자막 신호를 이용한 한글 수화 발생 시스템을 다룬다. TV 자막 방송 프로그램에 포함된 자막 신호는 자막 신호 복호화기(Caption Decoder)를 이용하여 PC로 전송된 후, 한글 수화의 특성에 적합하게 개발된 형태소 분석기를 통하여 의미 있는 단위로 나누어 진다. 분석된 형태소는 3차원 수화 애니메이션 데이터로 변환되어 3차원 한글 수화 발생기를 통하여 시각적으로 표현된다. 특히, 실시간 처리가 가능하도록 각종 전처리 기법들에 기반한 형태소 분석기를 제안하였다. 개발된 시스템은 실제 자막 방송 프로그램에 적용되어 그 유용성을 검증하였으며 실제 농아인들의 사용에 의하여 그 실용성을 검증하였다.
3차원 캐릭터 모델의 만화적 표현을 위하여 일반적으로 사용되고 있는 기존의 카툰렌더링 방법들은 아티스트가 직접 그린 원화의 표현을 그대로 살리는데 한계가 있다. 본 논문에서는 원화로부터 만화적인 음영모델을 캡쳐하는 기술을 제안하고 이를 이용하여 3차원 캐릭터 모델을 효과적으로 카툰 렌더링하는 새로운 시스템을 제공한다. 이 시스템의 특징은 음영을 캡쳐한 후에 캐릭터 모델의 만화적 특성을 부각시키기 위하여 음영을 이용하여 형태를 강조하는 알고리즘을 포함하며 아티스트가 포스트 프러덕션으로 음영을 편집할 수 있는 스케치 기반 인터페이스를 지원하는 것이다. 이를 위하여 선택된 영역의 색상 분포와 비율을 분석하는 RGB 색상 정렬 알고리즘을 이용하여 카툰 텍스처를 자동으로 생성하는 방법론을 제시한다. 또한 캐릭터의 형태적 특성을 강조하기 위하여 세일리언시 기반 카툰 렌더링 알고리즘을 제안하며, 음영을 지역적으로 편집하는 스케치 인터페이스를 제공한다. 마지막으로 사용자 평가를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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