Time to market and cost-efficient production are some of the challenge that manufacturing industries face. Modern methods of engineering can't help such organizations attain competitive advantage. To help these situations, MEMPHIS (Middleware for Exchanging Machinery and Product Data in Highly Immersive Systems) was introduced as an approach that enables VE (Virtual Engineering) and links engineering applications with VR (Virtual Reality) solutions. Thus an environment is provided to implement virtual design reviews and enable the application of virtual prototyping methods. However MEMPHIS could just handle Product data for virtual design review and simulation. In this paper, we newly define and develop the extended MEMPHIS that enables virtual manufacturing with Process, Resource and Plant data as well as Product data.
가상현실을 응용한 의료 시뮬레이션은 가상의 3차원 인체모델을 대상으로 위험부담 없이 정확하고 반복적인 훈련 및 교육을 할 수 있는 환경을 제공하기 때문에 의료 시뮬레이션 분야에 도입되어 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는, 사용자와의 상호작용이 가능하고, 기존의 데스크탑 기반 모니터와 테이블 형태의 가상환경 보다 몰입된 가상공간을 체험할 수 있도록 해주는 CAVE$^{TM}$-like 시스템에서의 수술실 환경 프로토타입을 구현하였다. 이를 위하여, 인체의 주요 장기와 뼈를 삼차원 모델로 생성하고, 이 삼차원 모델과 동시에 이에 대한 이차원 단면 영상과 각각의 명칭 및 구조를 설명하는 해부도를 제공하도록 하였다. 또한 실제 수술실과 유사한 환경을 제공해 줌으로써 몰입감을 향상시킨다. 이에 덧붙여 VRML의 센서와 자바 스크립트를 사용하여 인터렉션을 제공하며 보다 현실감 있는 환경을 제공한다
보행 이동장치 기술은 가상현실 시뮬레이터 환경에서 사용자의 보행 이동을 이용한 공간 탐색과 네비게이션을 가능하게 하여, 훈련 시뮬레이터 시스템의 체감 몰입감과 훈련 충실도를 향상시키는 휴먼 인터페이스 기술이다. 본 연구에서는 현재까지 개발된 다양한 보행 이동 인터페이스 기술들을 분석하고, 체감 네비게이션을 이용한 훈련 몰입도 향상 방안에 대해 소개하며, 훈련 시뮬레이터 시스템에 통합하기 위한 보행 이동 시스템의 설계 과정을 기술한다.
This paper focuses on human activities monitoring problem using onboard smartphone sensors as data generator. Monitoring such activities can be very important to detect anomalies and prevent disease from patients. Machine learning (ML) algorithms appear to be ideal approaches to use for processing data from smartphone to get sense of how to classify human activities. ML algorithms depend on quality, the quantity and even more important, the properties or features, that can be learnt from data. This paper proposes a mobile virtual reality visualization system that helps to view data representation in a very immersive way so that its quality and discriminative characteristics may be evaluated and improved. The proposed system comes as well with a handy data collecting application that can be accessed directly by the VR visualization part.
360-degree video streaming technologies have been widely developed to provide immersive virtual reality (VR) experiences. However, high computational power and bandwidth are required to transmit and render high-quality 360-degree video through a head-mounted display (HMD). One way to overcome this problem is by transmitting high-quality viewport areas. This paper therefore proposes a motion-constrained tile set (MCTS)-based tile extractor for versatile video coding (VVC). The proposed extractor extracts high-quality viewport tiles, which are simulcasted with low-quality whole video to respond to unexpected movements by the user. The experimental results demonstrate a savings of 24.81% in the bjøntegaard delta rate (BD-rate) saving for the luma peak signal-to-noise ratio (PSNR) compared to the rate obtained using a VVC anchor without tiled streaming.
Cyber Sickness, which occurs when using Virtual Reality contents, is the most serious problem in immersive Virtual Reality contents. The purpose of this study is to identify the effects and causes of graphic environmental factors on Cyber Sickness in Virtual Reality contents. To this end, cyber sickness experiments were conducted according to the light source and material settings, which are most commonly used in graphical environmental elements. Cyber Sickness measurements were based on the Simulator Sickness Question(SSQ) tool to derive an index that causes Cyber Sickness As a result of the analysis, the smaller the surface roughness, the higher the degree of Cyber Sickness, and the smaller the surface roughness, the smoother the surface of the 3D object, and many specular reflections from the light source occurred, which was confirmed to be the cause of great Cyber Sickness.
Entering the digital cinema era, movies and games are remediating each other. The shots of digital movies are being transformed into realistic content through digital Moving long-take shots that transcend time and space and move smoothly. At this time, the digital Moving long take shot that continuously captures the space in all directions without an external screen induces a game experience. In addition, the camera that constantly accompanies the person enhances the sense of immersion in the game in a way similar to the point of view of the game. While various immersive device contents represented by VR, AR and XR are emerging, the advent of <1917> suggests significant implications for post-cinema in that it creates a game experience while maintaining the traditional screen environment and cinematic paradigm.
최근 1인 가구의 급격한 증가로 인테리어 및 셀프 인테리어에 대한 관심이 높아지면서 홈 인테리어 시장 규모가 급성장하고 있다. 베스룸 리모델링은 대부분 오프라인 인테리어 업체에 의뢰한 후 최종 완성 단계에서 육안으로 확인하는 방식으로 진행되기 때문에 고객이 불만족하더라도 재시공이 쉽지 않다. 이에 본 연구에서는 가상현실에서 현실감을 느낄 수 있는 VR 기술을 접목하여 설계 단계부터 최종 단계까지 공간과 디자인을 시각적으로 확인할 수 있는 몰입형 가상현실 기반 베스룸 셀프 리모델링 시스템을 개발하였다. 베스룸 구조는 미리 정의된 베스룸 공간의 기본 구조를 선택할 수도 있고, 베스룸 공간의 크기를 자유롭게 설정할 수도 있다. 가구 용품은 베스룸의 필수 요소인 세면대, 변기, 욕조, 샤워부스와 기타(장착대, 쓰레기통, 손잡이)를 선택할 수 있다. 타일 텍스쳐는 다양한 텍스처를 선택하여 원하는 벽의 위치에서 선택된 타일의 텍스처를 변경할 수 있다. 특히 사용자와 시공자의 니즈에 따라 원하는 각도로 수평, 수직, 경사 방향을 선택하여 벽 타일의 질감을 다양하게 설정할 수 있다. 향후 연구과제로 이 시스템을 통해 물리적으로 멀리 떨어져 있는 사용자 간의 실내 공유를 실시간으로 가능하게 하여 가상 공간에서의 직접 체험, 구매 연결, 견적 요청 등이 가능하게 될 것이다.
본 논문은 낮은 피사계 심도 영상(low depth-of-field image)에 대해 사용자의 도움 없이 포커스 된 관심 영역을 고속으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다. 우리는 입력 영상에 존재하는 고주파 성분을 HOS(higher order statistics) 계산을 함으로써 영상의 포커스 된 영역을 찾아내는 중요한 지표로 활용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 4가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째 단계에서는 기존 연구[1] 방법과 동일하게 모든 화소에 관해 HOS 지도를 계산하고 블록화한다. 두 번째 단계에서는 블록화 된 HOS를 이용하여 포커스 된 물체가 존재하는 후보 관심 영역을 대략적으로 구한다. 이후 관심 영역 내부에 존재하는 구멍(hole)을 제거하기 위해 구멍(hole) 추적 및 제거 연산을 수행한다. 마지막으로 최종 관심 후보 영역에서 배경 부분의 화소만 제거하여 포커스 된 관심 물체만을 섬세하게 추출한다. 제안하는 방법은 기존 방법[1]에 비해 정지 영상에서 고속으로 관심 영역을 추출하므로 추후 알고리즘의 변형 없이 낮은 피사계 심도의 동영상에 확장 적용하여 관심 영역을 실시간으로 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상 현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.
영상을 낮은 피사계 심도로 찍는 카메라 기법은 전통적으로 널리 이용되는 영상 취득 기술이다. 이 방법을 사용하면 사진사가 사진이나 동영상을 찍을 때 영상의 관심 영역에만 포커스를 두어 선명하게 표현하고 나머지는 흐릿하게 함으로써 자신의 의도를 보는 이에게의 분명하게 전달 할 수 있다. 본 논문은 이러한 피사계 심도가 낮은 동영상 입력에 대하여 사용자의 도움 없이 포커스 된 비디오 객체를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 크게 두 모듈로 나뉜다. 첫 번째 모듈에서는 동영상의 첫 번째 프레임에 대해서 포커스 된 영역과 그렇지 않은 흐릿한 부분을 자동으로 구분하여 관심 물체만을 추출한다. 두 번째 모듈에서는 첫 번째 모듈에서 구한 관심 물체의 모델을 바탕으로 동영상 프레임에서의 관심 물체만을 실시간이나 실시간에 가깝게 추출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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