This study is about the modeling of comfort feeling structure in indoor environments. To represent the degree of practical comfort feeling level in an environment, we measured elements of human sense and resultant elements of comfort feeling such as coziness, refreshment, and freshness with physical values(temperature, illumination, noise. etc.). The relationships of elements of human sense and elements of comfort feeling were formulated as a fuzzy model. And a hybrid-neural network with three layers were designed where obtained from fuzzy membership function values of the elements of human sense were used as inputs, and given as fuzzy membership function values of resultant elements of comfort feeling were used as outputs. Both kinds of fuzzy membership function values were obtained from physical values. The network was trained by measured data set. The proposed hybrid-neural network were tested and proposed a more realistic model of comfort feeling structure in indoor environments.
본 논문에서는 다양한 조명하에서 실시간으로 눈을 검출하고 추적하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 기존의 능동적 적외선을 이용한 눈 검출 및 추적 방법은 외부의 조명에 매우 민감하게 반응하는 문제점을 가지고 있으므로, 본 논문에서는 적외선 조명을 이용한 밝은 동공 효과와 전형적인 외형을 기반으로 한 사물 인식 기술을 결합하여 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 제안된 방법이 효율적으로 다양한 조명하에서 눈 검출과 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.
포톤 매핑은 대표적인 전역 조명 방법으로써 광원에서 많은 수의 포톤을 방출하여 이를 이용해 사실적인 렌더링을 수행한다. 하지만 매우 많은 수의 포톤을 추적하기 때문에 실시간 렌더링이 힘들고 많은 양의 메모리를 사용하는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선한 방법이 점진적 포톤 매핑이다. 기존의 점진적 포톤 매핑은 먼저 광선 추적법을 통해 각 광선과 물체와의 충돌 위치를 찾는다. 다음으로 포톤 추적 단계에서는 반복적으로 적은 수의 포톤을 방출하고, 충돌 위치를 중심으로 하며 고정된 반지름을 가지는 구 안에 들어오는 포톤으로 포톤의 밝기를 누적한다. 이 방법은 포톤 매핑보다 자원을 적게 소모하지만, 방출된 포톤이 임의의 방향으로 진행하기 때문에 충분한 포톤을 확보하고 부드러운 영상을 렌더링하기 위해 많은 시간이 필요하다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 포톤 탐사 단계를 추가하여 구 안에 들어오는 포톤들의 분포를 계산하고 그에 따라 구의 반지름을 조절하는 방법을 제안한다. 또한 래디언스 추정 과정에 콘 필터를 적용하여 영상을 선명히 렌더링한다.
래디오시티(radiosity)는 디퓨즈 반사(diffuse reflection)를 효과적으로 표현하는 전역조명(global illumination) 방법으로 공간 및 물체 표면간의 에너지 교환을 모델링한다. 그러나 많은 계산량으로 인해 실시간 활용에는 제약이 존재하며, 이를 해결하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 래디오시티 알고리즘이 제안되고 있다. 본 논문에서는 G. Coombe 등이 제안한 GPU 기반의 점진적 세분(progressive refinement) 래디오시티를 구현하고 HDR(High Dynamic Range) 래디언스(radiance) 맵으로 구성된 3차원 공간에 적용하여 사실적인 합성영상을 렌더링하였다. 대상 공간과 조명환경을 HDR 래디언스 맵으로 구성함으로써 영상기반(image-based) 방법의 장점인 대상 장면의 복잡도와 관계없는 결과 영상을 생성할 수 있었다 환경맵을 이루는 각 텍셀(texel)의 해상도 설정 및 밉매핑(mipmaping)의 적용에 따라 다양한 실험 결과를 분석하였으며, 기존의 HDR 레디언스 맵과 GPU를 이용한 증분 래디오시티 방법과의 비교를 통해 본 시스템의 개선된 렌더링 성능을 확인하였다.
증강현실에서 주변 환경의 조명 분포를 추정하여 자연스러운 그림자 영상을 생성할 수 있다. 그러나 별도의 센서 장비 없이 주변 환경을 해석하는 과정에는 조명 분포의 모델, 가상 객체의 기하정보, 표면의 반사특성 등이 필요하다. 3D 마커를 이용하는 기존의 조명분포 추정 방법은 조명 공간을 지오데식 돔(geodesic dome)으로 모델링하고 마커에 의한 그림자 이미지를 분석한다. 그러나 사전에 설정 된 후보 그림자 맵을 이용하기 때문에 실제 조명의 분포를 정확하게 추정하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실에서 주변 환경의 광원 정보를 정확하게 추정하기 위해 조명 공간을 계층적으로 분할하는 방법이 제안된다. 제안된 방법은 그래디언트 레이(gradient ray)를 이용해 분할된 그림자 영역과 후보 그림자 맵 간의 상대적 중첩 영역 비(ratio)에 따라 지오데식 돔을 계층적으로 분할한다.
3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.
기존 이러닝 시스템의 실감형 교육 및 교육적 체감문제를 해결하기 위하여 투명 디스플레이 기반 디바이스에 증강현실 기술을 적용한 실감형 에듀테인먼트 시스템이 연구되었다. 그러나 투명디스플레이를 이용한 에듀테인먼트 시스템의 경우 다중 마커 배열 및 회전 마커 배열의 미검출에 대한 문제점과 투명디스플레이를 투영한 현실 공간과 가상 객체간의 조명환경 차로 인한 부조화 현상에 대한 문제점과 다양한 디바이스를 통해 서비스를 제공받지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 회전 마커 검출이 가능한 향상된 마커 검출 기법을 통해 다수의 마커 배열과 회전 마커 배열을 인식하고 중첩 블록 레이어를 통해 현실 공간과 가상공간의 조명 환경을 통일하여 현실감 있는 융합형 에듀테인먼트 콘텐츠를 제공하는 시스템을 설계하였다.
광원은 그래픽 모델의 색상과 밝기에 영향을 미치는 중요한 요소이며, 사실적인 합성 결과를 얻기 위해서는 실세계에 존재하는 모든 광원의 정보를 정교하게 저장하고 적절히 활용할 수 있어야 한다. 실세계 광원정보를 HDR 환경 맵으로 표현하여 높은 정확도로 저장하는 것이 가능하지만, 고정된 조명 환경에서 촬영된 한 장의 HDR 환경 맵만으로는 동적 가상 조명 위치에 대한 새로운 환경 맵을 생성하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 미리 정의된 위치와 방향에서 촬영된 대표 HDR 환경 맵들을 이용하여 임의로 선택된 위치에 대응하는 가상 광원의 정보를 동적으로 생성하는 기법에 대해 설명한다. 본 기법은 입력된 대표 HDR 영상들로부터 분석된 광원의 밝기와 분포 등의 정보를 기반으로 영상 보간을 통해 가상 조명에 대한 HDR 환경맵을 자동 계산한다. 보간 결과로 얻어진 정보를 영상기반 라이팅 기법에 활용함으로써 가상 광원의 효과가 그래픽 모델의 렌더링 결과에 사실적으로 반영될 수 있음을 보인다.
이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.
모바일 폰의 디지털 융합과 함께, 카메라, 디스플레이, 빔 프로젝터와 같은 다양한 입출력 장치가 소형화되어 모바일 폰에 내장되고 있다. 특히, 모바일 디스플레이의 소화면의 크기를 극복하고 임장감이 넘치는 영상을 제공하기 위해, 모바일 폰에 일반 빔 프로젝터를 설치하기 위한 연구들이 진행 중에 있다. 그러나 모바일 빔 프로젝터는 백색 스크린에 투영되는 일반 빔 프로젝터와는 달리 다양한 배경색을 가진 유색 스크린에 투영될 때, 출력 영상이 왜곡되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 광원 추정에서 사용되던 칼라 항상성 개념을 도입하여 유색 스크린에 투영된 빔 프로젝터의 출력 영상을 보정하는 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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