본 논문은 2차원 형태의 가상 라벨을 시계 평면(view plane)상에 효율적으로 배치하기 위한 방법에 대해 다룬다. 제안하는 방식은 실시간 처리에 적합한 연산량을 가지면서, 기존의 자동 라벨 배치 알고리즘들이 완전하게 해결하지 못했던 국부 최소문제를 중첩 자유 영역을 이용해 극복하였다. 또한, 시계 평면에서 혼잡이 적은 영역에 라벨을 배치함으로써 배치된 라벨의 가독력을 향상 시켰다. 라벨의 배치에 있어서 배경 성분의 고려는 필수적이다. 하지만 기존의 논문들은 이러한 문제에 큰 관심을 기울이지 않았고, 자동 라벨 배치 알고리즘과 배경 분석 알고리즘은 개별적으로 연구가 진행되어왔다 본 논문은 가독력의 향상을 위해서 배경의 컬러와 텍스처 성분을 이용한 배경 분석 방식을 제안하였으며, 컬러 영상의 배경을 분석하여 자동 라벨배치 분야에 처음으로 적용하였다. 본 논문은 자동 라벨 배치 알고리즘과 배경 분석 알고리즘이 유기적으로 결합함으로써 이전의 논문에서 볼 수 없었던 배치 성능을 보여주며, 다양한 실험을 통해 이를 검증하였다.
This article aims to explain the concept and characteristics of the 'Intelligent Science Lab', which is being promoted nationwide in Korea since 2021. The Korean Ministry of Education creates a master plan containing a vision for science education every five years. The most recently announced '4th Master plan for science education (2020-2024)' emphasizes the policy of setting up an 'intelligent science lab' in all elementary and secondary schools as an online and offline space for scientific inquiry using advanced technologies, such as Internet of Things and Augmented and Virtual Reality. The 'Intelligent Science Lab' project is being pursued in two main directions: (1) developing an online platform named 'Intelligent Science Lab-ON' that supports science inquiry classes, and (2) building a science lab space in schools that encourages active student participation while utilizing the online platform. This article presents the key features of the 'Intelligent Science Lab-ON' and the characteristics of intelligent science lab spaces newly built in schools. Furthermore, it introduces inquiry-based science learning programs developed for intelligent science labs. These programs include scientific inquiry activities in which students generate and collect data ('data generation' type), utilize datasets provided by the online platform ('data utilization' type), or utilize open and public data sources ('open data source' type). The Intelligent Science Lab project is expected to not only encourage students to engage in scientific inquiry that solves individual and social problems based on real data, but also contribute to presenting a model of online and offline linked scientific inquiry lessons required in the post-COVID-19 era.
최근, e-스포츠, e-게임을 포함하는 e-레저를 위한 새로운 콘텐츠가 요구되고 있다. 이러한 요구로 사람을 추적 대상으로 하는 e-레저용 모바일 AR 연구가 진행되고 있다. e-레저 모바일 AR은 실외환경에서 사용되기 때문에, 원거리에서의 추적 성능이 중요하다. 그러나, snow, snapchat 등과 같은 기존 모바일 AR은 원거리에서 추적 성능이 낮은 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 실외환경에서의 e-레저 모바일 AR을 제안한다. 제안된 e-레저 모바일 AR은 색상 마커 및 인체비를 이용하여 실외환경(원거리)에서 머리의 위치를 추적하고, 추적된 위치에 가상의 객체를 증강한다. 제안된 e-레저 모바일 AR의 성능은 추적 성능 및 연산 시간의 측정 실험을 통해 검토되었다.
실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.
최근 가상증강현실 기술의 발달로 메타버스가 차세대 인터넷 시대를 주도할 새로운 패러다임으로 떠오르면서 사회나 경제적 활동이 게임, 엔터테인먼트, 음악, 콘텐츠 산업 등을 중심으로 확산 중이다. 더구나 코로나19 발생 이후 비대면 전환이 가속화되면서 생활양식과 산업현장이 언택트(Untact)화 되고 나아가 빠르게 메타버스화 되고 있다. 특히, 교육 분야에 메타버스 적용이 주목받고 있는데, 이는 아바타를 이용한 실시간 음성 대화, 3차원 오브젝트, 360도 영상 등을 활용하는 실감형 수업이 몰입도를 높여 원격 교육의 한계를 극복할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 메타버스의 개념을 살펴보고 메타버스를 활용한 교육이 비대면 시대에 교육의 효과를 높일 수 있는 대안이 될 수 있음을 고찰한다. 특히 언어교육에 효율적임을 보이고 실제 메타버스 기반 한국어 언어교육 프로그램을 제안한다.
최근 입체영상 기술은 신 성장 동력 산업으로서 잠재성 있는 블루오션으로 자리매김하고 있으며, 가상 및 증강현실 기술의 발전과 함께 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 입체영상 표현방식은 양안시차, 편광안경 등 다양한 형태의 기술이 개발되어 활용되고 있으나, 눈의 피해나, 두통, 혼선, 해상도 저하 등 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 한계점을 극복하고자 중첩된 투명 디스플레이를 활용한 새로운 방식의 입체영상 표현 기법을 제시하였으며, Grabcut 알고리즘을 활용한 전경 추출 실험과 아크릴과 스마트 디바이스를 활용한 새로운 방식의 입체감 표현 실험을 통해 적용 가능성을 확인하였다. 또한, 이미지 프로세싱 소요 시간 등 분석을 통해 실시간 스트리밍 적용도 가능함을 검증하였다.
Due to intelligent transport systems, location-based applications, and augmented reality, demand for image maps and 3D (Three-Dimensional) maps is increasing. As a result, data acquisition using UAV (Unmanned Aerial Vehicles) has flourished in recent years. However, even though orthophoto map production and research using UAVs are flourishing, few studies on 3D modeling have been conducted. In this study, orthophoto and 3D modeling research was performed using various angle images acquired by a UAV. For orthophotos, accuracy was evaluated using a GPS (Global Positioning System) survey that employed VRS (Virtual Reference Station) acquired checkpoints. 3D modeling was evaluated by calculating the RMSE (Root Mean Square Error) of the difference between the outline height values of buildings obtained from the GPS survey to the corresponding 3D modeling height values. The orthophotos satisfied the acceptable accuracy of NGII (National Geographic Information Institute) for a 1/500 scale map from all angles. In the case of 3D modeling, models based on images taken at 45 degrees revealed better accuracy of building outlines than models based on images taken at 30, 60, or 75 degrees. To summarize, it was shown that for orthophotos, the accuracy for 1/500 maps was satisfied at all angles; for 3D modeling, images taken at 45 degrees produced the most accurate models.
W-대역(75-110GHz)은 기존 5G 대역에 비해 최소 10배 이상의 대역폭 활용이 가능한 대역이다. 따라서 가상 및 증강 현실과 같이 빠른 속도와 저지연이 요구되는 미래 이동통신에 적합한 대역 중 하나이다. 그러나 파장이 짧아 높은 경로손실을 가지며, 대기환경에도 매우 민감한 특성을 가진다. 따라서 향후 W-대역 통신 시스템 개발을 위해서는, 채널 환경에 따른 경로손실의 특성을 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 W-대역 경로손실의 특성을 분석하기 위해 랜덤 포레스트 기법을 이용, 다양한 채널 환경 파라미터에 따른 경로손실 데이터를 통해 거리 구간에 따른 채널 파라미터의 영향성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 근거리에서의 경로손실은 거리가 가장 높은 영향성을 가지며, 채널 환경 요소는 거의 무시된다. 그러나 거리 구간이 길어질수록 거리의 영향성이 감소하는 동시에 클러터와 강우량의 영향성이 증가하였다.
본 논문에서는 스마트폰의 자이로센서를 이용하여 다양한 각도에서 촬영한 현실세계의 객체를 증강현실을 위한 자연 마커로 사용할 수 있도록 가상의 Frontal-View로 변환할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 제안한 알고리즘은 pitch, roll, yaw 3축에 대한 회전행렬을 획득하여 대상 이미지에 대한 yaw의 기준점을 설정하였다. 그 후 대상 이미지가 바닥, 벽면, 천장 중 어느 면인지 판단하여 그에 대한 회전 행렬을 보정하였다. 마지막으로 자이로 센서 좌표계와 영상 좌표계 사이의 차이를 고려해 Frontal-View를 얻기 위한 호모그래피 행렬을 획득하여 투영변환을 통해 촬영 영상으로부터 Frontal-View를 획득할 수 있도록 설계하였다. 구현된 Frontal-View 변환 프로그램을 평가하기 위해 바닥, 벽면, 천장에 대해 주변 환경을 스마트폰 환경에서 촬영한 영상을 Frontal-View로 변환하도록 테스트를 한 결과 본 논문에서 설계 및 구현한 변환 알고리즘이 여러 각도에서 촬영한 영상을 정상적으로 Frontal-View로 변환하는 것을 확인하였다.
최근 AR 기반 스토리텔링을 위한 체험학습 콘텐츠가 많이 개발되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 3D프린터를 활용하여 체험학습의 흥미와 재미를 더할 수 있는 스토리기반의 성장형 콘텐츠를 개발하고자 한다. 3D프린터를 활용하여 출력한 캐릭터는 개인 기념품으로 소장함으로써 그 가치를 상승시킬 수 있고, 성장형 콘텐츠를 통해 지역문화와 역사 그리고 관광 생태 체험을 함으로써 이해와 재미를 증진시킬 수 있어 교육 효과를 향상시킬 수 있다. 본 연구의 목적은 체험학습 할 지역의 문화와 생태에 대해 오브젝트 스마트 디바이스에서 가상으로 생성시켜 성장과정을 거친 후 3D 프린터를 활용하여 결과물을 개인 기념품으로 출력함으로써 교육 효과를 높일 수 있는 체험 학습용 콘텐츠 애플리케이션을 개발하는 것이다. 개발된 체험 학습용 콘텐츠 어플리케이션은 학생 및 관광객을 대상으로 관광 정보 제공 및 학습용 콘텐츠로 활용 할 수 있으며, 3D프린팅 기술을 통해 다양한 콘텐츠 개발을 하기 위한 새로운 원동력이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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