인터넷상에서 3차원 가상공간을 구현할 때는 VRML(Vitual Reality Modeling Language)을 이용하여 표현할 수 있다. 그러나 VRML 만을 이용하면 단일 사용자에 한하여 사용되고,간단한 채팅이나 다른 사용자의 움직임을 처리할 수 가 없다. 그러므로 자바 애플릿을 사용하여 다중 참여가 가능한 웹 페이지를 작성하여 보다 현실적인 가상공간을 만들 수 있게 된다. 본 논문은 VRML로 가상공간 저작시 자바 애플릿을 이용하여 다중참여가 가능한 웹 페이지를 설계하고 구현하는 방법으로, EAI(External Authoring Interface)를 이용하여 외부의 자바 애플릿으로 VRML세계를 제어함으로써 사용자의 움직임과 입력에 따른 처리와 다른 참여자들의 행위까지 나타낼수 있도록 저작하여 다중 참여를 구현한다. 다중 참여를 지원하는 가상공간을 구축함과 동시에 기존의 VRML 브라우저를 이용하기 때문에 응용이 용이하게 되며 3차원 채팅과 가상교육 각종 게임 등의 분야에 활용할 수 있다.
최근에 많이 소개되는 인터넷을 이용한 교육, 학습의 대부분은 텍스트를 기반으로 하고 이미지를 삽입하는 방식을 이용하여 이루어지고 있다. 이런 방식은 인문, 사회분야의 과목에는 충분한 효과를 기대할 수 있지만 화학, 물리 등의 자연과학 과목에는 충분한 효과를 기대하기 어렵다. 이제는 통신의 발달로 인해 네트워크 사용이 생활화됨으로써 더 이상 VRML(Virtual Reality Modeling Language)이 넷스케이프 네비게이터나 마이크로소프트 인터넷 익스플로러 같은 인터넷 브라우저상에서 3차원 오브젝트만을 보여주는 시기는 지났다. 가상 세계여행 시스템은 최근 급속도로 확장되고 있는 인터넷과 인터넷 응용기술인 VRML, XML(extensible Makeup Language)을 이용하여 아직까지 사진이나 영상으로만 볼 수 있었던 세계의 도시, 건축물에 대한 정보를 3차원으로 구성된 세계여행을 통해 현실감 있는 정보를 제공하기 위해 설계되었다. 시스템의 특징은 세계의 대도시 및 유명 건축물을 VRML과 XML을 이용하여 가상으로 구성하고, 사용자는 프로그램 내에서 자신이 선택한 아바타를 조종하여 그 도시들을 여행함으로써 가상 공간 내에서 세계여행을 할 수 있다는 것이다. 또한 사용자는 여행중인 다른 아바타와의 채팅이 가능하고 도우미 아바타에게 궁금한 점을 질문할 수도 있다.
World Wide Web (WWW)에서 Virtual Reality Modeling Language (VRML)를 이용하는 3 차원 (3D) 디스플레이는 사용자에게 직관적인 정보를 더 효과적으로 제공해 준다. 웹을 기반으로 하는 해부학적 영상과 융합되는 기능적 영상의 3D 가시화는 아직까지 체계적인 방식으로 연구가 활발히 진행되지 않았다. 이 연구의 목적은 2D 영상들과 함께 웹에서 VRML을 이용하여 구현되는 3D 해부학적 표면 영상들과 기능적 표면 영상들을 동시적으로 관찰할 수 있게 하고 VRML을 통해 만들어진 거리 측정 도구를 가지고 관심영역의 공간적인 위치 정보를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 한 명의 간질 환자로부터 Magnetic Resonance (MR) 축면 영상과 발작기 및 발작간기 Single Photon Emission Computed Tomo graphy (SPECT) 축면 영상들을 각각 획득하였다. 발작 진원지의 확인을 향상시키기 위해서 subtraction ictal SPECT co registered to MRI (SISCOM) 을 수행하였다. SISCOM 결과로 나타난 각 2D 영상들은 모든 voxel 들의 평균 값 위로 1 표준편차와 2 표준편차에 해당하는 문턱 이상의 영상 값을 갖도록 하였다. SISCOM으로 나타나는 간질 발작 진원지들과 MRI 영상에서 회색질, 백색질 및 뇌척수액의 경계들을 각각 분할하고 marching cube 알고리즘에 의해 VRML 표면 영상들로 나타내었다. 축면 영상에서 실제 거리를 나타내는 x, y 축의 길이를 측정하고 z 축선의 길이를 계산하였다. VRML을 이용한 거리 측정 도구를 만들어 이전의 VRML 표면 영상들과 융합하였다. MRI 영상을 이용하여 3D 표면 영상들의 단면을 나타내고 3D 표면 영상들의 투명도를 설정하기 위해 Java Script 루틴을 사용자 인터페이스 도구로서 삽입하였다. 웹 페이지에서 구현되는 3D 표면 영상들의 투명도와 관찰 위치를 조절함에 따라 모델들 사이의 공간적인 정보를 직관적으로 알 수 있었다. 간질 발작 진원지에 대응하는 해부학적 구조를 3D 표면 영상들을 가로지르는 MRI 평면 영상들을 통해서 확인하였다. 결론적으로 본 연구에서 제시하는 웹에 근거한 3D 융합 영상의 가시화와 위치 측정은 진단 및 치료 방사선학과 외과학 등의 분야에서 온라인 방식의 연구와 교육에 있어 많은 도움을 줄 것이다.
본 연구는 대학 내에서 게임 학과의 그래픽 교육과 컴퓨터 그래픽 관련 학과의 그래픽 교육에서 차별화 된 교육 개발이 무엇인가를 알아보고, 게임 학과의 그래픽 교육을 개선하기 위함이다. 게임 그래픽 전공자에게 일반적인 핸드드로잉 교육과 컴퓨터 그래픽의 공통기초는 디자이너의 소양을 갖추는데 무척 중요한 과목이지만, 기본 소양 교육 이후에는 게임 그래픽 제작과정을 이해하고, 그래픽 데이터를 제작할 수 있는 수업이 필요하며, 이것이 곧 게임 학과 그래픽전공 고유의 정체성이 될 것이다. 이를 위한 교육법으로, 게임엔진 상에서 게임 데이터를 직접 로딩하여 게임 데이터의 오류 점과 개선사항을 찾을 수 있는 방법을 제시하는 것이 가장 이상적이다. 그러나 대학의 여건상 게임엔진의 구매나 엔진분석이 쉽게 해결될 수 있는 성질의 것은 아니다. 이에, 3D 게임 엔진을 교육적인 목적으로 대치할 수 있는 VRML97을 대안 법으로 제시하여 이를 통해 얻을 수 있는 교육 효과를 기술하였다. 향후 본 연구에 사용한 VRML97의 게임엔진 대치 법은 활발한 연구와 게임 개발 현장의 검증을 거쳐 보다 효과적인 학습모델을 찾을 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷에 3차원 GSIS 데이터를 제공하기 위해서는 VRML로 3차원 지형을 생성하는 방법과 지형공간정보 데이터의 자동연결 방법에 관한 연구가 필요하다. VRML은 3차원 물체들의 상호관계를 표현하는데 표준적인 언어로서 온라인상에 연결된 가상의 세계를 시뮬레이션할 때 쓰인다. 이는 가상세계를 표현할 뿐만 아니라 파일로 저장하여 웹 이용자들 중의 한사람에게 가상세계를 보여줄 수도 있다. 본 연구에서는 수치지도 데이터, 항공사진, VRML 스크립터로 구성된 VRML모델을 이용하는 인터넷상에서 3차원 GSIS를 제공하는 방법을 보여주고자 한다. 인터넷상에서 3차원 GSIS 제공하는 것과 항공사진들을 이용해서 정밀하게 지도를 제작하는 방법을 알아보며 VRML로 수치지도와 항공사진으로 3차원 영상을 만들기 위해 어떠한 데이터가 가장 효율적인지 비교하였으며 3차원 지형데이터의 인터넷제공 방법에 대해 연구하였다.
Inaccurate localization exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot be moved to wrong direction or damaged by collision with surrounding obstacles. There are numerous approaches to self-localization, and there are different modalities as well (vision, laser range finders, ultrasonic sonars). Since sensor information is generally uncertain and contains noise, there are many researches to reduce the noise. But, the correctness is limited because most researches are based on statistical approach. The goal of our research is to measure more exact robot location by matching between built VRML 3D model and real vision image. To determine the position of mobile robot, landmark-localization technique has been applied. Landmarks are any detectable structure in the physical environment. Some use vertical lines, others use specially designed markers, In this paper, specially designed markers are used as landmarks. Given known focal length and a single image of three landmarks it is possible to compute the angular separation between the lines of sight of the landmarks. The image-processing and neural network pattern matching techniques are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. After self-localization, the 2D scene of the vision is overlaid with the VRML scene.
본 연구에서는 VRML과 EAI를 이용하여 분산 가상환경 기반의 교육 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 클라이언트-서버 구조로 되어 있으며, 자바에 의해 구현되어 플랫폼에 독립적인 서버와 VRML과 EAI 및 일반 웹브라우저를 이용한 클라이언트로 구성되어 있다. 분산 가상환경에 있어 참여자에 의해 변경된 가상환경의 정보가 다른 사용자에게도 실시간으로 보이며, 또한 변경된 가상 환경이 지속적으로 유지된다. 그리고, 현재의 인터넷 환경에 적합하도록 가상환경을 변경하기 위한 정보교환을 최적화하여 다수의 참여자가 동시에 가상환경에 접근할 수 있다. 본 연구에서 구현된 기법을 이용하면 교사와 학생이 인터넷을 통해 실시간으로 의사 전달 및 가상현실 정보와 멀티미디어 정보를 공유할 수 있고 시공간적인 제약을 해소하며 다양한 교육 효과를 얻을 수 있는 가상환경 기반의 교육 시스템을 구현할 수 있다.
Inaccurate localization exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot be moved to wrong direction or damaged by collision with surrounding obstacles. There are numerous approaches to self-localization, and there are different modalities as well (vision, laser range finders, ultrasonic sonars). Since sensor information is generally uncertain and contains noise, there are many researches to reduce the noise. But, the correctness is limited because most researches are based on statistical approach. The goal of our research is to measure more exact robot location by matching between built VRML 3D model and real vision image. To determine the position of mobile robot, landmark-localitzation technique has been applied. Landmarks are any detectable structure in the physical environment. Some use vertical lines, others use specially designed markers, In this paper, specially designed markers are used as landmarks. Given known focal length and a single image of three landmarks it is possible to compute the angular separation between the lines of sight of the landmarks. The image-processing and neural network pattern matching techniques are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. After self-localization, the 2D scene of the vision is overlaid with the VRML scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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