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.
앞으로 20여 년 동안은 인터넷과 스마트폰에서 사물인터넷으로 대이동이 시작될 것이다. 사물인터넷의 핵심은 인간을 둘러싼 사물들이 서로 연결되면서 인간에게 새로운 편익 혹은 가치를 부여하는 것이다. 미래의 산업 환경은 제품 생산 과정에 있는 모든 기계와 기계, 공장과 공장을 포함한 모든 공정이 긴밀하게 연결되며, 가상 세계와 실세계의 결합인, 전체 제품과 생산주기의 디지털화를 통해 마침내 디지털 공장은 현실로 구현될 것이다. 제안한 IoT 또는 IIoT 기반의 다운로드 OTA(Over-the-Air)는 네트워크를 통한 임의의 형식과 크기의 미디어 객체(Media Object)를 다운로딩하기 위한 유연성 있는 메커니즘을 제공한다. 더불어 제안한 DLOTA는 경량 암호화, OTP, 그리고 CapBAC 기술에 의한 일부분의 보안 기능을 제공한다.
언어를 사용하지 않고 몸짓이나 손짓, 표정 등 신체의 동작으로 의사나 감정을 표현하고 전달하는 비언어적 전달 방법은 중요한 의사전달 방법 중 하나이다. 이러한 몸짓이나, 손짓, 시선 맞춤 그리고 손동작은 때론 말보다 더 강력한 의사전달의 방법으로 작용한다. 비언어적 의사전달 방법에서 시선 맞춤은 그중에서도 가장 중요한 의사전달 방법이다. 하지만 화상회의를 할 때 디스플레이 상에서의 눈과 카메라의 차이 때문에 상호간에 시선 맞춤이 되지 않는다. 만약 상호간에 시선 맞춤을 하지 않고 대화를 하면 정확한 의사전달이 힘들고 서로의 이야기에 집중하기 어려워진다. 본 논문에서는 화상회의 상황에서 시선 맞춤을 개선하는 방법을 제안한다. 시선 맞춤을 개선하기 위해 두 대의 카메라를 텔레비전의 위, 아래에 설치하였다. 동시에 두 영상을 촬영하여 2D 워핑을 하여 가상의 중간시점으로 옮기고, 뷰 모핑을 한다. 모핑된 얼굴과 배경영상을 합성하여 화상회의를 위해 개선된 시선 맞춤 영상을 만든다. 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘이 시선 맞춤을 개선하고 자연스러운 중간 시점 영상을 합성하는 것을 확인 할 수 있다.
자바 언어는 객체지향 언어이며 다양한 개발 환경과 이식성에 맞는 언어로써 각광을 받고 있다. 하지만 자바 언어는 실행속도가 느리다는 단점을 가지고 있다. 이러한 이유는 자바 프로그래밍 환경에서 자바 가상 기계 코드인 바이트코드가 인터프리터 방식으로 사용되기 때문이다. 따라서 프로그램의 수행에는 실행속도가 현저히 저하되는 단점이 발생하게 된다. 또한 자바 언어는 컴파일러를 통해 생성된 클래스 파일에 프로그램의 수행과 관련된 정보가 숨겨져 있다. 클래스 파일의 분석으로 바이트코드를 위한 효율적인 분석 및 최적화를 할 수 있다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일의 정보들을 이용해 자바 바이트코드 분석을 하려한다. 분석을 위해 정적 단일 배정문 형태로 변환하게 되는데 정적 단일 배정문 형태는 정의-사용체인에서 변형된 형태이다. 정적 단일 배정문 형태는 각각의 타입들을 오직 한번만 배정하고 재명명함으로써 프로그램을 정적으로 분석 할 수 있게 한다. 정적 단일 배정문 형태는 최적화와 분석을 위한 효과적인 중간 코드이다.
TIP기술은 2차원 그림 또는 한 장의 사진으로부터 기하정보를 추출하여 3차원 입체 효과를 만들어 영상 내부를 내비게이션 할 수 있는 기술로써, 게임, 엔터테인먼트, 교육, 홍보 등 다양한 응용분야에서 활용 가능한 기술이다. 본 논문에서는 android platform상에서의 OpenGL ES Library를 이용하여 확장된 TIP기술 적용 및 구현 방법을 제안한다. 제안 방법은 전경객체의 추출이 어려운 상황을 감안하여 보다 사실적 장면 구성이 용이하도록 사용자의 선택에 의한 소실점을 이용하고, OpenGL ES Library 를 이용하여 3차원 배경 모델을 획득한 후 이미지를 텍스처 매핑하여 3차원 가상공간을 완성한 후 카메라의 시점변환을 통해 이미지 내부를 내비게이션이 가능하도록 한다. 실험영상은 android platform상의 device에서 촬영한 이미지를 사용하여 android 2.1 및 OpenGL ES 1.0기반으로 구축된 제안 기술로 android platform의 스마트 device에서 적은 비용과 시간으로 다양한 응용개발에 적용 가능하도록 구현하였다.
본 연구에서는 증강현실 기술을 이용한 사용자 상호작용 기술을 이용하여 터치기반의 게임 시스템을 제안한다. 증강현실 기술은 실세계의 영상에 가상의 객체(이미지, 영상, 텍스트)를 합성하는 기술로서 사용차가 쉽게 인지할 수 있는 장점이 있다. 증강현실 기술은 다양한 분야에서 적용 활용하기 위해서 연구되고 있다. 마커기반과 자연마커 기반의 연구가 진행되고 있는데 자연마커 기반의 연구가 현실에 이질감이 없어서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서도 자연마커 기반의 증강현실 기술을 이용하여 게임 시스템을 구현하였다. 또한 시스템에서는 사용자의 터치를 통한 상호작용 기술을 사용함으로서 게임에 몰입할 수 있는 장점이 있다. 터치 기반의 인터페이스는 일반 사용자 환경뿐만 아니라 터치패드나 스마트폰 등의 모바일 기기에서도 활용 가능하다.
오늘날 컴퓨터와 통신 기술의 발달로 시간과 공간의 제약 없이 공유된 가상 공간에서 작업을 하는 컴퓨터 지원 협동 시스템이 등장하고 있다. 하지만 하드웨어와 응용 소프트웨어에 크게 의존하고 있는 그래픽 분야와 CAD시스템은 그리 많지 않다 여기에서 제안하는 협동CAB시스템은 인터넷 망을 통하여 웹 상에서 플랫폼에 구애받지 않고 협동작업이 이루어지도록 하였고, VRML과 Java3D API를 이용하여 쉽게 도형을 생성하고 편집하여 전송하거나 출력ㆍ저장할 수 있도록 하며, 채팅을 통해 인터액티브한 작업이 가능하게 하고 있다. 이 시스템은 클라이언트/서버 구조로 클라이언트는 자바 애플릿을 통해 웹 상에서 접근하고 서버는 자바애플리케이션으로 접속을 통제하는 접속관리자, 작업 그룹의 동기화를 유지하며 공유작업공간을 확보하는 작업관리자, 그리고 3차원 도형 객체를 생성해 내는 솔리드 모델러로 이루어져 있다.
IoT 플랫폼은 다양한 사람과 사물의 가상세계를 객체로 연결하는 확장 가능한 IoT 애플리케이션 및 서비스의 개발을 위한 핵심 요소들이다. 그러나 IoT 플랫폼 시장은 매우 복잡하고 빠르게 변하고 있다. 이러한 IoT 플랫폼은 유용한 정보를 제공하고 단순한 기능을 수행하기 위해 IoT 디바이스와의 협업을 통해 서비스를 제공한다. 공통 서비스를 수행하기 위해 범용 서비스 인터페이스가 필요하며 IoT 장치 및 리소스 설정뿐 아니라 다양한 장치의 협업 환경에 따라 다양한 IoT 아키텍처가 구성된다. 기기의 이질성으로 인해 매번 다양한 IoT 서비스로 작업하는 응용 프로그램을 개발하는 것은 상당히 어려우며 이러한 응용 프로그램을 유지 관리하기가 훨씬 어렵다. 이러한 모든 문제는 IoT 장치 간의 이식성 및 이동성으로 인한 결과로 본 논문에서는 공통의 특징을 갖는 모든 IoT platform에서 수행될 수 있는 범용 인터페이스를 정의한다. 기존의 디자인 패턴을 채택하여 IoT 플랫폼의 공통화된 연결성을 제공하는 범용 인터페이스는 이질성 문제를 해결하고 다양한 IoT 플랫폼에서 수행 가능한 플랫폼 독립적인 Generic Interface가 수행될 수 있음을 확인했다.
본 논문에서는 적외선 영상에서 영상 변위를 이용하여 기동 표적 영역을 탐지하고, SURF(Speeded Up Robust Features) 특징점에 대한 BAS(Beam Angle Statistics)를 이용하여 분류하는 시스템에 대하여 설명한다. 영상 기반 기술 분야에서 대표적인 대응점 정합 알고리즘인 SURF 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보이기 때문에 널리 사용되고 있다. SURF를 이용한 대부분의 객체 인식의 경우 특징점 추출과 정합의 과정을 수행하지만, 제안하는 기법은 표적의 기동 특성을 반영하여 영상의 변위 추정을 통하여 표적의 영역을 탐지하고 SURF 특징점 들의 기하구조를 판단함으로써 표적 분류를 수행한다. 제안하는 기법은 무인 표적 탐지/인지 시스템의 초기모델 구축을 위하여 연구가 진행되었으며, 모의 표적을 이용한 가상 영상과 적외선 실 영상을 이용하여 실험한 결과 약 73~85%의 분류 성능을 확인하였다.
객체 간의 관계를 표현하기 위해 정점과 간선으로 구성된 그래프 데이터를 효율적으로 저장하고 질의 처리하기 위한 그래프 데이터베이스가 개발되었다. 그래프 데이터베이스는 질의 유형이 기존 NoSQL 데이터베이스와 매우 다른 특성을 보이기 때문에 그래프 데이터베이스의 성능을 검증하기 위해서는 그래프 데이터베이스에 알맞은 벤치마킹 도구가 필요하다. 본 논문에서는 그래프 입력과 질의에 대한 다양성을 지원하는 효율적인 그래프 데이터베이스 벤치마킹 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 그래프 데이터베이스에 대한 벤치마킹을 테스트하기 위해서 OrientDB를 활용한다. 입력 그래프와 질의 그래프의 다양성을 지원하기 위해서 기존 그래프 데이터 생성 도구인 LDBC를 이용한다. 벤치마킹 결과 분석을 통해 제안하는 기법의 타당성 및 실효성을 입증한다. 성능 평가 결과 제안하는 시스템은 사용자 정의 가능한 가상 그래프 데이터가 생성이 가능하며, 생성된 그래프 데이터를 기반으로 벤치마킹이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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