스마트 폰을 비롯한 다양한 고성능의 모바일 디바이스가 보급되면서, 사용자들은 언제 어디서나 인터넷에 쉽게 접속할 수 있게 되었다. 이런 모바일 환경 하에서 사용자들은 자신의 위치와 관련 있는 맞춤형 정보를 제공받기 위하여 위치기반 서비스를 자주 사용하고 있으며, 최근에 몇몇 서비스들은 모바일 디바이스에 부착 된 각종 센서들을 활용한 증강현실 기술을 적용하여 직관적이고 현실감 있는 정보를 제공하고 있다. 하지만 모바일 디바이스의 제한된 크기와 사용자 주변 환경을 고려하지 않은 정보 표시, 즉 작은 화면상에 표시되는 콘텐츠간의 오버랩이나, 사용자의 실제 이동 가능성을 무시하는 아이콘 배치 등의 문제점들이 대두되고 있다. 이런 문제는 모바일 디바이스의 센서 및 콘텐츠의 위치 정보만을 이용하여 사용자 주변에 존재하는 위치기반 정보들을 제공하기 때문에 주로 발생한다. 본 논문은 이를 해결하기 위한 방법으로 수치지도로부터 자동 추출한 도로데이터를 기존의 증강현실 서비스에 추가적으로 적용하여 위치기반 정보를 도로 기준으로 분류하고 제공하는 방법을 제안한다. 이를 통해 사용자의 이동가능성을 나타내는 도로데이터를 기반으로 사용자의 접근 가능성이 확보된 콘텐츠만을 도로중심으로 배치함으로써, 위에서 언급한 문제점들을 해결하고 있다. 나아가 서비스 화면에 증강된 도로를 스크롤하는 동작으로 가상이동을 구현하여, 사용자의 직접적인 이동 없이 현재 위치와 떨어진 장소의 정보를 효과적으로 확인할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 제안한 방법을 경기도 고양시의 "애니골" 지역을 대상으로 구현하여 그 효율성과 편의성을 확인하고 있다.
최근 무선 애드 혹 네트워크에서 경로 탐색을 위한 위치정보 기반 라우팅 프로토콜에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 위치정보 기반 라우팅 프로토콜은 모든 노드가 GPS 장치를 통해 자신의 위치정보를 습득하고 이를 이용해 제한적 영역으로만 플러딩을 수행한다. 따라서 기존 IP 기반 라우팅 프로토콜보다 라우팅 메시지 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 이 프로토콜은 네트워크를 구성하는 모든 노드가 자신의 위치정보를 습득해야만 라우팅에 참여할 수 있도록 가정하고 있다. 하지만 최근 소형화 되고 있는 센서 노드의 경우 GPS 장치가 없는 경우가 있다. 따라서 자신의 위치정보가 없는 센서 노드의 경우 네트워크 구성 및 위치기반 라우팅에 참여가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 GPS 기능을 가진 노드와 그렇지 않은 노드가 서로 공존하는 무선 애드 혹 네트워크에서 GPS 기능을 가지고 있지 않은 노드가 위치정보 기반 라우팅 프로토콜에 참여할 수 있는 가상 위치정보 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 위치정보를 획득할 수 없는 노드가 자신의 주위 노드의 위치 정보를 획득하여 자신의 위치정보로 활용할 수 있는 기법이다. 따라서 제안하는 프로토콜은 GPS 기능을 가지고 있지 않은 무선 노드가 애드 혹 네트워크 구성에 참여하여 위치정보 기반 라우팅에 참여 할 수 있는 장점을 가지고 있다.
본 논문은 무인수상정의 자율운항을 위한 장애물 탐지 및 회피기동을 위해 3차원 라이다를 사용하였다. 단일센서만을 사용해서 해상조건에서의 무인수상정 장애물 회피운항을 하는데 목적이 있다. 3차원 라이다는 Quanergy사의 M8센서를 사용하여 주변 환경 장애물 데이터를 (r, , )로 수집하며 장애물 정보에는 Layer 정보와 Intensity 정보를 포함한다. 수집된 데이터를 3차원 직각좌표계로 변환을 하고, 이를 2차원 좌표계로 사상한다. 2차원 좌표계로 변환한 장애물 정보를 포함하는 데이터는 수면위의 잡음데이터를 포함하고 있다. 그래서 기본적으로 무인수상정을 기준으로 가상의 관심영역을 정의하여서 규칙적으로 생성되는 잡음데이터에 대해서 삭제를 하였으며, 그 이후에 발생하는 잡음데이터는 Vector Field Histogram으로 계산된 히스토그램 데이터에서 Threshold를 정해 밀도값에 비례하여 잡음데이터를 제거하였다. 제거된 데이터를 이용하여 무인수상정의 움직임에 따른 상대물체를 탐색하여 가상의 격자지도에 1 Cell씩 저정하면서 데이터의 밀도 지도를 작성하였다. 작성된 장애물 지도를 폴라 히스토그램을 생성하고, 경계값을 이용하여 회피방향을 선정하였다.
크로마키 방식에 의한 영상 합성은 색상 정보에 의해 전경 후경을 분리하기 때문에 객체 색상의 제약과 특정 스크린이 위치해 있어야 하는 공간의 제약이 있다. 특히 스테레오스코픽 3D 디스플레이를 위한 영상 합성은 크로마키 방식과는 달리 3D 공간에서의 자연스러운 영상 합성이 요구된다. 본 논문에서는 고해상도의 깊이 정보를 이용하여 깊이 키잉(depth keying) 방식에 의한 3D 공간에서의 스테레오스코픽 영상 합성을 제안하였다. 이를 위해 DSLR과 마이크로소프트사 키넥트 센서간의 카메라 캘리브레이션을 통해 고화질의 깊이 정보 획득 후 RGB 정보와의 정합 과정을 통해 3차원 데이터를 획득하였다. 깊이 정보에 의해 배경과 분리 된 객체는 3차원 공간에서의 포인트 클라우드 형태로 표현되어 가상 배경과 합성하였다. 이후 가상의 스테레오 카메라에 의해 Full HD 스테레오스코픽 비디오 합성 영상 획득 결과를 보였다.
본 논문에서는 넓은 개활지역에서의 신속한 재난 감시 및 탐지를 위하여 대규모 공중무인기로 구성된 협업 감시 네트워크를 고려한다. 관제센터의 한정된 자원은 다수의 공중무인기의 개별 제어에 제한이 있으며 이는 감시네트워크의 성능 저하를 가져온다. 따라서 공중무인기 기반 감시네트워크는 자율적 이동센서네트워크 구축, 재난지역 감시 범위 최대화, 재난발생 특성에 따른 효과적인 대형 변화 방안이 요구된다. 본 논문에서는 가상력을 이용한 대규모 공중무인기의 네트워크 구축 및 효율적 제어 알고리즘을 제안한다. 공중무인기의 회전 움직임을 바탕으로 감시범위의 확장과 네트워크의 분할과 합병을 통해 재난 지역의 효과적인 감시가 가능하다. 시뮬레이션을 이용하여 대규모 공중무인기 기반 협업 감시네트워크는 공중무인기 간 자율적 감시네트워크 구축, 네트워크의 신속한 지역 이동 그리고 넓은 지역의 효율적 감시가 가능하고 높은 이벤트 탐지율(Event Detection Ratio) 획득이 가능함을 보인다.
최근 연구들에서, 증강 현실(Augmented Reality; AR) 환경에서의 촉각 상호작용에 대한 가능성이 논의되었다. 비젼 기반의 트래킹을 기초로 한 증강 현실 기술은 미리 정의된 2차원 마커(marker)를 이용하여, 카메라로부터 획득된 실시간 영상 위에 가상 물체를 증강한다. 그러나, 카메라로부터 획득된 데이터는 몇몇 오차 요인들, 예를 들어 마커의 위치를 인식하는데 나타나는 오차, 카메라 안에 존재하는 센서 잡음 등으로 인해서 마커 잡음(마커를 인식하면서 나타나는 잡음)이 불가결하게 발생하게 된다. 이러한 이유로 인해서, 사용자가 한 손에는 마커를, 다른 한 손으로는 촉감 장치를 이용하여, 마커에 증강된 물체를 만질 때, 마커 잡음은 힘의 떨림(force trembling)을 발생시킨다. 심지어, 이러한 현상은 정지된 마커에 증강된, 마커가 움직이지 않는 상황에서도 발생한다. 게다가, 마커 위에 증강된 물체가 약간 빠른 속도로 이동하게 될 경우, 측정된 이동 거리는 연속적인 프레임(frame)들 간의 불연속적일 수 있다. 만약 사용자가, 대략 30Hz로 위치와 방향이 갱신되는 가상물체를 촉각적으로 상호작용하려 한다면, 계산되는 반력은 급작스런 힘의 변화를 생성하게 될 수도 있다. 이러한 현상을 극복하기 위해서, 마커 잡음을 최소화하기 위해서 정적 임계값(constant threshold)을 이용할 뿐만 아니라, 보간법을 같이 사용한 방법이 있었다. 하지만, 이러한 방법은 정적 임계값을 이용하고, 영상 프레임 갱신 속도와(video frame rate)와 촉각 프레임 갱신 속도가 일정하다는 가정을 사용하였기 때문에, 여전히 힘의 불연속적인 발생이 나타난다. 따라서, 이 논문에서는 두 가지 방법을 이용하여 증강 현실 내에서, 발생할 수 있는 힘의 불연속적인 변화를 보정하는 두 가지 방법, 잡음 제거를 위한 확장된 칼만 필터(Extend Kalman Filter)와 영상과 촉각 갱신 속도 차이에 따른 갑작스런 힘의 변화를 제거하기 위한 적응적 외삽법(Adaptive Extrapolation method)을 제안한다.
최근 멀티미디어 기술과 가상/증강현실 기술의 발전으로 사용자에게 몰입감 있는 콘텐츠를 제공하는 여러 시스템들이 제안되고 있다. 또한 기존의 시각과 음향효과만으로 이루어진 시스템의 한계를 넘어서 실제와 같은 느낌을 전달할 수 있는 햅틱기술을 적용하여 보다 몰입감있는 체험형 실감책들이 고안되고 있다. 본 논문은 과학교과서를 중심으로 과학적 이론을 보다 효과적으로 가르치고 배우기 위해 필요한 다양한 촉감(Haptic)을 분류하고, 이를 실감책에 적용하여 책이 담고 있는 주요 내용 또는 삽화와 관련된 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 가상/증강환경에서 시청각정보와 함께 촉각콘텐츠를 독자에게 제공함으로써 보고, 듣고 만질 수 있는 적극적인 촉감 상호작용이 가능한 실감책 ('Sil-Gam' Book) 시스템의 기본 프레임워크를 제시한다. 제시된 실감책은 크게 세 부분으로 구성된다. 첫째, 실감책을 읽고 있는 사용자의 손가락의 위치, 시선과 같은 사용자의 움직임을 추적하고 책의 크기, 페이지 등을 인식하는 센서가 부착된 센싱 부; 둘째, 장비에 따라 적용 가능한 촉감 속성, 물체의 움직임에 따라 적용할 수 있는 촉감 속성등 다양한 촉감콘텐츠의 속성을 저작하고 편집하는 소프트웨어 부; 마지막으로 사용자에게 저작된 실감 콘텐츠를 사용자가 쉽고 직관적으로 체험하게 하기 위한 디스플레이부로 구성된다. 여기서 디스플레이 부는 세부적으로 시청각 콘텐츠를 전달하는 시청각 디스플레이 부와 역촉감 콘텐츠를 전달하는 역촉감 디스플레이부로 구성된다. 본 논문에서는 또한 실감책 촉감 저작도구를 사용하여 제시할 수 있는 다양한 촉감을 중고등학교 교육과정에서 배우는 과학 이론에 적용하여 과학 실험시 경험할 수 있는 다양한 역/촉감을 전달하는 몇 가지 시나리오를 예시하였다.
본 논문은 가상공간 제작을 위해 다수의 카메라로 영상을 촬영했을 때, 영상 특성 차이를 감소시키는 방법을 제안하였다. 각각 8 개의 본체와 렌즈를 교차 장착하여 64 개의 영상을 사용하였다. 영상 분석은 히스토그램과 픽셀 분포 값의 표준 편차를 분석 비교하였다. 분석결과, 동일 기종의 카메라임에도 불구하고, 렌즈 혹은 이미지 센서에 따라 각각 다른 영상 특성을 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 차이를 보정하기 위해 영상의 전체 밝기 값의 분포를 조절하였다. 시뮬레이션 결과, 평균 편차가 최대 (실내 : 6.89, 실외 : 24.23) 이었으나, 시뮬레이션 진행 후 편차가 거의(실내 : 최대 0.42, 실외 : 최대 : 2.73) 없는 영상을 얻었다. 추후에는 영상 밝기 분포보다 정밀한 영상 분석 방법을 연구하고 적용할 것이다.
최근 스크린 골프와 같이 실내에서 가상현실과 결합하여 운동을 즐길 수 있는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 승마는 비싼 경제적 비용 외에도 승마기술의 습득이 쉽지 않고 위험한 운동으로 대중화 보급에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 병렬 로봇 기구에 기반한 승마로봇 플랫폼을 개발하고 가상현실과 결합하여 실제와 유사한 승마감을 체험할 수 있도록 하였다. 전문가의 승마자세를 기반으로 일반 승마자의 체위를 교정할 수 있도록 비전센서를 탑재하여 모션 캡처 처리를 하였으며 말의 보법에 기반하여 승마 난이도를 체험할 수 있도록 하였다. 개발된 승마로봇을 이용하면 전천후로 승마를 즐길 수 있으며 체계적인 승마교육에도 사용될 수 있어 승마 스포츠의 확산을 위해 널리 사용될 수 있다.
기동형 경계 로봇은 공항이나 항구 등의 공공 지역을 보호하기 위한 기동형 차량 시스템에 고정되어 있는 경계 로봇을 말한다. 이러한 기동형 경계 로봇은 사격 시스템, 카메라 시스템, 임베디드 시스템 그리고 AHRS 센서로 구성되어 있다. 또한 고각과 방위각을 위한 2 축 제어가 가능하도록 설계되었다. 안정화된 영상과 사격을 위해 이 시스템은 차량의 모션으로부터 발생하는 외란에 대한 보상을 통해 안정화가 되어야 한다. 본 논문에서는 ADAMS 와 Matlab/Simulink 를 이용해서 기동형 경계로봇의 가상 모델을 생성하고 제안한 안정화 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 또한 가상모델에 상응하는 모형의 기동형 경계 로봇과 6 축 모션 시뮬레이터를 이용하여 안정화 알고리즘을 실험적으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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