본 논문에서는 가상현실 기술로 전 세계를 도보 여행할 수 있는 시스템을 제안한다. 가상 여행 콘텐츠에 대한 가상현실 이용자들의 관심이 높으나 기존의 가상 여행 콘텐츠는 체험할 수 있는 공간이 한정되어 있고 상호작용성이 부족한 문제가 있었다. 기존 콘텐츠의 단점인 현실감 부족과 제한된 공간의 문제를 해결하고자 본 시스템에서는 구글 스트리트 뷰 이미지를 사용하여 가상 공간을 생성하였으며 사용자는 실제 거리 이미지를 통해 현실적인 체험이 가능하고 구글 스트리트 뷰 이미지에서 제공하는 방대한 지역을 여행할 수 있다. 또한 가상공간 안에서 사용자의 상호작용성을 높이고 몰입감을 극대화 하기 위하여 가상현실 헤드셋과 트레드밀 장비를 사용하여 사용자가 실제로 도보를 하며 가상공간을 이동할 수 있도록 하였다. 실제 관광 명소에서 산길과 골목길까지 자연스러운 도보 여행이 가능한 본 시스템의 활용으로 사용자들의 여가 활동에 크게 기여할 것으로 기대된다.
기존의 스토리지 기반 가상 데스크탑 시스템은 디스크에 입출력이 집중될 경우 성능이 저하되는 문제가 발생하였다. 따라서, 부트 스톰과 같이 여러 대의 가상 데스크탑이 동시에 부팅할 경우, 시스템의 성능이 급격히 저하되었다. 본 논문에서는 가상 데스크탑 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 메인 메모리 기반 가상 데스크탑 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 가상 데스크탑 이미지를 메인 메모리에 저장함으로써 전체 시스템의 성능을 향상시키고, 중복 제거 기술을 적용하여 용량이 많은 가상 데스크탑 이미지를 한정된 크기의 메인 메모리에 저장하였다. 본 시스템의 구현 및 실험을 통하여 가상 데스크탑을 동시 부팅할 때, 스토리지 기반 가상 데스크탑 보다 부팅 속도가 4배 빠름을 확인하였다.
저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가상 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 이미지를 양자화 한다. 인간의 눈은 시선부분의 색변화에 민감하기 때문에 시선부분의 색을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이를 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 컬러 양자화 방법을 제안하고 제안 방법을 이용하여 가상환경 네비게이션 시스템을 구성하였다. 네비게이션 시스템은 사용자의 시선이 변할 때 마다 이미지를 양자화 하여 HMD를 통해 사용자에게 양자화된 이미지를 보여준다. 본 논문에서는 제안 방법을 이용한 시스템의 선호도를 조사 하였으며 대부분의 사용자가 제안 방법을 이용한 시스템을 선호 하였다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 컴퓨팅 및 스토리지 자원에 대한 요구가 대규모로 증가하면서 스토리지 시스템에서는 스토리지 공간을 효율적으로 절감하고 활용할 수 있는 중복제거 기법을 적용하고 있다. 특히 가상 데스크탑 인프라 환경에서 가상 데스크탑 이미지들에 대해 동일한 데이터가 중복되어 저장되는 것을 방지함으로써 스토리지 공간을 절감하는데 큰 효과를 얻을 수 있다. 하지만 안정적인 가상 데스크탑 서비스를 제공하기 위해서는 중복제거로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드와 주기적으로 발생하는 데이터 입출력 폭증, 그리고 빈번한 랜덤 입출력 동작과 같은 가상 데스크탑이 가지고 있는 특이한 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 스토리지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 데스크탑 및 스토리지 서비스를 지원하기 위해 개발된 클러스터 파일 시스템을 제시한다. 여기에서는 가상 데스크탑 이미지들에서 중복된 데이터가 스토리지에 저장되기 이전에 실시간으로 검출하고 제거하는 인라인 데이터 중복제거 기법을 통해 스토리지 공간을 절감한다. 또한 가상 데스크탑 이미지에 대한 중복제거 처리를 가상 호스트가 아니라 가상 데스크탑 이미지가 실제로 저장되는 데이터 서버에서 수행함으로써 중복제거 처리로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드를 줄인다.
본 연구는 가상현실 콘텐츠를 제작함에 있어서 공간정보 중심의 파노라마VR(Virtual Reality)과 객체정보 중심의 오브젝트 VR의 단점을 극복하고 3차원 가상현실 콘텐츠를 실사 이미지를 활용하여 효과적으로 제작할 수 있는 새로운 방안을 제시한다. 3차원 VR은 사용자에게 만족할만한 품질을 제공하지만 복잡한 물체에 대한 3차원 모델링 및 랜더링은 많은 비용이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 관찰자 시점에서 관측 가능한 이미지를 빌보드에 매핑하는 방식의 '개선된 빌보드'를 활용하여 3차원으로 모델링을 하지 않고도 실사 이미지를 활용하여 3차원 효과를 나타내는 것을 목표로 한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 가상박물관을 구현하고, 3차원 가상공간에 실사 이미지를 이용한 전시물들을 배치하는 통합형 가상현실 콘텐츠를 제작하여 결과를 제시한다.
본 연구는 1대의 프로젝터를 이용하여 360도 파노라마를 구현할 수 있는 방법을 하드웨어적인 부분과, 투사 될 사전왜곡 이미지 제작 부분에 대해 기술하고 있다. 관람객의 위치에 따라 발생하는 그림자를 최소화하기 위하여 공간의 중앙 천정에 프로젝터와 반사경을 설치하는 방법을 제안하고 있다. 유니티 엔진 가상공간에서 프로젝터 및 반구 반사경의 위치를 전시공간과 동일하게 설정한 후, 프로젝터를 가상 카메라로 간주하고 환경을 렌더링하여 프로젝터를 이용하여 투사할 때 사용할 사전왜곡 이미지를 생성하였다. 스크린에 투사할 이미지를 가상공간의 벽면에 맵핑시켜 놓은 뒤 레이트레이싱 기법을 이용하여 가상 카메라에 가상 촬영 (레이 트레이싱)하는 방식으로 사전 왜곡 이미지를 제작 하였다. 본 기법의 특징은 사전왜곡 이미지 생성에 사용자가 최소한으로 개입한다는 것이다. 사전왜곡 이미지를 가상 카메라와 동일한 위치에 설치된 프로젝터에서 반구형 반사경에 투사하면 반구경 거울에 의해 이미지가 사방으로 반사되어 원통형 또는 사각방 모양의 파노라마 스크린에 360도로 투영된다.
저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가상 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 전체적으로 이미지를 양자화하고 사용자에게 주로 이미지의 일부분(시선영역)을 보여준다. 인간의 눈은 시선영역의 색변화에 민감하고 HMD를 통해 이미지의 일부분만을 보기 때문에 시선영역의 색 만을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이을 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 동적 팔래트의 생성속도 개서 방안을 제안하고 제안 방법을 이용하여 가상환경 네비게이션 시스템을 구성하였다. 네비게이션 시스템은 사용자의 시선영역이 변할 때 마다 팔래트를 생성하고 이미지를 양자화 하여 HMD를 통해 사용자에게 양자화된 이미지를 보여준다. 본 논문에서는 제안 방법을 이용한 시스템의 선호도를 조사 하였으며 대부분의 사용자가 제안 방법을 이용한 시스템을 선호 하였다.
본 논문에서는 일반 사용자가 사실감 있는 가상공긴 표현을 위해 사진 이미지를 이용하여 직법 텍스춰 매핑을 할 수 있는 방법에 대해 기술한다. 텍스춰매핑은 세 장의 이미지를 이용하는데 각 카메라에서 바라본 건물 표면의 특정 픽셀들과 카메라사이에서 생성되는 각도를 이용한다. 이 각도로 매핑되는 픽셀값에 가중치를 부설하여 건물 외곽에 발생되는 경사와 같은 왜곡현상을 최소화시켜서 매핑된 건물이 실제 건물처럼 사실감이 있도록 매핑할 수 있는 것이다. 이 방법을 이용하여 가상공간을 자동 생성해주는 웹 컨텐츠 구축 시스템의 매핑 인터페이스를 구현하였다. 자동생성된 가상 건물모델에 사용자가 직접 찍은사진영상을 입력하면 랜더링시 텍스춰를 재구성하여 건물모델에 사실감을 증가시키는 역할을 하도륵 하였다.
파노라마 가상현실이란 특정 장소의 경험을 재현하는 방식으로, 현실 세계의 장소에 직접 가보지 않고 가상 현실 속의 사물이나 정보를 보다 쉽고 빠르게 탐색하고 습득 할 수 있다. 본 논문에서는, 우리는 이상적인 키 포인트를 탐지하는 동적 프로그래밍을 사용하여 함께 이 지점과 인접한 이미지를 병합하고, 부드러운 색상 전환을 위해 이미지를 혼합하는데 사용된다. FAST와 SURF 탐지는 이미지의 확실한 특징을 찾는데 사용되고, 가장 가까운 이웃 알고리즘은 해당되는 특징을 일치시키는데 사용되며, RANSAC을 사용하여 일치하는 키 포인트를 homography로 판단한다. 이러한 방법으로 이미지를 자동 선택하여 스티칭하는 방법을 사용한다.
최근, 인공지능 기술을 인공지능 스피커, 인공지능 챗봇, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 널리 활용하고 있다. 이러한 인공지능 활용 분야 중 영상처리 분야에서는 인공지능을 활용하여 객체를 검출하거나 사물을 인식하는 등 다양한 활용성을 보이고 있다. 예를 들면, CCTV 영상 속 범죄자의 모습을 분석하거나 드론으로 촬영한 영상 속에서 자동차의 개수를 파악하는 등 영상처리 분야에서 인공지능을 활용하는 사례는 점차 늘어가고 있다. 또한, 이러한 영상처리 분야에서 촬영된 이미지를 가지고 카메라의 위치를 파악하고자 하는 시도가 늘고 있다. 이미지 속의 특정한 객체를 기반으로 카메라의 촬영 위치를 분석하려는 것이다. 이를 활용하면 특정 공간 속 사람을 사각지역 없이 촬영할 수 있는 최적의 카메라 개수를 구하거나 CCTV를 설치하기 위한 최적의 위치를 구하는 등 다양한 현실 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상이 된다. 본 논문에서는 특정 공간에서 촬영된 이미지를 분석하기 위한 방법으로 가상 휴먼이 합성된 데이터를 활용하는 것을 제시한다. 이를 위해 실제 공간과 가상 휴먼을 합성하여 실제 공간에 사람이 있는 것과 같은 이미지를 획득하도록 하였다. 본 논문에 따르면 공간 분석을 위해 실제 이미지 데이터를 얻는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이며 인공지능 학습을 위한 실제 이미지 데이터를 획득하기 어려운 상황에 대한 해결책을 제시할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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