본 논문에서는 스테레오 기반 카메라 추적 방법을 이용하여 3차원 모바일 디스플레이 상의 증강현실에서 증강된 가상 객체의 3차원 효과가 올바르게 나타나도록 하는 방법을 제안한다. 3차원 디스플레이에 가상 콘텐츠를 증강시키기 위해서는 카메라의 정확한 위치와 자세를 추정하는 것도 중요하지만, 증강된 가상 콘텐츠의 시각적 3차원 효과가 올바르게 나타나도록 하는 것도 중요하다. 이를 위해서는 좌우 카메라의 3차원 공간상의 관계가 유지되도록 양측 카메라의 위치 및 자세를 동시 추정(joint estimation)할 필요가 있다. 제안된 방법은 스테레오 카메라와 패럴렉스 배리어 방식의 3차원 디스플레이가 장착된 안드로이드 스마트폰에서 구현되고 실험되었다.
e-Learning분야에서 표준안으로 인정받고 있는 ADL의 SCORM에서 발표한 SCORM2004 Sequencing&Navigation은 동일한 학습객체를 사용하여 학습객체간의 다양한 상호관계를 설계, 적용할 수 있게 하였다. 그리고, 학습자와 학습객체와의 개별 상호작용을 추적, 평가하여 학습흐름을 안내함으로써 개별 적응적 조언 학습의 가능성을 보여주었다. 본 논문에서는 SCORM1.2기반의 LMS에 SCORM2004 S&N과 적응적 탐색을 지원하는 교통신호메타포를 구현하고 실제적으로 적용하고자 한다. 이로써, 학습설계에 따라 정해진 학습객체 상호간의 S&N규칙이 개별 학습자의 학습상태와 평가에 의해 다른 순서로 전달하거나 생략되어지고, 학습상태를 시각적으로 제공함으로써 적응적 조언 학습 설계에 대한 가능성을 실현할 수 있었다.
최근까지 개발된 시뮬레이션 소프트웨어를 검토 정리한 후, 시뮬레이션 소프트웨어와 그 모델과의 연관성을 파악하기 위하여 총체적인 시뮬레이션 모델을 관찰하였으며, 시뮬레이션 소프트웨어의 유연성에 대한 근원을 시스템 모듈식 접근 방법을 통하여 추적하였다. 실존 시스템, 모델, 그리고 소프트웨어 시스템과의 관계를 조사한 결과 시뮬레이션 소프트웨어의 주요한 성능 척도는 flexibility와 accuracy라는 것이 밝혀졌다. 객체지향 시뮬레이션 소프트웨어의 metrics와 formalism의 모델을 개발하였으며, 이것은 유연한 객체지향적 시뮬레이션 소프트웨어 구조를 디자인하는데 근본 방침을 제시한다. 끝으로 앞에서 개발한 모델을 기초로, 유연한 객체지향적 시뮬레이션 소프트웨어 시스템을 분석하였다.
소위 '인생네컷'이라 불리는 셀프사진관은 MZ 세대의 새로운 놀이 문화로 떠오르며 사용자 수가 나날이 증가하고 있다. 그러나 짧은 시간 내에 다양한 포즈를 취해야 하는 셀프사진관 특성상 촬영이 낯선 사람에게는 여전히 진입장벽이 존재한다. 더불어 매번 비슷한 포즈와 사진 결과물에 기존 사용자는 점차 흥미를 잃어가는 문제점도 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 셀프사진관 사용자의 관계를 분류하는 모델을 개발하여 관계에 따른 적합하고 다양한 포즈를 추천하는 프레임워크를 제안한다. 사용자의 관계를 'couple', 'family', 'female_friend', 'female_solo', 'male_friend', 'male_solo' 총 6 개로 구분하였고 실제 현장과 유사하도록 단색 배경의 이미지를 우선으로 학습 데이터를 수집하여 모델의 성능을 높였다. 모델 학습 단계에서는 모델의 성능을 높이기 위해 여러 CNN 기반의 모델을 전이학습하여 각각의 정확도를 비교하였다. 결과적으로 195 장의 test_set 에서 accuracy 0.91 의 성능 평가를 얻었다. 본 연구는 객체 인식보다 객체 간의 관계를 학습시켜 관계성을 추론하고자 하는 것을 목적으로, 연구 결과가 희박한 관계 분류에 대한 주제를 직접 연구하여 추후의 방향성이나 방법론과 같은 초석을 제안할 수 있다. 또한 관계 분류 모델을 CCTV 에 활용하여 미아 방지 혹은 추적과 구조 등에 활용하여 국가 치안을 한층 높이는 데 기대할 수 있다.
본 연구의 목적은 정성적인 개인의 공간 행동을 파악하고 행동 원인을 유추해 볼 수 있는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 이동 객체의 단순한 기하학적인 움직임에 초점을 맞추는 것을 넘어서서, 사람과 환경 사이의 관계 변화 내지는 상호작용을 파악하여 이동 객체의 행동 특성을 분석할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 특히, 본 연구에서는 특정 지역의 경계 근처에서의 이동 객체의 움직임에 중점을 두고 분석하였다. 이동 객체의 영향력 범위를 적용하는 새로운 접근 방법을 이용하여 정성적인 개인 공간행위 특성을 파악하였다. 본 연구에서는, 이러한 객체를 시공간적으로 확장된 점(STEP)이라 명명하였으며, 그 영향력 범위를 그 객체의 위치와 함께 잠재적 사건이나 주변과의 상호작용이 가능한 구역으로 정의한다. STEP과 특정공간간의 관계 정량화를 위해, 위상 데이터 모델을 기반으로 2차원 공간에서의 특정 영역과 STEP 사이의 위상 관계를 나타내는 12 교차점 모델이 이용되었다. 이 연구에서는 이러한 STEP 개념의 관점에서, GPS추적 데이터를 이용한 프로토타입 응용 분석결과가 제공되었다.
본 논문에서는 이산수학에서 많이 다루고 있는 Galois-격자를 이용하여 객체지향 분석 모델을 구축하고 이를 유지 보수하기 위한 방법들을 제시하고, 예를 통해 객체 지향분석 모델을 구축하는 것에 대해 분석하였다. 클래스 객체들과 그들 사이에 형성 된 속성을 이항관계로 표현한 Galois-격자를 이용하여 관계(relation)를 정립하고, 분 석단계의 클래스 계층구조에 새로운 클래스 노드를 추가할 때마다 Galois-격자구조를 점증적으로 갱신하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 제안은 실험을 통하여 새로운 클 래스 노드의 추가는 일정한 시간내에 수행됨을 알았으며, 격자구조의 성장 속도는 클 래스 노드수와 비례하며, 클래스 노드에 관련된 속성의 수가 상한치를 갖을 때 알고리 즘의 최악경우 복잡도는 객체수에 따라 선형적으로 증가함을 보였다. 이 결과는 객체 지향 분석 모델의 이해도와 모델의 유지수하는 추적도를 높이고, 객체지향 시스템의 장점인 클래스의 재사용 가능성을 향상시키고 클래스 계층 유지보수를 실질적으로 지 원한다.
RFID 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 태그의 위치는 논리적인 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 이산적인 시간간격 형태로 나타나는 차이점이 있다. 기존 이동체의 위치 추적 색인에서는 이동체의 위치를 연결된 다중선으로 표현하여 색인에 저장을 하기 때문에 시공간적으로 연결되지 않은 태그의 위치 정보를 저장하면 궤적 검색 비용이 매우 높아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이동체와는 다른 태그의 위치 특성을 반영하여 태그의 궤적 검색을 효율적으로 수행하는 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인에서는 시간적으로 연결되지 않은 태그의 궤적 정보를 검색하기 위하여 동일 태그의 위치 간의 연결 정보를 유지하는 기법을 제시하고 있다. 또한, 부모 태그와 자식 태그간의 포함관계를 유지하는 기법을 제시함으로써 상품의 역학조사와 같이 물품에 부착된 태그간의 포함관계를 이용한 순방향 및 역방향 궤적 검색을 효율적으로 수행할 수 있도록 하고 있다.
본 논문은 MPEG 비디오에서 나타나는 여러 예측 형태의 움직임 벡터를 프레임 타입에 관계없이 단일 예측방향만을 갖도록 새롭게 추정하여 비디오 영상물의 분석에 직접적으로 활용하는 방안에 대해 제시하고 있다. 또한 재 추정된 각 프레임에서의 움직임 벡터를 이용한 비디오 시퀀스 내에서의 객체 추출 및 추적 기법 등에 대해서도 함께 제안하였다. 제안된 알고리즘은 영상에 대한 복원과정을 거치지 않고, 압축 비디오 영역으로부터 쉽게 추출될 수 있는 매크로 블록 영역 상에서 수행되었으며, 실험 결과는 제안된 방법의 높은 성능을 잘 나타내어 주고 있다.
본 논문에서는 비디오 영상열 내에 컴퓨터가 생성한 가상의 3D 영상을 이음새 없이 추가하기 위한 문제에 초점을 맞추고 있다. 2단계의 견고한 통계적인 메소드는 추적된 커브들의 모델-영상 대응점으로부터 보다 정확한 자세를 평가하기 위하여 자세 계산을 위해 사용되었다. 또한, 관점의 정확성 향상을 위하여 두 개의 연속하는 영상들간에 매치될 수 있는 핵심점을 카메라 움직임에 대한 상관관계 함수로 사용하여 매칭 에러와 reprojection 에러를 포함한 비용함수를 최소화함에 의해 관점을 향상시킨다. 비디오 영상내 객체 영상과 가상의 3D 영상간에 발생하는 폐색 공간문제를 해결하기 위하여 반 자동 알고리즘을 제안하였다.
무선 환경에서 시공간 이동 객체들의 위치 정보를 획득할 수 있는 기술들의 발달로 인해, 차량 추적 시스템, 산불 관리 시스템, 디지털 전장 시스템 등과 같은 다양한 응용 시스템들이 개발되고 있다. 이와 같은 응용에서는 이동 객체의 연속적인 변화 과정을 표현하고, 처리할 수 있는 데이터 모델이 필요하다. 그러나 관계형 모델을 이용하여 이동 객체를 표현할 경우 매 시간 마다 변경된 모든 정보를 저장할 수 없는 문제점이 발생된다. 또한 기존의 이동 객체 데이터 모델에서는 질의 시점을 데이터베이스로 관리되는 과거 시간이나 현재로부터 가까운 미래 시간으로 제한하는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 모양 변화 처리 기법과 과거와 미래의 위치 추정 함수를 사용함으로써 이동 점 및 이동 영역 객체의 연속적인 움직임을 표현하고 모든 질의 시점에서의 연산을 저리 할 수 있는 이동 객체 데이터 모델을 제안한다 아울러 제안 모델을 산불관리 시스템에 적용 및 구현한 결과를 통해 타당성을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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