사람의 얼굴을 비롯한 클로즈업은 인접한 숏들과의 실제적, 잠재적 관계를 통해서 정서를 유발한다. 클로즈업이 아닌 공간도 정서를 표출해내는 감화 이미지를 만들 수 있다. 그러한 공간은 무규정 공간이 된다. 탈 프레임화로 이뤄진 숏들이 파편화되어 제시된 공간은 가로, 세로, 깊이의 3차원상의 좌표를 확인할 수 없는 공간이 되고, 이러한 공간은 4차원 시간과 5차원 정신의 영역을 통해서만 그 공간의 연속성을 확인할 수 있다. 현실에서 나온 공간이지만, 더 이상 현실의 공간이 아닌 셈이다. 무규정 공간을 구성하는 요소들은 그림자들, 빛과 어둠이 교차하는 서정적 추상, 색채, 비어 있는 공간 등을 들 수 있다. 질 들뢰즈는 칼 드레이어와 로베르 브레송의 클로즈업과 공간의 파편화, 탈 프레임화를 통해서, 어떻게 무규정 공간을 구축하고 초월적 스타일로 나아가는지를 살펴본다. 빛과 어둠이 교차하는 서정적 추상은 영화 속 캐릭터들이 처한 선택의 문제, 선택의 조건에 대한 문제를 제기한다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌우 영상을 이용하여 3차원 공간좌표(x, y, z)를 획득하고, 이를 이용하여 제어되는 가상공간을 통하여 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 시스템을 구현한다. 일반적으로 관심영역의 변이를 추정할 때 관심영역내의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 시스템에서는 관심영역의 2차원 중심좌표(x, y)만을 변이추정에 사용하여 실시간으로 변이를 추정한다. 추정된 변이로부터 깊이정보(depth)를 구하여 관심영역의 3차원 공간좌표를 획득한다. 시스템은 손을 관심영역으로 설정하여 실시간으로 손의 움직임 정보를 획득하고, 가상공간(virtual space)에 적용하여 사용자가 가상공간을 조작할 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템이 150cm 거리(distance) 내에서의 깊이측정 시 0.68cm의 평균오차를 가지고 손동작 인식률은 90%이상 보이는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3D 점군을 사용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라를 이용하여 실내환경을 복원하는 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점 간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 3D 모델 생성에 활용될 수 있다.
그림자는 화상의 사실성을 높이며 물체들 사이의 공간적 관계를 유추할 수 있도록 해준다. 기존의 그림자 텍스처 생성 방법에서는 한 물체의 텍스처를 생성하기 위해서 다른 모든 물체들을 렌더링 해야만 하므로 Ν개의 물체가 있을 때 모든 물체들의 그림자 텍스처를 만들기 위해서는 Ο(Ν$^2$)의 시간이 필요했다. 이 논문에서는 깊이버퍼를 그림자 텍스처 생성에 사용하여 각 물체들에 대해서 상수 시간에 그림자 텍스처를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 시간 일관성을 이용해서 속도를 더욱 향상시키는 방법을 제안한다. 정적인 물체의 깊이 값은 시간이 지나도 변화가 없다. 이 값들을 재사용하여 정적인 물체들은 되도록 그리지 않고 동적인 물체들만 렌더링 함으로써 깊이버퍼와 그림자 텍스처를 효율적으로 생성할 수 있다. 이 방법의 비용은 움직이는 물체의 개수에만 비례한다.
자유시점 비디오는 단순히 수동적으로 비디오를 보는 것이 아니라 원하는 시점을 자유로이 선택하여 보는 능동형 비디오이다. 일반적으로 다양한 위치 및 다양한 각도에 위치하는 다수의 카메라로부터 촬영된 영상을 이용하여 제작하는데, 이 기술은 박물관 투어, 엔터테인먼트 등의 다양한 분야에서 활용된다. 본 논문에서는 자유시점 비디오의 새로운 분야로 한 장의 영상을 가상 카메라와 깊이맵을 이용하여 영상 내부를 네비게이션하는 자유시점 입체 Tour-Into-Picture (TIP)을 제안한다. 오래전부터 TIP가 연구되어 왔는데, 이 분야는 한 장의 사진 내부를 탐험하면서 애니메이션으로 볼 수 있게 하는 기술이다. 제안 방법은 전처리과정으로 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 자동 및 수동 방법으로 구한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 투영 영상들을 획득한다. 배경영상과 전객객체의 3D 모델링 데이터를 기반으로 가상 카메라의 3차원 공간 이동, yaw, pitch, rolling의 회전, look-around effect, 줌인 등의 다양한 카메라 기능을 활용하여 자유시점 비디오를 구현한다. 또한 깊이정보의 특성 및 구조에 따라 놀라운 시청효과를 전달하는 카메라 기능의 설정 방법을 소개한다. 소프트웨어는 OpenGL 및 MFC Visual C++ 기반으로 구축되었으며, 실험영상으로 조선시대의 작품인 신윤복의 단오풍정을 사용하였고, 입체 애니메이션으로 제작되어 보다 실감있는 콘텐츠를 제공한다.
이 논문에서는 시 공간적 토양수분 변화를 파악하기 위해 다년간 축적된 실측 토양수분 데이터를 이용하여 단변량 시계열 분석을 하였다. 지형에 따른 토양수분 변화를 알아보기 위해 경기도 파주에 위치한 설마천 유역의 산지사면 중 한 단면을 선정하였으며, 깊이에 따른 변동성은 깊이 10cm와 30cm에서 측정한 토양수분 데이터를 이용하여 분석하였다. 또한, 연도별 토양수분의 변화를 파악하고 토양수분을 예측하기 위해 2010-2013년의 토양수분 데이터를 일단위로 단변량 모델링을 시도하였다. 그 결과, 연도별 변화에 따른 경향성은 보이지 않았으며 대부분의 지점에서 ARMA(1, 1) 또는 ARMA(1, 0) 모형으로 모의되었다. 2시간 간격의 1-2개월 단기간 토양수분 데이터를 모의한 선행연구와 달리 본 연구에서는 낮은 차수의 모형을 보였다. 지형적 토양수분 거동을 살펴보면 상부사면에 위치하고 있는 지점에서는 모두 ARMA(1, 1)로 표현되지만 하부사면에 위치한 지점들은 연도나 심도에 따라 ARMA(1, 0)으로 모의된다. 단변량 모형의 정확도를 알아보기 위해 R2와 RMSE를 비교하였다. 10cm 깊이에서는 경향성을 보이지 않으나, 30cm 깊이에서는 사면하부로 갈수록 R2는 작아지고 RMSE는 커져, 하부사면에서의 모델링이 상부사면에 비해 정확도가 낮음을 보였다. 또한 2012년 토양수분 자료를 이용하여 2013년 토양수분을 예측하기 위해 2012년 매개변수와 2013년 전일 데이터를 이용하여 예측하고자 하는 일단위 토양수분을 구하였다. 그 결과 $R^2=0.646-0.807$, RMSE=1.758-4.802의 정확도를 나타냈다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3 차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응하는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로만 이뤄진 3 차원 점으로 이뤄진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 발생하는 구멍에 의해 콘텐츠 품질이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 벌어진 간격들 사이에서 빈 공간을 찾을 때 그 사이로 뒷면의 점들이 그려지게 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 구멍이 발생하지 않은 시점에서 렌더링 된 영상을 사용하여 포인트 클라우드의 뒷면에 해당되는 점들을 제거한다. 다음으로 깊이 맵(depth map)을 추출한 후 추출된 깊이 값을 사용하여 뎁스 에지(depth edge)를 구하고 에지를 사용하여 깊이 불연속 부분에 대해 처리한다. 마지막으로 뎁스 값을 활용하여 이전에 찾은 구멍들의 역변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링 한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 2.9 dB 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 Depth 카메라를 이용하여 검지 끝을 인식하고 공간 터치 손 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법은 손의 형태학적으로 엄지 끝을 추정하고 보정하는 방법을 제안하고, 추정된 검지와 엄지 끝의 위치를 이용해 마우스 이동, 클릭을 구현하여 문자 입력 시스템에 적용하였다. 제안된 방법을 실험하기 위하여 실제 디스플레이와 Depth 카메라를 하드웨어적으로 구성하고 마우스 기반 콘텐츠를 제작하여 이용하였다.
블록형 섬광체와 픽셀형 섬광체를 이용한 반응 깊이 측정 검출기를 설계하였으며, 층 구분 능력을 DETECT2000을 사용하여 측정하였다. 블록형 섬광체를 사용하여 민감도를 향상했으며, 반응 깊이를 측정함으로써 공간분해능을 향상했다. 위층은 블록형으로 아래층은 픽셀형 섬광체를 위치시켜 감마선과 반응한 섬광체에서 발생한 빛의 분포를 변화시켰으며, 변화된 빛의 분포의 채널별 신호 특성 분석을 통해 반응 깊이를 측정하였다. 아래층을 픽셀형 섬광체로 구성하여 평면 영상 획득 시 위층의 블록형 섬광체에서도 픽셀형 섬광체의 위치와 비슷한 곳에서 영상을 획득할 수 있었다. 앵거 알고리듬을 사용하여 16채널의 신호를 4개의 채널로 감소시켜, 신호 특성 분석을 용이하게 하였으며, 층 구분은 간단한 알고리듬을 사용하여 측정하였고 층별 약 84%의 측정 정확도를 보였다. 본 검출기를 전임상용 PET에서 사용할 경우 반응 깊이 측정을 통해 검출 시야 외곽에서의 공간분해능을 향상할 수 있을 것이다.
지금까지 Martin 등(1999)의 선형관계식에 의한 스폴링 깊이 평가법이 널리 이용되어 왔으나, 이 방법은 원형 공동에만 적용될 수 있으며 실제 스폴링 발생현장에 적용한 결과 과대평가하는 결과를 보였다. 한편, 스폴링 폭을 평가하는 방법은 아직까지 제시되어 있지 않아 적절하게 평가가 이루어지지 못했다. 그러나, 스폴링 영역에 대한 적절한 보강을 위해서는 스폴링 깊이와 스폴링 폭에 대한 정량적인 평가가 필수적이다. 본 연구에서는 스폴링 관측사례와 스폴링 발생현장의 CWFS 수치해석 사례를 통해 3가지 스폴링 평가인자의 함수로 표현되는 정규화 스폴링 깊이와 정규화 스폴링 폭의 선형회귀식을 도출하였고, 통계추론에 의한 95% 신뢰구간을 통해 회귀식의 신뢰성을 검증하였다. 제안된 선형회귀식으로부터 예측된 스폴링 깊이와 스폴링 폭은 회귀관계의 분산도를 고려한 가중치를 적용함으로써 현장관측결과를 합리적으로 예측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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