능동적 열화상 기법은 넓은 면적을 동시에 검사할 수 있으며, 결함부와 건전부 사이의 위상차로부터 결함의 유무를 판단할 수 있다. 지금까지 다양한 재료와 시험편을 가지고 결함 검출 기법에 대한 발전이 이루어졌다. 본 논문에서는 위상잠금 열화상 기법을 적용하여 각각 다른 결함의 크기와 깊이의 인공결함을 갖는 SM45C 시험편을 가지고 제안된 기법을 검증하였으며, 결론으로서 결함의 크기, 깊이에 따른 위상 이미지와 진폭 이미지 검사 결과를 비교하여 결함 검출능을 평가할 수 있었다.
본 논문에서는 3DTV 의 입체감 향상을 위한 3D 음향의 원근감 재현 기술을 제안한다. 먼저, 3D 영상 객체의 깊이를 추출하고 영상 객체의 깊이에 따라 오디오 객체의 거리감을 조절한다. 오디오 거리감 재현을 위해 필요한 오디오 깊이 인자는 3D 영상의 좌/우 이미지의 차이 정보로부터 오디오에 맞도록 비선형 변환을 통해 구해진다. 3D 오디오 재현 알고리즘은 기존의 서라운드 입체음향 기술과 원근감 재현 기술로 구성된다. 원근감 재현 기술은 추정된 오디오 깊이 인자에 따라 신호크기, 초기 반사음, 근거리 머리전달함수, 위상 제어를 통해서 구현된다. 특히, 3D 영상 객체가 화면 앞으로 튀어 나올 때 소리도 튀어나오도록 함으로써 3D 영상 객체와 연동되는 입체 음향을 효과를 통해 3D 방송 시청 시 오디오/비디오 입체감을 향상시켜준다. 상용화된 3DTV 를 활용하여 음질 평가 전문가들의 주관 청취 평가를 통해 제안한 원근감 재현 기술이 3D 방송 시청에 적합함을 검증한다.
이 논문은 3D 입체 음향에 대한 좌표 취득 및 표출 방법을 제안한다. 3차원 좌표를 추정하기 위해 다시점 영상의 색상 영상을 통해 중간 시점의 깊이 영상을 생성한다. 깊이 영상 내에서 객체에 대한 이미지 좌표와 깊이 정보를 이용하여 3차원 좌표를 취득한다. 실험 결과를 통해 깊이 영상에서 도출된 객체의 좌표를 음원의 좌표로 설정하여 3D 입체 음향 표출의 효율을 높일 수 있음을 확인한다.
현대사회에서 대표적인 제3의 공간인 카페는 학업과 휴게 등에 중요한 공간으로 사용되고 있다. 카페를 방문 규모에 따른 공간적인 요구사항을 이해할 필요가 있는데, 좁은 카페의 경우, 더 넓고 높고 깊게 보일 수 있는 디자인 방법을 파악하는 것은 이용자나 디자이너들에게 도움이 될 수 있다. 본 연구는 공간의 깊이감과 머물고 싶은 의사의 관계를 시선추적기와 공간 이미지를 이용하여 연구한 것이다. 56명의 실내디자인 학생들은 15개의 렌더링으로 개발된 이미지를 함께 비교하여 보며, 어떤 공간이 가장 깊어 보이는지에 대해 응답하였다. 또한 주어진 공간을 카페로 가정하여 1인 방문 시, 그리고 단체로 방문 시 각각 어느 공간에 머물고 싶은지 응답하였다. 공간을 탐색하는 과정의 시선은 시선추적기를 통해 측정되었다. 연구의 결과, 동일한 규모의 공간일지라도 실내 및 가구요소에 따라 깊이감이 다르게 느껴짐을 보여준다. 어두운 벽에 작은 장식과 분리된 가구가 있는 공간이 밝은 톤의 벽에 큰 장식이 있거나 아예 장식이 없는 경우, 그리고 하나로 연결된 가구가 있는 공간보다 더 깊어 보인다고 인식되었다. 공간의 깊이감은 1인 방문자에게 중요한 요소이나, 여럿이 방문한 경우에는 큰 고려 요소는 아니었다. 연구의 결과는 공간의 깊이감이 카페 방문객의 규모와 관련해 머물고 싶은 의도에 어떤 역할을 하는지 밝히는데 도움이 되리라 본다.
본 논문은 스테레오 알고리즘을 적외선 스테레오 정지영상에 적용시켜 입체감을 갖는 3차원 적외선 이미지로 향상시키는 연구이다. 적외선 이미지 향상 기법에 적용한 스테레오 알고리즘은 특징기반의 에지검출 방법으로 좌우영상의 깊이를 비교 검출하고 스테레오 특징기반 정합을 실현하여 향상된 3D 적외선 영상을 구현하였다. 실험결과로 에지 경계가 보다 자연스러운 3차원 적외선 입체영상이 투영되었다.
최근 하루가 다르게 발전하고 있는 생성형 AI가 창작과 예술 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 새롭게 등장하고 있는 다양한 분야에서 활용 가능한 획기적인 기능 등을 살펴보고 이를 바탕으로 새로운 창작 방향을 제시할 수 있는 방법들을 살펴보려 한다. 최근, 작곡가와 소설가들은 물론, 디지털 아티스트들까지도 생성형 AI를 활용하여 독특한 음악, 글, 그리고 이미지를 창조하는데 성공했다는 사례들이 속속 드러나고 있고 영상, 게임, 웹툰 등 많은 산업현장에서 직접적인 활용방법에 대한 연구결과가 등장하고 실제 적용 사례도 늘어나고 있다. 이미지 생성기인 미드저니와 스테이블디퓨전 같은 도구들은 혁신적인 방법으로 빠르게 높은 퀄리티의 이미지를 생성하고 다양한 아이디어를 제공 받을 수 있는 도구로 창작과 예술 분야에서 큰 관심을 받고 있다. 이러한 발전은 창작과 예술 분야에서 생성형 AI의 무한한 가능성을 보여주는 한편, 인간의 창의성 침해와 예술가들의 노력 희석에 대한 비판적 시각을 불러일으키기도 한다. 본 연구는 이런 다양한 관점에서 창작·예술 분야의 생성형 AI 활용을 깊이 있게 탐구한다. 그 과정에서 여러 생성형 AI 도구들, 특히 이미지 생성기 미드저니와 스테이블디퓨전의 기능과 활용 방안, 그로 인한 사회적, 윤리적 측면을 분석하며, 창작·예술 분야에서의 생성형 AI 활용의 적절한 방향성과 미래 전망을 제시해 보고자 한다.
최근 방위 산업에서는 전시상황에서 병사의 전투력 및 생존성 증대를 위하여 지하 공간, 좁은 통로등에서 적에게 노출되지 않으며 정찰임무를 수행할 수 있는 소형 생체 모방 로봇의 수요가 늘어나고 있다. 특히 소형생체 모방 로봇에 사용 가능한 생체모방 영상 센서에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 복안영상센서는 작은 크기, 적은 수차, 넓은 화각 등의 장점을 갖으며, 복안영상센서를 통해 출력된 복안 영상을 이용해 깊이 추정, HDR 등을 구현 하여 다양한 임무에서 활용 가능하다. 다만 복안영상은 작은 렌즈 크기와 렌즈의 구조로 인하여 영상의 품질이 저하되는 현상이 발생한다. 특히 복안영상으로 출력된 각 Sub-Aperture 이미지를 융합 시 이미지 품질이 많이 저하된다. 본 논문은 이미지 융합 시 이미지의 품질이 저하되는 문제를 극복하기 위하여 여러 이미지 개선 기능과 생성 신경망의 한 종류인 ESRGAN를 사용하여 복안영상 품질 향상 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 이미지 전처리부, 이미지 융합부, 이미지 개선 부로 구성된다. 제안한 알고리즘을 복안 영상에 적용하면 영상 품질을 높힐 수 있어, 복안 영상을 이용한 다양한 연구에 활용될 수 있다.
디지털 카메라와 휴대폰 카메라의 발달로 인해 이미지를 기반으로 3차원 물체를 복원하는 기술이 크게 발전했다. 하지만 Structure-from-Motion(SfM)과 Multi-view Stereo(MVS)를 이용한 결과인 dense point cloud에는 여전히 듬성한 영역이 존재한다. 이는 깊이 정보를 추정하는데 있는 어려움과, 깊이 지도를 point cloud로 fusing할 때 이웃 영상과의 깊이 정보가 불일치할 경우 깊이 정보를 삭제하고 point를 생성하지 않았기 때문이다. 본 논문에선 평면을 모델링하여 삭제된 깊이 정보에 새로운 깊이 정보를 부여하고 point를 생성하여 기존 결과보다 dense한 point cloud를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 효과적으로 기존의 방법보다 dense한 point cloud를 생성함을 확인할 수 있다.
컴퓨터 비젼에 관한 고전적인 연구 주제들 중의 하나는 두 개 이상의 이미지로부터 3차원 형상을 재구성하는 3차원 변환에 관한 것이다. 본 논문은 단안 카메라로 촬영한 일반적인 2차원 영상물에서 능동적으로 움직이는 3차원 영상의 깊이 정보를 추출하는 문제를 다룬다. 연속하는 프레임들간의 영상 블록의 움직임을 평가하여 카메라의 회전과 배율효과를 보상하고 다음과 같은 두 개의 단계에 걸쳐 블록의 움직임을 추출한다. (i) 블록의 위치와 움직임을 이용하여 카메라의 이동과 초점거리에 대한 전역 파라메타를 계산한다. (ii) 전역 파라메타, 블록의 위치와 움직임을 이용하여 평균 영상 깊이에 대한 상대적인 블록의 깊이를 계산한다. 다양한 동영상을 대상으로 특이점인 경우와 그렇지 않은 경우를 실험하였다. 결과로 얻어지는 상대적인 깊이 정보와 객체는 인간이 판단하는 경우와 동일함을 보였다.
최근 다양한 가상현실 구현 장치 중 HMD(Head Mounted Display) 기반의 가상현실 구현 기술이 주목받고 있다. 전 세계의 주요 IT관련 회사들의 VR(Virtual Reality) HMD의 연구 개발의 참여로 VR HMD의 대중화 가능성을 높게 평가받고 있다. 특히, 높은 스마트폰 보급률에 따라 스마트폰을 활용하는 VR HMD 제품의 수요가 늘어나고 있으며, 이에 따라 스마트폰 환경에서의 고품질 가상현실 콘텐츠 제작이 요구되고 있다. 본 논문은 VR HMD에서의 스테레오스코픽 3D 깊이 값 적용에 연구 목적을 둔다. 이를 위해 VR HMD의 파라미터 값을 측정하고, 측정한 값을 바탕으로 광학 시스템을 분석하였다. NPP(Native Pixel Parallax) 계산을 바탕으로 좌/우 영상의 시차에 의해 가상 깊이로 환산하였다. 환산된 깊이 값을 적용한 스테레오스코픽 이미지를 제작하고, VR HMD에서 적용하였다. 본 논문은 가상현실 내의 깊이 값을 구현하는 고품질의 VR HMD 콘텐츠 제작 분야에 정량적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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