본 논문에서는 사용자가 언제 어디서든지 컨텐츠에 접근하고 소비 할 수 있는 포괄적인 솔루션을 갖는 시각 미디어의 능동적인 적응 변환 시스템 구현 방안에 대해서 제안한다. 능동적 미디어는 PDA, PC, Mobile phone, HDTV둥과 같은 다양한 기기들과 사용자 특성을 포함하는 다양한 환경에 따라 미디어가 능동적으로 적응변환 할 수 있는 것을 말한다. 본 논문에서는 제안된 능동적 미디어 적응변환 시스템을 평가하기 위해 미디어 양식 변환(Modality Conversion), 시각 정보 적응변환, 그리고 세션정보를 이용한 적응변환과 같은 주요한 특징을 갖는 실험을 수행했다. 실험결과를 통해 이러한 주요한 특징들이 제안된 적응변환 시스템 프레임워크 내에서 잘 수행되는 것을 볼 수 있다. 또한 제안된 시스템은 다른 여러 적응변환 서비스를 위해서도 활용될 수 있다.
능동시각시스템의 가장 큰 장점은 주어진 환경에 대해 능동적으로 반응할 수 있는 자유도가 있어 이를 활용하여 필요한 정보를 쉽게 추출할 수 있다는 점이다. 이를 위해서는 능동시각시스템의 시선을 원하는 위치로 이동시키는 것이 필요한데, 시스템의 여자유도 인해 해가 무수히 많이 존재하게 된다. 본 논문에서는 이러한 여자유도 문제를 기구의 동역학적 특성을 제한 조건으로 하여 최적의 해를 구하고 이를 이용해 각 관절을 제어하는 제어기를 설계하는 방법에 대해 소개한다. 설계된 제어기는 제작과 실험을 통해 고속으로 움직이는 물체를 실시간으로 추적하는 성능을 보였다.
능동 시각 시스템은 카메라 시선 방향을 조정할 수 있는 장치로, 기존의 고정식 스테레오 카메라가 가질 수 없는 여러 가지 장점으로 인해 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 능동 시각 시스템을 이용하여 움직이는 물체를 추적하는 경우, 목표 위치가 제어 주기마다 바뀌게 되는데 이 때 시스템의 현재 속도를 고려하지 않는다면, 급격한 속도의 변화로 인해 저크(jerk)가 크게 발생하게 된다. 저크는 물체 추적 성능에도 영향을 미칠 뿐만 아니라, 전원단의 잡음 발생을 유발시켜 제어기의 동작을 방해하며, 시스템에 기계적인 손상을 주기도 한다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 기존의 방법들은 스플라인이나 고차 다항식의 계산 방법을 사용하였으나 계산량의 복잡도로 인해 다축 제어가 필요한 능동 시각 시스템에서 구현하기가 어렵다. 본 논문에서는 삼각 함수를 이용한 종(bell) 모양의 속도 프로파일을 이용해서 저크 탄생을 억제할 수 있는 제어기 구조를 제안한다. 제안된 방법은 간단한 계산량으로 저가의 마이크로프로세서에서도 실시간으로 동작이 가능하며 임의의 시점에 임의의 속도로 움직이고 있는 시스템에 저크를 최소화할 수 있는 지령 속도를 만들어 낼 수 있다. 제안된 방법은 시뮬레이션과 실제 시스템에 적용하여 그 유용성을 검증하였다.
KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.
인간의 생각, 혹은 행동이나 경험을 통한 지식을 포함해서 데이터나 정보는 예술과 문화 영역에 새로운 관점을 일으키는 시각적 표현과 미디어 사이의 소통을 위한 수단이 되고 있다. 정보 와 데이터를 시각화 하는 방법은 예술의 형태를 통하여 다양하게 전개되어 왔다. 최근 예술에서 뉴미디어와 상호작용 기술의 적용은 다양한 데이터나 정보 수집을 통해 미적 표현의 가능성을 확장하거나, 관객이 작품에 능동적이고 직접적으로 참여할 수 있는 몰입 시청각 환경을 제공하며, 또한 직관적인 정보 시각화를 사용하여 상호작용적인 입체적 가상환경의 시공간 개념을 확장한다. 그러므로 관객은 수동적 수용자라기보다는 작품의 환경을 변화시키는 능동적 역할을 할 수 있다. 예술 및 디자인 영역에서 예술가의 뉴미디어 활용은 정보를 정적인 시각화 방법에서 디지털 기반 이미지 처리와 사용자 생성 시각화 방법으로 더욱 상호작용적이고 역동적인 표현으로 변형하고 있다. 미디어아트에서 시각화의 목적은 관객이나 사용자가 예술 작품에 존재하는 정보나 데이터 기반 콘텐츠를 더 쉽고 빠르게 이해하고 상호반응하도록 돕는 것이다. 본 연구는 미디어아트에서 정보나 데이터 시각화를 사용하여 작품과 관객 사이의 상호작용적 소통을 유발하는 다양한 시각적 표현 방법을 알아보기 위하여, 최근 미디어아트 사례들을 분석하는데 목적이 있다. 분석 내용은 관객이 참여할 수 있는 시청각 설치 환경을 구성하는 다양한 상호작용 디자인 방법들을 작품에 적용함으로써 데이터나 정보를 시각화하는 방법, 예술 작품의 구성 요소로서 미적 표현들 생성에 관한 해석, 그리고 미디어아트를 완성하기 위한 실질적인 요인으로서 미디어아트와 관객 간의 상호작용적인 소통이 이루어지는 방법들을 포함한다. 이러한 분석들은 새로운 상호작용 시각 표현의 가능성을 제공하며, 관객이 최근 미디어아트를 미적 예술형식으로 이해하도록 도울 것이다.
미디어의 발달은 인간의 문화 전반에 걸쳐 근본적인 혁신을 가져왔다. 인쇄술의 발달에서부터 오늘날의 컴퓨터에 이르기 까지 인간의 표현수단으로 여겨져 왔던 매체들이 오늘날이 이르러서는 인간의 사고와 가치관에 대한 새로운 해석을 야기 시키고, 창작의 도구로서가 아니라 창작 자체를 주도하는 능동적인 역할을 하게 되었다. 특히 시각문화에서의 매체의 기능과 시각문화와의 관계를 살펴보고자 한다.
최근 인간과 유사한 휴머노이드에 대한 연구가 상당히 활발하고 그 영역이 계속해서 확대되고 있는 추세다. 휴머노이드에는 로봇의 몸체 뿐 아니라 머리 부분, 특히 시각 시스템이 매우 중요하다. 본 논문에서는 생리학적인 측면에서 인간의 눈과 목의 운동을 관찰하여 휴머노이드에 적용 가능한 능동 시각 시스템의 기구부 설계 방법을 제안하고 제어 방식을 설명한다. 기존의 팬-틸트 방식의 시각 시스템에 없는 인공 안구의 롤 회전 기능을 추가함으로써, 사람의 시각 시스템과 거의 유사한 동작 영역과 동작 속도를 보이게 된다. 소형 비전센서 모듈을 사용함으로써 시스템의 크기가 줄고 경량화 되었다. DC 모터를 엑츄에이터로 사용함으로써, 위치와 속도 제어가 가능하고, 인간 안구의 단속적 운동을 모사 할 수 있다.
현재 활용되고 있는 대부분의 BIM체계는 설계 및 시공단계의 작업 현상에 대한 시각적 정보제공에 초점을 두고 있는 수동형 BIM (Passive BIM) 운영체계이다. 수동형 BIM체계에서는 설계성과품의 간섭발생 부위를 3D객체에 의해 시각적으로 파악할 수 있으나, 추가적으로 간섭 상황의 해결방안을 제시하는 것은 곤란하다. 또한 시공단계 4D시뮬레이션도 일정별 시공형태의 표현은 가능하나, 프로젝트 공정조건을 고려한 최적화된 일정계획의 제시 등은 미흡한 수준이다. 그러나 최근 다양한 기관에서 BIM을 적용하면서 사용자의 BIM 요구수준은 이미 시각적 정보제공을 넘어서, 파악된 문제 현상의 해결방안까지 BIM으로 표현할 수 있는 능동형 BIM (Active BIM) 기능들을 요구하고 있다. 본 연구에서는 능동형 BIM의 개념적용을 위해 시공단계의 대표적 BIM 도구인 4D CAD시스템을 예로 하여 능동형 기능 구성방법론을 제시하고 독자적 개발엔진으로 시스템 구현을 시도하였다.
로봇이 환경변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 화상정보를 이용한 시각귀환제어(VFC)가 필요하다. 시각귀환 제어시스템은 매니퓰레이터와 카메라로 구성되는데, 고정된 시각시스템의 경우, 특징량이 동일선상에 위치하면 시각귀환제어를 할 수 없는 특이치 문제가 발생한다. 특이치 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 자코비안의 상태값을 정의하고, 여러가지 경우 특징량을 조합 평가하여 이용 가능한 특징량을 선택하는 방법이 있다. 그러나 이 방법은 특징량의 수를 증가해야하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 시각귀환시스템의 카메라를 능동적으로 이동시키므로써 특이치가 발생하지 않는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 확인한다.
이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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