본 논문에서는 뎁스 카메라를 이용하여 사용자 수에 상관없이 사용자의 머리를 추적하는 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법은 색상 정보를 제외한 뎁스 정보만을 이용하여 머리를 추적하고, 각각의 사용자에 따라 뎁스 이미지 형태가 다르게 나오는 머리를 실험적 데이터를 통하여 추적한다. 제안된 방법은 카메라의 종류에 상관없이 머리를 추적이 가능하다.
본 논문에서는 CNN Object Detection과 더불어 3D 카메라 기반 디지털 좌표 인식 기술을 제안한다. 이 기술은 3D Depth Camera인 Intel 사의 Realsense D455를 이용해 대상을 감지하고 분류하며 대상의 위치를 파악한다. 또한 이 기술은 기존의 Depth Camera 내장 거리와는 다르게 좌표를 인식하여 좌표간의 거리까지 계산이 가능하다. 또한 Tensorflow SSD 구조와의 메모리 공유를 통해 시스템의 자원 낭비를 줄이며, 속도를 높이는 멀티쓰레드를 탑재했다. 본 기술을 통해 좌표간의 거리를 계산함으로써 스포츠, 심리, 놀이, 산업 등 다양한 환경에서 활용할 수 있다.
최근 스마트폰에서의 증강현실, 미적 효과의 증대(예, 라이브 포커싱) 등의 어플리케이션을 제공하기 위해 모바일 기기에서의 3차원 공간 복원 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 소비자들의 요구에 발 맞춰 최근 스마트폰 제조사는 모든 플래그십 모델에 다중 카메라 및 뎁스 센서(거리 측정 센서)를 탑재하는 추세이다. 본 고에서는 모바일 폰에 탑재되고 있는 대표적인 세 축의 뎁스 추정(공간 복원) 방식에 대해 간단히 살펴보고, 최근 심층학습(Deep learning)의 등장으로 기술 발전의 새로운 국면에 접어 든 다중 시점 매칭(Multi-view stereo) 방법에 대해 소개하고자 한다. 심층 신경망이 재조명 받은 2012년 전까지 주류 연구 방향이었던 전통 기하학 기반의 방법에 대한 소개를 시작으로 심층 신경망기반의 방법론으로의 발전된 형태를 살펴본다. 또한, 신경망기반의 방법론은 크게 3 세대로 나누어 각 세대별 특징에 대해 자세히 살펴보고, 다양한 데이터에 대한 실험 결과를 통해 세대별 공간 복원 결과를 비교 분석한다.
달착륙선의 라이다 기반 위험회피 착륙시스템은 기본적으로 목표 착륙지역에 대한 지형 파라미터인 경사와 험준도로 위험도를 계산하고 해당 지역에 대하여 위험도가 최소값을 갖는 점을 안전한 착륙 지점으로 선정한다. 이때, 경사와 험준도만을 고려할 경우 라이다 측정오차에 의해 착륙지가 위험요소 근처로 선정될 수 있으며 이는 착륙선에 위협적이다. 이러한 문제를 해결하고 최대한 안전한 착륙지점을 선정하기 위하여 위험상대거리 기반의 위험도를 기존의 지형파리미터 기반의 위험도와 함께 고려하여야 한다. 본 논문에서는 경사와 험준도 각각에 대한 위험상대거리 기반 위험도가 지형 특성에 따라 착륙지 선정결과에 미치는 영향을 분석하였고, 두 가지 위험상대거리를 동시에 고려하였을 때 가장 좋은 위험회피 착륙 성능을 나타냄을 시뮬레이션과 3차원 뎁스 카메라를 이용한 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 웹캠을 이용하여 전시관의 관람객을 추적하고, 그 관람객들의 속도를 추정하여 전시품 앞에서 속도가 줄어드는 것을 이용하여 관심도의 레벨을 추정하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 관심 관람객의 특성을 분석하기 위하여, 일정 크기의 전시 부스에 설치하는 것을 가정하였다. 제안 시스템은 관찰영역에 진입하는 관객을 인식하고, 관객의 움직이는 속도를 예측하며, 관객의 속도가 관찰 영역내에서 줄어들면서 멈춤 동작을 하는 것을 인식하여 관람객의 관심레벨을 조정하도록 하였다. 뎁스 카메라를 이용하지 않고 저가의 웹캠을 이용하므로 전시관에 쉽게 설치하여 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
Applying human engineering simulation to analyzing work capability and movements of operators during manufacturing is highly demanded. However, difficulty in modeling digital human required for simulation makes engineers to be reluctant to utilize human simulation for their tasks. This paper addresses such problem on human engineering simulation by developing the technology to automatize human modeling with multiple Kinects at different depths. The Kinects enable us to acquire the movements of digital human which are essential data for implementing human engineering simulation. In this paper, we present a system for modeling automation of digital human. Especially, the system provides a way of generating the digital model of workers' movement and position using multiple Kinects which cannot be generated by single Kinect. Lastly, we verify the effects of the developed system in terms of modeling time and accuracy by applying the system to four different scenarios. In conclusion, the proposed system makes it possible to generate the digital human model easily and reduce costs and time for human engineering simulation.
The development of AI systems for radiation therapy is important to improve the accuracy, effectiveness, and safety of cancer treatment. The current system has the disadvantage of monitoring patients using CCTV, which can cause errors and mistakes in the treatment process, which can lead to misalignment of radiation. Developed the PMRP system, an AI automation system that uses depth cameras to measure patient's fine movements, segment patient's body into parts, align Z values of depth cameras with Z values, and transmit measured feedback to positioning devices in real time, monitoring errors and treatments. The need for such a system began because the CCTV visual monitoring system could not detect fine movements, Z-direction movements, and body part movements, hindering improvement of radiation therapy performance and increasing the risk of side effects in normal tissues. This study could provide the development of a field of radiotherapy that lags in many parts of the world, along with the economic and social importance of developing an independent platform for radiotherapy devices. This study verified its effectiveness and efficiency with data through phantom experiments, and future studies aim to help improve treatment performance by improving the posture correction mechanism and correcting left and right up and down movements in real time.
최근 플로팅 방식의 홀로그램이 전시, 교육, 광고 등에 많이 활용되고 있다. 그중에 하프 미러 방식은 플로팅 홀로그램 중 가장 널리 쓰이는 방식 중 하나이다. 하지만 하프 미러 방식은 완벽한 3차원 홀로그램의 경험을 주지는 못한다. 이미지가 공중에 떠 있는 것처럼 보이기는 하나, 홀로그램의 궁극적 목표인 공간상에 가상 이미지를 표현하지는 못한다. 더욱이 하프 미러 후면에 실제 오브젝트를 두고 가상의 이미지와 결합하여 함께 보여주고자 할 때, 두 객체가 공간상에서 불일치되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 스테레오 증강현실 홀로그래피에서의 삼차원 공간감 비교를 위한 연구를 진행하였다. 3차원 공간에서의 정확하고 효율적인 증강현실 구현을 위하여 하프 미러 기반 홀로그래픽 시스템에 입체 영상기법을 적용하였다. 이는 하프 미러 필름 후면에 위치한 실제 오브젝트와 하프 미러를 통해 반사된 가상 이미지가 같은 공간상에 함께 어우러져 있는 것처럼 표현할 수 있다. 또한, 뎁스 카메라를 사용하여 사용자의 움직임에 맞게 가상 카메라를 조절함으로써 자연스러운 패러럭스 표현이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 별도의 추가 장치 없이, 단지 하프 미러 필름을 통해서 비교적 간단하고 정확하게 실제 객체의 위치와 같은 공간상에 증강된 시각 정보를 표현한다. 제안한 증강현실 홀로그래피에서의 삼차원 공간감에 대해 비교 실험을 한 결과, 2D 이미지를 적용한 경우 보다 3D 이미지 혹은, 3D 이미지와 사용자 인터랙션을 함께 적용한 경우, 사용자에게 3차원 공간감, 현실감(realism)을 더 정확하고 효과적으로 제공할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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