본 논문에서는 라이팅 환경을 구성하고 있는 광원과 물체의 광학적인 특성을 모델링하여 특정 위치의 관찰자의 시야에 들어오는 3차원 영상을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 이전의 논문에서 제안했던 기법을 개선하고, 실제의 자동차 리어램프를 실험에 적용하여 추정한 빛자극과 측정된 빛자극을 비교하여 검증하였다. 랜더링 알고리즘으로는 컴퓨터 그래픽에서 많이 사용되고 있는 광선추적기법을 이용하고, 정확한 실사영상(realistic image)을 재현하기 위하여 물체의 물리적 특성을 반영하는 분광분포를 고려하였다. 물체의 빛 표면반사 및 투과특성과 광원의 빛방출 기하특성을 모델링하여 시점으로 들어오는 빛에너지 추정의 정확도를 개선하였다. 또한 추정된 빛에너지를 인간시각이 느끼는 동일한 색자극으로 디스플레이에 표시할 수 있도록 모니터특성화기법을 적용하여 실사영상에 근접한 영상을 재현하였다.
ICT 기술의 발전으로 인하여 융합현실 콘텐츠는 단순한 3차원 콘텐츠만을 보여주는 서비스 플랫폼에서 센서 정보, 공유 정보등 다양한 정보 등을 가시화하여 제공함으로서 다양한 산업분야에서 서비스 제공을 위한 기술로서 활용되어지고 있다. 제공되는 정보와 콘텐츠가 증가함에 따라 증강되는 오브젝트의 리소스를 네트워크로 전송하여 어플리케이션을 경량화하는 연구들이 진행되고 있다. 네트워크를 통해 리소스를 제공하기 위해서는 패턴 정보, 콘텐츠 정보, 센서 정보 등 다양한 정보들을 처리하기 위한 서버들이 클라우드 환경에서 구축되어야 한다. 그러나 클라우드 환경에서 실시간으로 송수신되는 데이터를 인증하기 위해서는 그 처리과정이 길기 때문에 랜더링 과정에서 딜레이 현상이 발생하여 QoS가 떨어지는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 센서 정보, 3차원 모델 등 다양한 콘텐츠를 제공해주는 융합현실 서비스의 증강 콘텐츠를 제공해주는 클라우드 서버를 분산하고 분산된 서버간 중계를 통하여 신뢰된 데이터를 처리하는 시간을 단축하기 위한 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 OpenCL을 이용한 랜더링 노이즈 제거를 위한 가속기 구현을 제안한다. 렌더링 알고리즘 중에 고품질 그래픽스를 보장하는 레이트레이싱을 선택하였다. 레이 트레이싱은 레이를 사용하여 렌더링하는데 레이를 적게 사용하면 노이즈가 발생한다. 레이를 많이 사용하게 되면 고화질의 이미지를 생성할 수 있으나 연산 시간이 상대적으로 길어지게 된다. 레이를 적게 사용하면서 연산시간을 줄이기 위해 뉴럴 네트워크를 이용한 LBF(Learning Based Filtering) 알고리즘을 적용하였다. 뉴럴 네트워크를 사용한다고 해서 항상 최적의 결과가 나오지는 않는다. 본 논문에서는 성능향상을 위해 일반적인 행렬 곱셈을 기반으로 하는 새로운 기법의 행렬 곱셈 접근법을 제시하였다. 개발환경으로는 고속병렬 처리가 특화된 OpneCL을 사용하였다. 제안하는 구조는 Kintex UltraScale XKU690T-2FDFG1157C FPGA 보드에서 검증하였다. 하나의 픽셀에 사용되는 파라미터를 계산 시간은 Verilog-HDL 구조보다 약 1.12배 빠른 것으로 확인했다.
본 논문은 다양한 형태의 객체데이터를 포함하는 하이브리드환경에 대한 안정적이고 사실적인 햅틱 제시 방법을 제안한다. 제안된 방법은 가상객체를 기술하는 방법에 의존하지 않고 일관된 방법으로 충돌검출 및 반력계산을 수행한다. 따라서 사용자 및 개발자는 부가적인 노력 없이 다양한 컨텐츠를 활용할 수 있으며, 빠르고 쉽게 가상환경을 구축할 수 있다. 또한 제안된 방법은 멀티 스레드로 구현된 안정화 연산을 수행하며, 이를 통해 느린 햅틱랜더링 속도를 가지는 환경에 대해서도 안정적이고 사실적인 역감을 제시한다. 따라서 제안된 방법은 다양한 응용분야에서 햅틱기술을 보다 쉽고 보다 효과적으로 적용할 수 있는 기회를 제공할 수 있다.
This study proposes an effective algorithm that can render a realistic image of a lighting environment, especially an automotive rear lamp, using the backward ray tracing method. To producea realistic image similar to that perceived by the human eye, the incident light energy at the eye point estimated by a ray tracing algorithm is represented by XYZ tri-stimulus values, which are then converted into RGB values considering the particular display device.
LPEG-21의 주요 요소 중 하나인 Digital Item Adaptation(DIA)은 사용자 선호도(User Preferences) 및 터미널 능력(Terminal Capabilities)에 따라 적응 변환된 디지털 아이템(digital item)을 제공한다. 본 논문은 MPEG-21 프레임워치에서 입체 영상 디지털 아이템의 적응을 구현하는 DIA 테스트베드의 구현을 목적으로 한다. 사용자 선호도에는 입체시차 종류, 길이 범위, 지연 영상 간격 등이 있다. 터미널 능력으로는 코덱, 입체 랜더링 포멧, 디스플레이 타입 등이 있다. 상기 기술자들은 서버로 전송되어 적응된 입체영상이 생성되며, 또한 변환된 입체영상 DI는 사용자의 요구에 따라 MPEG-2 또는 MPEG-4로 엔코딩되어 전송된다. 클라이언트는 서버의 DIA에서 전송되는 입체영상 DI를 Java와 JMF로 구현된 프로그램을 웹 브라우저 상에서 구동된다. 클라이언트는 웹 브라우저로 서버에 접속한 후 원하는 입체영상 DI를 실시간으로 전송 받는다.
본 연구는 OpenGL을 이용하여 3차원 그래픽으로 가상캠퍼스 맵을 구현한다. 매핑 효과, 블랜딩 이론등을 적용하여 사실적인 물체를 구현하는 것을 목표로 한다. 매핑 효과는 조금 더 사실적인 캠퍼스 모습을 보여준다. 그리고 가상캠퍼스에 사용될 지형지물은 그래픽 기법과 블랜딩 이론을 적용하여 구현함으로써 구조를 보여준다. 본 논문은 데이터의 용량과 랜더링 시간을 줄이고, 전체적인 향상을 위한 알고리즘을 개발하는데 중점을 둔다.
웹 2.0시대를 맞이하여 사용자가 콘텐츠 및 동영상을 직접 만들어 참여하고 공유하는 방향으로 바뀌었고 각종 포털사이트에서도 동영상 사이트를 제공함으로써 동영상 UCC가 대중화될 수 있는 계기가 되었다. 본 논문에서는 동영상 UCC를 만들기 위해 제작, 편집, 등 프로그램 특성에 따라 효율적인 효과를 거둘 수 있을지 몇 가지 프로그램에 관해 편집 편리성, 제작 파일의 크기, 렌더링 소요 시간, 등을 사진 콘텐츠를 이용하여 비디오 전환 효과, 비디오 효과, 사운드 등을 이용하여 프로그램에 따른 장단점을 비교하였다. 프로그램 별로 실험 성능 평가 및 분석한 결과 무비메이커와 베가스 프로그램들이 비 전문가로서 전문가 못지않은 손쉽게 동영상 콘텐츠제작 및 동영상 UCC를 만들 수 있는 좋은 프로그램으로 여러 장점들을 갖고 있음을 나타내었다.
본 논문은 한 장 혹은 여러 장의 실세계의 사진 영상을 입력으로 받아 영상 기반 모델링 방법 중 하나인 영상 분할 모델링 방법을 통해 환경을 3차원으로 모델링을 하고 주어진 실세계 사진 영상을 비사실적 렌더링하여 환경 탐색시 환경맵으로 사용하도록 하여 비사실적 탐색 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 세밀한 3차원 환경 메쉬 모델을 생성하여 2차원 환경맵의 비사실적 랜더링 과정을 통해 비사실적 애니메이션 효과를 손쉽게 만들어 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한, 환경맵의 비사실적 렌더링을 통한 환경 매핑방법으로 각 프레임 간의 유사성을 유지하며 렌더링하는 특징을 가지고 있어 자연스러운 비사실적 탐색 영상을 생성 할 수 있다.
이 논문에서는 볼륨 데이터의 효율적인 영상 기반 랜더링 알고리즘을 제시한다. 중간 영상 공간은 밀림 객체 공간에서 중간 영상이 위치하는 2차원 공간이다. 최종 영상 공간 대신에 중간 영상 공간을 이용함으로써 매핑이 좀더 간단해지면 점대점 매핑에서 기인하는 구멍을 없앨 수있다. 중간 영상 공간상에서의 매핑은 근원 화소의 깊이 값으로 만들어진 테이블을 가지고 쉽게 이루어진다. 또한 이 논문에서는 효율적인 객체의 표현을 위하여 텔타트리에 기반을 둔 새로운 사진 트리를 제안한다. 트리 구조를 사용할 경우 인접한 영상들에 존재하는 중복 정보를 제거함으로써 압축 효과를 얻을 수있다. 제안된 트리는 델타트리에 비해서 더 좋은 압축 성능을 보이며 빠르게 영상을 생성할 수 있다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과 256 $\times$256$\times$256의 볼륨에서 비교적 좋은 질의 256$\times$256 의 영상을 1초에 25~40개 정도 만들어 낼수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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