증강 현실 응용 분야에서 널리 쓰이고 있는 마커는 단순히 마커를 구분하기 위한 ID에 대한 정보만을 가지고 있기 때문에 마커의 크기를 미리 알고 있어야 하며, 한 종류의 마커만을 사용할 수 있는 제약이 있었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 맥락정보를 포함하는 마커 디자인 및 해석 방법을 제안한다. 제안된 마커 디자인은 마커의 ID 정보 외에, 마커의 종류, 크기 및 회전 정보를 마커 내부에 2차원 바코드의 형태로 포함한다. 이와 같은 마커의 맥락 정보를 마커의 패턴에 저장함으로써 여러 종류의 마커를 사용할 수 있다. 그 외에도 마커의 크기 정보를 바탕으로 서로 다른 크기를 갖는 마커들 사이에 일관성을 유지하면서 동일한 비율로 콘텐츠를 증강하는 것이 가능하며, 가로/세로 비율이 알려져 있지 않은 직사각형의 마커들도 인식이 가능하다. 마커에 담긴 맥락 정보를 바탕으로 마커를 인식함으로써, 제안된 마커 디자인은 불특정 다수의 마커들이 존재하는 모바일 증강현실에 유용하게 쓰일 수 있다.
이 연구의 목적은 각 분절의 마커세트와 무릎관절 중심 정의가 3차원 무릎 관절각을 산출하는데 얼마나 민감하게 영향을 미치는지를 연구하였다. 자료수집은 1명을 실험대상자로 하여 두 가지 형태의 각기 다른 분절의 정의와 무릎관절의 중심을 나타내는 반사마커들을 동시에 오른쪽 하지에 부착시켜 실험을 실시하였다. 실험대상자의 달리기동작 중 좌측으로 45도 방향전환동작의 지지기를 분석하였다. 이를 위해서 8대의 고속카메라들을 이용하였고 달리기속도는 4m/$sec{\pm}(10%)$로 통제하였다. 하지분절의 발분절에는 하나의 마커세트를, 정강이와 대퇴분절에는 두 가지의 다른 마커세트들을 부착시켰다. 발분절에는 3개의 마커를 신발의 뒷부분에 부착하였고 정강이분절을 정의하기 위하여 첫 번째 마커세트는 경골을 중심으로 3개의 마커들을 두 번째 마커세트는 비골을 중심으로 3개의 마커를 부착하였다. 대퇴분절의 마커세트를 정의하기 위하여 첫 번째 마커세트에는 대퇴골을 중심으로 3개의 마커를 두 번째 마커세트에는 대퇴근육을 중심으로 3개의 마커들을 부착하였다. 무릎관절중심을 정의하는데 두 가지 다른 정의가 적용되었다. 첫 번째 무릎중심을 무릎의 내측과 외측의 마커들을 통해 두 마커의 중심을 무릎관절의 중심으로 정의하였다. 두 번째 무릎중심정의는 무릎의 외측부분과 슬개골의 중심에 부착된 마커들로부터의 교차점을 무릎관절중심으로 산출하였다. 무릎관절의 각도를 산출하기 위해서 JCS(Joint Coordinate System)의 정의가 적용되었고 연구의 결과는 다음과 같았다. 두 가지의 다른 분절마커세트 사이에서 무릎의 신전(extension)과 굴곡(flexion)은 유사한 형태를 나타냈으며 최대 무릎굴곡(peak knee flexion)각에서 $4.746^{\circ}$의 차이를 나타냈다. 다른 분절마커세트 사이의 회전(rotation)각과 내전(adduction)/외전(abduction)에서는 서로 다른 형태를 나타내었고, 두 마커세트간 최대무릎외측회전(peak knee external rotation)각도에서는 $15.628^{\circ}$의 차이를 나타냈다. 또한, 각 분절마커세트 내에서 두 가지의 다른 무릎관절 중심의 정의가 얼마나 무릎도 산출에 영향을 미치는지를 비교했을 때 무릎의 최대외측회전(peak external rotation)각에서 차이를 나타내었다. 첫 번째 분절마커세트의 무릎관절중심정의의 형태변화에 따라 최대외측회전각은 $0.549^{\circ}$의 차이를 나타냈고, 두 번째 분절마커 세트에서 무릎관절중심정의의 형태변화에 따라 최대외측회전각은 $0.309^{\circ}$의 차이를 나타냈다. 이와 같이 분절을 나타내는 마커세트와 무릎관절중심정의의 형태변화에 따라 무릎간을 계산하는데 있어서 결과가 다르게 산출되었다. 즉, 관절각의 계산이 분절에 부착되는 마커의 정의 혹은 위치에 매우 민감하게 영향을 받았다. 따라서 연구자가 여러 실험대상자들을 대상으로 실험시 마커세트 혹은 마커들을 동일한 위치에 가깝게 부착하는 것이 마커부착으로부터 발생하는 실험오차를 줄일 수 있을 것이다.
본 연구에서는 COPD와 기존에 연관이 있는 것으로 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾고자 한다. Pubmed Data에서 선정한 암 관련 바이오마커를 추출하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 관계를 파악하는 데이터로 사용한다. 그리고 워드 임베딩 모델 중 Word2vec을 사용하여 워드 임베딩 한다. 워드 임베딩한 K차원의 COPD와 암 관련 바이오마커를 t-SNE를 사용하여 시각화한다. 또한 코사인 유사도를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 유사도를 측정한다. 그리고 코사인 유사도와 t-SNE 결과를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커와의 상관관계를 파악할 수 있으며, 암 관련 바이오마커와 COPD 관련 바이오마커를 비교 하여 기존의 COPD와 연관이 있다고 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾을 수 있다.
본 연구에서는 COPD와 기존에 연관이 있는 것으로 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾고자 한다. Pubmed Data에서 선정한 암 관련 바이오마커를 추출하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 관계를 파악하는 데이터로 사용한다. 그리고 워드 임베딩 모델 중 Word2vec을 사용하여 워드 임베딩 한다. 워드 임베딩한 K차원의 COPD와 암 관련 바이오마커를 t-SNE를 사용하여 시각화한다. 또한 코사인 유사도를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 유사도를 측정한다. 그리고 코사인 유사도와 t-SNE 결과를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커와의 상관관계를 파악할 수 있으며, 암 관련 바이오마커와 COPD 관련 바이오마커를 비교 하여 기존의 COPD와 연관이 있다고 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾을 수 있다.
본 논문에서는 특정 마커를 사용하는 실감형 증강현실 시스템 상에서 카메라가 비정형적인 움직임을 하는 경우에 대하여, 다중 마커를 사용한 떨림 현상을 줄인 실시간 움직임 추적 기법을 제안하고자 한다. 카메라의 움직임을 추정하기 위하여 카메라와 마커 사이의 변환을 계산해야 한다. 이미지로부터 검출된 각 마커의 네 모서리 점들을 이용하여, 각 마커에 대한 변환을 계산한다. 마커는 서로 다른 로컬 좌표계를 가지고 있고, 마커에 대한 변환은 해당 마커의 좌표계에 의해 정의된다. 다중 마커의 로컬 좌표계로부터 최적의 카메라 움직임을 추정하기 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 정합을 위한 방법으로 레퍼런스 마커를 사용한다. 레퍼런스 마커는 정합 과정에서 자동적으로 선택된다. 레퍼런스 마커를 기준으로 각 마커의 변환에 대해 신뢰성(confidence rate)을 기반으로 가중치를 적용함으로써 최적의 카메라 움직임을 추정할 수 있다. 또한 추정된 카메라의 움직임의 최적화를 위하여 히스토리 버퍼를 사용하여 떨림 현상을 제거하는 방법을 제안한다. 추정된 카메라의 위치에 대한 평균 필터 및 중간 필터의 개념과 유사한 보정 방법을 통해 떨림 현상을 제거한다. 실험을 통해 다른 방법들과 비교한 우리가 제안한 방법의 정확성을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 박물관이나 전시공간처럼 조도가 낮은 환경에서 마커기반 증강현실 구현이 가능한 마커를 살펴보고 실용적 마커 제작 방법을 제안한다. 조도가 낮고 어두운 환경에서 일반적인 마커나, 이미지, 객체를 인식하여 증강현실을 구현하는 것은 매우 어렵다. 마커기반 증강현실의 몰입감을 저감시키지 않기 위해 제안되었던 눈에 보이지 않는 마커 방식은 제시한 어두운 환경에 적용이 가능하다. 하지만 이와 같은 상황에서 사용되는 마커는 실제 제작과 사용에 있어 제약이 있다. 따라서 기존의 보이지 않는 마커의 특징을 분석하여 제약 사항과 문제점을 개선하고 실용적인 마커 구현 방법을 제시한다. 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법으로 구현된 마커는 품질이 일정하고, 제작이 편의성이 향상되었다.
본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다.
MPEG-4에서 오류강인성(Error Resilience)를 위한 한 방법으로 Resynchronization Markers(RM)을 사용한다. 한 프레임이 시작될 때 StartCode를 사용하여 동기를 맞추고 몇 개의MacroBlock을 encoding한 후 일정한 비트수(Threshold 값)가 지나면 재동기 마커 표시하여 재동기를 한다. 이렇게 하므로서 한 프레임 내에서 어떤 부분에 에러가 발생하더라도 그 에러가 속해있는 비디오패킷(재동기 마커와 재동기 마커사이의 Data)만을 버리거나 RVLC(ReversibleVariable Length Codes)를 사용하여 Data를 복원할 수 있다. 그러나 만약 재동기 마커에 에러가 발생하거나 에러의 전파로 인하여 재동기 마커를 인식 못한다면 두 개 이상의 패킷이 손실되거나RVLC를 사용한 데이터 복원을 할 수 없다. 본 논문에서는 이를 막기위해 디코딩 전에 Prescan을 통해서 재동기 마커의 위치를 탐지하고 에러가 생긴 재동기 마커를 복원하는 방법을 제안하였다. 그리고 bitrate에 따른 MB(MacroBlock)의 크기와 비디오 패킷 크기(재동기 마커와 재동기 마커간의 거리)를 분석하여 재동기 마커를 찾는 루틴에 적용하였다.
본 논문에서는 대화형 증강 현실을 위한 간단하고 유용한 방법을 제안한다. 대화형 증강 현실을 구현하기 위한 가장 일반적인 방법은 ARToolkit 라이브러리를 사용하는 것이다. 본 논문에서는 ARToolkit 라이브러리의 기능을 그대로 사용하지만 ARToolkit 라이브러리에서 사용하는 그래픽 마커를 라이브 마커로 대체한다. 따라서, 그래픽 마커를 사용할 때보다 직관적이면서도 편리한 사용자 인터페이스를 제공해 줄 수 있다. 단, 라이브 마커를 사용하기 때문에 ARToolkit 라이브러리의 마커인식(Identification)을 위한 패턴 매칭 기술은 사용될 수 없으므로, 보다 정교한 객체 인식(object recognition) 기술이 요구된다. 본 논문에서는 원근 변환(perspective transformation)에 불변한 특성을 가지는 ART 기술자(Angular Radial Transform descriptor)를 사용한다. ART 기술자에 대한 간단한 성능 검증을 통해 라이브 마커에 적용 가능성을 확인하였고, 다양한 실험을 통해 라이브 마커의 효용성을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 라이브 마커는 기존의 ARToolkit 사용자들에게 발전된 인터페이스 개념을 제공함으로써, 다양한 증강 현실의 구현에 응용될 수 있으리라 기대된다.
이동하고자 하는 경로에 자석 마커를 설치하고 마커의 자계를 인식하여 경로를 추종하는 이동 로봇의 경로 제어시스템이다. 마커설치 간격 확장에 따른 센서 배치를 제안하였다. 마커의 극성을 서로 약속된 방법으로 코드화 하여 설치하고, 경로 추적 중에도 마커의 자계 방향을 2진 코드로 인식하여 자계 경로로부터 경로 정보를 수신할 수 있도록 하였다. 소형 이동 로봇 실험 장치를 설계 제작하고 실험을 한 결과 제작된 이동 로봇은 마커로 만들어진 이동 경로를 중앙으로부터 오차 범위 이내에서 이동함을 확인하였고, 이동 경로의 일부 구간에서는 마커의 극배치를 이용한 코드를 주행 중에 정확히 인식함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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