본 연구는 microsatellite 마커를 이용하여 국립종자원 서부지원에 수집된 사과 42품종에 대한 품종 간 유전적 유연관계를 분석하였다. 사과 품종식별에 적합한 마커를 선정하기 위하여 8개 품종을 대상으로 총 305개의 마커를 분석하였다. 8개 품종 간에 다형성이 높고, 반복간 재현성이 있으며 밴드패턴이 선명한 26개의 마커를 최종 선발하여 42품종을 대상으로 분석하였을 때 총 165개의 대립유전자가 분석되었다. 대립유전자의 수의 분포는 2~12개를 나타내었으며, 마커당 평균 대립유전자의 수는 6.4개로 조사되었다. PIC 값은 0.461~0.849의 범위에 속하였으며 평균값은 0.665로 나타났다. 165개의 대립유전자를 Jaccard 방법에 의해 유사도를 산출하고 비가중 산술방식에 의해 집괴 분석한 결과 공시품종의 유전적 거리는 0.27~1.00의 범위를 나타내었고, 총 42품종 중 41품종은 microsatellite 마커의 유전자형에 의해 구분되었다. 본 연구결과는 사과 품종의 식별을 위한 분자생물학적 자료로 유용하게 활용될 것으로 사료된다.
클라이언트-서버 방식 기반의 기존 물리적 마커(예를 들면, QR 코드 등)를 이용한 AR 서비스는 마커 인식 후 콘텐츠 다운로드가 실행됨으로써 콘텐츠의 전체 재생 시간 지연 발생을 초래한다. 클라이언트-서버 방식이 아닌 1회성 설치 및 재생방식의 경우 재생을 위한 고용량 콘텐츠를 선제적으로 다운로드함으로써 재생장치(예를 들면, 스마트폰 등) 저장 공간의 비효율성 문제를 야기하기도 한다. 따라서 본 연구에서는 재생장치 저장 공간 절약에 따른 효율성 확보 및 AR 콘텐츠의 빠른 재생을 위해 클라이언트-서버 방식과 비콘 무선신호세기 기반의 AR 콘텐츠 초고속 재생을 위한 연구에 대해 소개하고자 한다. 본 연구에서 적용된 초고속 재생을 위한 기법은 비콘 신호를 이용한 MICE 전시 등의 다양한 분야에도 널리 적용 가능할 것으로 사료된다.
스마트폰의 도입으로 인하여 증강현실이 널리 알려짐에 따라 대중들의 관심은 이에 집중되고 있으며 휴대성으로 인하여 모바일 기기에서의 증강현실 연구가 하나의 흐름으로 자리 잡고 있다. 기존의 증강 현실 관련 응용 기술들이 많이 연구되고 있지만 실제 게임에서 사용되고 있는 인공 지능과 결합된 연구는 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 스마트 폰의 기능중 하나인 3축 가속도 센서를 이용하여 증강 현실 환경에서 3D 에이전트의 상태를 동적으로 변환하는 인공 지능 알고리즘을 제안한다. 인공지능이 적용된 에이전트의 상태를 제어하기 위한 전통적인 방식으로서 사용자가 직접 입력해 주거나 이를 인식하는데 마커를 사용하여 해결하였다. 본 논문에서는 증강 현실 구현을 위해 마커리스 추적 기술을 사용하였고 3축 가속도 센서를 이용하여 동적으로 에이전트의 상태를 변환하도록 하였다.
증강현실 기술은 실제 환경에 가상의 물체를 덧씌우는 기술을 말하며, 이는 지리정보의 가시화 같은 작업에 매우 큰 잠재력을 갖고 있다. 하지만 지금까지 연구된 이동형 증강현실 시스템은 사용자의 위치를 파악하기 위해 GPS를 사용하거나 마커를 현장에 붙이는 방식을 사용하였다. 최근 연구들은 마커를 사용하지 않는 방법을 지향하고 있으나 많은 제약을 갖고 있다. 특히 실내의 경우는 GPS정보를 사용할 수 없기 때문에 실내 위치파악을 위해서는 새로운 기술이 필요하다. 최근 무선(RF)기반의 실내 위치 추정 연구가 활발히 수행되고 있지만, 이 또한 다량의 센서와 인식기를 설치해야한다는 제약이 존재한다. 본 연구에서는 한 대의 카메라를 사용하는 SLAM 알고리듬을 이용한 위치 추정기법을 제시하였으며, 추정된 위치를 이용하여 증강현실을 통한 정보 가시화 프로그램을 개발하였다. 이는 실내외 seamless 연동형 u_GIS 시스템의 밑바탕이 될 것이다.
실시간 동작 애니메이션을 생성하는 기술은 게임, 영화, 의료 등 많은 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 기존에는 마커를 부착하는 모션캡처 방식이 사용되어왔지만 비용, 편의성 등의 문제로 쉽게 사용될 수 없었다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상을 통해 사람의 신체 관절 좌표를 추정할 수 있게 되면서 여러가지 방식으로 연구되어 왔다. RGB-D 카메라 등을 통해 얻는 깊이 영상으로부터 3 차원 관절 좌표를 추정하는 방식이 연구되고 있으며, 본 논문에서는 이러한 방식을 통해 실시간 동작 애니메이션을 생성하고 가상공간에 표출하는 시스템을 구현한다.
증강현실(Augmented Reality, AR) 기술은 현실 환경을 기반으로 컴퓨터에서 생성한 가상의 객체정보를 중첩해봄으로써 가상현실 상에서 느낄 수 없는 실감형 모델을 구현하는 기술이다. 본 연구에서는 토목공사 철근배근 작업에 증강현실 기술을 적용하는 방법론과 시스템 시제품을 구성하여 철근공사 작업의 증강현실 적용성을 검증하고 있다. 토목공사 현장의 여러 작업들 중에서 철근공사는 절차화된 매뉴얼방식보다는 숙련공의 경험적 방식에 의해 작업이 진행되는 대표적 공정이다. 이러한 공정에 증강현실을 적용하면 당초 계획도면과 비교하여 누락된 철근배근 및 상이한 배근 상태를 시각화하여 계측할 수 있으므로 시공성을 향상시킬 수 있다. 구축된 시스템은 3차원으로 모델링 된 철근객체를 실제 시공현장에 중첩하여 시각화함으로써 철근 조립공정들의 작업 이해도를 높이고, 검측단계에 활용함으로써 철근조립작업에서 발생할 수 있는 하자와 재작업으로 인한 비용증가를 억제할 수 있을 것이라 기대된다.
꾸준히 증가하는 노인성 질환 환자 대상으로 몰입형 디지털 콘텐츠를 이용한 쉽고 정확한 전신 재활 상호작용 기술이 필요하며, 본 연구에서는 이를 위해 홀로렌즈와 키넥트를 사용한 전신 상호작용 기술을 소개한다. 이를 위해 메쉬 특징점 기반 변환, AR 마커 기반 변환, 신체 인식 기반 변환 방법의 3가지 좌표 변환 방식을 제안한다. 메쉬 특징점 기반 변환은 공간 메쉬에 3개의 특징점을 지정하고 변환 행렬을 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 수작업이 필요하여 사용성이 떨어지지만 정확도가 8.5mm로 상대적으로 높다. AR 마커 기반 방식은 홀로렌즈s와 키넥트가 동시에 인식하는 AR, QR마커를 사용하여 평균오차 11.2mm로 준수한 정확도를 달성했다. 신체 인식 기반 변환 방법은 두 기기가 동시에 인식하는 머리 혹은 HMD위치와 양 손 혹은 컨트롤러 위치를 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 정확도가 떨어지지만 부가적인 도구나 수작업이 필요 없으므로 사용성이 좋다. 또한 후처리 기술로 RANSAC을 적용함으로써 오차를 10% 이상 줄였다. 이러한 3가지 방식은 콘텐츠가 필요한 사용 편의성과 정확도에 따라서 선택적으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 이 기술을 이용해서 '썬더펀치'와 재활 치료 콘텐츠에 적용하여 검증하였다.
본 논문은 3 차원 게임 제어를 위한 인간의 동작인식에 대하여 기술하고 있다. 사용자의 편의성을 위하여 게임에 직관적으로 적용할 수 있는 인간의 동작들을 마커프리 모션 캡쳐 장비를 이용하여 취득하고, 이를 실시간으로 인식하는 동작 인식 시스템을 개발하였다. 또한, 개발된 동작인식기를 이용한 3차원 게임으로의 응용시스템의 접근 방식에 대하여 기술하고 있다. 개발된 동작 인식기는 LDA 방식에 기반을 둔 확률적 접근 방식으로 실시간으로 빠르고 정확하게 응용 시스템에 필요한 인간의 동작을 구별할 수 있도록 설계되었다. 개발된 시스템에서는 인식된 결과를 실시간으로 실제 어플리케이션에 전달하여 그 결과를 직접 사용자가 판단하여 다음 동작을 수행 할 수 있도록 되어 있다. 본 논문은, 이러한 실제 시스템의 개발을 통하여, 3 차원 인간 동작의 간단하고 유용한 활용 방법에 대한 해법을 제시하고 있다.
느타리 품종구분을 위한 마커의 개발을 위하여 곤지7호의 어버이 일핵 균사중의 하나인 MT07156-97의 전체 유전자 염기서열을 바탕으로 제작한 251개의 SSR 프라이머를 제작하였다. 우선적으로 수한1호, 곤지7호, 흑타리 품종에 다형성 여부를 관찰하여 20개의 SSR을 선발하고, 이를 10개 품종에 적용하였다. 단일의 프라이머로는 일부 품종이 구분되지 않았으므로, 선발된 프라이머 간의 다양한 조합(multiplex 방식)을 적용한 결과 모든 품종을 판별할 수 있는 분자마커 다형성을 보인 프라이머 "166+115" 조합을 선발하였다. 별도로 프라이머 115와 166가 만들어 낸 산술적인 유전자좌(loci) 31개보다 12개 많은 40개의 유전자좌가 증폭되어 다양한 품종에 특이적인 분자마커를 제공할 수 있었다. 개발된 분자마커는 종균의 품질관리, 품종의 판별, 신품종 보호에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 광학식 동작 포착 장비를 사용해 얼굴과 동작을 동시에 포착할 경우 발생하는 불완전한 표정 데이터의 복원에 관한 연구를 다룬다. 일반적으로 동작 포착과 표정 포착은 필요 해상도에서 차이가 나며, 이로 인해 동작과 표정을 동시에 포착하기 힘들었다. 본 연구에서는 표정과 동작의 동시 포착을 위해, 기존의 작은 마커를 촘촘히 얼굴에 부착하는 표정 포착 방식에서 탈피하여 적은 수의 마커만을 이용하여 표정을 포착하고, 이로부터 세밀한 얼굴 표정을 복원하는 방법을 제안한다. 본 방법의 핵심 아이디어는 얼굴 표정의 움직임을 미리 데이터베이스화하여, 적은 수의 마커로 표현된 얼굴 표정을 복원하는 것이다. 이를 위해 주성분분석을 사용하였으며, 제안된 기술을 실제 동적인 장면에 활용하여 표정의 복원이 잘 됨을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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