스마트폰의 도입으로 인하여 증강현실이 널리 알려짐에 따라 대중들의 관심은 이에 집중되고 있으며 휴대성으로 인하여 모바일기기에서의 증강현실 연구가 하나의 흐름으로 자리 잡고 있다. 기존의 증강현실과 인공지능이 결합된 연구들은 주로 로봇공학이 많은 비율을 차지하고 있으며 게임에 접목된 연구들은 부족한 실정이다. 또한 인공지능이 적용된 에이전트들의 움직임을 위한 데이터들은 아직까지 사용자가 직접 입력해주거나 이를 인식하는데 마커를 사용하고 있다. 본 논문에서는 마커리스 추적 기술을 사용하여 생성한 데이터를 인공지능부분에서 사용하며 증강현실 기반의 인공지능이 적용된 에이전트를 위한 게임 시스템을 제안한다. 그리고 이를 아이폰 모바일 기기에서 구현하였으며 인식율, 정확도를 측정하여 본 시스템을 검증하였다.
본 논문에서는 멀티 터치 테이블을 중심으로 u-Learning 시스템을 제안한다. 멀티 터치 테이블에서 수업 진행 중 교사는 모바일로 멀티 터치 테이블을 제어함으로써 수업을 진행 및 관리하고, 학생들은 마커를 이용하여 멀티 터치 테이블과의 인터랙션을 통해 웹과 자동화된 과제 시스템을 이용함으로써 능동적인 학습참여를 할 수 있게 된다.
사이버나이프 로봇 방사선 수술 시스템은 환자를 치료하는 동안 환자의 내부 기준 마커를 이용하여 종양의 위치를 실시간으로 추적 할 수 있는 시스템이다. 최근 폐종양 치료의 경우 기준 마커의 삽입 없이 폐종양의 밀도 차이를 이용하여 실시간 종양 추적을 할 수 있는 폐종양추적시스템이 개발되어 치료에 적용되고 있다. 최근 개발되어 국내 최초 도입된 폐종양 추적치료시스템의 위치 추적 정확도의 분석은 동적흉부 팬톰과 GafChromic film을 이용하였다. 폐종양추적시스템을 이용하여 종양의 위치 추적 정확도는 평균 오차 $0.85{\pm}0.22$ mm로 분석되었다. 기준마커 삽입 없이 폐종양추적시스템을 이용하여 폐종양 치료에 매우 유용한 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 기존의 광학식 모션 캡처에서 생길 수 있는 마커들 간의 간섭이나 복잡한 시스템 구성으로 인한 시스템 설치의 복잡성 문제들을 해결하기 위해, 2차원 위치정보를 제공하는 단일 카메라와 특정부위의 방향정보를 제공하는 가속도센서와 자이로 센서로 구성된 동작센서를 융합하여 간편한 모션 캡처를 실현하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문의 동작 인식은 크게 영상기반 위치 정보와 동작센서기반 방향 정보의 융합을 통해 이루어진다. 영상은 보이는 부위에 장착된 컬러마커의 위치를 기준점으로 제공하고, 동작센서들은 각 패지의 이동방향과 속도를 측정하여 영상에서 제공하는 마커들의 3차원 포즈정보를 알아 낼 수 있다. 제안하는 시스템은 사람동작의 측정에 필요한 최소한의 센서정보를 사용함으로써 시스템의 구성과 센서의 설치가 매우 간단하며 경제적이라는 장점을 갖는다. 이러한 장점은 다양한 실험을 통해 검증하였다.
영화, 게임, 방송 등의 엔터테인먼트 산업에서 캐릭터 애니메이션에 대한 요구가 증가함에 따라 이를 제작하는 스튜디오에서 모션갭처 장비의 도입을 통해 애니메이션 데이터를 제공하는 사례가 급속히 증가하고 있다. 하지만, 상용 장비들은 고가의 비용 부담으로 인해 엔터테인먼트 산업의 전반적인 매출의 수익창출에 저해요인이 되고 있다. 이러한 배경에서 KAIST VR Lab 에서는 지난 수 년간 저가형 광학식 모션캡처 시스템을 개발하여 왔다. 저가형 시스템을 이용한 경우 마커의 은닉(occlusion), 잡음(noise) 또는 궤적 뒤바뀜(swapping) 등의 이유로 고가의 장비를 사용할 때에 비해 더 많은 후처리 작업을 요한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 인체에 부착된 마커를 그래프 구조로 정의하고 신뢰도 모델을 제시하여 포착된 프레임의 신뢰성을 측정한다. 이러한 신뢰도 모델을 통해 마커의 궤적 재조정(rectification) 알고리즘을 제안한다.
웨어러블 환경에서 사용자가 홈오토메이션 시스템을 제어할 수 있는 인터페이스기술들이 최근 많이 개발되고 있다. 본 논문에서는 수족이 불편한 사용자가 웨어러블 환경에서 EOG 감지 회로와 사람이 인지 가능한 마커를 이용하여 홈오토메이션을 직접 제어할 수 있는 인터페이스 방법을 제안한다. 제안된 사용자 인터페이스에서는 지시 장치로 EOG 감지 회로를 사용하고, 사용자가 다루고자 하는 홈오토메이션 기기에 해당되는 마커를 눈의 움직임을 이용해 사용자가 선택하면 선택된 마커를 인식하여 해당 기능을 수행하는 제어 명령을 홈오토메이션 제어장비에 보냄으로써 사용자가 원하는 기능이 수행되도록 한다. EOG 감지 회로와 마커 인식 시스템을 이용함으로써 수족 사용이 불가능한 사용자도 눈동자의 움직임만으로 홈오토메이션 조작을 손쉽게 수행할 수 있다.
13종의 초위성체 마커를 이용해 분석한 대립유전자형을 $F_0$, $F_1$ 그리고 $F_2$로 세대 간 구분 하여 동일한 개체 출현확률 값을 추정한 결과 $F_2$의 무작위교배집단으로 가정한 경우 13종의 초위성체 마커는 $3.84{\times}10^{-23}$ 의 추정치를 나타내 37개의 SNP 마커를 이용할 경우와 유사한 동일개체 출현확률 추정치를 유추할 수 있었다. 본 연구에 사용한 실험축군은 2품종 상호교배로 만들어졌다. 친자감정확률 추정치를 전체집단을 대상으로 13종의 초위성체 마커와 37개의 SNP 마커를 이용하여 분석한 결과 부모를 동시에 찾을 수 있는 추정치인 $PE_{pu}$의 경우 초위성체 마커는 0.97897이고 SNP 마커는 0.99149였으며, 한쪽 부모를 찾을 수 있는 추정치인 PE의 경우 초위성체 마커는 0.99916이고 SNP 마커는 0.99949로 나타났다. 또한 가능한 후보 부모들로부터 가장 확률이 높은 부모를 찾을 추정치인 $PNE_{pp}$의 경우는 초위성체 마커와 SNP 마커 둘 다 1.00000으로 추정 되었다. 한정된 부모집단 내 한정된 대립유전자형을 통해 대량의 비육돈이 생산되는 국내의 양돈산업의 경우 DNA 마커의 특성, 분석집단의 크기, 유전자형 분석의 정확도와 비용, 분석된 자료 관리의 용이성 및 기존 분석 시스템과의 호환성 등을 고려하여 효율성과 경제성이 높은 마커를 선정해 마커 조합을 만드는 것이 필요할 것으로 사료된다.
본 논문은 모바일 기반 양안식 HMD 기기를 사용하는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 단안영상으로부터 삼차원 입체영상을 생성하는 효과적인 기법을 제안한다. 모바일 기기의 단안카메라로는 좌안과 우안에 대해 정확한 양안시차를 제공하는 양안영상을 생성할 수 없기 때문에, 기존의 양안식 증강현실 시스템에서는 좌안과 우안에 동일한 실세계 영상을 제공하여 입체감과 몰입감이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 대부분의 사용자들이 마커를 주시한다는 가정 하에, 기존 방법에 비해 높은 입체감과 시각적 편안함을 제공하는 단안카메라 기반 3차원 입체영상 생성기법을 제안한다. 마커와 카메라의 3차원 자세정보를 통해 단안영상을 3차원 공간상에 나타내고, 사용자의 좌안과 우안에 해당하는 가상의 두 카메라를 통해 단안영상의 마커영역과 마커 위에 증강될 가상물체에 대해서 시차를 계산한다. 마커 이외의 영역은 블러 효과를 적용하여 선명도를 낮추고 양안식 HMD를 통해 입체 콘텐츠를 감상할 때 발생하는 시각적인 피로를 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 생성된 3차원 입체영상이 기존 방법에 비해 높은 입체감을 제공하는지 여부를 세 가지의 사용자 실험을 통해 평가하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존방법에 비해 높은 입체감을 제공하고 시각적인 피로가 크지 않는다는 것, 사람의 시차와 동일한 스테레오 카메라를 통해 촬영된 영상과 유사한 현실감을 사용자에게 제공한다는 것, 그리고 영상블러를 통해 사용자의 시각적인 피로도가 감소되었다는 사실을 확인하였다.
터리풀속(Filipendula)은 장미과(Rosaceae), 장미아과(Rosoideae)에 속하는 다년생 초본이며, 북반구 온대지역의 산지지역에 서식하며 15-20여 종이 보고되어 있고, 이 중 10여종이 한국, 중국, 일본, 타이완 등의 동아시아 지역에 분포한다. 본 연구의 목적은 DNA 염기서열 자료를 이용하여 터리풀속(Filipendula)내 종들간의 계통관계를 규명하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 이를 위해서 11종 29개체의 터리풀속(Filipendula)샘플과 외군인 산딸기나무속(Rubus)에 속하는 3종 5개체의 샘플을 이용하였다. 추가로 Genbank에서 3속 10종 18개의 염기서열을 다운받아 비교분석에 이용하였다. 계통연구를 위하여 엽록체에 존재하는 atpF-atpH, psbK-psbI, psbA-trnH, matK, rbcL, 5개 마커와 핵에 존재하는 ITS, 총 6개 마커의 염기서열을 생산하였다. 총 52개의 샘플에 대하여 엽록체유전체 5개 마커지역은 염기서열 길이가 3,485bp였고 핵 ITS지역은 631bp였으며, 이들을 합한 염기서열 길이는 4,116bp였다. 계통분석결과, 터리풀속(Filipendula)은 단계통군을 이루었다. F. occidentalis와 F. vulgaris가 기저분류군을 이루었고 이들은 각각의 아속에 해당한다. 그리고 나머지 종들은 모두 하나의 단계통군을 이루었다. 위의 결과들은 1961년 시미즈가 본 속을 Hypogyna아속, Filipendula아속, Ulmaria아속으로 나눈 분류시스템과 일치한다. 나아가 분자계통수에서 Ulmaria아속은 크게 4개의 subclade로 구분되었다. 먼저 subclade I에는 F. vestita, F. kiraishiensis, F. tsuguwoi, F. multijiuga, F. purpurea 등 5개 종으로 구성되었다. Subclade II는 F. ulmaria 한 종으로만 구성되었다. Subclade III에는 F. glaberrima, F. koreana, F. formosa, F.camtschatica 로 구성되었으며 subclade III에는 한국에 서식하는 3종이 포함되었다. Subclade IV에는 F. rubra, F. angustiloba, F. palmata, F. intermedia 4종으로 구성되었다. 이번연구에서는 Ulmaria아속내에 4개의 subclade가 존재함이 처음으로 확인되었다.
도로의 중앙에 일정한 간격으로 마그네틱 마커를 설치하고 차량에 자기 센서를 장착하여 차량의 이동에 따른 자기장의 변화를 측정하여 차량의 주행 경로를 인식하는 시스템의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 도로에 설치하는 마그네틱 마커들의 설치비를 절감하기 위하여 마커들 간의 설치간격을 기존의 경우보다 넓혔다. 이를 위하여 마커들의 간격에 따른 자계의 분석을 행하여 적절한 마커들의 간격을 알아내고, 6개 센서들의 배치방법과 신경회로망을 이용한 제어방법을 제안하였다. 자기장 분석, 지자기 소거. 학습패턴 획득, 신경망 학습에 의해 조향 제어기를 구성하고 컴퓨터 주행 시뮬레이션을 통해 제안된 방법에 의한 자율주행 차량의 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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