스마트미디어가 보편화되면서 고화질의 3차원 영상과 깊이맵에 대한 필요성이 대두되고 있지만, 현재 기술로는 완벽한 깊이맵을 직접 획득하는 것이 불가능하다. 스테레오 정합으로 획득된 깊이맵은 모호한 텍스처를 갖는 영역에서 낮은 정확도를 가지며, 깊이 카메라를 통해 직접 깊이맵을 획득한 경우에는 센서 잡음이나 낮은 해상도 등의 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미 획득된 깊이맵의 화질을 향상시키거나 고해상도로 변환하는 기술 동향을 살펴본다. 초기에 개발된 깊이맵만을 이용한 기술부터 대응되는 색상 영상 정보를 함께 이용한 기술을 소개하고, 최근 활발히 연구되고 있는 복합형 카메라를 이용하여 깊이맵 화질을 향상시키는 기술을 자세히 살펴본다.
본 연구의 목적은 도시경관계획에서 주민참여 증진을 위해 인터넷 환경 하에 운용 가능한 공공참여 GIS의 한 형태인 경관진단모델(Diagnosis Model of Landscape, 이하 DML)을 개발하는 것이다. 공공참여의 특성상, DML은 전문가뿐만 아니라 일반인도 쉽게 이용할 수 있도록 직관적인 인터페이스를 제공해 준다. 구체적으로 DML은 크게 세 개의 맵 모듈로 구성되어 있는데, 사전정보 전달을 위한 조사맵(survey map), 공공 참여형 진단맵(DML), 그리고 도시경관의 경년변화에 따른 경관 이미지 비교분석과 저장매체로서의 이미지베이스맵(image-base map)을 근간으로 하고 있다. DML은 다양한 의견 수집뿐만 아니라 경관문제에 공공의 참여를 적극적으로 유도토록 하고 있다. 이상에서 개발된 DML의 유용성을 검정하기 위해 실험적으로 경남의 의령읍과 함양읍에 적용하여 운용해 본 결과, 본 모델이 참여형 경관진단모델로서 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 모델2(MVC) 패턴을 기반으로 구글맵을 이용하여, 자신의 위치와 자신과 상대방의 위치가 활성화가 되어있을 때 상대방의 위치까지 확인이 가능한 System으로써, 사용자의 편리성을 위하여 안드로이드 4.2이상 버전의 스마트 폰 Application으로 개발하였다. Client에서는 J-Query Mobile, cordova를 사용하였고 Ajax, json 방식으로 서버에게 사용자 정보와 위치정보를 전송 하였다. 본 시스템을 통해 보호자들은 위치정보를 활용하여 안전하게 피보호자를 관리할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
정보통신기술의 급속한 발전과 함께 나타난 다양한 응용 기술로 인해 인간의 생활은 커다란 변화를 겪고 있으며, 비즈니스 전반에 걸쳐서도 많은 변화를 초래하였다. 특히 ‘유비쿼터스 컴퓨팅’이라는 용어가 일상화되면서 새로운 이익의 창출이나 비즈니스의 혁신을 가능하게 하는 유비쿼터스 비즈니스가 등장하게 되었다. 본 연구는 유비쿼터스 비즈니스의 특성을 제시하고 유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 관련된 로드맵에 그 특성을 적용함으로써 유비쿼터스 비즈니스의 발전방향을 분석해보고자 한다.
텍스쳐 매핑은 복잡한 3차원 모델을 모델링하는 대신 텍스쳐 맵으로써 대체하는 기법이다. 일반적인 영상기반 렌더링 기법에서는 영상으로부터 바로 텍스쳐를 추출하여 렌더링에 사용한다. 그러나 이러한 텍스쳐는 주변 환경으로부터의 빛과 물체의 반사 속성이 결합되어 나타나는 색이므로 영상으로부터 획득한 텍스쳐를 텍스쳐 맵으로 사용할 경우 비사실적인 영상을 생성하게 된다. 그러므로 획득한 텍스쳐에서 물체의 재질을 찾아내는 것은 사실적인 렌더링을 하기 위해 매우 중요한 일이다. 본 논문에서는 사실적인 렌더링을 위해 HDRI 환경맵을 이용하여 Diffuse map을 생성하는 기법을 제시한다.
본 논문은 퍼지 인지 맵과 퍼지 연상 메모리를 사용하여 열과 온도에 관한 학생들의 과학개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 있는 오인 진단 모델을 제시한다. 오인 진단 모델에서 퍼지 인지 맵은 과학현상에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현할 수 있다. 또한 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 지능형 개인교수 시스템으로 적용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 중요 영역을 표현하는 메쉬 돌출맵(mesh saliency map)을 생성하기 위하여 다중 스케일 평균 곡률 (multi-scale mean curvature)을 기반으로 정의된 전역 희소치(global rarity)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선, 메쉬 모델의 지역 영역 특성을 정의하기 위하여 기존 관련 연구들에서 많이 사용하고 있는 가우시안 가중치 평균곡률(Gaussian-weighted mean curvature)을 5단계 서로 다른 스케일에서 정의하고, 메쉬의 각 정점(vertex)에 대하여 중심주변 연산자(center-surround operator)를 적용하여 5단계 지역 돌출특성(local saliency)을 정의한다. 주어진 메쉬 모델의 전역 희소치를 구하기 위하여 메쉬의 모든 정점쌍 (vertex pair)에 대하여 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 거리를 계산하고, 각 정점별로 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 다른 정점과의 거리의 합으로 전역 희소치를 정의한다. 이러한 전역 희소치를 각 정점의 메쉬 돌출치로 정의한다. 서로 다른 형태의 3차원 모델에 대하여 제안방법에 의한 메쉬 돌출맵과 지역 특성만을 고려한 기존 메쉬 돌출맵을 생성하여 중요 영역 표현 결과를 비교 분석한다.
본 논문에서는 동적인 실제 객체로부터 얻어진 깊이 맵으로부터 3차원 메쉬 모델을 생성할 때, 영상의 경계정보를 기반으로 효율적인 비정규 메쉬를 생성하는 기법을 제안한다. 우선 깊이 맵으로부터 소수의 특징점과 경계영역에서의 실루엣 점을 추출한다. Delaunay 삼각화 기법을 적용할 때 경계 피부에 발생하는 불필요한 삼각형들을 효율적으로 제거하기 위해 실루엣점으로 구성된 경계 라인을 제약조건으로 사용한다. 즉 깊이 맵으로부터 경계 영역 정보를 추출하고 이를 기반으로 관심 객체의 비정규 삼각 메쉬에 존재하는 불필요한 외부 삼각형을 제거한다. 최종적으로 생성된 3차원 메쉬에 포함된 형상 노이즈를 제거하기 위해 메쉬 스무딩 기법을 적용하고, 깊이 맵과 동시에 획득된 컬러 영상을 텍스쳐링하여 3차원 메쉬를 생성한다.
이 논문은 사이버공간에서 비즈니스를 시작하고 확장해가는 과정을 로드맵으로 제안하였다. 사이버 비즈니스가 성공하기 위해서는 사이버공간의 특성, 비즈니스의 특성 그리고 사업자 자신의 상황이 조화롭게 통합되어야 하는데, 그 통합 과정을 로드맵으로 함축시켰다. 제안하는 로드맵은 사이버공간의 특성에 대한 이해의 점진적 확장과 더불어 사이버 비즈니스를 점진적으로 확장해 가는 방법을 지향하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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