본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 신체 중 발의 3차원 가상 모델을 실시간으로 합성할 수 있도록 동작을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 발에 가상 모델을 같은 위치에 합성하려면 관절의 움직임을 일정하게 추적하는 움직임 검출 과정이 필수적이다. 복잡한 움직임 속에서의 정확한 정합 이 기술이 해결해야 할 가장 중요한 문제이다. 본 논문에서는 두 가지 형태의 마커 그룹을 사용한 동적 정합을 제안한다. 바닥의 평면 정보는 발과 3차원 가상 발 모델의 관계를 조정하고 발의 자세와 위치를 측정한다. 발의 회전은 발등의 중심 골격에 따라 부착한 두 개의 마커(Marker) 그룹을 사용하여 추정했다. 이 논문에서는 제안한 시스템을 직접 구현하고, 다양한 실험을 통해 시스템에 적용된 각 알고리즘의 정확도를 측정했다.
멀티미디어, 가상현실 및 네트워크로 대표되는 ICT 기술은 문화콘텐츠의 원형을 보존하고 복원을 위한 좋은 수단이다. 본 논문에서는 우리나라의 대표적인 문화콘텐츠라 할 수 있는 전통목조건축물을 디지털화하기 위한 멀티미디어와 증강현실 기술의 세부적인 방법을 제시하고 구현하였다. 그래픽 기법을 사용하여 전통목조건축물에 사용되는 건축 부재들을 3D 모델링하였고, 전통목조건축물의 지붕 곡선을 표현하였고, 전통목조건축물의 재질 매핑을 하였다. 또한, 마커 기반 증강현실 기법을 사용하여 모바일 기기를 통하여 전통목조건축물의 정보를 획득할 수 있도록 구현하였다. 멀티미디어 및 증강현실로 구현된 전통목조건축물 결과물의 활용 방안을 또한 제시하였다.
본 논문에서는 영상 기반 자동 착륙 시스템 개발과 이 시스템을 사용하는 멀티로터 플랫폼 개발에 대해서 소개 한다. 멀티로터 플랫폼은 뉴턴 오일러 개념을 근간으로 하는 강체 운동 모델링을 하였고, LQR 제어 기법을 통한 제어기 튜닝 및 시뮬레이션을 하였다. 영상기반 자동 착륙 시스템은 멀터로터 시스템에 탑재된 단일 카메라를 사용하여 추가적인 임무장비 없이 증강 현실 알고리즘을 사용하여 마커를 탐지하고 정밀한 착륙을 유도하도록 GCS와 연동 코드를 구현 하였다.
최근 다양한 인터랙티브 인터페이스 개발로 인해 체감형 게임 환경에 관심이 모아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 증강현실 기술의 하나인 마커인식 인터페이스와 멀티 터치 인터랙션 인터페이스를 이용한 멀티 카드 터치 기반의 인터랙티브 아케이드 시스템을 제안한다. 이를 위해 DI 기반의 인식 알고리즘을 적용하여 카드의 위치, 방향 정보를 인식한다. 또한 사용자의 손 제스처 정보를 트래킹하여 다양한 인터랙션 메타포를 제공한다. 본 시스템은 사용자에게 좀 더 높은 몰입감을 제공하며 새로운 경험을 제공한다. 따라서 제안하는 시스템은 체감형 아케이드 게임기기에 활용될 것이다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전 기술 기반으로 사용자의 손 움직임과 가상객체 사이의 자연스러운 상호작용을 위한 증강현실 시스템을 제안한다. 기존의 증강현실 시스템은 마커를 이용하거나 트랙커 같은 센서를 직접 조작해야 했기 때문에 사용자에게 불편함을 제공한다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 손 움직임을 증강현실 시스템에 적용한다. 또한 가상객체의 움직임에 물리적 현상을 적용하여 현실감을 부여한다. 제안한 시스템은 마커를 이용하여 기하학적 정보를 얻어 가상의 공이 움직이는 가상공간, 벽돌 등의 시스템 환경을 구성하였으며, 사용자의 손 움직임은 테이핑을 통하여 특징점을 추출하여 정보를 얻는다. 이 특징점을 이용하여 손 위에 가상 평면을 안정적으로 정합한다. 가상의 공의 움직임은 포물선 방정식을 이용하여 기본적으로 포물선 움직임을 보이고, 평면 또는 벽돌에 충돌이 발생할 경우에는 가상 공의 위치와 평면의 법선벡터를 이용하여 가상 공의 움직임을 보였다. 실험을 통해 충돌 시 발생되는 잘못된 공의 위치에 대해 보정되는 과정을 보였고, 증강된 가상객체의 떨림과 수행속도에 대해 마커를 이용한 시스템과 비교하여 제안한 시스템으로 대체할 수 있다는 것을 확인하였다.
패킷 분류근 인터넷 망에서 QoS(Quality of Service)보장, VPN(Virtual Private Network)등과 같은 사용자들의 다양한 서비스를 수용하기 위한 중요한 요소이다. 패킷 헤더는 기본적으로 IP(Internet Protocol) 패킷 헤더 내의 목적지 주소뿐만 아니라 발신지 주소, 프로토콜, TCP(Transmission Control Protocol)포트 번호 등 여러 필드들을 조합하여 룰 테이블로부터 best matching 룰을 찾는 것이다. 본 논문에서는 멀티 비트 트라이 구조의 트리 비트맵을 이용하여 하드웨어적인 룰 검색이 가능한 패킷 분류 기법을 제안한다. 검색 대상 필드 및 패킷 분류 룰을 구성하는 프레픽스를 비교 단위가 되는 일정한 비트 크기의 멀티 비트로 나누고, 이와 같이 구분된 멀티 비트 단위로 트리 비트맵 기반의 룰 검색 기능을 수행한다. 제안한 기법은 프레픽스의 일정한 상위 비트들에 대해서는 인덱싱 키로 사용하여 룰 검색을 위한 메모리 액세스 횟수를 줄이도록 하였다. 또한 룰 검색시 성능 저하를 초래하는 백트랙킹이 발생하지 않도록 하기 위하여 룰 테이블 구축시 마커 프레픽스에 대한 처리 기법을 제안하였다 그리고 본 논문에서는 IPMA(Internet Performance Measurement Analysis) 프로젝트에서 제공하는 라우팅 테이블의 프레픽스들을 이용하여 2차원 즉, 목적지 주소와 발신지 주소의 2필드로 구성되는 랜덤 룰 셋을 생성하고 제안한 기법에 대한 메모리 소요량 및 성능 비교를 하였다.
This paper presents a real-time indoor location and pose estimation method that utilizes simple artificial markers and image analysis techniques for the purpose of warehouse automation. The conventional indoor localization methods cannot work robustly in warehouses where severe environmental changes usually occur due to the movement of stocked goods. To overcome this problem, the proposed framework places artificial markers having different interior pattern on the predefined position of the warehouse floor. The proposed algorithm obtains marker candidate regions from a captured image by a simple binarization and labeling procedure. Then it extracts maker interior pattern information from each candidate region in order to decide whether the candidate region is a true marker or not. The extracted interior pattern information and the outer boundary of the marker are used to estimate location and heading angle of the localization system. Experimental results show that the proposed localization method can provide high performance which is almost equivalent to that of the conventional method using an expensive LIDAR sensor and AMCL algorithm.
This paper presents an augmented reality system for multiple users. The proposed system performs ar image-based pose estimation of users and pose of each user is shared with other uses via a network server. For camera-based pose estimation, we install multiple markers in a pre-determined space and select the marker with the best appearance. The marker is detected by corner point detection and for robust pose estimation. the marker's corner points are tracked by optical flow tracking algorithm. Experimental results show that the proposed system successfully provides an augmented reality application to multiple users even when users are rapidly moving and some of markers are occluded by users.
본 논문에서는 실내 공간에 설치된 복수의 카메라로부터 획득한 영상정보를 소형무인기의 자세 추정 및 제어에 이용하는 시스템에 대한 연구를 기술하였다. 제안된 시스템은 실외 비행시험의 제한을 극복하고 효율적인 비행시험 환경을 구축하기 위한 것으로 무인기의 위치 및 자세를 측정하기 위해 별도의 센서를 탑재할 필요가 없어 저가의 장비로 테스트베드를 구성할 수 있다는 장점을 갖는다. 시스템 구현을 위해 요구되는 카메라 보정, 마커 검출, 자세 추정 기법을 소개하였으며 테스트베드를 이용한 실험 결과를 통해 제안된 방법의 타당성 및 성능을 보였다.
Reconstruction of the three-dimensional (3D) environment is a key aspect of augmented reality and augmented virtuality, which utilize and incorporate a user's surroundings. Such reconstruction can be easily realized by employing a Kinect device. However, multiple Kinect devices are required for enhancing the reconstruction density and for spatial expansion. While employing multiple Kinect devices, they must be calibrated with respect to each other in advance, and a marker is often used for this purpose. However, a marker needs to be placed at each calibration, and the result of marker detection significantly affects the calibration accuracy. Therefore, a user-friendly, efficient, accurate, and marker-less method for calibrating multiple Kinect devices is proposed in this study. The proposed method includes a joint tracking algorithm for approximate calibration, and the obtained result is further refined by applying the iterative closest point algorithm. Experimental results indicate that the proposed method is a convenient alternative to conventional marker-based methods for calibrating multiple Kinect devices. Hence, the proposed method can be incorporated in various applications of augmented reality and augmented virtuality that require 3D environment reconstruction by employing multiple Kinect devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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