본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위를 효율적으로 감지하기 위한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델을 제안한다. 우선 객체 중심 증강 기법을 적용하여 변위 객체들이 이미지 공간상의 어느 곳이든 위치할 수 있게끔 데이터를 구성한 이후 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 이미지에 대한 심층 특징 벡터를 추출한다. 그 이후 심층 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델이 객체 중심 증강 기법을 사용하지 않은 모델보다 목조 문화재에서 변위 영역을 더 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.
본 연구는 회화문화재 속에 표현된 다양한 종류의 객체를 검출할 수 있는 딥러닝 모델생성을 위해 필요한 학습용 이미지 데이터셋 구축방안을 제안한다. 먼저 기존 동양화 기반의 회화문화재 이미지 데이터 및 객체 특징 분석을 진행하였고, 이를 바탕으로 Natural image에 Pose transfer 및 Style transfer를 적용한 새로운 방식의 회화문화재 이미지 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안한 프레임워크를 통해 기존 문화재 분야에서 가지고 있던 제한된 데이터 구축문제를 극복하고, 검출모델 생성을 위한 대용량의 학습데이터 구축 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 박물관에서 사용되는 전시 매체 중 지형 및 건축 문화유산 모형을 활용한 Visual SLAM 기반 증강현실 시스템 활용을 제안한다. 현재 박물관에서 다양한 디지털 전시가 도입되고 관람객과의 상호작용을 중요시하고 있으나 오래전부터 도입된 지형 및 건축 문화유산 모형의 ICT 기술 활용은 미흡한 상황이다. 이에 본 연구에서 제안한 Visual SLAM 기반 증강현실 시스템은 현실 객체의 특징점을 인식하여 3D 객체를 증강하기 때문에 다양한 크기와 형태의 문화유산 모형에 활용될 수 있다. 이러한 시스템 제작을 제안함으로 박물관에 전시되어있는 기존 모형의 활용도 및 전시 효과를 높일 수 있고 다양한 인터랙션 설정으로 추가 정보 또한 제공할 수 있다.
과학기술에 대한 일반지식을 모르는 것은 무식꾼이 되는 것이고 때로는 생활의 불편과 불이익을 받을 수도 있다. 국가 경제를 성장시키고 문화와 삶의 질을 향상시키기 위해선 과학기술의 객체들 즉 연구자, 대학, 사회, 국가의 변화가 절실하며 이 객체들이 유형재 이상의 가치가 있는 무형재의 정보기술을 육성하고 응용해 새로운 기술을 창출하는데 총력을 기울여야 하겠다.
본 논문에서는 노후화된 목조·석조 건축물의 균열을 탐지하는 기법을 소개한다. 본 기법의 목적은 석조·목조 문화재의 시간의 흐름에 따른 관리 소홀, 균열(벌레, 날씨, 기온 등), 배부름 현상에 의한 문화재의 손상을 사전에 방지하기 위함이다. 기존에 존재하는 목조·석조 건축물의 균열, 노후, 배부름 등 다양한 결함과 변형의 탐지 방법은 접촉식 센서를 이용하여 탐지를 해왔지만, 문화재 자체의 미관을 해칠 뿐 아니라 문화재를 추가로 훼손할 가능성이 있다는 문제점이 제시되었다. 이 문제를 해결하기 위해 문화재 비 접촉형 탐지 기법을 사용한다. CCTV 및 DSLR과 같은 관측장비로 촬영한 영상정보를 기반으로 문화재의 결함과 변형을 AI 영상분석 기반 방법으로 판단하는 문제를 제안한다.
최근 영상 콘텐츠의 확산에 따라 기존 콘텐츠들이 동영상으로 전환되고 있으며, 새로운 플랫폼들의 등장으로 인해 영상 콘텐츠 생태계의 성장은 가속화되고 있다. 이처럼 가속화된 성장은 전문가의 영역으로 분류되던 동영상 제작 및 편집 기술들을 일반인들 또한 쉽게 접하고 이용할 수 있도록 기술의 보편화 과정에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 기술들의 발전으로 인해 사람의 수작업을 통해서만 영상을 녹화하고 조절하던 과정들을 객체 추적 기술에 기반하여 자동으로 촬영하고자 하는 객체를 찾아 화면의 정중앙에 위치시켜 영상을 녹화하는 자동화 과정이 가능하게 되었다. 하지만 추적하고자 하는 객체를 지정하는 일은 아직까지 사람의 수작업을 요구하며 객체를 지정하는 수작업 과정에서 지연이나 객체 지정에 실수가 발생할 수도 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 Haar Cascade Classifier를 활용한 얼굴 탐지기법과 CMT 객체 추적 알고리즘을 결합한 새로운 객체 추적 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 스마트폰에서 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.
본 논문에서는 객체 위주의 3D 파노라마를 생성하기 위하여 객체를 중심으로 영상을 촬영할 시, 조명의 위치나 방향에 의해 나타나는 영상 내 음영과 같은 휘도의 차이를 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 촬영한 영상을 그레이스케일 영상으로 변환한 후, 임계값(threshold)을 기반으로 객체 내 어두운 영역과 밝은 영역을 분류하고, 그레이스케일 영상의 히스토그램을 분석하여 분류한 영역의 차이를 완화시킬 수 있는 최적의 휘도 경계 값을 도출한다. 다음으로는 어두운 영역(shadow)과 밝은 영역(non-shadow)에 해당하는 히스토그램의 요소들을 추출하고, 추출한 요소들을 휘도 경계 값으로 이동하여 조명에 의해 발생된 영사의 휘도 차이를 보정한다. 제안한 방법을 건조물 문화재를 중심으로 촬영한 영상에 적용하였을 시, 조명에 의해 발생된 영상 내 급격한 휘도의 차이를 보정할 수 있었으며, 보정된 결과에서는 보정 전 어두운 영역에서는 관찰하기 어려웠던 건조물 문화재의 내부문양과 같은 정보들을 보다 명확히 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술에 대한 평가 항목, 평가 기준, 평가 방법을 설정하여 관련 기술의 성능을 객관적으로 검증하는 방법에 대해 설명한다.. 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술은, 다양한 분야에서 활용이 가능한데, 대표적인 서비스 분야는 e-Learning 분야, 문화재 정보검색 분야, 모바일 AR 분야, 스마트 TV 분야, 모바일 쇼핑분야, 모바일 영상 감시분야 등 매우 다양하다. 본 논문에서 제시한 객체기반 모바일 콘텐츠 검색 기술 평가 지침은 국내 디지털 콘텐츠 업계에서 개발, 생산하고 있는 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 체계를 제공함으로써, 사용자는 표준화된 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 인증서의 내용을 토대로 자신의 목적에 따라 선택하여 사용할 수 있도록 하고, 기술 개발자들에게는 보다 우수한 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 개발을, 평가자에게는 공정한 평가를 가능하게 할 수 있다.
세계 여러 나라들은 전통문화를 바탕으로 국익증진과 경쟁력 향상을 위해 문화콘텐츠의 개발 및 홍보방식에 새로운 변화와 개혁을 추진하고 있다. 또한, 국민의 생활수준과 삶의 질이 높아짐에 따라 전통 문화의 향유를 위한 다양한 요구가 증가하고 있으며, 문화재 환경이 갈수록 복잡하고 다양해지면서 체계적인 관리와 보존 방안이 필요하다. 이러한 관점에서 웹을 이용한 지형공간정보 제공서비스는 위성사진이나 지형, 3D 뷰잉 등 다양한 형태의 서비스를 제공함으로써 사용자가 특정지역의 구체적 공간정보를 얻을 수 있도록 하고 있다. 특히, 3D 모델링을 이용한 지형공간정보는 구축비용이나 운용, 유지의 어려움 때문에 국한된 공간에서만 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전통 건축물 및 문화관광 자원을 3D 객체 단순화를 통해 구글어스에 효과적으로 업로딩하기 위한 방법을 제시하고자 한다.
최근 지리 정보 시스템이나 공간 데이터 베이스 시스템이 발전하면서 실세계를 효율적으로 모델링하려는 맡은 연구가 수행되고 있다. 기존의 단순한 point, line, polygon으로 모델링했던 방법들을 multipoint, multiline, multipolygon과 같은 복잡한 객체를 표현하기 위한 연구로 확장되었다. 또한 이러한 공간 객체의 이력을 효율적으로 관리하기 위해 공간 객체를 시간으로 확장하는 연구가 수행되고 있다. 이러한 모델들은 명확한 경계를 가진 시공간 객체를 대상으로 한다. 자연, 사회 문화 현상, 생태 같은 경계가 명확하지 않은 객체를 단순한 경계를 가진 공간 객체로 모델링하기에는 그 표현력이 부족하다. 따라서 이 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 불확실한 경계를 가진 시공간 데이터 모델을 제시한다. 이 논문에서 제시한 불확실한 경제를 가진 시공간 모델의 설계는 상호 운용을 증진하기 위하여 OGC(OpenGIS Consortium)에서 제시한 2차원 기하 객체 모델을 기반으로 불확실한 경계를 가지는 공간 데이터 모델로 확장한다. 또한, 이 불확실한 경계를 가지는 단순한 공간 모델을 시간 영역으로 확장하여 유효시간을 갖는 불확실한 시공간 데이터 모델을 설계한다. 또한, 이 논문에서 제시한 불확실한 경계를 가진 시공간 객체 모델을 바탕으로 실세계의 다양하고 복잡한 객체에 대한 효율적인 질의가 가능한 시공간 연산자를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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