본 연구에서는 사용자 참여를 유도하는 가상공간 스토리 북을 기획하고 구현하여 연구 실험 하였다. 구현한 스토리북은 시나리오를 진행하기 위해서 사용자가 적극적으로 시나리오상의 미션을 수행해야 시나리오가 진행이 되는 것이다. 가상공간 스토리 북의 시나리오를 진행하는 절차는 다음과 같다. 첫 번째, 프로젝션으로 가상공간을 구현한다. 두 번째, 시나리오에 맞추어 사용자는 실제 물체를 가져와 가상의 공간에 실제 물체를 삽입한다. 세 번째, 실제 물체와 대응되는 3D모델이 증강한다. 마지막으로 사용자는 증강된 이미지와 실제 물체를 자유롭게 제어함으로 가상공간에서 이루어지는 시나리오를 체험한다. 구현한 결과물은 3명의 5살 어린이들에게 유저 스터디를 진행하였다. 실험에 참여한 어린이는 가상공간 스토리북을 매우 잘 이해하는 모습을 보였으며 실제 물체를 가상의 공간에 집어넣는 과정을 이해하는 모습이 관찰되었다. 또한 어린이는 현실과 가상을 혼돈하지 않고 실제 물체와 가상 이미지를 구분하는 모습을 확인할 수 있었다. 결과적으로 가상공간 스토리 북을 통해 가상의 공간위에 실제 물체를 증강시키는, 방식을 가진 가상공간 스토리북의 가능성을 확인 할 수 있었다.
일반적으로 2차원 공간에서 물체간의 공간정보를 표현하기 위해 정량 지식이나 정성 지식이 사용된다 본 연구는 기존의 정량 지식과 정성 지식의 각 단점을 보완하기 위해 두 지식의 결합된 사용을 고려한다. 그리고 2차원 공간에서 한 이동물체가 n-개의 고정물체 사이를 이동하거나 방향 전환을 할때 이동물체와 고정물체들간의 위치 관계를 계속 유지하는 방법론을 제시한다. 또한 고정물체간의 공간정보를 나타내는 네트워크에 새로운 위치 관계가 추가될 경우 그 관계를 계속 수정해 주는 알고리즘을 제시하고, 본 연구의 응용 차원에서 도로에서 건물들과 이동하는 자동차간의 위치 관계를 알려주는 위치 관계 안내시스템을 구성하였다.
기존의 주성분 분석을 이용한 물체 인식 기술은 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 k-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다. 또한, 물체 인식을 하는데 있어 본 논문에서 제안한 주성분 분석법을 물체 영상 자체를 계산하여 인식하는 게 아니라 물체 영상 공간이라는 고유 공간을 구성한 후에 단지 기여도가 큰 8개의 벡터로만 인식을 수행하기 때문에 자원 축소의 효과까지 얻을 수 있었다.
비디오 복원(video completion)은 비디오 영상에서 색상값에 대한 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 두 물체가 교차하는 입력영상으로부터 하나의 물체를 제거함으로 발생하는 홀(hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 입력 영상에서의 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 영상의 홀이 발생하게 되고, 이 홀을 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 가려진 물체를 복원한다. 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단 된 부분을 삭제하고 공간적 탐색 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 물체를 복원하는 과정을 소개한다. 실험 결과를 통해 제안한 기술이 비교적 자연스러운 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여준다.
본 논문은 두 대의 카메라로 제안하는 물체의 색상, 움직임, 형태상의 특성을 이용하여 3차원 공간상의 움직임을 실시간으로 추출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서 제안하는 물체는 구조상 물체 자체가 캘리브레이션 물체의 역할을 포함하여 캘리브레이션이 되지 않은 상황에서도 정확하게 물체의 3차원 정보를 추출할 수 있으므로 3차원 입력 디바이스로 이용할 수 있다. 3차원 움직임을 추출하기 위해 먼저 3차원 공간상의 물체와 좌우 영상의 상관관계를 구하고 좌우 즉 영상에서 원이 위치할 탐색영역은 MAWUPC 알고리즘을 이용하여 예측한다. 탐색영역 안에서 PCA를 사용하여 원의 정확한 위치를 찾으며 좌우 영상에서 얻은 원의 위치와 스테레오 카메라의 기하학적 구조를 종합하여 3차원 움직임을 추출한다. 추출한 3차원 움직임은 가상환경에서 가상 물체의 움직임을 제어하는데 응용할 수 있다.
비디오 복원(video completion) 기술은 비디오 영상에서 색상 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 물체가 서로 교차하는 비디오 영상에서 원하지 않는 물체를 제거하고 이때 발생한 영상 홀(image hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 움직이는 카메라에서 획득한 비디오 영상에서 이동하는 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 가려진 이동물체와 배경에 홀이 발생하게 되고, 이 홀온 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 새로운 비디오를 생성한다. 입력 영상의 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색(temporal search)을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단된 부분을 삭제하고 공간적 탐색(spatial search) 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 이동 물체 및 배경을 복원한다. 복원된 영상에서 블렌딩을 통해 솔기(seam)를 제거한다. 비디오카메라로 획득한 두 실영상을 이용하여 실험을 수행한 결과 가려진 물체를 복원한 새로운 비디오 영상을 생성할 수 있었다.
위치 추정에 관한 연구는 교통관제 시스템에서 화물 운송용 차량이나 비행기 또는 선박의 운행 정보를 얻기 위해서 사용되어 왔다. 공간적 의사결정지원시스템(SDSS: Spatial Decision Support Systems)을 이용한 이동물체의 위치를 인식하는 시스템은 실세계의 복잡하고 다양한 조건들을 만족시키는 대안들을 도출시키고 보다 객관적이고 과학적으로 평가받는 연구가 될것이다. 본 연구에서는 의사 결정 파라미터으로 수신 신호 세기, 기지국과 이동체간의 거리, 이동체의 이전 위치, 이동체의 이동 방향 등을 고려한 공간 추정데이터를 수집하여 공간적 의사결정을 이용한 이동 물체의 위치를 파악하는 방법을 제안한다.
물이 나타내는 관광이미지는 연구자의 목적이나 분류방법에 따라 수십가지로 나타낼 수 있다. 그러나 대개는 물 자체에 대한 이미지, 물체에 작용하는 물의 이미지, 공간에 작용하는 물의 이미지로 나눌 수 있다. 물 자체에 대한 관광 이미지는 물 자체의 개성을 나타내는 것으로 호수는 정적, 하천은 유동적인 것을 나타내는 것과 같다. 물체에 작용하는 물의 이미지는 폭포를 보고 시원함을 느낀다거나 멋있는 감을 느끼는 것과 같다. 공간에 작용하는 물의 이미지는 기존 공간에 물이 있으므로써 관광공간을 넓혀주는 것이다.(중략)
어떤 폐쇄된 공간 내에서 운동하는 한 물체가 다른 물체와 완전 탄성 충돌이 일어날 경우 현재물리법칙에 따르면 그 공간의 질량중심 이동은 없는 것으로 정의되어 있으며 이에 따라 컴퓨터 그래픽 표현 역시 이와 마찬가지로 되어 있다. 본 논문은 폐쇄된 공간 내에서 두 물체가 충돌하는 기간동안 폐쇄된 공간의 질량중심(CM) 위치이동의 미소한 현상을 포함한 물리법칙을 정의한다. 본 논문에서 정의된 법칙은 근사적인 실험장치로 확인하였으며, 이를 이용하여 폐쇄된 공간 내에서 두 물체의 충돌 순간 형태의 그래픽 표현모델과 수식을 정의하였다. 질량중심 위치이동의 미소한 현상을 다 물체 동역학 시뮬레이션 프로그램 또는 햅틱(haptic) 프로그램에 적용하면 좀더 정확성 있는 운동을 표현할 수 있게 될 것이다. 이러한 정의는 만화영화나 그래픽으로 동작을 표현하는 곳에 적용하면 보다 현실감 있게 표현이 가능할 것이다.
본 논문에서는 영상에서의 물체 인식에 주로 사용되었던 공간 피라미드를 변형시킨 각도 피라미드를 이용한 bag-of-features 방법으로 회전 변화에도 강한 물체 인식에도 적용할 수 있도록 한다. 기존의 공간 피라미드에서 수직의 격자 모양으로 영상을 나누었던 것에 비해 각도 피라미드는 영상의 중심을 기준으로 동일한 각도로 영상을 분할하여 피라미드로 만든다. 각 영역 안에서 특징들의 히스토그램으로 영상을 표현하고 영상간의 유사도는 각도 피라미드를 단계별로 순환적 자리옮김을 통해 회전시켜가며 히스토그램 교집합을 구하여 측정한다. 이 방법을 Caltech-101 데이터베이스에 적용해본 결과 회전 변환을 준 테스트 영상에 대해 기존의 공간 피라미드를 사용한 방법에 비해 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이 방법을 통하여 다양한 상황의 일반적인 물체 분류할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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