근거리 사진측량에서 스테레오 카메라를 이용하여 3차원 위치를 결정하기 위해 카메라의 내부표정요소뿐만 아니라 카메라 간의 상호표정요소를 결정하는 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 한다. 카메라 캘리브레이션을 수행하고 나서 시간이 흐르면 비측량용 카메라의 경우 내부적인 불안정성이나 외부적인 요인에 의해 내부표정요소와 상호표정요소가 변할 수 있다. 본 연구에서는 스테레오 카메라 안정성을 평가하기 위해 두 대의 단일 카메라와 스테레오 카메라의 안정성을 분석뿐만 아니라 검사점을 이용하여 3차원 위치 정확도를 평가하였다. 4개월간 3회의 카메라 캘리브레이션을 수행한 실험을 통해 단일 카메라의 안정성을 평가한 결과 평균제곱근오차는 ±0.001mm로 나타났으며, 스테레오 카메라의 평균제곱근오차는 ±0.012mm ~ ±0.025mm로 나타났다. 또한, 검사점을 이용한 거리정확도를 평가한 결과 ±1mm로 나타나 다시기에 걸쳐 추정한 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소는 안정적인 것으로 판단되었다.
본 연구는 항공다중센서시스템으로부터 동시에 취득되는 항공영상과 라이다데이터 사이에 존재하는 기하학적 불일치를 제거하는 정합 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 크게 정합요소의 추출, 정합요소간의 상호일치성 수립, 영상외부표정요소의 조정계산으로 구성된다. 정합요소로써 라이다데이터로부터 평면패치와 교면에지를 항공영상으로부터 객체점과 연결에지를 추출한다. 추출된 정합요소를 수평 및 수직요소로 구분하여 상호일치성을 수립한다. 이를 광속조정번에 확률제약조건으로 적용하며 외부표정요소를 정밀하게 조정한다. 제안된 방법을 실측 데이터에 적용한 결과에 따르면 외부표정요소 중에 자세변수에 대한 의미 있는 조정이 이루어졌으며, 조정에 사용된 대상객체에 존재하던 최대 2m 정도의 기하학적 불일치가 조정 후에 약 2cm 정도로 크게 감소된 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 특히 도시지역의 고품질의 3차원 공간정보를 생성하기 위한 데이터 융합에 크게 기여할 것으로 판단된다.
얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.
에피폴라 영상은 원 영상에서 y-시차를 제거한 영상으로 3차원 입체 모델을 생성하거나 지도를 제작하기 위해서 필수적인 기술이다. 에피폴라 영상 제작에는 두 영상에서 특징점을 정합한 후 상호표정요소를 추정하여 생성하는 방법과 외부표정요소를 결정한 후 두 영상의 기선과 회전각을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 입력 영상의 외부표정요소에서 방향코사인을 이용하여 에피폴라 영상을 제작하는 방법과 원 영상에서 에피폴라 영상으로 변환할 때 용이한 계산을 위하여 변환관계를 행렬을 이용하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론의 적용성은 고정익과 회전익 드론에서 촬영한 영상을 이용하여 평가하였으며 그 결과 드론의 형태에 관계없이 에피폴라 영상이 적합하게 제작됨을 알 수 있었다.
얼굴 표정은 상호간 의사소통에 있어 중요한 의미를 갖는 것으로, 인간이 사용하는 다양한 언어보다도 수많은 인간 내면의 감정을 표현할 수 있는 유일한 수단이다. 본 논문에서는 쉽고 자연스러운 얼굴 표정 생성을 위한 근육 모델 기반 3D 얼굴 표정 생성 시스템을 제안한다. 3D 얼굴 모델의 표정 생성을 위하여 Waters의 근육 모델을 기반으로 자연스러운 얼굴 표정 생성에 필요한 근육을 추가하여 사용하고, 표정 생성의 핵심적 요소인 눈썹, 눈, 코, 입, 볼 등의 특징요소들을 중심으로 얼굴 근육과 근육벡터를 이용하여 해부학적으로 서로 연결된 얼굴 근육 움직임의 그룹화를 통해 얼굴 표정 변화의 기본 단위인 AU를 단순화하고 재구성함으로써 쉽고 자연스러운 얼굴 표정을 생성할 수 있도록 하였다.
간판은 보행자의 안전과 도심의 재난 예방을 위해 국가법령에 따라 간판의 규격이 정해져 있다. 간판은 규격에 따라 설치되어야 하지만 오랜 기간 동안 설치되어온 다수의 간판과 빈번하게 변화하는 점포로 인해 간판을 체계적으로 관리하기가 수월하지 않다. 이에 본 연구에서는 규격에 어긋나는 간판을 판별하는 방법론을 제안하였다. 이를 위해, 스테레오 카메라를 이용하여 간판을 촬영한 후 영상에서 간판의 3차원 좌표를 결정하여 간판의 가로와 세로 크기를 계산하여 간판의 규격을 판별하였다. 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소를 결정하기 위해서 실외의 3차원 건물을 검정장으로 사용하였다. 그리고 나서 약 15m ~ 22m 거리에서 촬영한 간판 영상에서 딥러닝을 이용하여 간판의 네 꼭지점에 대한 영상좌표를 추출하였다. 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소 그리고 간판의 네 꼭지점에 대한 영상좌표를 이용하여 간판의 3차원 좌표를 결정한 후 간판의 가로 및 세로 크기를 계산한 결과 평균적으로 약 2.7cm의 오차가 있었다. 10개의 판류형 간판에 대한 규격을 살펴본 결과 가로 크기는 모두 규격을 준수하였으나, 세로 크기는 평균적으로 약 36.5cm를 초과하였다. 이를 통해 판류형 간판의 정비가 필요한 것을 알 수 있었다.
로봇과 인간의 상호작용에서 언어에 의한 정보 전달은 상호작용의 한계가 있으므로, 더욱 원활하고 효율적인 의사소통과 나아가 로봇의 감정 표현까지 구현하기 위해서는 비언어적 커뮤니케이션이 필요하다. 본 연구에서는 쇼핑을 지원하는 로봇을 전제로 하여 쇼핑 행태에 따른 7가지 비언어적 정보를 도출하였다. 도출된 비언어적 정보의 요소로서 표정을 선정하고, 2D 분석을 통하여 얼굴 구성요소를 코드화 하였다. 얼굴 구성요소의 코드를 조합한 3D 애니메이션을 이용하여 비언어적 정보의 표현에 대한 유의성을 분석하였다. 분석 결과, 제안된 비언어적 정보의 표현 방법은 높은 수준의 유의성을 보여 비언어적 정보 연구의 기초자료로서 활용 가능성이 확인되었다. 다만, '당황'의 경우 코드화된 얼굴 구성 요소의 모양 적용에 한계가 있으며 보다 체계적 연구가 요구된다.
타악기가 주는 긍정적인 효과가 우울증을 겪는 노인에게 자아 존중감의 증가 및 우울증의 감소를 유도할 수 있다는 사실을 바탕으로 음악 요법을 로봇에 접목하여 노인들이 음악을 직접 연주할 수 있게 하는 타악기 로봇의 콘텐츠가 개발되었다. 노인의 우울증 완화를 위한 음악치료 로봇의 콘텐츠로써, 노인과 로봇의 상호작용 요소가 도출되었다. 회상을 자극할 수 있는 노래가 선정되었고 노래의 연주에 따른 타악기의 타격에 대한 점수체계가 개발되었다. 또한 상호작용 요소 중 노인들의 감성적 자극요인이 될 수 있는 로봇 표정 요소가 디자인되었다. 표정은 무표정, 기쁨, 아주기쁨으로 구분되며 타악기의 연주 참여도에 따라 실시간으로 변화하여 적극적 참여를 유도하게 된다. 노인이 로봇에서 나오는 음악을 따라 연주하고 참여도의 정도에 따라 노인과 로봇이 상호작용할 수 있다면 단순한 음악 게임기가 아닌 우울증을 완화시킬 수 있는 로봇으로서의 효과가 극대화 될 수 있을 것으로 기대한다.
전통적인 2차원 애니메이션 제작기법에 의하면, 애니메이션의 기대효과(Anticipation)는 동작에 대한 준비단계로서 사실적이고 풍부한 표현을 하는데 중요한 역할을 한다고 알려져 있다. 얼굴 표정 애니메이션 데이타가 충분히 길다고 가정하면, 특정한 얼굴 표정에 대한 기대효과가 주어진 애니메이션 데이타에 존재할 가능성이 높다. 본 논문에서는 주어진 얼굴 표정 애니메이션 데이타로부터 얼굴 표정의 기대효과를 자동으로 추출하여 추가하는 방법을 제시한다. 먼저 애니메이션 데이타에 대해 중요요소분석법(Principal Component Analysis)을 적용하여 얼굴 모델의 모든 정점을 비슷한 움직임의 방향을 갖는 요소(Component)의 집합으로 분류한다. 각각의 요소에 대하여, 반대 방향의 움직임을 갖는 보정 애니메이션 데이타를 파 요소에 대한 기대효과로서 추출하고, 이 중에서 얼굴 모델의 위상정보를 보존하는 최적의 기대효과를 주어진 보정의 기대효과로 선택한다. 선택된 기대효과는 애니메이션 데이타의 연속성과 재생 시간을 유지하도록 주어진 표정과 적절히 합성(Blend)한다. 모션캡쳐 및 키프레임 작업에 의한 3차원 얼굴 보정 애니메이션 데이타를 입력으로 하여 기대효과론 자동으로 생성하는 실험격과를 제시한다. 본 논문은 전통적인 2차원 애니메이션 제자방법 중 하나인 기대효과를 3차원 얼굴 표정 애니메이션에 적용하는 새로운 방법을 제시하여, 애니메이션 제작자가 얼굴 표정을 선택하는 간단한 상호작용만으로도 기대효과가 추가된 3차원 얼굴 보정 애니메이션을 손쉽게 얻을 수 있다.
본 연구에서는 고해상도의 비측정용 디지털 카메라를 이용하여 강구조 철도교량의 3차원 변형량을 측정하고자 하였다. 변형량 측정은 현장관측 시간을 단축하고, 작업의 효율을 높이기 위해 공면조건에 의한 상호표정 방법(기준 타겟점의 3차원 측량이 필요 없다)을 적용하고자 한다. 이 방법으로 측정한 변형량을 토털스테이션을 이용하여 기준점의 3차원 측량으로 구한 외부표정요소로부터 획득한 변형량과 비교하여, 적용방법의 정확도를 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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