본 논문은 상향식 현저함 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 시각적 주의를 갖는 영역들을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 인간의 시각 시스템과 같이 사전 지식 없이 시각정보의 공간적인 분포에 근거하여 장면을 해석하는 상향식 현저함 모델 방법을 입력 영상에 적용하여 관심 물체 영역을 검출하는 연구이다. 상향식 현저함 방법은 Treisman의 세부특징이론 연구에서 제시한 바와 같이 시각적 주의를 갖는 영역은 시각정보의 현격한 대비차이를 가지는 영역으로 집중되어 배경에서 관심영역을 구분할 수 있다. 입력 영상에서 현저함 모델을 통해 3차원 현저함 맵을 생성한다. 그리고 생성된 현저함 맵으로부터 실제 관심영역들을 검출하기 위해 제안한 방법에서는 적응적 임계치 방법을 적용하여 관심영역을 검출한다. 제안한 방법을 관심영역 분할에 적용한 결과, 영역 분할 정확도 및 정밀도가 약 88%와 89%로 제시되어 관심 영상분할 시스템에 적용이 가능함을 알 수 있다.
3D City 모델로부터 CFD 모델 입력자료를 생성하여 모델링 품질을 향상시키고 CFD 모델링 결과를 3D 모델과 통합하여 사실적이고 쉽게 인지할 수 있는 시각화 방법에 대하여 연구하였다. 국토지리정보원에서 구축한 3D City 모델을 이용해 세밀도와 정확도가 향상된 CFD 모델 입력자료를 생산하여 적용함으로써 상세한 도시공간구조를 반영하는 향상된 CFD 모델을 생산하였다. CFD_NIMR_SNU 모델로부터 바람의 흐름과 오염물질 확산을 시뮬레이션 하였으며 3D City Model과 CFD 모델을 통합하여 동적으로 시각화 하였다. 본 대기환경 시각화 도구는 도시기후 계획 및 관리에 있어 의사결정을 위한 시각적 소통능력을 향상시켜 비용과 시간을 최소화할 것이다.
공간과 형태 디자인에 있어서 스터디모델은 완성될 공간이나 형태가 디자인되는 공간과 형태에 구체적인 시각적 매개체를 제공하며, 보다 근본적으로 디자인도면에 대한 상호 보완적 수단으로서 이용된다. 즉 스터디모델은 2차원적인 속성을 지니는 디자인 도면에 3차원적인 이해 수단을 추가적으로 부여한다. 따라서 디자인이 진행되는 동안 구체적인 공간의 형태와 공간구성을 디지털스터디모델을 이용하여 자유로운 각도에서 시각적으로 감지하며 공간과 형태를 분석하게 해준다. 일반적으로 유형적인 재료를 사용하여 제작되는 스터디모델은 디자인 과정에서 디자인 내용의 변경과 스터디모델의 용도에 따라서 여러 번 제작되어야 하며, 디자인도면과 모델의 관계는 공간의 지각과 이해를 통해서만 이루어진다. 이것은 디자인도면과 스터디모델 매체사이의 상호보완성이 동시에 이루어지지 않기 때문이다. 그러나 본 연구에서 제안된 3차원 디지털 디자인 프로세스를 이용하면, 즉각적인 시각적 표현과 더불어 디자인 단계에서 다양한 분석과 디지털 디자인모델 결과물들을 얻어낼 수 있게 된다. 결국 디자인계획과 디자인 구체화 단계에서 디지털디자인 프로세스를 활용할 경우 입체적 표현을 실시간으로 적용할 수 있으며, 3차원 디지털모델을 시각화하여 최종 디자인을 위한 공간과 형태의 다양한 분석이 가능하게 된다.
인간의 시각 피질을 구성하고 있는 시각 뉴런은 모든 시각적 자극에 반응하는 것이 아니라 특정한 조건을 갖춘 시각적 자극에 반응한다는 것이 생리학적 실험을 통하여 밝혀졌다. 본 연구에서는 이와 같은 생리학적 실험을 해석하기 위하여 랜덤한 이득을 갖는 선형 필터를 포함하는 뉴런의 발화 특성을 시뮬레이션하고 설명할 수 있는 모델을 제안하였고 또한 제안한 모델의 선형 필터의 출력이 전체 자극 데이터의 부공간을 형성하고 있음을 실험을 통하여 증명하였다. 구현된 모델의 타당성을 검증하기 위하여 서로 다른 4개의 시각적 자극 데이터들로부터 임의로 추출한 2개의 화소에 대한 값의 분포를 관찰하였다. 전체 자극 데이터와 스파이크 발화 자극 데이터의 분포로부터 중심 좌표 값 즉, 가장 많은 값이 분포하는 좌표 값을 추출하여 두 분포 사이의 차이를 확인할 수 있었고 구현된 모델이 전형적인 LNP 모델과 동일하게 전체 자극 데이터가 전체 집합일 경우 스파이크를 발생시키는 자극 데이터가 전체 자극 데이터의 부공간 임을 실험을 통하여 증명하였다. 본 연구는 시각적 자극에 대한 스파이크의 발생기전과 관련된 기초 연구로 활용할 수 있다.
이중 척도 모델은 서로 다른 두 척도를 이용하는 시각적 모델로(정영옥, 2015), 그동안 이중 척도 모델에 관한 국내 연구는 주로 이중수직선에 한정되어 이루어졌으며, 우리나라 교과서에 이중 척도 모델을 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 연구는 제한적으로 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 이중 척도 모델을 적극적으로 활용하고 있는 일본 교과서를 분석하였는데, 구체적으로 이중 척도 모델이 제시된 단원의 학습 내용, 제시 목적, 형태의 변화 과정 및 문제 맥락의 특징을 중심으로 살펴보았다. 분석 결과, 이중 척도 모델은 곱셈과 관련된 학습 내용을 연결하여 지도하는 데 유용한 시각적 모델이며 특히 비율 맥락에서 사용하기에 적합하다는 것을 확인하였다. 또한 학년에 따라 이중 척도 모델의 제시 목적을 점진적으로 확대하고, 형태를 단계적으로 도식화함으로써 학생들의 이해를 돕고 있음을 알 수 있었다. 이와 같은 결과를 토대로 본 연구는 이중 척도 모델의 체계적인 활용 방안에 관해 시사점을 제시한다.
이 연구는 정보의 효과적인 전달을 목적으로 하는 정보디자인에 있어서 지식의 활용에 대해 고찰하며, 정보시각화와 지식시각화의 특성에 대한 비교분석을 목적으로 한다. 지식은 일종의 고부가 가치의 정보로서 주어진 데이터에 관한 인간의 인지활동을 내포하고 있다. 지식은 정보에 관한 사용자의 해석, 인지, 이해 등을 거친 것으로서 정보 이상의 가치를 지닌 것으로 사용자의 심상과 인지를 확장시켜 새로운 정보와 지식의 생성 및 의사 결정에 사용될 수 있다. 지식의 표현은 현재 정보의 양적 팽창으로 인해 정보디자인에서 나타나는 정보과중, 해석오류와 오역, 사용자 태도 등의 문제를 해결하는 대안이 될 수 있다. 지식시각화는 지식의 전달과 장조를 위한 방법론으로써 사람들이 알고 있는 것을 좀 더 풍부한 의미로 전달한다. 또한 개인 또는 그룹 사이의 지식의 장작을 촉진하고 전달을 개선하며 습득을 용이하게 할 수 있다. 이 연구는 지식시각화란 정보디자인의 새로운 연구 분야로써 이론적 부분을 정립하고 표현방법 및 효과적인 프로세스 모델 설계를 연구하였다. 정보시각화와 지식시각화의 이론적 특성과 표현 방법 요소의 비교분석을 통해 지식시각화의 성격과 특정을 파악하였다. 또한 지식시각화의 대표적 표현방법을 도출하고, 지식의 표현에 적함한 시각화 방법 에 관해 고찰하였다. 더불어 지식의 실질적 표현에 기초가 되는 지식 구조화에 적합한 시각화 프로세스 모델을 제안하였다. 일반적인 시각화에서는 다양한 관점 제시나 지원구분을 하고 있지 않기 때문에 이 연구를 통해 도출되는 시각화 요소를 이용한 합리적인 시각화 프로세스 모델은 지식의 표현에 있어 효과적일 것이라 생각한다.
3 차원 입력 장치는 키보드나 마우스 같은 일반적인 입력 장치로는 받아 들이기 어려운 3 차원 입력을 사용자로부터 간편하고 직관적인 방법으로 받아들일 수 있다는 측면에서 활발히 연구 및 사용되고 있다. 또한 햅틱 장치는 가상 물체의 조작에 따른 시각적인 피드백 외에 가상 물체의 느낌을 피드백 힘을 통해 사용자에게 전달해 줌으로써 컴퓨터와 사용자간의 상호 작용에 큰 도움을 준다. 본 논문은 햅틱 피드백이 적용된 실시간 가변형 모델과 효과적인 3 차원 입력에 대한 기반 연구를 하고자 한다. 그리고 이에 대한 한 가지 사례로써 햅틱 장치를 이용한 가상 판화 시스템을 제작 한다. 가상 판화 시스템은 시각 처리 부분과 촉각 처리 부분, 그리고 사용자의 3 차원 입력을 돕는 인터페이스 부분으로 구성되어 있다. 시각 처리 부분은 3 차원 공간 상에서 사용자의 조각에 따른 판화 표면의 변형을 처리하며 촉각 처리 부분은 실제 판화를 제작할 때 느끼는 촉각을 햅틱 인터페이스를 이용하여 사용자에게 전달한다. 이를 위해 먼저 시각 처리 부분에서는 NURBS 기반의 자유 형상 변형 (FFD)기법을 이용하였는데 가상 조각도에 의한 물체 표면의 지역적인 변형을 구현하기 위해 조각도가 닿는 부분에 대해 기조 격자점 (control point)을 증가시켜 원하는 부분에 대한 지역적인 변화를 용이하도록 하였고 다음으로 촉각 처리 부분에서는 S-chain 모델을 이용하였는데 S-chain 모델을 객체 전체에 적용하지 않고 접촉이 일어날 경우 그 접촉점을 기준으로 S-chain 모델을 지역적으로 적용하는 방법을 고안하여 실제 구현에 이용하였다. 인터페이스 적인 측면에서 사용자의 3 차원 입력장치를 통한 인터렉션은 사용자로 하여금 보다 자유로운 입력을 허용하지만 이에 따른 깊이 지각 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 최소화 시키고 사용자의 깊이 지각을 강화시키기 위해 사용자에게 제공되는 시각적 자극을 변형시키고 다양한 정보를 제공하도록 하였다. 가상 판화 시스템은 가상 환경에서 사용자의 조작에 따른 다양한 결과물을 제작 및 출력해 볼 수 있도록 해준다. 또한 가상 환경에서 이러한 기반을 제공함으로써 가상 환경의 장점인 복사, 이동 및 영구 보존 특성을 동시에 얻을 수 있다. 본 논문은 이러한 작업을 위한 기반 기술로써 햅틱 및 가변형 모델, 3 차원 입력 장치에 대한 시각적 인터페이스에 대해 다루고 이 기반 기술을 바탕으로한 가상 판화 시스템의 구현에 대하여 논하고자 한다.
불연속선에 의해 생성된 기하학적 착시에서 특징 점들을 추출하는 시각 모델을 제안한다. 기하학적 착시는 선이나 원으로 구성된 것으로서 인간의 정보처리 경로를 통해 발생하는 인지현상중의 하나이다. 이러한 인지 현상은 외부 세계에 존재하는 동일한 강도의 물리적 에너지를 주변자극의 영향 때문에 실제와 다르게 해석하는 현상이다. 착시 그림들로부터 착시 윤곽을 이루는 특징 점을 추출하는 시각 모델을 제안한다. 제안된 인식 모델은 윤곽 추출, 시각 특징 추출, 시각특징 복원, 유도 자극 추출, 이미지 복원 및 이미지 연산 단계로 구성된다. 제안된 모델은 불연속적인 선에 의해 나타나는 착시 윤곽에서 특징 자극들을 추출한다.
개방형 어휘 3차원 포인트 클라우드 개체 분할은 3차원 장면 포인트 클라우드를 훈련단계에서 등장하였던 기본 클래스의 개체들뿐만 아니라 새로운 신규 클래스의 개체들로도 분할해야 하는 어려운 시각적 작업이다. 본 논문에서는 중요한 모델 설계 이슈별 기존 모델들의 한계점들을 극복하기 위해, 새로운 개방형 어휘 3차원 개체 분할 모델인 Open3DME를 제안한다. 첫째, 제안 모델은 클래스-독립적인 3차원 마스크의 품질을 향상시키기 위해, 새로운 트랜스포머 기반 3차원 포인트 클라우드 개체 분할 모델인 T3DIS[6]를 마스크 제안 모듈로 채용한다. 둘째, 제안 모델은 각 포인트 세그먼트별로 텍스트와 의미적으로 정렬된 시각적 특징을 얻기 위해, 사전 학습된 OpenScene 인코더와 CLIP 인코더를 적용하여 포인트 클라우드와 멀티-뷰 RGB 영상들로부터 각각 3차원 및 2차원 특징들을 추출한다. 마지막으로, 제안 모델은 개방형 어휘 레이블 할당 과정동안 각 포인트 클라우드 세그먼트별로 추출한 2차원 시각적 특징과 3차원 시각적 특징을 상호 보완적으로 함께 이용하기 위해, 특징 앙상블 기법을 적용한다. 본 논문에서는 ScanNet-V2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 정량적, 정성적 실험들을 통해, 제안 모델의 성능 우수성을 입증한다.
인터넷상에 분산된 시스템들의 시각동기(time synchronization) SNTP(Simple Network Time Protocol) 의 시각동기모델을 분석하고 안정딘 시각오프셋을 제공할 수 있는 새로운 시각동기모델을 제안한다 SNTP 가 사용면에서는 간다나나 다영한 오류 요소를 구려하지 않으므로 인해 발생하는 안정성 면에서는 단점을 보완하기 위해 SNTP 시각 오프셋 추정식을 분석한다. 분석 결과로 추정된 시각 오프셋이 동적 오류 요소인 송신지연과 수신지연의 차이를 대표적인 오류 요소로 내포하고 있음을 확인하고 송수신 지연차를 적용한 새로운 시각동기 모델로 동적선형모델을 적용한 시각오프셋 추정 모델을 제안한다. 그리고 실측을 통한 송수신 지연차의 특성을 분석 결과로 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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