3차원 실세계를 2차원 평면상에 표현하기에는 화면의 복잡도, 정보의 왜곡, 생동감의 결핍 둥의 한계가 뒤따른다. 또한 각 객체의 디자인 한계성과 지속적인 데이터 양의 갱신이 필수조건이지만 실시간 네비게이션의 복잡성과 많은 데이터양의 활동에 있어 속도감의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 실시간 네비게이션 셀로딩 알고리즘을 제안한다.
현실감이 고려된 대부분의 가상공간을 구성하는 데에는 많은 양의 저장공간이 필요하게 된다. 이러한 가상공간에서의 네비게이션은 현실감 뿐만 아니라 실시간 반응성을 요구하게 되는데, 오프라인 시스템이라던 보조기억장치를 이용하여 한꺼번에 많은 데이타를 미리 저장해 두면 실시간 반응을 할 수 있게 된다. 그러나 웹기반의 온라인 가상 시스템에서는 데이터 전송시간이 실시간 반응성에 영향을 주기 때문에 새로운 방식의 로딩이 필요하게 된다. 본 연구에서는 웹기반의 가상공간 네비게이션을 위한 셀로딩 알고리즘 두 가지를 제안하고, 그 성능을 비교한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 필요 없는 셀의 로딩을 줄임여 실시간 반응성을 향상시킬 수 있는 육각형 셀로딩 방식이 사각형 셀방식 보다 셀로딩 개수를 평균 30% 정도 줄일 수 있음을 알 수 없다.
본 연구에서는 Nreal에서 개발한 AR글래스를 활용한 실시간 캐릭터 네비게이션을 개발한다. 실시간 캐릭터 네비게이션은 특정하지 않은 공간을 NPC 캐릭터가 이동하면서 안내를 하기 때문에 일반적인 마커 기반 AR로는 불가능하다. 이를 대체하기 위해서 디지털 트윈 기술을 기반으로 하는 마커리스 AR 시스템을 개발하였다. 기존 마커리스 AR은 GPS, 비컨 등의 하드웨어를 기반으로 운영되기 때문에 위치에 대한 정확도가 낮고 시스템에서 처리하는 시간이 길어져 실시간 AR 환경에서는 신뢰도가 낮은 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 SLAM 기법을 활용하여 공간을 3D 개체로 구성하고, 디지털 트윈 기반의 마커리스 AR을 구성함으로써 실시간 AR 환경에서 별도의 하드웨어 사용 없이 AR 구현이 가능하게 된다. 이러한 실시간 AR 환경 구성은 순천만 정원, 순천 드라마촬영장 등 관광지에서 캐릭터를 이용한 네비게이션 시스템 구현을 가능하게 하였다.
스테레오 카메라를 갖춘 인간형 로봇이 자율적으로 주변 상황을 인지하면서 목적지까지의 경로를 실시간으로 생성 및 수정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. 특징점들을 시각적 이미지에서 추출함으로써 주위의 장애물들을 인지한다. 인간형 로봇의 뒤뚱거리는 보행 움직임을 모델링함으로써 로봇의 중심부 기준에서의 실제 경로를 유추하여 계획된 경로와 비교함으로써 시각적 피드백 제어를 구현하고 성공적인 네비게이션을 수행한다. 실제 인간형 로봇의 네비게이션 실험을 통해 제안된 알고리즘의 가능성을 입증한다.
본 논문은 선박 네비게이션 단말기의 효율성을 위한 VDR 시스템 및 이를 이용한 데이터 출력 저장 방법에 관한 것으로, 압축된 디지털 데이터와 아날로그 영상을 카메라로부터 함께 출력할 수 있도록 함으로써 압축된 디지털 데이터는 VDR 장치의 영상 저장에 이용하고 아날로그 영상은 실시간으로 화면 출력에 이용할 수 있도록 하여, 네비게이션 단말기에 부하를 주지 않고 영상을 실시간으로 모니터로 출력함과 함께 SD 메모리에 저장하게 하는 VDR 장치 및 이률 이용한 데이터 출력 저장 등의 제어방법을 제시하고자 한다.
여행자들은 여행 중 지도나 네비게이션 (Navigation) 어플리케이션을 종종 사용한다. 하지만 대부분의 지도 지도나 네비게이션 어플리케이션은 비용을 지불하고 네트워크를 사용하여야 하며 실시간으로 많은 지도 이미지를 보여주게 되어 네트워크 비용이 가중된다는 문제점이 있다. 또한, 이를 화면에 표시하기 위해 많은 배터리를 소모하는 문제를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 여행자들의 네트워크 비용 부담을 줄이고, 여행 중 충전이 어려운 스마트폰의 배터리 사용을 최소화 하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 네트워크가 연결되지 않은 상태에서도 목적지를 안내해주는 안드로이드 기반 응용 프로그램으로, 본 논문에서는 이를 비네트워크 그린 네비게이션(Network-free Green Navi) 라고 명한다. 비네트워크 그린 네비게이션은 최소한의 발광 이미지를 사용하며 오직 GPS 센서만을 사용해 간단하게 목적지를 안내해준다. 이는 여행 중 문제가 되는 요소를 단순하지만 근본적으로 해결하였다는 점에서 큰 의미를 가진다.
지도 DB 업데이트 방법은 카 네비게이션을 사용하는 운전자 입장에서는 매우 중요한 요소이다. 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 환경을 이용해 이기종 네비게이션 시스템을 사용하는 운전자들이 새로운 도로(Unknown Roads) 주행시 추출된 도로 속성 정보를 클라우드에서 분석해 이기종 네비게이션간 서비스가 가능한 XML 포맷의 Metadata를 생성한 다음, 이것을 모든 지도 정보 제공자(Provider)에게 제공하면 해당 Map DB 제공자는 클라우드로 부터 제공 받은 도로의 속성 정보 metadata를 자신의 네비게이션 시스템을 사용하는 모든 운전자의 Map DB를 실시간으로 업데이트하는 방법을 제안한다. 이 방법은 Map DB Provider들이 수행하는 실차 주행 테스트 비용을 줄이고 서버 자원 통합 구축을 통한 Map DB 데이터센터의 유지 비용을 줄일 수 있다. 결국 제안된 방법은 새로운 도로 정보를 모든 운전자들의 Map DB에 더욱 효율적으로 업데이트할 수 있다.
영상기반 렌더링(image-based rendering)은 적은 비용으로 실시간 영상을 생성할 수 있다는 장점이 있지만, 원시 영상(source image)만으로 가상환경을 생성하기에는 부족하다. 원시 영상과 함께 카메라 정보, 깊이정보, 사용자 입력 등을 이용하는데, 적은 수의 원시 영상과 추가 정보를 이용하여 원하는 장면을 생성하기 위해 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 영상 기반의 가상환경에서 네비게이션을 위해 필요한 영상을 영상 참조기법을 통해 생성한다. 깊이가 깊지 않은 가상환경에서는 하나의 영상만으로도 이동 표현이 가능하지만 깊이가 깊을 경우 추가적인 영상을 필요로 하게 된다. 이 두 영상간의 새로운 영상을 모핑(morphing)을 통해 생성할 수도 있지만 사용자 입력이 많고 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 영상 참조 기법은 가상환경에서 적은 사용자 입력으로 빠르게 네비게이션을 위한 영상을 생성할 수 있다.
차량용 네비게이션에 사용되는 지도는 새로운 도로를 추가하거나 폐쇄된 도로를 삭제하는데 어려움을 겪는다. 이는 네비게이션 벤더에 의해 변경된 도로가 업데이트 되기 때문인데 벤더가 변경된 도로를 알아내기 위해서는 실제로 도로를 조사하는 등의 경비가 소모되므로 잦은 업데이트가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 블루투스를 이용한 차량간 애드혹 네트워크를 이용해서 실시간으로 주변 도로의 형태를 생성하는 방법을 제안한다.
저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가상 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 이미지를 양자화 한다. 인간의 눈은 시선부분의 색변화에 민감하기 때문에 시선부분의 색을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이를 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 컬러 양자화 방법을 제안하고 제안 방법을 이용하여 가상환경 네비게이션 시스템을 구성하였다. 네비게이션 시스템은 사용자의 시선이 변할 때 마다 이미지를 양자화 하여 HMD를 통해 사용자에게 양자화된 이미지를 보여준다. 본 논문에서는 제안 방법을 이용한 시스템의 선호도를 조사 하였으며 대부분의 사용자가 제안 방법을 이용한 시스템을 선호 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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