본 논문에서는 카메라로부터 입력된 해상 또는 항만 영상에 대하여 배경추정을 이용한 영상기반의 선박검출과 해당 선박의 AIS 신호를 연동하여 모니터 상에 표출하는 AIS 연동 선박검출시스템을 제안한다. 해상 또는 항만에서 실시간 입력되는 영상에 대하여 선박 검출 실험을 하였다. 시뮬레이션 및 실 환경에서의 실험결과 제안하는 알고리즘이 선박 관제에 효과적인 것을 확인하였다.
In the area of mobile communication, Location Based Services (LBS) using the location of mobile terminal to provide their services are rapidly spreading as communication network and terminal evolves. Despite the LBS are highly demanded in high speed internet area, the services are very rare due to the difficulty locating terminals. In this paper, we propose the method to locate terminals in real time and describe its implementation system. The proposed system is designed to collect the information in real time for more than a terminal connecting internet. And, the system shows high performancecollecting and generating location information through simulation tests.
다중의 연속 미디어 데이타를 출력 마감시간(playout deadline)전에 검색 및 전송하여 자연스럽게 처리하기 위한 가장 효율적인 처리방안은 메모리 버퍼를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 다중 스트림의 데이타 전송 요구 및 해제시의 버퍼 상태를 파악하여 버퍼를 동적으로 할당하고 물리작인 버퍼를 윈도우 크기의 논리버퍼로 분할하여 동적으로 관리하는 매핑관리자를 설계하여 버퍼이용률을 높일 수 있는 방안을 제시하였다. 또한, 서로 다른 소비율로 발생된 여분의 버퍼 공간을 활용할 수 있는 지능적인 선반입 기법과 마감시간을 고려한 전송 스케줄링 기법을 통해 실시간에 동기식으로 다중 미디어 스트림을 전송할 수 있는 동적 버퍼 관리 기법을 제안하였다. 마지막으로, 버퍼의 이용율을 높이기 위해 입출력 주기에 따라 버퍼 공간을 여러 스트림들이 파이프라이닝 방식으로 버퍼를 공유하는 기법과 잔여 버퍼공간의 할당 여부를 결정하기 위한 수락제어 기법을 적용하였다.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.
감성 디자인의 중요성은 정정 강조되는 반면, 제품의 전반적인 디자인 아이덴티티로부터 실질적인 오감만족을 제공하기 위해 사용자 요소들을 적절하게 통합하는 작업은 그리 체계적으로 이루어지지 않았다. 본 연구는 트렌드 분석에 따른 감성 어휘를 추출하고, 사용자 경험 요소를 매핑하여, 사용자 경험 요소를 통일성 있게 제품 디자인에 활용할 수 있도록 하기 위해 실시되었다. 본 연구에서 사용자 경험 요소는 칼라, 소재&마감, 사운드로 국한하였다. 이를 위해 각종 문헌 조사와 트렌드 분석 업체 및 사용자 경험 전문가들이 '08~'09 트렌드를 분석하고, 이를 가장 잘 반영할 수 있는 감성 형용사 31 개를 최종 추출하였다. 추출된 31 개의 어휘간 유사성 평정을 실시한 후, 다차원척도 분석을 통하여 2 차원의 감성축을 구성할 수 있었다. 트렌드 감성 어휘는 'human-centered' vs. 'techno-centered' 및 'warm vs. cool' 의 2 차원 공간에서 표현될 수 있었다. 다음으로 각 어휘에 따른 칼라, 소재&마감, 사운드 자극을 각각 제작한 후, 참가자들로 하여금 2 차원 감성 평면 위에서 직접 매핑시키는 실험을 통하여 이들간의 부합 정도를 검증해 보았다. 실험 결과를 토대로 가장 근접한 위치의 감성 어휘와 감성 요소들을 연결시키고, 디자이너들이 활용할 수 있도록 시스템화하였다. 추후 더욱 견고한 차원 구축 및 시스템화를 통해 실질적인 감성 디자인을 가이드 할 수 있을 것으로 기대된다.
컴퓨터 하드웨어 고성능화와 함께 실시간 컴퓨터그래픽스를 활용하는 응용 시스템이 많이 출현하고 있다. 이 논문에서는 3차원 컴퓨터그래픽스에서 모델 내에 애니메이션 동영상이 재생되고 있는 상황에서 반사효과를 효율적으로 구현하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 동영상이 재생영역이 특정 반사평면의 어느 위치에 어떤 형태로 반사되는지 기하학적으로 계산한 다음, 텍스쳐 매핑하는 방법으로 반사효과를 구현하는 것이다. 제안한 방법이 기존의 스텐실 버퍼를 이용한 반사평면 효과 기법에 비하여 동영상과 반사평면의 영상이 함께 나타나는 경우에 처리 속도에는 큰 영향이 없고, 최소 30%에서 최대 127% 정도의 처리율이 개선되는 것을 실험 데이터에서 확인하였다.
메시지 처리기란 다양한 클라이언트로부터 오는 메시지를 받아 처리하는 서버 소프트웨어이며, 메시지의 종류에 따라 마감기한 이내에 처리해야 하는 실시간 메시지와 비실시간 메시지를 처리한다. 최근 마이크로프로세서 기술의 발전과 리눅스의 빠른 보급에 따라 메시지 처리기는 멀티코어 기반의 리눅스 서버에서 구현되고 있으며, 멀티코어 환경에서는 코어를 효율적으로 사용해야 시스템의 성능을 극대화 시킬 수 있다. 멀티코어를 효율적으로 사용하기 위한 다양한 실시간 스케줄러가 제안되어 있지만, 많은 연구들이 이론적 분석이나 시뮬레이션에 국한되어 있고, 리눅스를 위해 제안된 일부 알고리즘들도 커널을 수정하거나 특정 커널 버전에서만 동작된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 쓰레드를 사용자 수준에서 코어에 직접 매핑하는 리눅스 기반 메시지 처리기의 구조를 제안한다. 구현된 메시지 처리기에서는 기존의 RM(Rate Monotonic) 알고리즘을 수정하여 사용하였고, 특정 코어에 최대한 실시간 메시지를 몰아서 처리하도록 First fit 기반의 빈패킹(Bin-Packing) 알고리즘을 사용하여, 실시간 메시지의 위배율을 보장하면서 비실시간 메시지의 응답시간의 지연을 최소화하였다. 성능평가를 위하여 LITMUS 프레임 워크에서 제공하는 2가지 멀티코어 스케줄링 알고리즘(GSN-EDF, P-FP)을 이용하여 메시지 처리기를 구현한 후 제안된 시스템과 비교한 결과, 비실시간 메시지의 응답시간이 2가지 알고리즘 대비 최대 17~18%까지 향상되는 것을 확인하였다.
최근 혼합현실 디바이스의 상용화로 다양한 혼합현실 콘텐츠들이 제작되고 있지만, 하드웨어 기술적 한계로 나타나는 좁은 시야각은 몰입감을 저해하고 활용범위를 제한하는 중요한 원인으로 언급되고 있다. 본 논문에서는 복수의 빔 프로젝터와 다수의 혼합현실 디바이스를 연동시키는 새롭고 혁신적인 시스템을 제안한다. 이를 이용하면 대형 2D 화면을 배경으로 3D 객체 렌더링을 통해 체험자의 몰입감을 극대화 하고 좁은 시야각의 답답함을 최소화 할 수 있다. BtS라는 이름의 본 시스템은 클라이언트-서버 기반으로 구현되었으며, 핵심 모듈로 장치간 캘리브레이션, 공간 좌표계 공유, 실시간 렌더링 동기화 기능 등을 포함한다. 본 논문에서는 각 구성 모듈에 대해 자세히 설명하고, BtS 시스템을 이용해 제작된 혼합현실 콘텐츠 사례 소개를 통해 성능과 응용 가능성을 보이고자 한다.
최근 전 지구적인 기후변화에 따른 자연재해 피해의 대규모화로 인하여 재해 모니터링과 방재 등 재난재해 분야에서 원격탐사 기술을 적용한 시스템이 구축되고 있다. 다양한 원격탐사 플랫폼 중 드론은 기술의 확산 발전으로 민간분야에서도 활발하게 활용되고 있으며, 적시성, 경제성 등의 장점으로 재난재해 분야에서의 적용이 증대되고 있다. 본 논문은 이러한 드론 기반의 재난재해 모니터링 시스템 구축의 요소 기술인, 준 실시간으로 드론 영상자료를 매핑할 수 있는 전처리 시스템 개발에 관한 것이다. 연구를 위해 컴퓨터 비전 기술 중 SURF 알고리즘을 기반으로 레퍼런스 영상과 촬영 영상 간 특징점 매칭을 통해 보정하는 시스템을 구축하였다. 연구 대상 지역은 가화강 하류 지역과 대청댐 유역으로 선정하였으며, 두 지역은 매칭을 위한 특징점이 많고 적음의 차이가 뚜렷하여 다양한 환경에서 시스템 적용 가능성을 위한 실험에 적합하다. 연구결과 두 지역의 기하보정 정확도가 0.6m와 1.7m로 각각 나타났으며 처리시간 또한 1장당 30초 내외로 나타났다. 이는 적시성을 요하는 재난재해 분야에서 본 연구의 적용 가능성이 높음을 시사한다. 그러나 레퍼런스 영상이 없거나 정확도가 낮은 경우는 보정 결과가 떨어지는 한계점이 있다.
본 논문은 사용자로 하여금 가상 착의 객체를 360도의 시점에서 관측할 수 있도록 한 새로운 기술로서, 시점 벡터 추정과 직물 텍스쳐 매핑을 이용한 오브젝트 VR 기반 2.5D 가상 직물 착의 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 오브젝트 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 볼 수 있는 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있고, 직물 패턴의 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 관측할 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 2.5D 가상 착의 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 최소한으로 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 제안된 시스템에 따르면, 실제 의복을 제작하지 않고도 직물 패턴 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 360도의 시점에서 시뮬레이션할 수 있으므로 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 또한 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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