본 논문에서는 실시간 증강현실 시스템에서의 가상 객체 삽입을 위한 빠르고 안정된 카메라 자세 추정 방법을 제안한다. 단일 프레임에서 마커의 특징점 추출을 통해 카메라의 회전행렬과 이동벡터를 추정한다. 카메라 자세 추정을 위해 정사영 투영모델에서의 분해기법을 사용한다. 정사영 투영모델에서의 분해기법은 객체의 모든 특징점의 깊이좌표가 동일하다고 가정하기 때문에 깊이좌표의 기준이 되는 참조점의 설정과 점의 분포에 따라 카메라 자세 계산의 정확도가 달라진다. 본 논문에서는 실제 환경에서 일반적으로 잘 동작하고 융통성 있는 참조점 설정 방법과 이상점 제거 방법을 제안한다. 제안된 카메라 자세추정 방법에 기반하여 탐색된 마커 위치에 가상객체를 삽입하기 위한 비디오 증강 시스템을 구현하였다. 실 환경에서의 다양한 비디오에 대한 실험 결과, 제안된 카메라 자세 추정 기법은 기존의 자세추정 기법만큼 빠르고 기존의 방법보다 안정적이고 다양한 증강현실 시스템 응용에 적용될 수 있음을 보여주었다.
본 논문은 디지털 방송 프로그램 진행 중 비디오의 특정 시점에 동기화된 특정 객체의 위치정보를 표현하는 data stream을 생성하고, 그 시점에 해당 위치 정보를 해석하는 해석기에 관한 것이다. 현재의 상용 스트림 생성기는 디지털 방송 표준에서 권고하는 스트림 이벤트의 발생 시각과 셋톱박스에서 디코딩 시에 사용할 참조값을 적절하게 생성하지 못하고 있다. 또한, 셋톱박스에서 동작하는 애플리케이션(Xlet) 역시 STC(System Time Clock), PCR(Program Clock Reference), NPT(Normal Play Time) 등의 시간값을 적절하게 읽어내지 못하고 있다. 더욱이, 현재의 디지털 방송 표준에서는 영상 내 특정 객체를 위해 정보를 제공하는 데에는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 연동형 디지털 방송 프로그램 제작을 위해 비디오의 특정 시점에 동기화된 객체의 위치정보를 표현하는 data stream을 생성하는 방법과, 동기화된 데이터를 처리하는 애플리케이션에 대해서 설명한다.
본 논문에서는 깊이 정보를 이용하여 영상을 색상 분포가 각각 다른 객체 영상으로 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭 기법을 적용하는 조명 보상 기법을 제안한다. 서로 위치가 다른 다시점 카메라의 경우, 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 인접 시점 영상 간 조명 불일치 현상이 발생한다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 제안되었다. 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어 조명 불일치와 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 하지만 일반적인 영상은 색상 분포와 깊이 정보가 상호 독립적인 객체들로 구성되어 있다. 또한 다시점 비디오는 시점에 따라 획득된 영상 간에 동일 객체의 위치와 깊이가 서로 달라 정해진 참조 시점의 히스토그램으로 매칭하는 기존의 방법은 적합하지 않다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이 정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체 영상별로 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상 기법이 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서, PC를 이용하여 개인을 확인할 수 있는 지문정합에 관한 방법을 논하였다. 지문정합법에서 첫째, 지문영상을 세션화하고 단점과 분기점의 위치와 방향으로 구성된 특징점을 추출한다. 지문식별은 추출된 데이터를 이용하여 참조지문과 입력지문의 일치 또는 불일치 판정으로 수행된다. 평활화와 2진화처리, 세션처리후에 세션영상은 정확한 특징량의 추출을 위해 복원처리를 행한다. 정합시에 참조지문과 입력지문사이의 단점과 분기점 위치를 평행이동과 회전이동에 의하여 보상하여 지문확인을 수행한다.
자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영 상유속계이다. 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰에 내장된 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 잡고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 수표면과 카메라의 높이차만을 입력하고, 측정된 카메라의 경사에서 하천 수표면의 위치관계를 추정할 수 있는 카메라 모형을 작성하였다. 이 방법을 이용함으로써 기존 표면영상유속계의 단점 중 하나인 참조점 보정이 필요없도록 하였다. 내장된 카메라로 정해진 시간(3초) 동안 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상은 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 JavaCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 영상의 시공간 분석에는 상호상관 시공간분석법을 이용하였다. 모든 코드는 안드로이드 운영체제에서 실행되도록 Java로 작성하였다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 3초간의 영상 처리에 5초 정도를 소요하여, 거의 실시간으로 유속을 측정할 수 있었다. 또한 유속 측정 오차는 일반적인 영상 처리의 오차인 5% 내외였다.
본 논문에서는 프레넬 변환의 다양한 파라미터를 조절하여 홀로그램에 적용한 뒤 비디오 코딩을 이용한 압축을 수행하고 이에 대한 효율을 분석하였다. 공간상의 재생되는 객체의 실제 위치와 프레넬 변환에서의 전파된 거리의 관계, 참조된 파의 파장, 홀로그램 디스플레이 장치의 화소의 크기에 대한 분석을 수행하였다. 프레넬 변환 파라미터 중 참조파의 파장에 대한 영향은 미비하지만 변환 거리 및 화소의 크기에는 압축 효율에 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다.
한국형 차세대 원자로(KNGR)는 안전주입계통에 Advanced Design features를 채택하고 있는데, 그 중의 하나가 안전주입의 주입구를 Downcomer Annulus의 상부에 위치시킨 Direct Vessel Injection(DVI)으로서 영광 및 울진 3&4호기의 Cold Leg Injection(CLI)과는 다른 설계 개념이다. 본 논문에서는 DVI가 채택된 KNGR에 대하여 기존의 C-E형 발전소 해석에 적용한 C-E Evaluation Model(EM)을 사용하여 대형파단 냉각재상실사고를 해석해 보고자 하였다. 먼저 DVI의 Modeling은 KNOGR의 참조 발전소라 할 수 있는 System80+에서 Modeling한 것과 같이 CLI 해석에 사용한 Nodalization Scheme 중 Cold Leg Node에 연결된 SIT 만을 Downcomer Annulus Node에 연결하는 방법을 사용하여 DVI 해석을 수행하였다. 아울러 기존의 안전주입 형태인 CLI에 대한 해석을 KNGR에 대해 병행하여 수행함으로써 DVI와 CLI의 ECCS performance를 비교하고 CLI 대비 DVI의 특성을 알아보았다. 또한 DVI의 해석에 있어서 SIT와 Cold Leg이 함께 연결되는 Downcomer Annulus Node를 상하 2개로 분리하여 SIT와 Cold Leg 각각에 연결시킴으로써 DVI 주입구의 위치에 대한 보다 정확한 Modeling을 시도하였다. 그 결과 DVI 주입구의 높이를 고려한 경우가 DVI의 일반적 물리 현상에 근접하게 계산되는 것으로 판단되나 현재로서는 특별한 검증 수단이 없으므로 향후 Licensing 해석 수행에 앞서 방법론을 포함한 이에 대한 보다 심도 있는 검토가 필요할 것으로 판단된다.
마이크로 흐름센서는 종래의 반도체 집적회로 공정기술을 이용하여 소형으로 제작이 가능하며, 빠른 응답특성을 가지는 장점이 있어 다양한 응용이 기대되고 있다. 본 연구에서는 넓은 흐름의 세기영역에서 정밀한 감도를 가지는 2차원 마이크로 흐름센서를 실리콘 기판위에 설계하여 왔다. 이러한 흐름센서의 정확한 온도특성을 분석하고 이 결과로부터 최적을 온도 감지막 위치를 결정할 필요가 있다. 설계방법으로서 표계산 소프트웨어 Excel을 이용하여 열운송방정식의 차분 방정식을 매크로 기능을 이용하여 적용하고 워크시트 내에서 셀 참조방식을 활용하여 자동 계산을 수행하도록 구현하였다. 본 연구에서는 Excel을 활용한 효율적인 설계방법을 제시하고 하나의 히터와 양측에 한 쌍의 온도 감지막을 가진 마이크로 흐름센서에 대해서 열전달 특성을 계산하고 이로부터 최적을 온도 감지막 위치를 결정할 수 있었다.
MPEG(Moving Picture Experts Group) 비디오 그룹은 사용자에게 움직임 시차(motion parallax)를 제공하면서 3D 공간 내에서 임의의 위치와 방향의 시점(view)을 렌더링(rendering) 가능하게 하는 6DoF(Degree of Freedom)의 몰입형 비디오 부호화 표준인 MIV(MPEG Immersive Video) 표준화를 진행하고 있다. MIV 표준화 과정에서 참조 SW 인 TMIV(Test Model for Immersive Video)도 함께 개발하고 있으며 점진적으로 부호화 성능을 개선하고 있다. TMIV 는 여러 뷰로 구성된 방대한 크기의 6DoF 비디오를 압축하기 위하여 입력되는 뷰 비디오들 간의 중복성을 제거하고 남은 영역들은 각각 개별적인 패치(patch)로 만든 후 아틀라스에 패킹(packing)하여 부호화되는 화소수를 줄인다. 이때 아틀라스 비디오에 패킹된 패치들의 위치 정보를 메타데이터로 압축 비트열과 함께 전송하게 되며, 본 논문에서는 이러한 패킹 정보를 보다 효율적으로 표현하기 위한 방법을 제안한다. 제안방법은 기존 TMIV10.0 에 비해 약 10%의 메타데이터를 감소시키고 종단간 BD-rate 성능을 0.1% 향상시킨다.
본 논문에서는 빛에 영향에 따른 유화의 변화를 보여주기 위해 2D 이미지 재조명과 색채변화를 반영한 회화적 렌더링 방법을 제안한다. 이 방법은 2D 이미지를 재조명하고 해당 음영 값을 가중치로 하여 색채변화를 반영해 렌더링한다. 이때 재조명의 경우 2D 이미지를 3D 이미지로 근사 추정하여 노말값을 결정하고 해당 값과 조명 위치값 사이의 각을 음영 값으로 추출하여 반영한다. 조명 위치는 사용자가 지정 가능하며 빛에 영향에 따른 색채변화 결과는 기존에 연구된 결과를 참조한다. 본 논문에서는 기존의 로컬 이미지에 근사한 자동 회화적 렌더링이 보여주는 단순하고 평면적인 결과에 비해, 재조명을 통해 빛바랜 색과 양감을 반영함으로써 현실에 존재하는 작품처럼 생동적이고 입체적인 렌더링 결과를 제공하여 문화예술작품으로의 표현 및 색채변화 예측-복원에 기여하고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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