그림자는 사실적인 3차원 장면의 렌더링에 없어서는 안되는 중요한 요소다. 3차원 장면에서 그림자로 인해 물체 사이의 거리를 파악할 수 있고 3차원 효과를 보일 수 있다. 그림자를 생성하는 방법은 크게 이미지 기반 방법(Image Based Method)과 물체 기반 방법(Object Based Method)으로 구분된다. 물체 기반 방법은 정확한 그림자를 계산하는 것이 가능하지만 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하기 때문에 실시간 그림자 생성에는 적합하지 않다. 물체 기반 방법과는 달리 이미지 기반 방법은 그림자 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하지 않기 때문에 빠른 속도로 인해 많기 사용되는 방법이다. 그러나 다른 여러 이미지 영역의 방법과 마찬가지로 이미지 기반 방법은 앨리어싱(Aliasing) 문제가 나타나는 단점이 있다. 이 문제를 극복하기 위한 여러 방법이 제안되었으며 PCF(Percentage Closer Filtering)도 그 중의 한 방법이다. PCF를 이용한 그림자 생성 기법은 렌더맨에 구현되면서 유명해졌는데, 결과적으로 그림자 경계에서 보이는 앨리어싱 문제를 어느 정도 해결하였다. 그러나 사용되는 필터의 크기에 따라 계산 속도가 문제가 될 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 PCF 방법을 개선하여, 거의 유사한 결과를 보이면서 PCF보다 더 빠른 시간안에 그림자를 생성하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 빅데이터와 딥페이크 기반의 헤어스타일 추천 시스템 구현에 관해 연구하였다. 제안한 헤어스타일 추천 시스템은 사용자의 사진(이미지)을 바탕으로 얼굴형을 인식한다. 얼굴형은 타원형, 둥근형, 장방형으로 구분하며, 얼굴형에 잘 어울리는 헤어스타일을 딥페이크를 통해 합성하여 동영상으로 제공한다. 헤어스타일은 빅데이터를 바탕으로 최신 트랜드(trend)와 얼굴형에 어울리는 스타일을 적용하여 추천한다. 이미지의 분할 맵과 Motion supervised Co-Part Segmentation 알고리즘으로 같은 카테고리(머리, 얼굴 등)를 가지는 이미지들 간 요소를 합성할 수 있다. 다음으로 헤어스타일이 합성된 이미지와 미리 지정해둔 동영상을 Motion Representations for Articulated Animation 알고리즘에 적용하여 동영상 애니메이션을 생성한다. 제안한 시스템은 가상 피팅 등 전반적인 미용산업에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구에서는 거울에 사물인터넷 기능 등을 적용하여 헤어스타일등을 추천해주는 스마트 거울을 연구할 예정이다.
학습된 머신러닝은 시간 경과에 따른 학습 모델과 학습 데이터 측면의 표류 현상이 발생과 동시에 머신러닝의 성능이 퇴화하게 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 머신러닝의 재학습 시기를 결정하기 위한 ML 표류의 개념과 평가 방법을 제안하고자 한다. 딸기와 선명도에 따른 XAI 테스트 및 사과 이미지의 XAI 테스트를 진행하였다. 딸기의 경우 선명도 값에 따른 ML 모델의 XAI 분석의 변화는 미미하였으며 사과 이미지의 XAI의 경우 사과는 정상적으로 객체 분류 및 히트맵 영역을 표시하였으나 사과꽃 및 꽃봉오리의 경우 그 결과가 딸기나 사과에 비해 미미하였다. 이는 사과꽃 및 꽃봉오리의 학습 이미지 수가 부족하기에 발생한 것으로 예상되며 추후 더 많은 사과꽃 및 꽃봉오리 이미지를 학습하여 테스트할 계획이다.
본 연구의 목적은 우리나라에 유통되는 전동공구를 중심으로 사양과 디자인에 대한 비교를 통하여 각 제조사 디자인속성과 디자인 전략을 파악하는 것이다. 연구범위는 이 분야의 대표적인 3개 생산업체와 이들의 발전과정과 출시제품이며 연구방법은 각 제조업체의 제품 출시 수준(제품라인: product line)과 제품군별 다양화 수준(제품믹스: product mix)의 조사 비교, 그리고 이를 이미지 맵(image map)에 배치하여 디자인의 속성을 비교하는 것으로 했다. 전동공구는 동력원인 모터를 이용하여 각종 구조물을 제조ㆍ가공하는데 사용되는 공구로 구조적으로는 조립제품의 특징을 갖고 있고, 일반 사양은 소형, 경량인데다 견고한 제품속성과 함께 각 사양별로 규격과 종류가 다양한 것이 일반 소비재와 다른 점이다. 제품의 가장 중요한 요구조건이 사용 간편성과 우수성능이다. 이 때문에 장착 모터의 성능, 기어(gear)부의 정밀성, 내마모성 등이 전동공구의 품질을 좌우한다. 전동공구는 가정에서부터 중공업에 이르기까지 폭넓게 사용되고 있으며 기계, 자동차, 조선, 항공, 전자 공업 등 첨단 산업의 핵심 분야이다. 전동공구는 종류에 따라 전기 드릴 류, 전기 그라인더, 전기 톱, 전기샌더 등으로 구분할 수 있으며 사용자에 따라 산업용과 가정용으로 구분할 수 있다. 또한 작업용도별로 천공 작업용, 연삭 작업용, 연마 작업용, 체결 작업용, 절단 작업용으로 분류할 수 있다. 보슈(BOSCH), 블랙앤데커(BLACK&DECKER), 계양전기의 전동공구들을 제품라인과 제품믹스로 분류하여 각 업체의 제품특성을 비교하는 방법으로 이미지 스케일을 적용하였으며 이를 통하여 각 기업의 디자인개발 전략에 대하여 기초적 수준의 특성을 파악할 수 있었다. 이미지 맵의 파라미터는 각 업체별 제품의 컬러, 형태 및 하우징에 사용된 재료로 하였고 이를 통하여 디자인의 지향성을 비교분석할 수 있었다. 이에 부가적으로 동급제품을 각각 선정하여 이들의 성능에 대한 수평비교와 심층 분석을 통해 기술력, 품질, 성능 등의 차이점도 알아보았다. 비록 기초적 수준의 조사지만 이 과정을 통하여 전동공구의 시장의 일반 특성, 각 기업의 제품특성과 시장목표, 제품전략 등을 비교해 봄으로써 향후 전동공구 시장의 방향 예측과 디자인에 대한 개발전략의 기초 마련에 기여하고자 했다.
영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.
현재까지 이미지의 복잡성을 추정하기 위하여 여러 가지 프랙탈 차원 추정법들이 제안되어 왔으나, 그 중에서도 박스 계수법이 단순하면서도 신뢰성이 높아 공학, 과학, 의료, 지질학 등 많은 분야에 응용되고 있다. 박스 계수법은 스텝크기 ${\delta}$를 변경해가면서 이미지를 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기의 박스로 분할하고 프랙탈 도형이 포함된 박스를 계수하여 프랙탈 차원을 추정하게 되며, 이때 분할되는 박스의 개수가 정수가 되도록 이미지의 크기가 2의 거듭제곱인 정사각형을 사용하게 된다. 그러나 이미지 크기가 다르면 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기가 아닌 박스는 버리게 되고 여기에 프랙탈 도형이 있으면 정밀도 저하의 원인이 된다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 버리는 박스에 프랙탈 도형이 포함되면 실수 계수하여 정수 계수에 합산하는 한 방법을 제시한다. 제안된 방법을 프랙탈 차원이 잘 알려진 두 결정형 이미지에 적용시켜 절대오차의 평균값을 얻고 기존의 박스 계수법과 삼각 박스 계수법의 결과와 비교한다. 제안된 방법은 이미지의 크기가 달라도 안정한 값을 얻을 뿐만 아니라 다른 두 방법과 비교하였을 때 더 만족스러운 결과를 보임을 밝힌다. 또 구글맵에서 취한 우리나라 해안선과 조도 해안선 이미지에 적용시켜 그 복잡성을 계량한다.
본 연구는 감성공학적 접근법으로 터치 모바일 폰의 자유 드로잉 GUI 요소를 디자인 하기 위한 프로세스를 검증하는 것이 목적이다. 본 연구의 프로세스는 다음과 같이 진행되었다. 첫째, 터치폰에서 자유드로잉하는 행태를 파악하기 위하여 남 녀 대학생 57 명을 대상으로 터치폰 일기를 쓰게 하여 분석하였다. 또한 관찰 대상자가 선호하는 패션, 좋아하는 이미지를 수집하여, IRI 표준 이미지 스케일 맵에 매핑하여 감성 요소를 추출하였다. 둘째, 추출된 감성 요소는 Norman(2002)에 의거한 감각적(Visceral), 행태적(Behavioral), 심볼적(Reflective) 감성 어휘로 도출하고, 요인 분석을 통해 대표 감성 어휘를 도출하였다. 셋째, 자유 드로잉을 위한 터치 모바일폰 GUI 요소를 도출한 후 대표 감성 어휘와의 관계성을 분석하여 관계성이 높은 디자인 요소를 추출하였다. 마지막으로 추출된 대표 디자인 요소와 대표 감성 어휘는 다차원척도(Multidimensional scaling : MDS) 분석을 실시하여 2 차원 축에 모델링하고, 정량적으로 디자인에 반영될 주요 감성을 도출해본 결과 사용자의 감성적 경험을 통해 도출된 GUI 와 유사성이 높은 감성 어휘는 감성적 디자인을 할 때 주 요소로 적용 된다는 사실을 확인하였다.
최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 간은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현이 되고, 고차원에서 발생되는 문제인 "Curse of dimensionality" 때문에 기존의 인덱싱 방법(예를 들면 트리 구조를 이용하는 다차원 인덱싱 방법, 차원을 줄이는 방법, 양자화 등의 압축 기법을 이용하는 방법 등)으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자들의 특징을 반영한 효율적인 인덱싱 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기술자를 속성 히스토그램으로 변형하고 히스토그램의 자 빈 값을 이진 형태로 표현하여 비트열을 생성하며, 이러한 비트열들을 이용하여 비트맵 인덱스를 구성한다. 질의 오브젝트가 입력되면 비트맵 인덱스를 이용하여 결과에 포함될 가능성이 있는 후보 오브젝트 리스트를 생성하게 되는데 즉, 각 오브젝트의 인덱스와 질의 오브젝트의 비트열에 대한 XOR(Exclusive OR) 연산을 수행하여서 후보 오브젝트 리스트를 생성한다. 그리고 이 리스트에 있는 오브젝트들에 대해서만 L1-norm과 같은, 기술자를 위해 사용되는 비교 연산식을 수행하여 최종 결과 오브젝트들을 사용자에게 보여주게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 단순한 비트 연산을 통해 검색 결과에 포함될 가능성이 있는 오브젝트들을 추출해낼 수 있기 때문에 빠른 시간 내에 검색을 마칠 수 있도록 해준다. 실험에 의하면 제안한 방법을 이용하는 경우, 90% 이상의 정확도를 유지하면서 검색 시간에서는 순차 검색에 비해 15배 이상의 속도 향상을 보임을 알 수 있었다.
본 연구는 3D애니메이션 합성기술에 있어서 그 효율성을 위해 반드시 활용되어야 하는 렌더패스 합성기법에 대해 기술하고 있다. 렌더패스는 각 속성별로 분리하여 렌더링한 후 합성하기 때문에 정교하고 신속한 합성이 가능하다. 그 중에서도 오클루전 패스는 소프트 라이트 쉐이딩을 한 듯한 화면을 연출하며 깊이감과 경계의 부드러움 등을 표현해 준다. 3D공간에서 만들어진 애니메이션 오브젝트들을 패스 렌더링 과정을 통해 2D이미지로 전환되며, 합성 소프트웨어에서 비로소 완성되게 된다. 즉, 3D애니메이션은 후반 합성과정인 컴포지팅(compositing)을 통해 애초에 계획하였던 작품의 완성도가 실현된다. 심도 있는 이미지를 완성하기 위해 3D소프트웨어에서 제작된 씬을 레이어별, 속성별 패스로 렌더링을 하여 합성 프로그램으로 불러들일 수 있기 때문이다. 오클루전 패스는 3D 그래픽스의 결과물의 GI렌더링을 하지 않고도 깊이감을 표현할 수 있기에 최근들어 포스트 프러덕션 과정에서 빠지지 않는 중요한 합성 맵이다. 그러나 그 중요성에 비해 그 속성의 특성과 원리 및 활용법을 정리, 분석한 연구 및 저서가 부족하다. 따라서 본 연구에서는 오클루전 맵의 원리와 활용법을 정리하고 합성결과의 실재감의 차이에 대해 분석하도록 하겠다. 또한 렌더러를 지정하고 속성의 특징을 활용한 맵의 지정과정과 합성 소프트웨어 활용기법을 정리하였다. 앞으로도 기법의 개발이 다양해지고 있는 추세에 맞춰 그래픽적 표현 한계를 뛰어넘어 보다 효율적이고 다양한 표현방식 후반 기법들이 연구되는 계기가 되길 바란다.
최근, 모바일 임베디드 기술의 발달로 인하여 일반 사용자가 멀티미디어콘텐츠를 손쉽게 제작하고 이를 GIS(geographic information system) 웹 맵과 연동하여 다양하게 응용 하는 매쉬업 서비스가 웹 2.0 인터넷환경에서 활발히 서비스되고 있다. 그러나 매쉬업 서비스에서 다뤄지는 콘텐츠는 웹 맵과 연동되어 GPS 좌표 정보와 같은 사용자의 공간상 이동 경로를 포함하는 새로운 형태의 콘텐츠인데 반해 해당 콘텐츠에 대한 지적 재산 및 사생활 보호를 위한 방법이 아직까지 존재하지 않는다. 본 논문에서는 GIS 웹 맵 매쉬업 서비스에서 사용자 사생활 보호와 불법 촬영자 추적을 위하여 모바일 카메라 폰을 통해 촬영된 이미지 내에 위치 정보와 사용자 정보를 은닉하는 기법을 제안하고 이를 스마트 폰에 구현하였다. 위치정보에 대하여 좌표 값의 오차 범위를 최소화하기 위해 비트 가중치를 고려하여 색차신호에 은닉하였으며, 부정 촬영자를 추적하기 위해 장비 고유번호, 전화번호, 촬영날짜 정보를 휘도신호에 대해 주파수도메인 상에 은닉하였다. 실험 결과 위치정보 삽입에서 다양한 영상처리에 대해서 신뢰할 수 있는 오차범위를 가짐을 확인할 수 있었고, 포맷변환 시에도 위치정보를 정확히 추출하였다. 휘도신호의 정보은닉 실험 결과 공격에 의해 훼손된 영상에 대하여 유사도 패턴 매칭을 통하여 삽입한 정보를 모두 검출 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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