최근 증강현실 콘텐츠는 광고나 전시 등에서 많이 사용되고 있으며, 어린이들의 동화책으로도 출판되어 판매될 만큼, 대중화되었다. 증강현실 콘텐츠는 현실과 가상을 혼합하여 새로운 예술 공간을 창조하여, 경험자의 몰입도를 높이기 때문에 전시와 광고용 콘텐츠에서 어린이 체험, 교육용 콘텐츠로 다양하게 제작되고 있다. 제작 방법이 복잡하지 않기 때문에, 대학생 과정에서도 간단한 콘텐츠를 개발할 수 있어, 무한한 개발 가능성을 짐작할 수 있다. 증강현실은 카메라로 등록해 놓은 마커를 인식하게 하여 컴퓨터 그래픽 콘텐츠를 그 카메라에 비췬 현실세계에 불러온다. 이때, 증강현실의 제작과정에서는 이미지 인식 기법을 사용하는데, 이는 매우 일반적이며 쉬운 방법이다. 자신이 만든 이미지를 사용할 수도 있기 때문에, 동화책이나 광고에 전반적으로 사용되고 있다. 제작자들이 가장 많이 사용하는 증강현실 마커등록 플랫폼은 퀄컴에서 제공하는 Vuforia이다. 남서울 대학교 가상증강현실 연계전공 학부생들이 제작하여 세종문화회관에 전시된 세 개의 AR콘텐츠는 이미지 인식기법을 사용하였다. 본 연구는 퀄컴에서 제공하는 마커 등록 방법을 학생들이 증강현실 콘텐츠 제작과정에서 사용하면서 시작되었다. 세 개의 각각 다른 이미지를 제작하면서, 마커로 사용하기 위해 Vuforia에서 제공하는 Image Target Manager에 이미지를 등록시키고, 인식률을 조사하여, 인식률을 조금 더 높이기 위해 다양한 방법으로 이미지 제작법을 변경해보았다. 인식률이 높다는 것은 증강현실 콘텐츠를 안정적으로 사용할 수 있음을 의미하기 때문에, 높은 인식률을 가지기 위해, 다양한 시도들을 적용해보았다. 기획의도에 적합한 이미지를 제작하고, 보다 높은 인식률을 위해 몇 가지 방법을 적용하여, 인식률을 비교하였다. 색의 대비, 패턴 등의 요소를 통해 비교하였으며, 그 결과 효율적인 이미지 제작 방안을 제시하였다. 본 연구는 증강현실 콘텐츠의 안정적인 콘텐츠 제작 사례를 제시하고자 한다. 연구의 목적은 이미지 인식 기법을 기반으로 하는 증강현실 콘텐츠의 활용방안과 인식기법의 효과성을 제시하여 증강현실 콘텐츠 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 것에 있다.
딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
본 연구는 합성곱 신경망 모델에서 이미지 데이터 증강을 통하여 대장암 진단 모델의 정확도를 개선하고자 하였다. 이미지 데이터 증강은 기초 이미지 조작 방법을 이용하여 뒤집기, 회전, 이동, 밀림, 주밍을 사용하였다. 본 연구에서는 실험설계를 위해 보유하고 있는 5000개의 이미지 데이터에 대해 훈련 데이터와 평가 데이터로 각각 4000개와 1000개로 나누었으며, 훈련 데이터 4000개에 대해 이미지 데이터 증강 기법으로 4000개와 8000개의 이미지를 추가하여 모델을 학습시켰다. 평가 결과는 훈련 데이터 4000개, 8000개, 12000개에 대한 분류 정확도가 각각 85.1%, 87.0%, 90.2%로 나왔으며 이미지 데이터 증강에 따른 개선 효과를 확인하였다.
본 논문에서는 Bounding Box가 포함된 증강 이미지 데이터셋을 손쉽게 생성할 수 있는 독립형 GUI 프로그램을 제안한다. 본 논문의 연구를 통하여 직관적인 마우스 클릭 동작만으로 적은 수의 이미지 파일과 annotation 파일로부터 필요한 만큼의 증강 이미지 데이터셋을 짧은 시간 내에 생성하고, 다양한 아키텍처의 학습용 이미지 데이터셋 증강에 적용할 수 있다.
2012년 여수세계엑스포에서 세계최초로 선을 보인 증강현실 기념우표는 최근까지 사용되고 있는 가장 아날로그적 매체인 우표와 디지털매체의 첨단인 증강현실 기술을 접목시켜 과거와 미래가 현재에서 소통되고 융합되는 교차점이라는 의의를 지니게 되었다. 총 33종의 기념우표 중 10개의 우표에 적용된 증강현실은 세계최초라는 의미보다 예술적 가치에 더 큰 의미를 두고 있다. 적용된 증강현실은 단순히 이미지를 사실적 3D로 표현한 것이 아니라, 각 우표의 이미지가 담고있는 의미와 여수엑스포의 주제를 형상화하고 시각화하는 창조 과정을 거친 '예술적 재현'을 추구하였으며, 예술작품으로써의 이미지를 보여주는 우표 위의 공간은 현실(아날로그)과 가상(디지털)의 경계에 가로 놓인 새로운 개념의 '신 예술공간'의 창조였다. 본 연구는 각 우표에 인쇄된 이미지의 의미를 분석하고 이에 따른 증강현실 콘텐츠의 디자인을 개념화하는 과정을 거쳐 10개의 이미지를 도출한다. 이미지 도출 과정은 우표에 나타난 엑스포 행사장의 풍경과 각 건물이 지니고 있는 의미, 여수의 지역적 특색을 접목한 후 과장과 축약의 과정을 거쳐 초현실적 그래픽 환경을 디자인하는 과정을 거쳤다. 또한 도출된 이미지는 각 우표에 증강현실로 적용되기 위해 3D 애니메이팅과 코딩 과정을 거쳐 최종 시각조형예술로 표현된다. 본 연구에서는 비마커 이미지인식기반 3D 증강현실 우표를 구현하였으며, 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 모바일 기기에서 증강현실 구현을 위한 우표 이미지 등록과 좌표변환 방법 및 증강현실을 우표에 접목하는 과정에서 여러 가지 고려해야 할 사항을 파악할 수 있었다. 둘째, 우표 디자인에 따른 증강현실 콘텐츠의 조형적 표현에 따라 새로운 가상의 전시공간 창출가능성을 모색할 수 있었다. 셋째, 시각적 조형성을 통한 몰입성과 정보제공 측면에서의 사용성을 동시에 만족시킬 수 있는 가능성이 있음을 알 수 있었다.
이미지 생성 모델은 다양한 분야에 적용되어 데이터 부족 문제와 시간 및 비용 문제를 극복하고 있다. 그러나 규칙적 패턴 이미지에서의 이미지 생성과 해당 데이터의 결함 검출에는 한계를 가진다. 본 논문에서는 이미지 생성 모델의 패턴 이미지 생성의 가능성을 확인하고 OLED 패널의 결함 검출을 위한 데이터 증강에 적용하였다. OLED 결함 검출 모델을 학습하기 위해 필요한 데이터는 OLED 패널의 높은 비용 문제로 실제 데이터 세트를 확보하기 어렵다. 그렇기 때문에 해당 데이터 세트를 확보한다 하더라도 여러가지 결함 유형을 정의하고 분류하는 작업이 필요하다. 이를 위한 가상의 기반 데이터 세트를 획득할 OLED 패널 결함 데이터 획득 시스템을 소개하고, 이미지 생성 모델로 해당 데이터를 증강한다. 또, 확산모델에서의 패턴 이미지 생성의 어려움을 확인하여 가능성을 제안하고, 이미지 생성 모델 이용한 데이터 증강 및 결함 검출 데이터 증강의 제한 사항을 개선하였다.
본 논문은 사용자가 모바일 위치기반 증강현실 기술을 이용하여 특정 지역에서 실시간으로 포착하는 현실 이미지와 과거 이미지를 중첩시켜 생성하는 합성 이미지의 의미를 고찰하였다. 위치기반 증강현실 기술로 합성된 이미지는 가상의 과거 이미지를 현재 포착하고 있는 이미지에 공간적 유사성으로 중첩시킨 결과이다. 현재와 과거의 두 상이한 시간 서사가 동일 공간에 실시간으로 존재하는 새로운 합성 이미지인 것이다. 이를 위해 위치기반 증강현실 기술 기반 모바일 애플리케이션을 개발하고, 다층 서사 기록 주체라는 측면에서 사용자의 개입 과정을 분석하였다. 또한 유사 연구 결과와의 비교로 이미지 중첩과정에서 새로운 의미를 부여하기 위한 사용자의 개입이 합성 이미지 결과물에 다층 서사를 부여하는 핵심임을 발견하였다. 개발된 애플리케이션은 일반 사용자들이 손쉽게 다층 서사 기반의 합성 이미지 획득이 가능하여 향후 모바일 위치 기반 서비스나 문화 콘텐츠 활용 서비스로 활용 가능하다.
본 논문은 황반변성 진단 모델 개발을 위해 안저 사진을 이용한 MobileNet2 전이학습 모델 개발과 안정적인 모델 성능을 위한 이미지 증강 방법 및 모델 성능 향상을 위한 파라미터 조정 방법을 제안한다. 보유하고 있는 이미지의 수가 매우 적다고 하더라도 적절한 전이학습 모델을 사용하고 이미지 증강 시 증강 방법과 증강한 이미지와 정상 이미지와의 비율을 적절히 고려할 경우 충분히 안정적인 결과를 얻어낼 수 있다. 또한 파라미터 조정을 통해서 성능 향상을 도모할 수 있다
데이터 증강이란 다양한 데이터 변환 및 왜곡을 통해 데이터셋의 크기와 품질을 개선하는 기법으로, 기계학습 모델의 과적합 문제를 해결하기 위한 대표적인 접근법이다. 그러나 심층학습 이미지 생성 모델인 GAN 기반 모델에서 데이터 증강을 적용하면 생성된 이미지에 데이터 변환과 왜곡이 반영되는 증강 누출 문제가 발생하여 생성 이미지의 품질이 하락한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 데이터 증강의 종류와 수에 관계없이 증강 누출을 방지하는 기법을 제안한다. 증강 누출의 발생 조건을 분석하였으며, 보조적인 데이터 증강 작업 분류기를 GAN 모델에 적용하여 증강 누출을 방지하였다. 정성적 정량적 평가를 통해 제안된 기법을 적용하면 증강 누출이 발생하지 않음을 보이고 추가적으로 생성 이미지의 품질을 향상시키며 기존 기법과 비교하여 발전된 성능을 보임을 입증하였다.
4차 산업혁명을 맞이해 최근 산업 및 기술 영역에서는 인공지능을 이용한 생산력 향상, 자동화 등 딥러닝의 보편화가 빠르게 진행되고 있다. 또한, 딥러닝의 성능을 도출하기 위해서는 수많은 양의 학습용 데이터가 필요하며 그 데이터의 양은 딥러닝 모델의 성능과 정비례한다. 이에 본 작품은 최신형 영상처리 Library인 Albumentations를 이용하여 영상처리 알고리즘을 이용하여 이미지를 증강하고, 이미지 데이터 크롤링 기능을 통해 Web에서 영상 데이터를 수집을 자동화하며, Label Pix를 연동하여 수집한 데이터를 라벨링 한다. 더 나아가 라벨링 된 데이터의 증강까지 포함하여 다양한 증강 자동화를 한 인터페이스에 집적시켜 딥러닝 모델을 생성할 때 데이터 수집과 전처리를 수월하게 한다. 또한, Neural Net 기반의 AdaIN Transfer를 이용하여 이미지를 개별적으로 학습하지 않고 Real time으로 이미지의 스타일을 옮겨올 수 있도록 하여 그림 데이터의 부족 현상을 해결한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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