• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.81-88
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• 2020

본 연구의 목적은 증강현실 기술을 기반으로 상악 우측 중절치의 치아 형태 조각의 반복 실습이 가능한 콘텐츠를 개발하는 것이다. 치아 형태의 단계별 실습을 위해, 1단계부터 16단계까지의 단계별 실습스토리 보드에 의한 근심, 원심, 협면, 설면의 특징을 반영한 단계별 치아 조각 형태를 삼차원 모델링 하였다. 이 자료가 학습자의 모바일 기기 화면상에 출력될 수 있도록 단계별 이미지 마커를 인식하여, 증강현실 어플리케이션으로 사용할 수 있도록 제작하였다. 이를 통해 학습자는 치아 형태 조각 연습을 반복적으로 수행해 완성도 높은 상악 우측 중절치를 조각할 수 있었다. 이 콘텐츠를 이용하여 치아 형태학 강의실 수업과 치의학 입문자의 실습이 함께 연계되어 치아 형태 조각 능력 향상에 기여하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.355-361
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• 2013

최근 증강현실 기술이 나날이 발전하면서 모바일을 이용한 증강현실 기술은 이동성과 대중성의 장점으로 다양한 연구가 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 모바일을 활용하여 현실세계에 가상의 정보를 접목시키는 기술로써 유아 교육 활용시에 높은 관심과 흥미도로 인하여 새로운 학습경험을 유발할 수 있다. 본 논문은 그림을 3D 어류 모델로 디스플레이 하도록 구현한 유아용 어류백과 사전이다. 3D 어류 모델은 사용자의 요구에 의하여 6축 방향의 회전이 가능하며 축소 및 확대도 가능하다. 또한 어린이의 흥미도를 증가시키기 위하여 다양한 효과의 음향도 삽입하여 유아들이 책에 대한 흥미도를 이끌도록 구현하였다. 어린이들을 대상으로 본 시스템을 사용한 결과 어류백과를 학습할 경우 기존의 책보다 4배 이상 관심과 흥미도가 높았다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.125-134
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• 2022

본 논문은 주로 사용되는 AR 콘텐츠의 증강 방법을 적용하기 어려운 차량 실내공간에서도 사용할 수 있는 차량용 AR매뉴얼을 구현하고, 실공간과 가상 객체의 증강 정합도 향상을 위해 딥러닝 모델을 적용하였다. 차량 핸들의 로고를 딥러닝 학습을 통해 위치와 각도, 기울기 등과 관계없이 인식하고, 이를 중심으로 3차원 실내 공간좌표를 생성하여 실제 차량 부품 위에 정확히 가상버튼을 증강한다. 여기에 동일 학습모델을 기반으로 차량의 주요 경고등 심볼을 인식할 수 있는 기능을 함께 구현하여 차량용 AR매뉴얼로서의 기능성과 활용성을 높인다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.275-278
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• 2020

본 논문에서는 가상 데이터 생성을 통한 딥러닝 기반 문자인식 시스템을 제안한다. 지도학습에서 가장 큰 비중을 차지하는 학습 데이터를 확보하기 위하여 가상 데이터를 생성하였다. 또한 가상 데이터를 생성 후 증강 파라미터를 이용하여, 실제 다양한 데이터에 대응하기 위해서 데이터 일반화를 하였다. 최종적으로 학습 데이터 구성은 증강 파라미터와 폰트 인자에 다양한 값을 대입하여 데이터를 생성하였다. 문자인식 성능을 측정하기 위한 테스트 데이터는 실제 촬영된 이미지 데이터에서 문자영역을 크롭하여 구성하였다. 테스트 데이터는 실제환경에서 발생할 수 있는 이미지 왜곡을 고려하여 데이터 증강하였다. 딥러닝 알고리즘은 실시간 검출에 용이한 YOLO v3를 사용하였으며, 추론결과는 후처리를 통하여 최종 검출결과를 출력한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.29-42
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• 2023

본 논문은 서울, 부산, 인천과 같은 대한민국의 주요 도시들을 대상으로 일사량 예측 정확도를 향상하기 위한 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 먼저 GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, TVAE 등 다섯 가지 생성 모델을 이용하여 기존 학습 데이터와 유사한 독립 변수들을 생성한다. 다음으로 모델 학습에서의 데이터 편향성을 개선하고자, 생성한 독립 변수들에서 각각 랜덤 포레스트와 심층 신경망을 통해 종속 변숫값을 도출하여 학습 데이터 셋을 구축하고, 이를 기존 학습데이터 셋과 결합하여 예측 모델을 구성한다. 실험 결과, 증강된 데이터 셋으로 학습한 모델들은 기존 데이터 셋으로 학습한 모델들보다 향상된 성능을 나타내었다. 특히 CTGAN은 복잡한 다변량 데이터 관계를 효과적으로 다루는 메커니즘으로 인해 우수한 결과를 도출하였으며, 생성된 데이터는 일사량의 다양한 변화와 실제 변동성과 효과적으로 반영하였다. 제안한 방법론은 고품질의 생성 데이터로 학습 데이터를 증강함으로써, 데이터 부족 현상 문제를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 지속 가능한 발전을 위한 태양광 발전 시스템 운영에도 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.764-765
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• 2016

다양한 체험 중 인체의 신비에 관심이 있는 아이들을 위한 교육 목적의 중강현실을 마이크로소프트 키넥트 장비를 활용해서 구현하였다. 기존에 책의 이미지와 마네킹을 통해 인체 장기의 구조를 학습하는 방법에서 한 단계 발전시켜 아이들의 상체에 증강현실로 인체 장기 구조 이미지를 보여줌으로써 색다른 체험을 제공하는 흥미로운 학습 방법을 제시하고 있다. 추가적인 기능으로, 아이들의 성장 발달에 도움을 주는 게임 및 추억을 간직할 수 있는 촬영 기능도 제공하고 있다. 이 기법은 건강 교육 체험에 활용하여 흡연자의 폐와 과음한 사람의 간 등을 당사자의 상체에 중강현실로 보여주어 건강하지 못한 인체 장기 구조를 체험해 기존 방식보다 더욱 현실감이 있는 체험적인 건강 교육으로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2009년도 하계학술대회
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• pp.269-274
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• 2009

차세대 기술과 접목된 교육용콘텐츠의 다양한 연구가 진행되고 있다. 현재 디지털교과서가 연구학교를 중심으로 실험 및 적용 단계에 있으나 학습내용이 고정적이고 제한된 콘텐츠만을 제공하기 때문에 학생들의 흥미와 몰입감 및 학습효과에서 부족한 부분이 많다. 이를 해결하기 위해서는 증감형 콘텐츠를 설계하여 학생들의 흥미와 몰입감 및 상호작용을 높여야 한다고 본다. 이에 본 논문에서는 증강현실 기술을 기반으로 하여 태블릿 기반의 디지털교과서 콘텐츠로 학습을 할 때 관찰하기 어려운 가상의 정보 제공 및 부가적인 정보를 활용하며 상황 인지를 통해 사용자의 상황에 적합한 가이드라인이나 부가 정보를 제공받을 수 있는 차세대 교육용 콘텐츠를 설계해 보고자 한다. 본 연구의 결과는 향후 디지털교과서 적용 시 효과적인 개발방안이 될 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.561-566
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• 2007

본 논문에서는 실감형 요리 시스템의 제작에 대하여 기술한다. 실감형 요리 시스템은 요리를 만드는 과정을 컴퓨터를 이용해 가상적으로 체험해 볼 수 있게 한다. 증강현실 기술을 이용, 모의부엌에서 요리 재료 카드를 인식함으로써 요리재료를 요리 용기에 투입하고 투입된 요리 재료는 증강현실 부엌에 나타나게 된다. 또한 멀티 터치가 가능한 지능형 인터페이스 플랫폼인 테이블 탑 디스플레이를 기반으로 증강현실 오브젝트와 사용자가 서로 상호작용할 수 있도록 한다. 테이블 탑 디스플레이에서의 터치와 hand gesture를 인식하여 맨손의 손동작에 의해 상호작용을 구현한다. 이 시스템은 특히 어린이들을 대상으로 하여 실감나는 요리 체험을 할 수 있으며, 요리 과정을 보다 효과적으로 학습하는데 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1094-1097
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• 2019

디지털화된 현실 환경을 증강현실속에서 투영시키기 위해선 증강현실 디바이스의 측위가 필수적이다. 하지만 대부분의 측위 방식이 측위 대상 디바이스에 대해 별도의 하드웨어나 센서를 요구하는데 이를 스마트폰 환경에서 충족시키기란 매우 힘든 일이다. 이에 본 논문은 스마트폰 환경에서 별도의 하드웨어를 요구하지 않는 딥러닝 영상기반 실내 측위 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 측위를 위하여 설계된 피라미드형의 비콘을 활용하며 실시간에 가까운 피드백을 구현하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 탐지를 진행한다. 본 논문에서는 상기한 두 개의 요소를 포함한 제안 시스템의 구성요소들을 설명하고 학습 방법과 비콘의 자세 측정 방법, 최종 측위 프로세스 등 전반적인 측위 프로세스를 설명한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.53-54
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• 2018

주어진 영상으로부터의 3 차원 얼굴 모델링은 얼굴 분석, 애니메이션, 생체 인식 등의 많은 컴퓨터비전 및 그래픽스 응용분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 헤어 영역은 얼굴에 비해 모양의 다양성과 모델의 복잡도가 현저히 높다. 기존의 연구는 주로 얼굴 영역에 한정한 3 차원 얼굴 모델링을 중심으로 이루어졌지만 헤어 모델링은 중요하게 다루지 않고 있는 경우가 많다. 본 논문에서는 심층인공신경망의 일종인 FCN (fully connected network)을 이용하여 인물 영상에서 헤어 부분을 영역화하고 그와 가장 유사한 3D 헤어 모델을 데이터베이스에서 검색하여 3 차원 얼굴 모델에 증강함으로써 완전한 얼굴 모델링을 수행하는 방법을 제안한다. 이는 FCN 을 이용하여 다양한 인물 영상에 대하여 네트워크 학습을 수행하는 과정과 3D 헤어 데이터베이스의 구축 과정을 포함한다. 실험 결과 적절한 수준의 헤어 모델이 3 차원 얼굴 모델링 결과물에 증강됨을 확인하였다.