LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 평면상에 존재하는 물체까지의 거리를 카메라시스템을 이용하여 실제 거리를 계측하는 알고기즘을 제안하였다. 계측 시스템을 교정하기 위해, 우선 3차인 실세계 좌표계와 2차원의 카메라 좌표계의 관계를 해석하고, 카메라의 변수들을 포함하는 카메라 좌표계의 변수들을 구하였다. 한편, 3파원 공간에서 계측면을 평면으로 가정하고 평면의 방정식과 좌표계 변환 방정식으로부터 뉴턴-랩슨법을 이용하여 최소값에 대응하는 근사치를 구함으로써 물체까지의 거리 정보를 추출하였다. 실제의 계측 실험에서, 도로에 표준 물체인 Ca]ibration 시트를 두고 승용차의 백미러 위치에 카메라를 설치하고 영상을 획득하였다. 계측 거리는 4m부터 lOm까지는 1m간격으로 계측하고, 10m부터 30m까지는 10m간격으로 계측하였다. 그 결과 4m에서는 약 1.4mm의 오차가 발생하였고, 30m의 거리에서는 3.5m의 오차를 보였는데 계측 거리가 길어질수록 오차가 지수함수적으로 증가함을 알 수 있었다.
컴퓨터 기술이 발전함에 따라 3 차원 입력시스템을 통한 모델링이 가능하게 되었다. 2 차원 시스템은 평면 입력을 공간상의 데이터로 바꾸기 위한 많은 기능과 메뉴들이 존재하지만 3 차원 시스템에서는 그러한 복잡한 기능 없이 입력 데이터가 곧바로 모델링에 적용될 수 있다. 하지만 아직까지 3 차원 입력시스템에서 모델링을 수행하는 디자이너에게 익숙한 스케치 방법을 고려하지 못하고 있는 실정이다. 디자이너에게 가장 익숙한 모델링 방법은 스케치북에 선으로 그림을 그리는 것이기 때문에, 모델을 변형하는 방법은 이를 벗어나지 않도록 해야 한다. 평면 스케치에서 디자이너가 그리는 선은 모델의 윤곽을 잡아주고 모델의 특징이 되는 부분을 표현하게 된다. 이러한 선의 입력을 통한 스케치를 3 차원 모델링에서 그대로 사용하기 위해서는 공간에서의 점이나 면이 아닌 선의 입력을 모델링에 적용할 수 있어야 한다.
4차원 지리정보시스템은 기존의 2차원 공간정보의 평면적인 정보구조가 가지는 한계를 극복하기위해 확장된 좌표계를 가진다. 추가된 좌표축은 공간 객체들의 높이 정보축과 시간 정보축을 포함한다. 이 연구에서는 OGC에서 제안하는 2차원 기하 클래스 구조를 수용하고 추가된 시공간 정보를 다룰 수 있는 4차원 기하 객체 모델을 정의하였다. 또한. 시간 일 공간 데이터에 대한 인덱스를 구성하였으며 4차린 지리정보시스템의 공간데이터 제공 서비스를 위하여 3차원과 4차원 시공간 연산 및 분석 기능을 구현하였다.
3차원 인체 형상에 적합한 의복 패턴을 제작하기 위하여 인체 형상을 평면전개하여 체표패턴을 얻기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구는 Grid method를 이용한 여성 상반신 앞면의 평면전개를 위하여 최적 그리드 기준을 결정하는 것을 목적으로 하였다. Grid method는 인체 형상의 표면에 커브를 생성하고 각 커브의 길이를 플로팅하는 원리에 의하여 3차원 형상을 평면전개 방법이다. 첫째, Young 모델과 Adult 모델에 해당하는 두 개의 3차원 바디들을 사이즈코리아데이타에 기초하여 모델링하였다. 둘째, 각각의 모델을 3차원 특징점에 의하여 shell과 block으로 세분화하였다. 셋째, 각각의 block은 다양한 그리드수의 조합에 의하여 평면전개되었다. 마지막으로, 가장 효율적인 조합을 선정하여 평면전개의 기준으로 제시하였다.
본 논문에서는 3차원 객체의 전체적인 기하학적 특성을 3차원 형태 기술자로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 기술자는 기존의 방법에서 문제가 된 부분적 자세변화에 대한 민감성 부분을 해결한다. 3차원 객체의 평면상의 모든 점들을 대상으로 형태 함수를 이용하여 형태 분포(Shape Distribution)를 생성한다. 이때 평면상의 두 정의 거리를 측정하는 기존의 D2 형태 함수를 최단경로를 사용하여 거리를 측정하는 방법으로 변형해 3차원 객체의 부분적 자세 변화에 강건하도록 하였다. 기존의 형태 분포와 비교하여 성능 평가한 결과 관절 객체에 대해서는 약 $ 51\%$, 전체에 대해서는 약 $24\%$의 성능 향상을 보였다.
몰입감을 주기 위한 초대형 화면을 생성하기 위하여 원통이나 구 모양의 곡면 스크린의 사용이 증가하고 있다. 기존의 방법에서 스크린을 2차 곡면으로 모델링하여 영상이 스크린의 3차원 평면위에 투영되는 대응점을 찾기 위하여 2차 행렬을 이용한다. 기하학적 영상 보정 후에도 스크린의 모양에 약간의 변화나 움직임이 생길 경우에 2차 행렬이 변하게 된다. 본 논문에서는 스크린의 움직임 및 변화가 작은 경우 약간의 움직임에 의해 변형된 2차행렬을 구하기 위해 3차원 정보를 새로이 구하지 않고, 스크린을 부분적인 평면으로 근사하여 영상의 기하학적 왜곡을 보정을 하는 방법을 제안하였다. 실제 프로젝터로 곡면 스크린에 영상을 투영한 후 스크린을 움직였을 때 스크린의 움직임에 대해 제안한 부분적 평면 근사화 방법으로 왜곡을 보정하는 실험을 통해 스크린이 움직이기 전과 동일한 결과를 얻었다.
본 논문은 2차원 평면상의 그림으로부터 3차원 물체를 복원하는 방법을 제시한다. 사용자가 입력하는 2차원 평면 그림은 3차원 물체의 윤곽선을 그린 것으로, 자신의 일부분이나 다른 물체에 의해 가려진 부분이 있는 윤곽선도 허용하는 것이 특징이다. 따라서, 복원된 3차원 물체 역시 자신의 일부, 혹은 다른 물체에 의해 가려진 부분이 존재할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 2차원 윤곽선 분석, 3차원 골격 계산, 그리고 3차원 물체 복원의 세가지 단계로 구성된다. 본 논문의 주된 기여는 기여는 자신이나 다른 물체에 의해 가려진 2차원 윤곽선으로부터 3차원 골격을 계산하는 방법이며, 이를 위하여 일련의 최적화 문제를 정의하고 해결하였다. 최적화 문제는 골격의 생성, 물체의 충돌 제한, 그리고 C1 연속성 유지를 위하여 사용된다. 결과적으로, 제안된 방법은 기존의 실루엣 기반의 스케칭 인터페이스를 사용한 3차원 물체 모델링에 대하여, 상호 폐색 (가림/가려짐) 이 존재하는 형태에서도 허용되도록 확장하였다.
본 연구는 항공사진으로부터 지도를 제작하는 과정의 중간산출물인 도화원도를 이용하여 3차원 건물모델을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기구축된 도화원도에 포함된 제한적인3차원 정보를 추출하여 지면모델, 지붕면모델과 벽면모델을 생성하는 과정으로 구성된다. 지붕면모델은 지붕면 모서리점들의 평면근사오차를 기준으로 단일평면이나 복합평면으로 생성한다. 단일평면은 강인추정법에 의한 평면근사를 통해, 복합평면은 삼각망에 기반한 분할 및 병합으로 구성된다. 벽면모델은 지붕면모델을 구성하는 모서리를 지면모델에 투영하여 생성한다. 실제 데이터에 적용한 결과 넓은 지역에 다양한 형태의 건물모델이 성공적으로 생성되었다. 제안된 방법은 기구축된 데이터를 이용하기 때문에 시간 및 비용적인 측면에서 효율적인 방법으로 평가된다.
본 논문에서는 3차원 공간 내의 2차원 평면에 존재하는 특징점을 검출한 다음 이를 기반으로 실시간 카메라 추적을 수행하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계를 거쳐서 수행된다. 먼저 3차원 공간 내에서 다수의 특징점을 검출한 다음 동일 평면 상에 존재하는 특징점들만을 선별한다. 그리고 특징점들이 존재하는 평면 객체와 카메라 영상 평면 사이의 사영기하(projective geometry) 관계를 추정한 다음 이를 기반으로 카메라의 외부 파라미터(extrinsic parameter)를 추정한다. 실험 과정에서 별도의 특수 조명은 이용하지 않으며 일반적인 조명이 갖추어진 실내 환경 내에서 실험을 수행하였다. 제안된 방법은 기존의 방법과는 다르게 실시간으로 평면 객체 상의 새로운 특징점을 검출하여 카메라 추적에 이용함으로써 카메라 자세정보 초기화를 위한 기준 특징점(reference feature)이 검출 불가능한 상황에서도 카메라의 추적이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 실험을 통하여 제안된 방법은 평균 5~7픽셀 정도의 재사영 오차를 발생시킴을 확인할 수 있었다. 이는 영상의 해상도를 고려했을 때 상대적으로 작은 값으로 간주될 수 있으며, 기준 특징점이 영상 내에 존재하지 않은 환경에서도 카메라 추적을 수행할 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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