일반인들이 '3차원업체영상'이라고 알고있는 홀로그램은 1947년 데니스가보 (D.Gabor)가 최초로 발견한 빛의 정보를 기록할 수 있는 특징을 가진 새로운 매체이다. 홀로그램은 물체에서 나오는 두 가지 파장의 간섭결과로서 이룩되는 간섭무늬를 기록하는 것으로 물체의 입체감 표현뿐만 아니라 빛과 공간 조형의 표현이 가능하기 때문에 시각적으로 한층 더 나은 결과를 기대할 수 있다. 홀로그램과 광고의 접목을 가정하여 기존광고매체와 홀로그램광고매체의 시각인지도를 측정 분석하여 홀로그램 광고는 기본방식의 광고보다 시각적 인지도가 높을 것인가에 대하여 알아보고, 하이테크 시대에 부합하는 새로운 광고매체로서, 홀로그램이 소비자에게 시각적으로 주의와 흥미를 유발하는데 우수하여 제3의 시각적 광고매체의 형태로 발전 가능성이 있는지에 대하여 알아본다.
본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 유연체 동역학해석을 위하여 유한회전을 표현하는데 있어, 4원법의 대수학적인 표현을 도입하여 운동방정식이 에너지보존 조건을 만족하도록 이산화된 에너지 평형식으로 정식화되었다. 여기서 사용된 유한회전의 4원법은 로드리게스 매개변수를 이용하도록 하였으며, 구속력에 대한 일이 제거되도록 하였다. 수치해석의 예를 통하여 제안된 방법이 사다리꼴 방법과 비교할 때 비선형 문제에서도 무조건적으로 안정조건을 보장함을 검증하였으며, 향후 유연한 관절로 연결된 3차원 유연다물체에 대한 동역학 해석을 확장할 수 있는 토대를 마련하였다.
볼륨 렌더링은 기하학적인 기본 도형으로 모델링하지 않고, 3차원 데이터를 직접 가시화하는 방법이다. 이런 볼륨 렌더링의 특성으로 말미암아 3차원 영상을 도시할 때에, 복잡한 물체의 경우에도 물체의 표면을 상세하게 표현하는데 유리하여 의료 영상을 가시화하는 쪽으로의 적용이 많이 이루어져 왔다. 일반적으로 볼륨 데이터의 크기가 커서 실시간으로 처리하기 쉽지 않기 때문에, 근래에는 이 렌더링 시간을 줄이기 위해서 많은 여러 가지 렌더링 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 부호화 되어 있지 않은 볼륨 데이터를 빠르게 렌더링 하기 위해서, 쉬어-왑 분해를 이용하는 블록 기반의 볼륨 렌더링 기법을 제안한다. 이 방법에서는 블록 기반의 데이터와 함께 장기의 영역 분할 데이터를 동시에 이용하여 볼륨 렌더링을 수행하므로써, 부호화되어 있지 않은 데이터에 대해 렌더링 속도를 증가시킨다. 본 논문에서는 3차원 X-ray CT 흉부 영상과 MR 3차원 두부 영상을 렌더링 함으로써 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
논문은 상대적인 3차원 정보를 추출하기 위하여 스테레오 정합 알고리듬에 에피폴라 기하학을 적용하였다. 카메라로부터 입력받은 영상에서 추출된 특징 점으로부터 에피폴라 기하학 구조를 구성한다. 이렇게 구한 에피폴라 기하학 정보는 스테레오 영상에서의 정합 점들 간의 기하학적인 상관관계를 구성하고 조밀한 변이영상을 추출한다 실험결과를 통하여 제안된 알고리듬이 실제 공간상에서 대상물체를 실감 있게 표현함을 알 수 있다.
포인트 클라우드는 3 차원 물체를 표현하기 위한 점들의 집합으로, 동적인 3 차원 데이터를 정밀하게 획득할 수 있기에 이의 효율적인 압축의 필요성이 대두되고 있다. 기존 3D DCT(3D Discrete Cosine Transform)를 이용한 동적 객체의 포인트 클라우드 압축 방식은 Inter 프레임 압축을 고려하지 않아 압축시의 데이터 압축률에 한계가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 3D DCT 를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 압축하는 방식을 제안한다.
사물이 실제로 움직이는 속도와 다양한 위치를 정확하게 인식하여 정확하게 3차원 영상정보로 표현하는 기술개발 시도는 무선센서를 활용하여 다양한 분야에서 응용할 수 있다. 3차원 위치 및 속도센서를 조합하여 이동 물체의 위치를 추적하는 시도는 동작의 정확성과 교정을 목적으로 하는 스포츠, 건강관리 분야 등에서 동영상 디스플레이 및 분석 기술과 접목하여 다양한 분석 정보를 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 9축-센서로부터 수집되는 정보를 데이터베이스로 구축하고 이를 웹과 앱의 3차원 공간에서 모니터링할 수 있는 3D 모션 디스플레이를 개발하였다.
본 논문은 동일 장면을 나타내는 한 쌍의 이미지를 이용한 효율적인 3차원 애니메이션 기법을 제안한다. 간단하고 빠른 애니메이션을 위해 그림 속으로의 영향은 한 장의 이미지에서 시점의 깊이 이동을 가능하게 하지만 전경물체의 표현이 시점의 좌우 변환의 사실감을 고려하지 않으며, 뷰모핑은 두 장의 이미지 사이의 2차원 변환만을 이용하지만 시점의 이동이 두 카메라의 중심을 잇는 선상으로 제한된다는 단점이 있다. 본 논문은 두 기법의 단점을 서로 보완하여 시점의 깊이 이동뿐 아니라 좌우이동에서도 자연스러운 영상을 생성하는 새로운 애니메이션 기법을 제안한다. 본 논문에서는 배경 장면을 spidery 매쉬로부터 복원된 간단한 직육면체에 매핑하고, 관찰자가 주의 깊게 인식하고 전경물체에 대해서는 두 입력 이미지의 투영중심을 잇는 직선상에 평행한 시점의 이동에만 제한적으로 뷰모핑을 적용하여 장면전체의 이미지 픽셀들에 대한 3차원 정보의 복원 비용을 줄이면서도 시점이동의 사실감을 높인다. 두 전경물체 사이의 선형보간 파라미터는 두 spidery 메쉬 간의 차이와 이에 대응하는 배경모델에서의 3차원시점 변환과의 관계로부터 결정된다. 실험을 통해 제안방법이 간단한 인터페이스만으로도 사실감을 유지하는 자유로운 3차원 시점이동 애니메이션을 생성함을 보인다.
본 논문은 연결정보(connectivity) 및 미리 계산된 계층적 데이터 구조(hierarchical data structure)를 이용하지 않는 그래픽 및 햅틱 렌더링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 점 기반 그래픽 표현(point-based graphic representation) 기법을 이용하여 3차원 자유 곡면을 생성한다. 생성된 점 기반 곡면 물체와의 햅틱 상호작용을 위해 그래픽 하드웨어(GPU)에 접근하여 점 기반 곡면에서 생성된 깊이 이미지(depth image)를 이용하여 햅틱 상호작용에 필수 요소인 충돌검출(collision detection) 및 반력 연산(contact force computation)을 수행한다.
동영상은 각 프레임 사이에 시간적으로나 공간적으로 많은 양의 정보가 중복되어 있다. 이러한 중복 정보를 줄이는 표현 방법들 중에 하나로, 동영상을 커다란 하나의 영상으로 정합하여 중복 정보를 줄이는 모자이크 기법이 있다. 두 개 이상의 영상을 정합하기 위해서는 영상간의 카메라 파라미터가 필요한데, 본 논문에서는 Mellin 변환을 사용하여 카메라 파라미터를 구하였다. 이때 3차원 공간모델은 직교 투사법을 사용하였으며, 영상의 움직임 모델로는 4개의 파라미터(평행이동, 확대/축소, 회전)를 사용한 어파인 움직임 모델을 사용하였다. 이렇게 구현된 파노라마 영상은 동영상에서 움직이는 물체를 검출하거나 추적하고, 동영상을 편집하는데 응용될 수 있다. 또한 본 연구의 최종 목적인 3D 영상의 배경을 구현하는 데 좀 더 사실적인 영상을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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