• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.157-165
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• 2020

뉴-럴 네트워크와 자동운전 데이터 셋을 개발하는 목표중의 하나가 데이터 셋을 분할함에 따라서 움직이는 물체를 검출하는 성능을 개선하는 방법이 있다. 다크넷 (DarkNet) 프레임 워크에 있어서, YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 훈련하는 셋과 검증 셋으로 사용되었다. Udacity 데이터 셋의 7개 비율에 따라서 이 데이터 셋은 훈련 셋, 검증 셋, 테스트 셋을 포함한 3개의 부분 셋으로 나누어진다. K-means++ 알고리즘은 7개 그룹에서 개체 Box 차원 군집화를 수행하기 위해 사용되었다. 훈련을 위한 YOLOv4 네트워크의 슈퍼 파라메타를 조절하여 7개 그룹들에 대하여 최적 모델 파라메타가 각각 구해졌다. 이 모델 파라메타는 각각 7 개 테스트 셋 데이터에 비교하고 검출에 사용되었다. 실험결과에서 YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 트럭, 자동차, 행인으로 표현되는 움직이는 물체에 대하여 대/중/소 물체 검출을 할수 있음을 보여 주었다. 훈련 셋과 검증 셋, 테스트 셋의 비율이 7 ; 1.5 ; 1.5 일 때 최적의 모델 파라메타로서 가장 높은 검출 성능이었다. 그 결과값은, mAP50가 80.89%, mAP75가 47.08%에 달하고, 검출 속도는 10.56 FPS에 달한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.53-62
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• 2007

래디오시티(radiosity)는 디퓨즈 반사(diffuse reflection)를 효과적으로 표현하는 전역조명(global illumination) 방법으로 공간 및 물체 표면간의 에너지 교환을 모델링한다. 그러나 많은 계산량으로 인해 실시간 활용에는 제약이 존재하며, 이를 해결하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 래디오시티 알고리즘이 제안되고 있다. 본 논문에서는 G. Coombe 등이 제안한 GPU 기반의 점진적 세분(progressive refinement) 래디오시티를 구현하고 HDR(High Dynamic Range) 래디언스(radiance) 맵으로 구성된 3차원 공간에 적용하여 사실적인 합성영상을 렌더링하였다. 대상 공간과 조명환경을 HDR 래디언스 맵으로 구성함으로써 영상기반(image-based) 방법의 장점인 대상 장면의 복잡도와 관계없는 결과 영상을 생성할 수 있었다 환경맵을 이루는 각 텍셀(texel)의 해상도 설정 및 밉매핑(mipmaping)의 적용에 따라 다양한 실험 결과를 분석하였으며, 기존의 HDR 레디언스 맵과 GPU를 이용한 증분 래디오시티 방법과의 비교를 통해 본 시스템의 개선된 렌더링 성능을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.45-51
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• 2024

최근 교육의 학습 효과에 도움을 제공하기 위해 실감 콘텐츠 환경에서 상호작용을 제공하는 시스템이 널리 활용되고 있다. 특히, 증강현실(Augmented reality) 기술은 실제 학습 환경에 가상의 물체를 합성하여 정보를 직관적으로 이해하는데 도움을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기하와 관련된 입체도형에 대한 수학개념을 3차원의 공간 정보를 이용하여 학습하는 증강현실 도구를 개발하였다. 이를 위해 수학 교육 과정 중 각기둥과 각뿔에 관한 교과서에 증강현실 합성 기술을 적용하여 공간적인 학습 효과를 보다 높일 수 있도록 하였다. 또한, 카메라와 마커 사이의 위치 관계에 의해 정합이 되도록 가상의 도형을 표현하였고, 공간에 대한 지각 효과를 높이기 위해 평면도, 전개도 등 도형 형태의 다양화, wireframe 가시화 모드 선택 기능 등이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제시한 증강현실 기반 학습도구를 통해 수업에 관한 학업성취도 및 흥미도에 관한 효과성을 평가한 결과 통계적으로 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 입체도형 학습 뿐 아니라 다양한 수업에서 교육적 효과를 높일 수 있을 것으로 전망한다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.166-173
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• 2014

최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기로 최종적으로 영상내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기로는 다양한 행동을 인식하기에 어려움이 있다. 따라서 이러한 문제를 개선하기 위하여 최근에 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 sparse representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권2호
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• pp.123-134
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• 2000

등치선(wire-frame contour)으로 표현된 물체의 볼륨정보에서부터 3차원 표면을 재구성하는 방법을 제안한다. 등치선 삼각화법(contour triangulation)이라고도 하는 이 방법에서 가장 문제가 되는 것이 인접 단층사이에서 표면이 분기하는 경우에 발생하는데, 이것은 하나의 등치선이 인접한 층의 두 개이상의 등치선과 연결되는 형태로 나타나며, 표면 생성시의 많은 모호성을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 분기문제를 가장 일반적으로 발생하는 이중분기문제와 그 이상의 다중분기문제로 구분하고, 먼저 이중 분기 알고리즘을 제안하였으며, 다중분기문제를 다수의 이중분기문제로 단순화하는 다중분기 알고리즘을 제안하였다. 제안된 이중분기 알고리즘은 모 등치선을 분할하는 방법을 이용하였는데, 먼저 해협다각형을 정의하고 이를 삼각분할하여 분할선을 구하는 것에 바탕을 두고 있다. 이 방법은 이중분기가 매우 복잡하게 나타나는 경우에도 잘 적용이 되며, 분할선의 레벨을 조절함으로써 매우 사실적인 표면을 만들어 낼 수 있다는 장점이 있다. 또한 다중분기문제를 단층 간격의 문제로 규정하고, 인접한 두 층 사이에 가상의 등치선을 추가하여 가지 등치선을 연속적으로 병합하는 방법으로 해결하였다. 제안된 방법은 등치선 삼각화의 가장 큰 문제인 분기문제를 해결하기 위한 매우 구조적인 접근방법으로, 다양한 실제 등치선 데이타에 적용한 결과 좋은 성능을 나타냈다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권6호
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• pp.413-422
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• 2007

등고선으로 표현된 물체의 볼륨정보에서부터 3차원 표면을 재구성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 등고선 삼각분할법이라고도 불리는 이 방법의 가장 어려운 문제가 인접 단층사이에서 표면이 다중으로 분기하는 경우에 발생하는데, 이것은 하나의 등고선이 인접한 층의 두 개 이상의 등고선과 연결되는 형태로 나타나며, 표면 생성시 많은 모호성을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 다중분기문제를 여러 개의 가상벨트와 가상계곡으로 나누어 이들에 대한 표면생성문제로 단순화 시키는 방법을 제안한다. 가상벨트의 표면생성에는 띠분할 알고리즘을 채택하였으며, 가상계곡은 반복적인 볼록정점 제거와 중앙정점 추가로 보다 자연스러운 표면을 생성한다. 기존의 대부분의 알고리즘특이 다중분기문제를 한 쌍의 등고선간의 표면생성문제로 변환하는데 초점을 맞추는데 비해 제안된 방법은 더 작은 형태인 가상벨트와 가상계곡으로 단순화한다. 또한 제안된 방법은 표면정의에 복잡한 기준을 사용하지 않으며, 표면삼각분할을 위한 매우 명확하고 일관된 알고리즘을 제공한다. 실험을 통해 제안된 방법이 많은 분기가 발생하는 복잡한 데이터에서도 잘 동작하는 것을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.339-438
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• 2002

본 논문은 3차원으로 표현된 가상의 옥외 공간에서 소음이 전파되는 방법을 컴퓨터로 시뮬레이션하기 위한 방법을 제시한다. 소음은 음원에서 발생하여 수음자로 직접전파 혹은 많은 반사를 거쳐서 간접적으로 전파되기도 한다. 결과적으로 수음자에 들리는 소음은 음원과 수음자 사이의 최단 거리, 반사 거리, 반사횟수 등에 따라 영향을 받으며, 반사시키는 물체의 특성 및 주파수에 따라서 전달되는 양의 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 음원에서 수음자에 전달되는 소리를 추적함에 있어서 정방향 추적 (forward tracing)을 사용하는 방법에 대한 문제점들을 제시하고, 다른 접근방법인 기하학적 계산에 의한 시뮬레이션 방법을 제시한다. 즉 소리 추적벡터 (tracing vector)를 정의함에 있어서 음원에서 발생하는 소리벡터를 추적하는 정방향 추적 및 음원과 수음자간 발생 가능한 전파 경로를 기하학적으로 계산하는 기하학적 추적 방법에 의한 시뮬레이션 방법을 제시한다. 기하학적 계산 방법은 정방향 추적을 사용하는 경우와 비교할 때 불필요하게 버려지는 추적 벡터의 수를 현저히 줄일 수 있으므로 효과적 이라고 할 수 있다. 실험결과는 가상현실 모델링 언어 (VRML: Virtual Reality Modeling Language)로 가시화해서 보다 명확하게 알아볼 수 있다. 본 방법은 3차원 가상현실 (virtual reality)이나 멀티미디어 (multimedia), 또는 실내, 실외 등의 소음측정 시뮬레이션에도 적용이 가능하므로 확장성이 좋다고 할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.29-36
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• 2017

오늘날 3D 다이내믹 시뮬레이션은 많은 산업들과 밀접한 관계를 가지고 있다. 과거에는 자동차 충돌, 건축물 분야에서 주로 사용되었으나 최근에는 영화나 게임 분야에도 물리 시뮬레이션이 중요한 역할을 하고 있다. 일반적으로 3D 물체를 사실적으로 표현하기 위해서는 많은 수학적 연산이 필요하기 때문에 기존의 CPU 기반의 응용 프로그램들은 이러한 많은 연산량을 실시간으로 처리하는데 무리가 있다. 최근 그래픽 하드웨어의 발전과 아키텍쳐의 개선으로 GPU는 기존의 렌더링 연산뿐만 아니라 범용 목적의 연산 기능을 제공하고 있고 이러한 GPU를 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 GPU를 이용한 천 시뮬레이션 수행시 수행 성능을 최적화하기 위하여, GPU 셰이더의 실행 환경 변화에 따른 천 시뮬레이션 알고리즘의 수행 성능의 변화를 분석하였다. GPU를 이용한 천 시뮬레이션은 GLSL 4.3의 Compute shader를 사용하여 스프링 중심 알고리즘과 노드 중심 알고리즘을 PC기반으로 구현하였고, GLSL Compute shader의 다양한 워크 그룹 (Work Group) 크기와 차원 분배에 따른 연산 속도의 변화를 비교 분석하였다. 실험은 5,000 프레임까지 10회 반복 수행하여 FPS(Frame Per Second)의 평균을 구하여 진행하였다. 실행결과, 노드 중심의 알고리즘이 오히려 스프링 중심의 알고리즘 보다 빠른 수행속도를 보여 주었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권3호
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• pp.189-194
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• 2005

선박이라는 거대한 물체를 항만 또는 조선소내의 안벽에 접안하거나 이로부터 이안시키는 작업은 도선사나 도크마스터의 고유한 업무로서 상당한 집중력과 고도의 위험성을 내포하고 있다. 이와 같은 접이안 작업 시에는 예선의 사용량이 많아지고, 본선이 저속으로 움직이므로 외력의 영향을 크게 받는다. 본 연구에서는 외력의 영향 특히 강풍 하에서 주로 예선을 이용하여 접이안 조종 작업을 수행할 수 있는 2차원 가상시스템은 구축하였다. 또한 조종위험도를 평가할 수 있는 객관적인 기준을 제안하고 이를 위해 시뮬레이션 실험은 수행하였다. 이 가상시스템을 이용하여 접이안 조종 작업을 수행한 결과 운항자가 주관적으로 체감한 위험의 정도를 수치화하여 표현한 주관적 평가와 조종운동과 관련된 주요 파라미터에 관련된 객관적인 지수와의 상관관계를 분석하여 조종위험도의 평가 기법에 대해 논의한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.905-923
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• 2018

무인기 영상을 활용한 고해상도의 산출물을 생성하기 위해서 영상 분석을 통해 측정되는 영상자체의 선명도 분석이 필요하다. 무인기의 선명도가 명확하지 않는 영상을 현업에서 사용할 경우 무인기를 이용한 정확한 3차원 정보의 획득이나 매핑 등의 작업에 큰 영향을 미칠 수 있다. 영상 선명도를 설명할 수 있는 지표로 식별해상도(Ground Resolved Distance, GRD)가 사용되어 왔다. GRD는 영상에서 식별 가능한 두 물체간의 최소거리로 정의되며 공간적 샘플간격인 GSD(Ground Sampling Distance)와 대비되는 개념으로 사용된다. 본 연구에서는 GRD를 육안판독에 의하지 않고 영상에 촬영된 에지 타겟을 분석하여 추출하고자 한다. 특히 GRD대 GSD의 비율(GRD/GSD), 또는 픽셀단위로 표현된 GRD를 영상의 상대적 선명성을 평가할 수 있는 지표로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 회전익을 사용하여 여러 촬영환경에서 고도별로 촬영된 에지타겟의 분석을 통해서 GRD를 산출하였다. GRD/GSD를 사용하여 선명도가 현저히 떨어지는 영상을 판별할 수 있었고 이를 통해서 영상의 선명도 지표로서의 적정성을 확인할 수 있었다.