본 논문은 비즈니스 정보들을 효율적으로 분석할 수 있는 시각화 기술에 대해 소개한다. 본 기술은 모바일 환경에서 수집된 대량이며 다차원 형식을 지닌 데이터들을 전문가들이 편리하게 분석할 수 있도록 3차원 공간에서 정보를 시각화의 기능을 제공한다. 본 기술의 장점은 PC환경뿐만 아니라 모바일 환경에서 정보 분석 작업이 가능하다는 점이며, 스마트 폰의 편리한 인터페이스 기능들을 통해 보다 자연스러운 인터랙션 기반의 효율적인 작업성과를 기대할 수 있다.
본 연구에서는 가상 공간(VR) 사용자에게 반응형 페인팅 경험을 제공하기 위한 포스 피드백 기반 햅틱 페인팅 인터페이스를 제안한다. 제안하는 시스템에서는 헤드 마운트 디스플레이(HMD)를 착용한 사용자가 스타일러스 타입의 햅틱 장비를 이용하여 시각적 피드백과 햅틱 인터페이스의 촉각적 피드백을 동시에 활용하며 가상 공간에서의 표면기반 3차원 페인팅을 생성해낼 수 있다. 특히 햅틱 인터페이스는 가상 공간 상에서 페인팅 브러시와 페인팅과의 물리적 상호작용을 구현하여 VR 페인팅의 반응형 피드백을 제공한다. 이는 가상 공간에서 사용자의 공간적 인지력 향상에 도움을 주고 부족한 시각적 피드백을 보완할 수 있다. 이를 통해 사용자는 불필요한 반복적 페인팅 작업을 줄여 페인팅 작업의 효율을 높이고 페인팅의 결과물을 향상시킬 수 있으며 결과적으로 보다 실감나는 VR 페인팅을 경험할 수 있다.
이 연구는 2차원 회화를 관객과 상호작용하는 3차원영상애니메이션으로 구현한 참여예술(Interactive Art) 형태의 실험적 시각작품연구사례이다. 대상으로 하는 정지된 회화가 가진 시각적 요소들로부터 유추된 애니메이션의 시각적 아이디어에 따라서 대상회화는 컴퓨터3차원영상의 애니메이션으로 구현되고 사용자의 반응에 따라 전개되도록 멀티미디어프로그래밍 되었다. 작품의 형식과 기법은 본 연구자에 의하여 연구된 내용을 기반으로 하였으며 연구의 대상(Material)으로는 전 세계적으로 유명한 벨기에 화가인 르네 마그리트의 초현실주의 구상회화들로 설정하였다. 본 논고에서는 정지된 회화를 상호작용이라는 요소가 개입된 애니메이션으로 구현할 때에 발상 될 수 있는 다양한 시각사례의 연구, 2차원 회화를 3차원 영상으로 구현하기 위한 3차원영상 및 이미지프로세싱 기법연구, 상호작용을 위한 애니메이션의 설정기법 및 전체적인 작품구성 기법연구, 그리고 멀티미디어 설정 및 사용자 인터페이스에 이르기까지의 연구내용을 중심으로 기술하였다.
본 연구는 기존의 미디어 연구 내에서 시각미디어에 비해 상대적으로 그 중요성이 간과되어 왔던 음악미디어에 대한 계보적 접근을 통해서 MP3의 사회문화적 의미를 고찰해보는 시론적 성격을 가진 연구다. 이러한 분석을 위해서 고립주의적인 미디어 연구와는 달리 미디어 사이의 상호관계적인 맥락에서 미디어를 파악하는 미디어 재매개 이론을 이론적 기반으로 해 MP3에 대한 분석을 시도한다. 이러한 연구의 결과로 본 연구에서는 음악미디어의 재매개 과정을 소리의 비매개성과 인터페이스의 하이퍼매개성이라는 이중 논리로 분석했다. 또한 음악미디어 재매개의 관행으로 이동성과 사사화라는 측면에서 MP3가 기존 음악미디어들이 가지고 있던 '이동성과 사사화'에 '밀도의 심화'를 가져왔다고 밝혔다. MP3의 시공간성은 음악미디어의 청각적 시공간성과 모바일 기기들이 가지는 모바일 시간성의 융합을 통한 '모바일 음악 시공간성'으로 개념화 했으며, MP3의 사회적 물질적 차원의 재매개를 통한 듣기 체계의 변화는 저작권 문제와 음악가들의 지위의 변화의 차원에서 고찰되었다.
본 논문에서는 3차원 콘텐츠의 효율적인 병렬 시각화 프로그래밍을 위한 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 환경에서의 객체 지향 플랫폼을 제안한다. 이러한 목적을 위해 GPU 프로그래밍을 위한 CUDA 환경에서의 C++ 객체 지향 프로그래밍의 특성과 제약을 논의하고 그 해결 방안을 제시하며 MVC (Model/View/Controller) 디자인 패턴에 기초한 3차원 병렬 시각화 플랫폼의 구현을 제안한다. 또한 이 MVC 디자인 패턴에 따라 적분형 MLS(iMLS)와 부호 거리장(SDF)을 이용한 3차원 모델링 기법을 Marching Cubes 및 Raytracing으로 시각화하는 예제의 구현을 논의한다. 제안하는 방법은 간단한 인터페이스의 구현만으로 GPU 병렬 처리가 자동화된다는 특징이 있으며 개발자 입장에서 객체 지향 프로그래밍의 일반적인 장점들, 즉, 코드 관리 용이성, 코드 재활용 등의 이점을 추상화와 상속을 통해 병렬 환경에서도 실현한다. 본 논문에서는 제안하는 플랫폼에 대해 두 가지 사례만 구현했으나 다양한 모델링 기법과 시각화 기법을 조합할 수 있기 때문에 컴퓨터 그래픽스 전반에서 널리 활용 가능할 것으로 기대한다.
본 논문은 유연하고 다각적인 인터페이스를 이용한 사용자 중심의 능동적인 인체 학습 시스템을 제안한다. 기존의 인체 학습 방법은 이미지, 텍스트, 영상자료부터 학습자로의 주입식 학습이었다. 본 논문에서 제안한 인체 학습 시스템은 실제 인체 장기 데이터로 제작된 3D 인체 장기 모델을 제공함으로써 학습자는 사실적인 장기의 형태를 3차원 공간에서 보고, 장기에 대한 촉감을 제공하는 햅틱 인터페이스와 학습자의 의도에 기반한 카메라 시스템으로 써 능동적이고 다각적인 학습을 진행할 수 있다. 그리고 계층 기반 장기 분류를 통하여 구축된 학습 정보를 통하여, 전체적인 시각에 기초한 인체 학습 과정을 진행할 수 있다. 본 인체 학습 시스템으로써 기존의 평면적인 인체 학습교재, 자료 등에서 얻을 수 없는 입체적인 인터페이스를 통한 학습 효율 향상의 가능성을 보고자 한다.
본 논문에서는 캐릭터의 운동 표현에 필요한 데이터 구조를 시각적으로 기술할 수 있는 사용자 인터페이스에서 모션 매핑 기술을 이용하여 3차원 캐릭터의 애니메이션을 쉽게 생성할 수 있는 도구 개발에 대해 기술한다. 본 논문에서의 모션 매핑이란 한 번 생성된 애니메이션을 그대로 다른 캐릭터에 적용하여 같은 모션을 생성시키는 것으로 정의한다. 본 애니메이션 도구는 3차원 캐릭터의 기하 데이터를 이용하여 애니메이션의 생성과 변형을 대화적 방법으로 쉽게 생성시킬 수 있다. 이것은 본 연구팀에서 앞서 개발한 캐릭터 개발도구에서 생성된 3차원 캐릭터 데이터를 위의 인터페이스에서 모션 생성의 구조를 대화적으로 변형시키면서 애니메이션을 생성하도록 구성한 것이다. 기존의 다른 애니메이션 도구와 구별되는 기능으로는 캐릭터의 모델링 데이터와 모션 데이터를 분리하여 모델링 데이터가 없는 상황에서도 독립적으로 애니메이션만을 실행시킬 수 있으며 한 번 생성된 애니메이션을 모션 매핑으로 다른 캐릭터에 그대로 적용시킬 수 있다는 것이다.
볼륨 렌더링(Volume Rendering)은 과학, 의학, 공학 등의 분야에서 3차원 볼륨 데이터(Volume Date)를 효과적으로 시각화(Visualization)하는 목적으로 널리 사용되고 있으며 고화질 영상 요구로 인해 3차원 볼륨 데이터의 크기는 점차 대용량화되어 가는 추세이다. 이러한 대용량 데이터의 고성능 처리를 위해서는 병렬입출력이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬볼륨 렌더링에 최적화된 병렬화일시스템 PBS(Parallel Block Server)을 제안한다. PBS는 고성능 입출력 제공을 위해서 데이터입출력에 대한 응용 프로그램의 집적 통제를 위한 다양한 기능을 제공하도록 설계되어 있다. 이러한 직접통제의 단점인 복잡한 인터페이스 문제를 해결하기 위해서 볼륨 렌더링에 최적화된 데이터 입출력 전략을 자동화시킨 PBS 기반 라이브러리 VRPIO(Volume Rendering Parallel Input Output)를 제공한다.
인간의 몸의 값이 1000냥이라고 하면 그중의 눈의 값은 900냥이라는 말이 있다. 그만큼 눈이 차지하는 즉 시각이 차지하는 비중이 매우 크다고 할 수가 있겠다. 또한 하등동물보다 고등동물로 진화해갈수록 시각의 활용도가 높아지는 것과 같이 각종 기계에 있어서도 자동화가 진전될수록 머신비전(Machine Vision)기술의 의존도 또한 높아지게 되었다. 따라서 산업이 발전함에 따라 머신 비전의 기술은 여러 분야에 걸쳐 요구되고, 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 패키지 형식의 머신 비전 시스템은 산업 현장에 적용하는데 가격이 비싸고, 인터페이스 문제, 환경이나 필요조건 및 요구에 의한 시스템의 대처능력이 떨어지는 문제 등을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 PC 기반의 머신비젼 시스템에 관한 연구가 필수적일 수 있다. 이러한 점을 궁극적인 목표로 설정하고 본 연구는 산업현장에 적용할 수 있는 머신 비전 시스템의 최적화 설계 에 대한 기술을 연구하였다.
본 논문은 유발전위(evoked potential) 뇌파인 P300에 기반한 뇌-기계 인터페이스의 실시간 구현을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. P300 뇌파는 외부 시각 자극이 인간의 의지와 일치할 경우, 100-300ms 부근에서 negative pick를 갖는 특성이 있다. 이러한 특성에 기초하여 P300 뇌파의 포텐셜(potential) 감소를 감지하여 인간의 의도를 역으로 추론할 수 있으며, 이를 뇌-기계 인터페이스에 활용할 수 있다. 연구에서 P300 뇌파는 인간의 두개골 외부에 부착된 전극을 통해 얻어졌으며, 시각적 자극으로는 2차원 알파벳 신호를 사용하였다. P300 뇌파의 포텐셜 감소 검출을 위하여 뇌파 포텐셜을 자극과 연계하여 확률적으로 모델링하였다. 확률적 모델은 피실험자가 의도하는 신호의 모델(target model)과 의도하지 않는 신호의 모델(non-target model)로 구성된다. 이러한 확률적 모델에 기반하여 피실험자의 의도를 추론하기 위해서 최우추정법(maximum likelihood estimation)을 사용하였다. 실험에는 신체 건강한 성인 남자 3명이 참가하였으며, 'A'와 'E' 실험에 대한 피실험자 k의 평균 성공률은 98%, 피실험자 j의 평균 성공률 90%, 그리고 피실험자 h의 성공률은 79.8%였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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