한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1152-1153
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2009
Although motion impression is weak with isoluminant color stimuli, it has been shown that color signals influence motion perception. We discuss similarities and differences between color motion and luminance motion, focusing on temporal characteristics of the perception of the 2D and 3D motion.
This study investigates the influence of technology readiness, fashion innovativeness, and participation level perception on the acceptance intention of 3D virtual fitting systems. We presented a 3D virtual fitting system with detailed information that was watched by respondents who subsequently completed a research questionnaire. The data were collected from 300 subjects with an age range of 21 to 39 who have experienced Internet shopping. Descriptive statistics, Cronbach's alpha, factor analysis, correlation analysis, and multiple regression analysis were conducted. The results were as follows. First, fashion innovativeness, technology innovativeness, participation level perception, and optimism significantly influenced the acceptance intention. Second, fashion innovativeness, technology innovativeness, participation level perception, and optimism positively influenced the acceptance intention in the male group; however, technology innovativeness, participation level perception, optimism, and insecurity significantly influenced the acceptance intention in the female group. The results indicated that a marketing strategy has to be designed that focuses on consumers with high technology, fashion innovativeness, and optimism to increase the acceptance intention. In addition, markers have to enhance a participation level perception that will contribute to the introduction of 3D virtual fitting systems. Another notable finding was the importance to differentiate marketing strategies according to gender.
This study was conducted to enhance the cubic effect by representing an image with a sense of three-dimensional (3D) depth, using chromostereopsis, among the characteristics of human visual perception. An algorithm that enhances the cubic effect, based on the theory that the cubic effect of the chromostereoptic effect and the chromostereoptic reversal effect depends on the lightness of the background, classifies the layers of the 3D image input into the foreground, middle, and background layers according to the depth of the image input. It suits the characteristics of human visual perception because it controls the color factor that was adaptively detected through experiments on each layer; and it can achieve an enhanced cubic effect that is suitable for the characteristics of the image input.
Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
최근 다양한 환경에서 사용할 수 있는 3D 디스플레이가 활발하게 보급되었으나, 3D 컨텐츠의 보급은 그에 미치지 못하고 있다. 3D 콘텐츠의 확산을 저지하는 원인으로 주로 언급되는 것은 시각 피로이지만, 그에 못지않게 영상 왜곡의 영향 역시 크다. 신윤호, 이형철, 김신우 (2012)는 앞선 연구에서 단순한 자극에 대한 크기 지각 왜곡 효과를 측정하고 화면 시차와 크기 지각 사이에 선형적 관계가 존재함을 보고하였다. 본 연구에서는 이에 더하여 정사각형, 자유 선, 입방체 등 다양한 자극 특성이 자극 크기 지각에 미치는 영향을 크기 맞추기 과제를 사용하여 측정하였다. 그 결과 앞선 연구의 결과와 마찬가지로 화면 시차에 따라 지각된 크기가 선형적으로 변화하는 것을 확인하였으며, 이러한 선형성은 대상의 종류와 무관하게 일관되게 관찰되었다. 화면시차와 크기지각의 관계를 시각도(visual angle)에 의한 크기변화 예측함수로 제시하였다. 이 함수를 사용하면 영상제작에서 특정 화면시차의 자극이 시청자에게 어떤 크기로 지각될 지를 미리 예측할 수 있어 매우 유용할 것으로 기대한다.
수많은 공간지각 연구 결과, Euclidean 3-D 구조는 양안 입체시, 움직임, 입체시와 움직임의 결합, 또는 여러 광학 정보의 결합으로도 복구될 수 없다는 사실이 밝혀졌다. 그러나 인간은 이러한 부정확한 공간지각에도 불구하고 특정 과제를 수행하는 데는 어려움이 전혀 없다. 우리는 인공지능과 컴퓨터 비전에 인간의 기술과 능력을 적용해 왔지만 이러한 기계들은 여전히 인간의 능력보다 훨씬 뒤떨어져 있다. 따라서 우리는 인간이 공간의 깊이를 어떻게 지각하는지, 과제를 수행하기 위해 어떠한 정보들을 사용하여 3차원 공간을 정확하게 지각하는지 이해해야 한다. 이 논문의 목적은 미래에 더욱 발전된 인공지능 로봇에 인간의 능력을 적용하기 위해 공간지각 문헌을 검토하는 것이다.
최근 3DTV 및 3D 디스플레이가 공급되면서 입체영상 제작도 활발히 진행되고 있다. 입체영상은 좌영상과 우영상으로 만들어지는데, 제작된 입체영상은 수정 없이 그대로 시청자에게 공급되고 있다. 2D 영상도 고주파 성분을 이용하여 깊이감을 높이고, 색보정을 거처 자연색과 유사한 색을 재현하는 등의 연구는 오랫동안 진행되어 왔다. 이 기술을 입체영상에 적용하고자 하는 것이 본 논문의 목적이다. 기 제작된 입체영상의 컬러를 변환함으로써 3D 입체감을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 깊이맵을 획득하고, 기존 컬러 변환을 통한 2D 영상의 지각 깊이감 개선을 입체영상에 적용하여, 3D 입체감을 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 스테레오 정합 방법과 컬러 변환 방법으로 대조 변환 및 배경 다크닝 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법이 상기 목적을 얻을 수 있는 것을 검증하였다.
본 연구에서는 피사체의 깊이와 깊이 표현의 상세레벨(detail level)을 각기 다르게 조정한 깊이맵을 이용하여 2D-to-3D 입체변환을 수행하고, 변환된 입체 이미지를 기반으로 시청자 평가 실험을 진행하여 피사체의 절대적 깊이 변화와 배경간의 깊이 차이에 따라 깊이맵의 상세레벨이 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 효과를 분석하였다. 주객체의 깊이는 3 레벨로 조정하였고, 또한, 주객체와 배경과의 상대적 깊이 차이도 하나의 독립변인으로 분석하기 위하여 3 레벨로 조정하였다. 깊이맵의 깊이 표현의 상세레벨을 다시 3레벨로 나누어, 이들 조건을 만족하는 18개의 깊이맵을 정의하고 이를 기반으로 실험을 위한 입체영상을 생성하였다. 18개의 입체영상을 실험참가자에게 보여 주고 설문을 통하여 각 영상별로 실험자들이 느끼는 주관적 입체감, 볼륨감, 불편감을 조사하였다. 그 결과 주 피사체의 절대적 위치와 피사체-배경간의 상대적 거리차이가 달라짐에 따라 깊이맵의 상세도가 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 영향력이 달라지는 결과를 얻었다. 단색 깊이맵의 경우는 주객체의 절대적 깊이위치에 상관없이 전반적으로 볼륨감을 크게 훼손하고, 스크린의 안쪽에 객체가 위치하는 경우, 다른 상세레벨의 깊이맵에 비해 깊이감도 크게 저하시키는 효과를 보이기 때문에 주객체의 절대적 위치와 상관없이 사용을 피하는 것이 바람직 한 것으로 분석되었다. 또한, 세밀한 깊이맵과 간략한 깊이맵을 적용하였을 때 실험자가 입체감을 크게 다르게 느끼지 못하는 것으로 나타남에 따라 입체변환시 모든 장면에 너무 과도하게 상세한 깊이맵을 구성할 필요가 없는 것으로 분석되었다.
3D 영상의 궁극적인 목표는 부정적 경험을 최소화하면서 동시에 깊이감 정보를 추가하여 얻을 수 있는 더 큰 몰입감, 사실감과 같은 긍정적 경험을 극대화시키는 것이다. 본 연구는 3D 카메라의 컨버전스 레벨을 다르게 조절했을 때 나타나는 깊이감 차이가 긍정적 그리고 부정적 경험에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 최적의 파라미터를 찾는 것을 목적으로 하며 이를 위해 3D 뮤직 비디오를 5개의 다른 컨버전스 레벨에 따라 제작하고 100명을 대상으로 실험을 진행하였다. 연구 결과는 깊이감에 따라 프레즌스와 프레즌스의 하위차원인 공간관여, 몰입실재감 등에서 유의미한 차이가 있었으며, 지각된 특성과 지각된 특성의 하위차원인 깊이 지각감, 화면 전달감, 모양 지각감, 공간 확장감 역시 유의미한 차이가 있었다. 또한 부정적 경험 요인인 피로감과 부자연스러움도 그룹에 따라 각각 차이가 있음을 보여 주었다. 본 연구결과는 3D 영상 제작 시 카메라의 폭주각은 피사체 위치에서의 폭주각보다 $0.17^{\circ}$ 작게 하여 화면보다 18.66cm 돌출된 영상을 제작하는 것이 영상에 대한 프레즌스와 지각된 특성은 높이고 부정적 경험은 줄여주는 최적의 영상경험을 제공하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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