영화 아바타의 성공 이후, 3D 영화의 성공 사례가 계속 이어지지 못하고 있다. 3D 영상이 성공하기 위해 많은 것을 고려해야하지만, 특히 휴먼팩터 부분을 간과시한 결과가 아닌가 하는 주장이 제기되고 있다. 3D 영상이 시청자에게 어떠한 영향을 미치는지 이제 막 초기 연구가 실행되고 있는 상황에서 본 연구는 3D 영상 시청 후 시청자의 심리적 반응을 인지된 특성, 프레즌스, 시각 피로도 그리고 양안운동 지각을 통해 측정하고자 했다. 90명을 대상으로 한 실험연구 결과 첫째, 인지된 특성은 프레즌스에 영향을 미치고 인지된 특성의 세부 요인 중 실물감이 프레즌스에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 프레즌스의 경험정도가 높을수록 인지된 안구운동이 증가했지만, 시각피로도는 감소하였다. 이처럼, 프레즌스가 눈 움직임 지각과 시각피로도에 미치는 영향이 가지는 첫 번째 함의는 다음과 같다. 우리가 눈을 움직인다는 것은 우리가 미디어적인 도구로서 우리의 눈을 사용한다고 여기기보다는 눈과 함께 환경과 상호 작용하고 있다는 것이다. 따라서 콘텐츠에서 경험할 수 있는 상호작용의 요소들이 많아야 할 것이라고 추론할 수 있으며 이를 후속 연구를 통해 검증하는 것이 필요할 것이다. 다음으로는 프레즌스의 요인 중 시간 관여가 높아짐에 따라 시각피로도에 대한 지각이 감소한다. 반면 몰입 실재감이 증가함에 따라 시각피로도는 증가하게 되므로 콘텐츠 제작 시 몰입 실재감을 높이는 효과는 일정 수준이상이 되지 않도록 조절해야 할 것이다. 이를 위해 프레즌스에 영향을 미치는 인지된 특성변인 중 실물감 요인이 프레즌스의 세부요인별로 어떠한 영향을 미치는지, 프레즌스에 영향을 미치는 다른 변인은 무엇인지를 후속 연구를 통해 알아볼 필요가 있을 것이다.
By studying 3-D virtual human modeling, motion-capturing and clothing simulation for easier and safer work clothes development, this research aimed (1) to categorize heavy manufacturing work motions; (2) to generate a 3-D virtual male model and establish painting work motions within a 3-D virtual clothing simulation system through computerized body scanning and motion-capturing; and finally (3) to suggest simulated clothing images of painting work clothes developed based on virtual male avatar body measurements by implementing the work motions defined in the 3-D virtual clothing simulation system. For this, a male subject's body was 3-D scanned and also directly measured. The procedures to edit a 3-D virtual model required the total body shape to be 3-D scanned into a digital format, which was revised using 3-D Studio MAX and Maya rendering tools. In addition, heavy industry workers' work motions were observed and recorded by video camera at manufacturing sites and analyzed to categorize the painting work motions. This analysis resulted in 4 categories of motions: standing, bending, kneeling and walking. Besides, each work motion category was divided into more detailed motions according to sub-work posture factors: arm angle, arm direction, elbow bending angle, waist bending angle, waist bending direction and knee bending angle. Finally, the implementation of the painting work motions within the 3-D clothing simulation system presented the virtual painting work clothes images simulated in a dynamic mode.
DirectX Graphics plays the role of hardware independent 3 dimensional drawing interface for 3 dimensional video display. However the APIs in DirectX Graphics provide not only small improvement in velocity in the lowest level but also unstable performance of velocity according to their usages. In this paper, we present the structure of 3D game engine of efficient performance and describe functions and implementational features of game engines for an efficient 3D rendering in the environment of DirecX Graphics.
잣은 우리나라 대표적인 견과류 임산물이자 수익형 작물이다. 그러나 잣송이는 사람이 직접 나무 위로 올라가 수확하기 때문에 위험성이 높다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 로봇 또는 UAV(unmanned aerial vehicle)를 이용한 잣송이 수확이 필요하다. 본 논문에서는 UAV를 이용한 잣송이 수확을 위해 UAV 항공 영상에서 딥러닝(deep learning) 기반의 잣송이 검출 기법을 제안한다. 이를 위해, UAV를 이용하여 실제 잣나무 숲에서 동영상을 촬영했으며, 적은 수의 데이터 보완을 위해 데이터 증강기법을 사용했다. 3D 검출을 위한 데이터로는 Unity3D을 이용하여 가상 잣송이 및 가상환경을 3D 모델링 하였으며 라벨링은 좌표계의 3차원 변환법을 이용해 구축했다. 잣 분포 영역 검출, 잣 객체에 대한 2D 및 3D 검출을 위한 딥러닝 알고리즘은 DeepLabV3, YOLOv4, CenterNet을 각각 이용하였다. 실험 결과, 잣송이 분포 영역 검출률은 82.15%, 2D 검출률은 86.93%, 3D 검출률은 59.45%이었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.800-816
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2018
In recent years, video surveillance research has been able to recognize various behaviors of pedestrians and analyze the overall situation of objects by combining image analysis technology and deep learning method. Human Activity Recognition (HAR), which is important issue in video surveillance research, is a field to detect abnormal behavior of pedestrians in CCTV environment. In order to recognize human behavior, it is necessary to detect the human in the image and to estimate the pose from the detected human. In this paper, we propose a novel approach for 2D Human Pose Estimation based on object detection using RGB-D information. By adding depth information to the RGB information that has some limitation in detecting object due to lack of topological information, we can improve the detecting accuracy. Subsequently, the rescaled region of the detected object is applied to ConVol.utional Pose Machines (CPM) which is a sequential prediction structure based on ConVol.utional Neural Network. We utilize CPM to generate belief maps to predict the positions of keypoint representing human body parts and to estimate human pose by detecting 14 key body points. From the experimental results, we can prove that the proposed method detects target objects robustly in occlusion. It is also possible to perform 2D human pose estimation by providing an accurately detected region as an input of the CPM. As for the future work, we will estimate the 3D human pose by mapping the 2D coordinate information on the body part onto the 3D space. Consequently, we can provide useful human behavior information in the research of HAR.
TCS자료를 통한 고속도로 화물자동차 수요추정은 많은 한계가 있다. 본 연구는 TCS자료의 차종을 재분류하기 위한 영상조사를 수행하여 고속도로 도시유형별/권역별 차종비율을 분석하였다. 또한, 도시유형별/권역별 차종비율과 TCS자료를 활용하여 2011년 기준 TCS기반 고속도로 화물자동차 O/D를 구축하였다. 본 연구에서 구축한 고속도로 화물자동차 O/D분석결과, 화물자동차 톤급별 평균통행거리는 소형화물차 52km/대, 중형화물차 56km/대, 대형화물차 97km/대로 나타났다. 또한 전국 고속도로를 대상으로 관측교통량과 배정교통량의 오차율이 30% 이하인 관측지점은 전체 관측지점의 87.3%로 나타났다. 본 연구는 고속도로 화물자동차 수요추정을 위한 차종별 고속도로 O/D 구축이라는 점에서 의미가 있으며, 고속도로 장래화물수요예측에 크게 기여할 것으로 판단된다.
The 3-D shape use to effect of movie, animation, industrial design, medical treatment service, education, engineering etc... But it is not easy to make 3-D shape from the information of 2-D image. There are two methods in restoring 3-D video image through 2-D image; First the method of using a laser; Second, the method of acquiring 3-D image through stereo vision. Instead of doing two methods with many difficulties, I study the method of simple 3-D image in this research paper. We present here a simple and efficient method, called direct calibration, which does not require any equations at all. The direct calibration procedure builds a lookup table(LUT) linking image and 3-D coordinates by a real 3-D triangulation system. The LUT is built by measuring the image coordinates of a grid of known 3-D points, and recording both image and world coordinates for each point; the depth values of all other visible points are obtained by interpolation.
Ha, Sook-Jeong;Bae, Ihn-Han;Kim, Jin-Gyu;Park, Young-Ho;Oh, Sun-Jin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권5호
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pp.444-460
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2009
In this paper, we propose an expanded patching technique in order to reduce the server network bandwidth requirements to support true VoD services in VoD Systems. Double Patching, which is a typical multicast technique, ensures that a long patching stream delivers not only essential video data for the current client but also extra video data for future clients. Since the extra data may include useless data, it results in server network bandwidth wastage. In order to prevent a server from transmitting useless data, the proposed patching technique uses a new kind of stream called a linking stream. A linking stream is transmitted to clients that have received short patching streams, and it plays a linking role between a patching stream and a regular stream. The linking stream enables a server to avoid transmitting unnecessary data delivered by a long patching stream in Double Patching, so the server never wastes its network bandwidth. Mathematical analysis shows that the proposed technique requires less server network bandwidth to support true VoD services than Double Patching. Moreover, simulation results show that it has better average service latency and client defection rate compared with Double Patching.
평면 이미지로부터 3차원 정보를 구하기 위해서는 스테레오 이미지가 필요하고, 움직이는 물체의 거동을 3차원적으로 측정하기 위해서는 스테레오 이미지의 정확한 동기가 필수적이다. 또한, 연속적인 거동측정을 위해서는 동시 촬영한 연속 스테레오 이미지가 필요하고, 위치추적의 자동화를 위해서는 영상 매칭이 그 해결책이다. 본 연구에서는 한 대의 비디오 카메라로 움직이는 물체의 연속 스테레오 이미지를 촬영하여, 영상 매칭에 의해 동일 대상물 및 동일 측점의 중심위치를 결정하고, DLT에 의해 3차원 위치를 해석하는 방법을 제시하였다.
이 논문은 3차원 정수 웨이브릿 변환을 이용한 손실 의료 영상 압축에 대한 방법을 보여준다. 의료영상에 3차원 웨이브릿 분할법과 3차원 spatial dependence tree를 이용한 Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm을 제공한다. 또한 3차원 웨이브릿 분할법에서 정수 웨이브릿 필터들을 이용한 lifting방법을 이용하고, unitary 변환을 만들기 위하여 정확한 scaling을 이용한다. 압축률이 증가하면 할수록 인접한 coding unit사이에선 boundary effect가 생긴다. Video와 같지 않아서 인접한 coding unit사이에서의 boundary artifact는 보여서는 안 된다. 이러한 현상을 제거하기 위해서 인접한 coding unit사이에 axial domain으로 overlapping방법을 사용한다. 또한 코딩 할 때 여러 종류의 정수 필터들을 사용한다. 결과로 어떤 특정한 필터를 사용할 때 좋은 결과를 얻었고 overlapping방법을 사용했기 때문에 ringing artifacts는 거의 찾아 볼 수가 없게 되었다. 그리고 어두운 면을 코딩 할 때도 좋은 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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