KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2289-2301
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2015
Mobile devices are becoming powerful enough to realize augmented reality (AR) application. This paper introduces two AR methods to estimate an environmental illumination distribution of a scene. In the first method, we extract the lighting direction and intensity from input images captured with a front-side camera of a mobile device, using its orientation sensor. The second method extracts shadow regions cast by three dimensional (3D) AR marker of known shape and size. Because previous methods examine per pixel shadow intensity, their performances are much affected by the number of sampling points, positions, and threshold values. By using a simple binary operation between the previously clustered shadow regions and the threshold real shadow regions, we can compute efficiently their relative area proportions according to threshold values. This area-based method can overcome point sampling problem and threshold value selection. Experiment results demonstrate that the proposed methods generate natural image with multiple smooth shadows in real-time.
Zinc Oxide(ZnO) thin films on Si (100) substrate were deposited by RF magnetron sputter with changing sputtering conditions such as argon/oxygen gas ratios, RF power, and substrate temperature, chamber pressure and target-substrate distance. To analyze a crystallographic properties of the films, $\theta/2\theta$ mode X-ray diffraction, SEM, and AFM analyses. C-axis preferred orientation, resistivity. and surface roughness highly depended on $Ar/O_2$ gas ratios. The resistivity of ZnO thin films rapidly increased with increasing oxygen ratio and the resistivity value of $9{\times}10^7{\Omega}cm$ was obtained at a working pressure of 10 mTorr with $Ar/O_2$=50/50. The surface roughness was also improved with increasing oxygen ratio and the ZnO films deposited with $Ar/O_2$=50/50 showed the excellent roughness value of $28.7{\AA}$.
유도결합형 플라즈마 (ICP-RIE) 장치를 이용하여 SBT ($SrBi_2Ta_2O_9$)/Si의 수직식각 실험을 하였다. 이와 같은 실험의 목적은 수직 단면구조의 강유전체 gate구조 및 capacitor 제조에 있어서 유효면적을 확보하고 parasitic effect를 최소화 하는 기술이 우수한 소자 특성을 얻기 위해 매우 중요한 기술이기 때문이다. $Ar/C1_2$를 반응가스로 사용하였으며 $Ar/C1_2$유량비를 각각 1, 0.8, 0.6, 0.4로 바꾸어 가면서 각 유량비에 대해 RF power를 700, 600, 500W로 변화시키는 동안 DC power를 각각 200, 150, 100, 50 W로 변화시키면서 식각 실험을 하였다. 식각조건 변화에 따른 수직 및 수평 식각율, 선택식각율, 감광막의 보호성, 리소그라피 조건에 따른 식각율 및 식각단면 구조의 특성, 식각율 변화에 따른 패턴 크기의 변화, SBT의 식각 단면 특성 등을 조사하였다. $Ar/C1_2$유량비가 0.8, RF power 700 W, DC power 200 W 일 때 식각속도는 1050 A/min으로 최적의 식각율을 확인하였다. 그리고 주사전자현미경의 관찰 결과 수 적도는 $82^{\circ}C$ 정도로 매우 양호함을 알 수 있었다.
ZnO:Al 박막은 산소 압력을 조절한 두 번의 증착 과정을 이용하여, DC 펄스 마그네트론 스퍼터링 방법에 의해 증착되었다. 시드막은 다양한 Ar/$O_2$ 압력비에서 증착되었으며, 벌크막은 순수한 Ar가스를 사용하여 증착되었다. 시드막 증착시 산소 압력이 증가함에 따라, 결정성과 (002) 배향성의 정도는 증가했다. 비저항은 시드가 없는 샘플의 경우 $4.7\times10^4\Omega{\cdot}cm$ cm로부터 Ar/$O_2$ = 9/1 샘플의 경우 $3.7\times10^4\Omega{\cdot}cm$까지, 결정성의 증가와 함께 점차 감소했다. 에칭된 표면은 분화구 형상의 구조를 보여주었으며, 급격한 형상 변화가 결정성 증가와 함께 나타났다. Ar/$O_2$= 9/1 조건의 샘플은 500 nm 에서 88%의 매우 높은 haze 수치를 보여주었으며, 이는 AFM 이미지에서 보여지는 것처럼 큰 표면 구조 크기에 의해 설명된다.
최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
The study of space through image evaluation has reached the stage of measuring the emotion with the development of IT technology and the advent of VR AR era. Many researches have been trying to evaluate the space and measure the emotion in objective form by providing various forms of spatial images such as photographs, sketches, and CG. In order for these studies to be used as objective data with logical relevance, it is necessary to describe in detail the method of collecting the data used in the experiment, the characteristics of the test procedure, and the method of analysis. This study is a basic study for constructing a database by systematically organizing the attributes, experimental methods and experimental procedures of subjects. From the viewpoint of securing the objectivity and reproducibility of the paper, we analyzed the spatial image evaluation process focusing on 1) evaluation subject, 2) experimental method, and 3) analysis standard. It is necessary to examine whether the object of evaluation and the form of image and the method of providing it meet the purpose of the study. In addition, the size and order of the image, the viewing time and the interval (break time) should be different according to the gender and group experiment and the individual test method.
패턴을 기반으로 딴 AR(Augmented Reality) 시스템은 실시간 동영상 안에 가상 물체들을 정확하게 올리기(registering) 위한 좋은 방법이다. AR 시스템을 구현하기 위해서는 우선 카메라가 보고 있는 영상의 3D 위치 정보를 추출하여야 한다. 본 논문에서는 카메라가 보고 있는 체스판 영상의 3D 위치 정보를 자동적으로 추출하여 그것과 동기적으로 움직이는 가상의 object를 구현하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 카메라 1 대를 가지고 어떠한 sensor 나 marker 를 사용하지 않고 시간적 정보만을 이용하여 비교적 정확한 3D 위지 정보를 추출할 수 있고, 추출된 3D 위치 정보를 통해 자연스러운 3D 모션 시뮬레이션을 구현할 수 있다.
We report an investigation of BOES imaging performance variation against observational variables. Average FWHM of the ThAr reference spectra recorded in 10 spectral image frames observed during the night of January 5th, 2004 was computed. The averaged FWHM data was then correlated with observational variables including telescope altitude, air mass, focus position, exposure time, detector temperature, gain settings and S/N ratio. (omitted)
최근 증강현실(Augmented Reality, AR) 기술의 중요성이 인식되면서 다양한 분야의 서비스에 기술 도입사례가 등장하고 있다. AR에 있어 마커 검출 기술은 가장 기본이 되는 중요한 기술이다. 하지만 마커 기반의 증강현실 시스템은 그 오차가 매우 크고 이로 인해 센서정보와 같은 다양한 보조적 정보를 요구하게 된다. 따라서 본 연구에서는 마커사용의 한계를 극복하기 위한 마커리스 트래킹(Markerless Tracking Technology)기술을 연구 하여 실시간 영상에서 목표로 하는 사물을 추적하여 증강현실 서비스로 도입하기 위한 시스템은 설계하였다. 본 시스템은 기존에 도입된 명함 분석, 자동차 번호판 인식 등 제한된 서비스의 한계를 극복하고 보다 다양한 연구 분야에 활용될 것이다.
As one of the most widely used technology in the world right now, Face recognition has already received widespread attention by all the researcher and institutes. It has been used in many fields such as safety protection, surveillance system, crime control and even in our ordinary life such as home security and so on. This technology with today's technology has advantages such as high connectivity and real time transformation. But we still need to improve its recognition rate, reaction time and also reduce impact of different environmental status to the whole system. So in this paper we proposed a face recognition system model with improved CNN which combining the characteristics of flat network and residual network, integrated learning, simplify network structure and enhance portability and also improve the recognition accuracy. We also used AR and ORL database to do the experiment and result shows higher recognition rate, efficiency and robustness for different image conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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