최근 실감 미디어 콘텐츠에서 높은 관심을 모으고 있는 프로젝션 맵핑은 사용자의 몰입감을 높이는 기술로 손꼽히고 있다. 최근 관객의 참여를 유도하기 위하여 제스처 인식 기술과 결합된 프로젝션 맵핑 콘텐츠들이 선보이고 있다. 그러나 대부분의 기존 방법들은 정적인 물체를 대상으로 프로젝션 맵핑을 수행하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 움직임을 추적하여 사용자의 신체상에 미디어 콘텐츠를 동적으로 프로젝션 맵핑시키는 기술을 개발하였다. 프로젝션 되는 미디어 콘텐츠는 미리 정의된 사용자의 제스처를 인식하여 사용자가 맨손으로 제작할 수 있도록 하였다. 이러한 동적 프로젝션 맵핑 기술과 제스처 기반 드로잉 기술을 통합하여 인터랙티브한 실감미디어 시스템을 구현하였다. 제안된 실감 미디어 시스템에서는 사용자의 양손의 움직임과 개폐 상태를 인식하여 그림을 그리는데 필요한 기능을 선택하고, 임의의 물체 색상을 붓의 색으로 설정하는 등의 기능을 통해 자유롭게 그림을 그릴 수 있게 해준다. 또한 사용자가 그린 그림을 사용자의 몸에 동적으로 투사해 사용자가 실시간으로 자신의 티셔츠를 디자인하고 이를 착용해 보는 효과를 가질 수 있도록 하였다.
프로젝션 맵핑(공간증강현실)은 현실세계에서 다양한 가상의 환영(幻影)을 만들어내는 것으로 최근에 많은 분야에 사용되고 있다. 기존의 프로젝션 맵핑에서는 사용자와의 자연스러운 상호작용으로서 접히거나 구부러지는 것 과 같은 유연한 물체의 기하학적인 변형 속성(예: 용지)의 움직임을 고려하지 않았다. 또한, 정적 물체에 대한 프로젝션 맵핑에 대한 많은 연구가 있었지만, 유연한 타깃의 움직임을 추적하고 사용자와의 상호작용 측면에서 모양이 변형된 물체에 맵핑을 정확히 하는 다이내믹 프로젝션 맵핑은 여전히 도전해야할 연구 분야이다. 따라서 본 논문에서는 Unity3D와 ARToolkit을 이용한 실험을 통해 단단하지 않은 물체에 대한 견실한 추적과 정확한 맵핑 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 큐빅 베지어 곡면 형성, 움직임 변형 값 렌더링 과정, 멀티플 마커 인식과 트래킹 과정, 실시간 웹캠 지속 촬영의 4가지 실험 단계로 구성된다. 사용자는 물체에 변형을 주기 위해 직접 접고, 휘고, 구부리고 비틀 수 있다. 제안 방법은 세 가지 긍정적인 결과를 도출할 수 있다. 첫째, 물체의 형태가 강하게 변형되어 있어도 감지 가능하다. 둘째, 사용자가 직접 물체에 변형을 주는 과정에서 물체의 일부분을 차단하고 있을 때의 Occlusion오류를 줄일 수 있어 정확한 트래킹을 할 수 있다. 셋째, 제안 방법의 견실하고 정확함은 빠른 속도로 물체의 움직임을 감지하게 하므로 실시간으로 결과 값을 물체에 투영할 수 있다.
본 논문에서는 테마파크, 메가 이벤트, 전시공연에 시공간을 넘어서 디지털 캔버스로 활용하고 있는 프로젝션 매핑에 대해서 연구하였다. 기존 고정된 대상에 사용하던 프로젝션 기술은 활용도에 있어서 움직이는 대상에 맵핑 하기 힘들다는 한계점이 있기 때문에 움직이는 피사체를 추적하여 매핑할 수 있는 기술과 동적으로 움직이는 대상을 기반으로 실시간 동적 프로젝션 매핑 시스템을 개발하여 공연, 전시, 테마파크 등 다양한 시장 대응이 가능하도록 관련 연구가 시급한 실정이다. 본문에서는 실시간 사물에 해당하는 요소를 추적할 수 있는 하드웨어 개발과 초고속 영상처리를 하여 딜레이 현상이 없는 시스템을 제시하고자 한다. 구체적으로 실시간 오브제 영상분석 및 프로젝션 포커싱 제어부 개발, 실시간 오브제 추적 시스템을 위한 통합 운영 시스템, 프로젝션 매핑을 위한 영상처리 라이브러리 개발을 구현한다. 본 연구는 최근 실시간 비전머신 기반의 검출 기술을 활용한 기술 집약적인 산업임과 동시에 첨단의 과학기술이 융합되어 연출되는 산업으로 활용도가 다양할 것으로 기대된다.
물리적 디스플레이 기술은 인간이 열망하는 궁극의 디스플레이 기술로서 전 세계가 레이저, 플라즈마 및 반사판 등을 이용한다. 또한 양한 입체 디스플레이 기술개발을 활발하게 진행하고 있으나 광학식으로 인한 주변광의 영향, 밝기 등으로 온전한 물리적 표현에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 기존의 광학식과는 다른 물리적 변형을 이용한 디스플레이 기술을 문화 감성적인 측면의 접근법으로 다가선다. 2차원 평면적인 디지털 사이니즈의 한계를 극복하여 물리적으로 다변화되는 스크린 위에 동적 영상을 투사하여 3차원 실감 입체 이미지를 만들어 낼 수 있는 카멜레온(다변)형 디스플레이 기술을 개발하고 이를 이용한 영상, 전시 및 공연에 적용이 가능한 방법을 연구하고자 한다.
일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.
본 연구는 촬영을 통해 얻어진 투사면을 이용하여 투사면과 프로젝터 사이의 거리를 측정하고, 이미지 내에서 투사면이 가질 수 있는 영상의 원근 왜곡을 보정하는 프로젝션 맵핑에 대한 영상처리 기술을 제안한다. 그리하여, 결과적으로 프로젝터의 초기 설치에 소요되는 시간을 줄이고 변화된 투사면에 적합하게 프로젝션 맵핑이 이뤄짐에 따라 프로젝션 맵핑의 완성도를 높이고자 한다.
합천댐유역에 대한 기후변화에 따른 수문학적 영향을 정량적으로 분석하기 위해, 기상청에서 제공하는 공간해상도 27km의 MM5 RCM(Regional Climate Model)을 사용하였다. RCM의 기상변수들은 공간적 스케일의 상이성과 RCM 기후변수들의 불확실성 때문에 유출모형인 SWAT의 입력자료로 사용하기에는 어려움이 있다. 특히, RCM 변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67%이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있는 실정이기 때문에 국내 유역의 유출량 산정에 사용하기 위해서는 지역적 상세화(Downscaling)가 필요하다. 본 연구에서는 RCM 기후변수에 내포된 공간적 스케일의 상이성과 불확실성을 최소화하기 위해 강우관측소 지점을 단위로 한 다지점 인공신경망 기법을 적용하여 강수량, 습도, 최고기온 및 최저기온에 대한 상세화를 실시하였다. 강수의 경우 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline(1991~2010)과 Projection(2011~2100) 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다. 상세화된 기후자료를 이용한 SWAT 모형의 일(Daily) 단위 강우-유출 모의결과를 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년으로 구분하여 추세분석을 실시하였다.
본 논문에서는 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠 저작 도구의 설계를 위해 동적 프로젝션 매핑의 유형과 그에 따른 인터렉션, 이펙트 효과, 그리고 적용되고 있는 객체 추적 방법을 분석하였다. 움직임이나 형태가 고정된 대상체에 영상을 투영하던 정적 프로젝션 매칭의 방법과는 다르게 최근 소개되고 있는 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠들은 다양한 객체 추적 방법을 적용하여 프로젝션 매핑의 적용 대상 및 내용이 다양화되고 있다. 그러나 이에 따른 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠 저작도구의 개발이 요구되고 있다. 이에 향우 저작도구의 설계를 위한 사전연구로 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠의 특성을 분석하였다.
본 논문에서는 미디어영상을 기반한 무대 공연의 다양한 미디어 효과를 분석하고, 무대 공연을 위한 제스처 기반 동적 프로젝션 맵핑 프레임워크를 설계 구현한다. 이를 위하여, 동적 프로젝션 맵핑 기반 기존 공연에서 공연자의 제스처와 이에 따른 미디어 효과를 분석하고, 동적 프로젝션 맵핑기술을 효율적으로 구현하기 위하여 모션 히스토리 이미지를 이용한 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 제스처 인식 기술을 구현한다. 또한, 구현된 제스처인식 기술을 기반으로 공연자의 서로 다른 제스처와 미디어 효과를 매칭시킬 수 있는 프레임 워크 구현 내용을 소개한다.
기존 증강현실 콘텐츠 경우 고정된 마커를 빠르게 이동시키면 가시화에 끊김 현상이 발생하게 된다. 따라서 동적 마커를 사용할 경우에도 콘텐츠가 끊어짐 없이 사용자에게 제공되는 방법이 요구된다. 카메라에 입력된 한 장의 이미지 내에 두 개 이상의 마커가 존재할 경우 기존의 이미지 기반 마커와 SLAM(Simultaneous Localization & Mapping) 방식을 통해서는 각각의 마커를 동시에 추적할 수 없다. 본 논문은 각 마커 위에 정합된 객체들 간의 상호작용은 불가능하다는 점을 극복함은 물론, 빠르게 움직이는 마커를 실시간으로 추적하여 그 위에 원하는 객체를 정확하게 증강 가시화하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 주행형 로봇과 시범 콘텐츠의 가상로봇을 동기화하여, 주행형 로봇 상에 콘텐츠가 가시화되도록 하였다. 그리고 카메라 한 대로 다중 동적객체를 추적하여 서로 상호작용하는 기술을 제안하였다. 결과적으로 가상로봇과 실제로봇을 연동하여 상호작용하도록 함으로써 실시간 동적객체 추적 및 가시화 기술의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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