본 연구는 산림치유를 위해 가상현실 시스템을 적용하여 멀미를 줄이고, 몰입감을 높이기 위해 다감각 요소를 사용하였다. 가상현실 시스템을 적용하는 데 있어 멀미를 줄이는 수단으로 다감각적 요소를 사용하면서 더욱 몰입감 있는 경험을 제공하려 한다. 이를 위해 바람과 향기를 이용한 촉각과 후각 장치를 개발하여 사용하였다. Unity3D의 HDRP(High Definition Render Pipeline)을 사용하여 프로그램을 개발했고, HMD(Head Mounted Display)시스템과 non-HMD(non-Head Mounted Display)시스템을 구축하여 시각적 움직임으로 멀미를 유발하는지 확인하였다. 향기를 맡을 수 있게 후각 장치와 바람을 맞는 듯한 촉각을 주기 위해 에어서큘레이터(Air circulator)를 배치하였고 이를 통해 후각과 촉각이 가상현실 산림치유 시스템에 대한 만족도에 영향을 끼치는지 확인하기 위해 실험을 설계하였다. 실험결과 촉각 장치는 멀미를 줄이는 것에 유의미한 결과를 얻었으나, 개발된 후각 장치가 피험자에게 멀미를 줄이는 것에 대한 유의미한 결과를 얻지 못하였다.
기존에 존재하는 비디오 영역을 가로 혹은 세로로 확장하는 비디오 확장 기술에 대한 수요가 높아지고 있지만, 최신 기술로도 모든 비디오를 성공적으로 확장할 수는 없다. 따라서 비디오 확장을 시도하기 전에 해당 비디오가 잘 확장될 수 있을지 판단하는 것이 중요하다. 이를 통해 불필요한 컴퓨팅 자원 낭비를 줄일 수 있기 때문이다. 이 논문은 비디오가 수평 확장에 적합한지 판별하는 비디오 분류기를 제안한다. 이 분류기는 광학 흐름과 적응형 가우시안 블러 네트워크를 활용하여 흐름 기반 비디오 확장 방식에 적용할 수 있다. 학습을 위한 라벨링은 유저 테스트 및 정량적 평가를 거쳐 엄격하게 이루어졌다. 이렇게 라벨링된 데이터셋으로 학습한 결과, 주어진 비디오의 확장 가능성을 분류하는 네트워크를 개발할 수 있었다. 제안된 분류기는 광학 흐름과 적응형 가우시안 블러 네트워크를 통해 비디오의 특성을 효과적으로 포착함으로써, 단순히 원본 비디오나 고정된 블러만을 사용하는 경우보다 훨씬 정확한 분류 성능을 보였다. 이 분류기는 향후 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 몰입감 있는 시청 경험을 위해 장면을 자동으로 확장하는 기술과 함께 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
오프라인에서 사진을 촬영하는 포토부스는 자신이 원하는 포즈와 소품 등을 통해 자연스럽게 나다운 모습을 촬영할 수 있으며, 함께한 사람들과 추억을 공유하는 특별한 경험을 선사한다. 최근 다양한 표현을 가능하게 하고자 생성형 AI를 활용한 포토부스 사례들이 등장했다. 그러나 기존 AI 포토부스는 단체 사진 촬영이 불가능하고, 대부분 사용자의 포즈를 반영하지 못하며, 개별 인물마다 다른 컨셉을 적용하기 어려운 한계가 존재한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하여 사용자가 자유롭게 포즈와 위치, 컨셉을 선택하여 촬영할 수 있는 AI 포토부스 시네마픽을 제안한다. 인물별 개별 컨셉 적용을 위해 개별 생성 워크플로우를 전처리, 생성, 후처리 세 단계로 설계하고, 이를 실제 프로토타입으로 구현했다. 이 과정에서 인물별 투명 이미지 생성, 배경 생성 후 합성시 발생하는 아티팩트를 줄이는 재생성 테크닉, 최적화 모델 적용 및 GPU 병렬화 등 다양한 방식을 워크플로우에 통합하여 한계점을 극복하였다. 사용자 품질 평가와 약 400명의 사용자를 대상으로 대규모 시범 운영을 통해 시스템의 효과성을 검증했다. 그 결과, 사용자들은 기존 방식에 비해 높은 선호도를 보였으며, 이를 통해 실제 포토부스로의 도입 가능성을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 AI 포토부스 시네마픽은 더욱 창의적이고 차별화된 시장을 개척할 수 있을 것으로 기대하며, 앞으로 다양한 응용 분야에서 널리 활용될 것으로 기대된다.
이동 정보에 대한 분석은 다양한 사회문제 해결에 도움이 될 수 있으며, 이러한 이동 정보를 정량화하여 나타낸 대표적인 데이터 중 하나가 Origin-Destination(OD) 데이터이다. 기존 연구들에서는 OD 데이터에 시각화 방법론을 도입했으나, 이러한 시각화 도구를 실제 사회 문제 해결에 사용하여 사용성을 평가한 적은 없다. 본 연구에서는 사회 문제해결에 용이한 시각화 도구(이하 SeoulOD-Vis)를 3가지 모듈(지도 시각화, 조건 선택, 세부 정보 표기)에 기반해 개발하였다. 그리고 28명의 피험자를 대상으로 SeoulOD-Vis와 동일한 OD 데이터를 기반으로 제작된 공개된 시각화 도구(기존 시각화 도구)의 사용성을 비교하였다. 그 결과, SeoulOD-Vis 가 기존 시각화 도구보다 높은 사용성 및 문제 수행 성능을 보였으며, 이는 SeoulOD-Vis에 포함된 '조건 선택' 및 '세부 정보 표기' 모듈에 기인했다. 또한, '지도 시각화' 모듈에서 제공하는 히트맵 및 플로우맵은 각기 다른 목적으로 사용되며 다양한 사회 문제 해결에 도움을 줄 수 있음을 확인했다. 본 연구의 결과는 추후 이동 정보를 활용한 사회 문제 해결을 위한 시각화 도구 개발 및 이를 통한 다양한 사회 문제 해결에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
혼합현실 기술은 가상현실과 증강현실 기술의 장점을 결합한 기술로 혼합현실 사용자는 현실 세계를 배경으로 가상의 객체와 상호작용할 수 있다. 또한, 가상의 객체는 현실 세계와 상호작용이 가능하여 사용자는 더욱 높은 몰입감을 경험할 수 있다. 본 연구는 현실을 기반으로 하는 혼합현실 기반의 몰입형 콘텐츠를 제작하기 위하여 메타 퀘스트 프로를 활용한 전기회로 실습교육 콘텐츠를 제안한다. 이를 위해, 우선, 유니티 3D 엔진에서 메타 퀘스트 프로 장비를 연동하여 혼합현실 콘텐츠를 제작하기 위한 개발 과정을 정리한다. 그리고 초등학교 과학 수업 등에서 활용되는 전통적인 전기회로 실습교육 방식에서 착안하여 혼합현실을 기반으로 같은 교육 방식과 조작 과정을 가지는 가상 전기회로 실습교육 콘텐츠를 제작한다. 마지막으로, 제작된 콘텐츠를 활용하여 제공하는 혼합현실 기반의 교육환경이 사용자에게 미치는 영향으로 현존감과 경험을 분석하기 위한 설문 실험을 진행한다. 이를 통해, 제안하는 실습교육 콘텐츠의 활용성을 평가하고 향후 연구 방향을 제시한다.
최근, 몰입형 가상현실(IVR) 환경에서 가상 객체(Virtual Object)를 이용한 상호작용을 통해 교육, 의료, 산업, 원격지 협업 등 다양한 서비스에 활용되고 있다. 특히, 인공지능(AI) 기술을 접목하여 가상 휴먼을 사용자에게 가시화하고, 상호작용을 수행하는 연구가 활발하게 진행되고 있고, 이를 확장한 가상 반려동물에 관한 연구도 시작되고 있는 단계이다. 몰입 VR공간에서 가상 반려동물과 상호작용을 수행하기 위해서는 실제 환경에서 반려동물과 신체 접촉(쓰다듬기 등) 및 제스처와 같은 비언어적 상호작용(Non-verbal Interaction)이 소통을 위해 중요한 것처럼 가상 환경에서도 이러한 상호작용의 재현을 통해 몰입 경험을 높이는 요소에 대한 영향 분석이 필요하다. 본 논문에서는 몰입형 VR 환경에서 사용자가 가상 반려동물과 상호작용 체험을 수행할 때 패시브 햅틱(Passive Haptic)을 제공하고, 그 촉각(Tactile) 요소에 대한 영향 분석을 수행하였다. 패시브 햅틱의 촉각(Tactile) 요소를 모양(shape), 재질(texture) 항목으로 분류하여 그 변화의 정도에 따라 상호작용 효과에 어떠한 영향이 있는지 측정하였다. 실험 결과, 패시브 햅틱 피드백이 제공되는 몰입형 가상 환경에서 가상 반려동물 상호작용을 수행할 때 재질 요소의 단계(Level)의 차이에 따라 몰입감(Immersion), 공존감(Co-presence), 사실감(Realism), 친근감(Fridenliness) 측면에서 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 또한, 재질과 모양에 따른 통계적 상호작용 영향 분석에서 친근함 측정 결과에서 불쾌한 골짜기(Uncanny Valley) 효과가 있다는 것을 확인하였다. 본 논문의 연구 결과는 가상 반려동물 상호작용을 수행하는 콘텐츠 개발에 가이드라인으로 기여할 것으로 기대된다.
밸런스 보드 (Balance Board, BB)를 활용한 운동은 균형 감각 발달, 코어 근육 강화 등 신체 운동 능력 향상과 집중력 증진에 효과적이다. 특히, 다양한 디지털 콘텐츠와 연동되는 스마트 밸런스 보드 (Smart Balance Board, SBB)는 기존 밸런스 보드에 비해 적절한 피드백을 제공하여 운동 효과를 극대화한다. 그러나 대부분의 시스템들은 시/청각적인 피드백만 제공하여 사용자의 운동 몰입도 및 흥미 그리고 운동 자세의 정확성에 미치는 영향을 평가하지 못한다. 본 연구에서는 멀티 센서를 활용하여 다양한 피드백과 정확한 자세로 훈련이 가능한 몰입형 스마트 밸런스 보드 (Imemersive-SBB, I-SBB)를 제안한다. 제안된 시스템은 아두이노 기반으로 보드의 자세을 측정하는 자이로 센서, 유/무선 통신을 위한 통신 모듈, 사용자의 정확한 발 위치를 유도하는 적외선 센서, 촉각 피드백을 위한 진동 모터로 구성되어 있다. 측정된 보드의 자세는 칼만 필터 (Kalman Filter)를 이용하여 부드럽게 보정되고, 멀티 센서 데이터는 FreeRTOS를 활용해 실시간으로 병렬처리된다. 제안된 I-SBB는 다양한 콘텐츠와 연동하여 사용자의 집중도 및 몰입도 향상과 흥미 유발에 효과적임을 보인다.
최근 가상 아바타를 이용하여 가창과 안무를 표현하는 다양한 가상 아바타 음악 콘텐츠가 제작되고 있으며, 가상 아티스트들의 인기가 높아짐에 따라 오프라인에서도 가상 아바타 콘서트를 하는 사례도 등장하고 있다. 하지만 가상 아바타가 악기를 연주하는 밴드 콘텐츠의 제작 사례는 찾아보기 어려우며, 전면의 대형 스크린을 사용하는 오프라인 가상 아바타 콘서트는 가상 현실 특유의 환상적인 연출과 높은 자유도를 활용하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 제한점에 영감을 얻어, 가상 밴드 아이돌 Verse'day의 가상 아바타 밴드 콘텐츠 제작과 몰입형 인터랙티브 공연 제작 사례를 소개한다. 먼저, 본 논문에서는 모션 캡쳐 시스템과 실시간 엔진을 활용해 밴드 연주 애니메이션과 뮤직비디오를 제작한 과정을 소개한다. 이어서, 오프라인 콘서트에서 프로젝션 매핑과 실시간 상호작용 응원봉을 사용해 몰입형 인터랙티브 가상 아바타 공연을 제작한 사례를 소개한다. 마지막으로, 본 논문의 제작 사례를 바탕으로 향후 가상 아바타 음악 콘텐츠 제작을 위한 연구 방향을 제언하였다. 우리는 본 제작 사례가 향후 다양한 가상 아바타 음악 콘텐츠 제작과, 몰입형 인터랙티브 오프라인 가상 아바타 콘서트 제작에 영감을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 혼합현실 사용자와 가상현실 사용자가 함께 참여하여 상호작용하는 비대칭 가상환경으로 메타 퀘스트 프로를 활용한 몰입형 콘텐츠 제작공정을 정리한다. 이를 기반으로 사용자의 체험 환경이 제공하는 현존감과 경험의 차이를 비교 분석한다. 제안하는 제작공정은 유니티 3D 엔진을 기반으로 Meta XR All-in-One SDK를 활용하여 통합 개발환경을 구축하는 것이다. 이는 현실 세계의 혼합현실 사용자와 가상 장면을 기반으로 하는 가상현실 사용자가 고정된 좌표에서 유기적이고 정확한 상호작용을 위하여 Room Model 기능을 활용한 현실 공간 분석 방법을 포함한다. 이를 토대로, 본 연구는 혼합현실 사용자와 가상현실 사용자가 함께 활동하는 몰입형 탁구 콘텐츠를 제작한다. 마지막으로, 제작된 콘텐츠를 활용하여 플랫폼 및 참여 방식의 차이가 현존감과 경험에 미치는 영향을 비교 분석하기 위한 설문 실험을 진행한다. 그 결과, 본 연구는 현실과 가상이 대응되는 체험 환경 내에서 모든 사용자가 만족하는 현존감과 경험을 느낄 수 있음을 확인하였다.
영상 신호 프로세서(Image Signal Processor, ISP)는 카메라 센서로부터 획득된 RAW 영상을 사람의 눈에 보기 좋은 sRGB 영상으로 변환한다. RAW 영상은 sRGB 영상에 비해 영상 처리에 도움이 되는 정보를 가지고 있지만 상대적으로 큰 용량으로 인해 주로 sRGB 영상만 저장되고 사용된다. 또한, 실제 카메라의 ISP 과정이 공개되어 있지 않아 그 역과정을 모사하는 것은 매우 어렵다. 이에 sRGB와 RAW 영상의 상호 변환을 위한 카메라 ISP 모델링 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최근 기존의 단순한 ISP 신경망 구조를 고도화하고 실제 카메라 ISP의 동작과 유사하게 카메라 파라미터(노출 시간, 감도, 조리개 크기, 초점 거리)를 직접 반영하는 ParamISP[1] 모델이 제안되었다. 하지만 ParamISP[1]를 포함한 기존의 연구는 카메라 ISP를 모델링함에 있어 렌즈로 인해 발생하는 렌즈 쉐이딩(Lens Shading), 광학 수차(Optical Aberration), 렌즈 왜곡(Lens Distortion) 등을 고려하지 않아 복원 성능에 한계가 있다. 본 연구는 ISP 신경망이 렌즈로 인해 발생하는 열화를 보다 잘 다룰 수 있도록 위치 정보 인코딩(Positional Encoding)을 도입한다. 제안하는 위치 정보 인코딩 기법은 영상을 분할하여 패치(Patch) 단위로 학습하는 카메라 ISP 신경망에 적합하며 기존 모델에 비해 영상의 공간적 맥락을 반영할 수 있어 더욱 정교한 영상 복원을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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