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.
연구 대상은 경상북도 ◯◯시 ◯◯동에 위치한 마애여래입상 암반으로서 안정성이 우려되는 중생대 백악기 화강섬록암 마애불상이다. 안정성 해석을 위해 마애불 암반의 3차원 face mapping과 절리의 지질공학적 특성, 3차원 스캐닝, 초음파속도, 편광현미경 분석, 전자현미경 분석 및 XRD 분석을 수행하였다. 더불어 손상상태 조사, 평사투영해석, 암반분류 및 한계평형해석으로 마애불 암반의 안전율을 산정하였다. 구간별로 손상 및 가능한 붕괴의 유형과 규모는 암석의 풍화도와 절리면의 배향과 특성에 따라 다르나 쐐기파괴와 전도파괴가 소규모로 예상된다. face-mapping 자료, RMR, 암석의 물성·역학시험, 평사투영해석 및 한계평형해석으로 종합·검토한 결과, 마애불 암반의 건기 시와 우기 시의 허용안전율 1.2에 미달하여 안정성이 우려된다. 손상유형은 박리, 균열, 입상분해 및 초목생장, 균열 방향별 점유율은 전면이 가장 우세한 것으로 나타난다. 마애불 암석은 화강섬록암이며, 표면 변색의 물질은 K, Fe, Mg로 판명되었고, 4조의 절리 중 J1은 인장절리이고 나머지는 전단절리이다. 초음파탐사로 추정한 일축압축강도는 514kgf/cm2로서 대부분 연암과 일부 풍화암에 해당한다. 암반분류 결과 5등급으로 추산되며, 마애여래입상 전면부 불안정성이 예상된다. 기존의 문화재 안전진단의 방법과 더불어 이들 기법은 석조문화재의 객관적인 해석 및 안정성 검토의 합리적인 도구가 될 것으로 예상한다.
본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 프로그래밍 경험이 없는 사용자가 쉽게 제작할 수 있도록 하는 콘텐츠 제작 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크에서 사용자는 사용하는 제스처와 이에 반응하는 미디어의 효과를 번호로 정의하고, 텍스트 기반의 구성 파일에서 이를 연결한다. 제안 프레임워크에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 사용자의 위치를 추적하여 프로젝션 시키기 위하여 동적 프로젝션 맵핑 모듈과 연결하였다. 또한, 제스처 인식을 위한 처리 속도와 메모리 부담을 줄이기 위하여 사용자의 움직임을 그레이 스케일(gray scale)의 모션 히스토리 이미지(Motion history image)로 표현하고, 이를 입력 데이터로 사용하는 제스처 인식을 위한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 설계하였다. 5가지 제스처를 인식하는 실험을 통하여 합성곱 신경망 모델의 계층수와 하이퍼파라미터를 결정하고 이를 제안 프레임워크에 적용하였다. 제스처 인식 실험에서 97.96%의 인식률과 12.04 FPS의 처리속도를 획득하였고, 3가지 파티클 효과와 연결한 실험에서 사용자의 움직임에 따라 의도하는 적절한 미디어 효과가 실시간으로 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 주물의 유통해석결과를 3차원 모델로 복원하여 가상현실 디스플레이 상에 가시화 하는 방법을 제안한다. 먼저 기존 CAE 해석 소프트웨어를 사용하여 유한차분법 기반 열유동 수치해석을 수행한다. 이 과정에서는 주물의 설계모델은 그 형태가 규칙적인 사각형 격자에 근사되며 용탕을 주형에 주입하는 것을 시작으로 충전이 완료될 때까지 사전에 정의된 단계수만큼 반복적으로 전체 복셀에 대한 충전도와 온도수치가 기록된다. 다음 단계에서는 그 결과별 입력으로 하여 복셀 단위로 주울 형태를 복원한다. 이 때 유통진행에 따른 각 단계에서 각 복셀의 충전여부와 온도수치를 색상에 대응시켜 복셀의 색상을 결정한다. 복원 모델은 수평형 가상현실 디스플레이 장치인 Projection Table 상에서 가시화 하였으며 액티브 스테레오 방식으로 입체화면을 제공한다.
본 연구에서는 탐지하고자 하는 표적신호를 초기 엔드멤버로 하여 Iterative Error Analysis를 통해 배경물질들의 반사 스펙트럼을 순차적으로 엔드멤버로 추출하고, 추출된 엔드멤버들을 이용하여 분광 혼합분석함으로써 표적물질의 분포를 탐지하는 새로운 초분광 표적탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 표적물질에 대한 점유율의 변화가 주어진 문턱값보다 작아질 때 엔드멤버 추출을 위한 반복을 멈추게 된다. 이 기법은 Orthogonal Subspace Projection과 같은 모델 기반 표적 탐지기법들과 달리 사전에 엔드멤버들을 확보해야 할 필요가 없으며, Matched Filter와 같은 확률론적 표적 탐지 기법들과 달리 배경 전체를 하나의 신호로 특징화하지 않기 때문에 표적의 희소성 여부에 의한 영향을 받지 않는다는 장점을 가지고 있다. 실제 항공 초분광 영상자료 및 다양한 인공 표적물질들이 삽입된 모의 초분광 영상자료를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 희소 및 비 희소 표적의 탐지에 매우 효과적임이 확인되었다. 제안된 방법은 표적 물체 탐지뿐만 아니라 광물, 오염물질 등 자원 및 환경 분야에서 다양한 피복 물질을 탐지하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 그림자 자체로서 뿐 아니라 장면 내 물체들 간의 거리감에 대한 단서를 제공함으로써 사실감 제고 측면의 매우 중요한 역할을 한다. 그림자를 표현하기 위한 전통적인 방법으로 그림자 매핑이나 그림자 볼륨 등의 기법들이 사용되지만 점광원(point light)을 가정하므로 결과가 자연스럽지 못하다. 반면, 면광원(area light)을 사용할 경우 부드러운 그림자를 생성하므로 좀 더 사실적인 그림자 표현이 가능하지만 광원면(light source surface) 전체에 대한 적분을 요구하기 때문에 계산비용이 매우 비싸다. 이러한 단점을 극복하기 위해 차폐물(occluder)의 광원으로의 역투사(back-projection)나 반영(penumbra)의 크기 계산을 통한 필터링 등 여러 방안들이 소개되었지만 낮은 수준(order)의 근사로 인한 누광(light bleeding)이나 물결현상(ringing effect), 그리고 성능저하 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 그림자 아틀라스(shadow atlas)를 이용하여 이러한 문제들을 개선하는 방법에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 pushbroom 형태의 선형 CCD 카메라로부터 촬영한 고해상도 위성 영상의 정사투영 알고리즘을 소개한다. 정사투영은 토기기하학적 보정, 정밀기하학적 보정에 이은 위성 영상 전처리의 최종단계이며 정사투영법을 사용하는 정밀 지형도 제작을 위해 반드시 필요하다. 정사투영 영상을 생성하기 위해 카메라 모델은 기존에 본 학회지에 소개된 바 있는 카메라 모델 및 reampling 알고리즘(신동석, 이영란, 1997), 정밀카메라모델 결정 알고리즘(신동석 외, 1998)을 사용하였고 지형의 표고 데이터를 이용하여 알고리즘을 개발하였다. 여러 가지 시험 결과에서도 볼 수 있듯이 개발된 정사투영 알고리즘은 투시법(perspective projection)을 사용한 영상에서 지표의 고도에 따른 시차를 정확히 제거한다. 그리고 정사투영의 최종 절대 정확도는 정밀 카메라 모델을 생성하기 뒤해 사용된 GCP(Ground Control Point)의 정확도 및 사용되는 수치표고 데이터의 정확도에 의존함에도 유의해야한다.
본 연구에서는 기존의 기후변화를 고려한 물수급 분석 방법론의 문제점을 개선하기 위해 GCM 미래 유량 시나리오를 물수급 모형에 직접 입력하는 대신 과거 유량 시나리오의 가중값(재현확률)을 부여하는 새로운 물수급 전망기법을 제안하고자 한다. GCM 미래 기후자료를 TANK 모형에 입력하여 중권역별 미래 유량을 모의하였으며 모의결과에 대한 편이보정을 위해 Quantile Mapping 기법을 적용하였다. 이러한 미래 유량 전망결과를 반영하여 각각의 입력자료에 대한 가중값(재현확률)을 새롭게 산정함으로써 미래 목표 전망구간에 대한 물부족량을 산정하였다. 물수급 모형의 입력자료에 대한 가중값 산정을 위해K-nn 알고리즘을 적용하였으며 비홍수기(10~6월) 유량을 가중값 산정을 위한 기준유량으로 결정하였다. 기후 변화의 불확실성을 고려하고자 4개의 GCM과 3개의 AR4 SRES 온실가스 배출 시나리오를 앙상블 조합하여 생성한 기후변화 시나리오를 활용하였다. 본 연구에서제시한 방법론을 한반도 4대강 유역에 적용한 결과, 기후변화를 고려한 한반도 미래 평균 물부족량은 2020s (2010~2039년)에는 과거에 비해 10~32% 정도 증가할 것으로 전망되었다. 또한, 한반도 4대강 유역의 경우 먼 미래로 갈수록 비홍수기 유량이 점차 감소할 것으로 전망됨에 따라 2080s (2070~2099년)에는 과거 대비 평균 물부족량이 최대 97%(약 516.5백만 $m^3$/년) 증가할 것으로 전망되었다. 기존의 기후변화 연구 방법론의 전망결과를 비교분석한 결과, 기존 방법론은 매우 극적인 물부족량 증가를 전망하고 있는 반면 본 연구에서 제안한 기법은 상대적으로 보수적인 변화를 전망하였다. 본 연구는 물수급 분석시기 후 변화를 고려하되 기존 국가계획 방법론의 틀을 최대한 유지하고 있다는 점에서 국가수자원계획 수립에 있어 정책결정권자들의 혼돈을 줄여줄 수 있는 방법론이 될 수 있다고 판단된다.
본 논문은 사실적인 3D 얼굴 모델링과 얼굴 표정 생성 시스템을 제안한다. 사실적인 3D 얼굴 모델링 기법에서 개별적인 3D 얼굴 모양과 텍스쳐 맵을 만들기 위해 Generic Model Fitting 기법을 적용하였다. Generic Model Fitting에서 Deformation Function을 계산하기 위해 개별적인 얼굴과 Generic Model 사이의 대응점을 결정하였다. 그 후, Calibrated Stereo Camera로부터 캡쳐 된 영상들로부터 특징점을 3D로 복원하였다. 텍스쳐 매핑을 위해 Fitted된 Generic Model을 영상으로 Projection하였고 사전에 정의된 Triangle Mesh에서 텍스쳐를 Generic Model에 매핑 하였다. 잘못된 텍스쳐 매핑을 방지하기 위해, Modified Interpolation Function을 사용한 간단한 방법을 제안하였다. 3D 얼굴 표정을 생성하기 위해 Vector Muscle기반 알고리즘을 사용하고, 보다 사실적인 표정 생성을 위해 Deformation 과 vector muscle 기반의 턱 rotation을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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