We propose a data-driven kinematic control method for a robotic spatial augmented reality (RSAR) system. We assume a scenario where a robotic device and a projector-camera unit (PCU) are assembled in an ad hoc manner with loose kinematic specifications, which hinders the application of a conventional kinematic control method based on the exact link and joint specifications. In the proposed method, the kinematic relation between a PCU and joints is represented as a set of B-spline surfaces based on sample data rather than analytic or differential equations. The sampling process, which automatically records the values of joint angles and the corresponding external parameters of a PCU, is performed as an off-line process when an RSAR system is installed. In an on-line process, an external parameter of a PCU at a certain joint configuration, which is directly readable from motors, can be computed by evaluating the pre-built B-spline surfaces. We provide details of the proposed method and validate the model through a comparison with an analytic RSAR model with synthetic noises to simulate assembly errors.
프로젝션 기반의 증강현실(AR, augmented reality) 시스템이란, 고화질의 가상 정보를 프로젝터를 통하여 정해진 공간에 정확하게 표시해 주는 시스템을 말한다. 대부분의 증강현실 시스템은 사용자의 몰입감을 높이기 위해 고화질, 대화면을 제공하기 위한 디스플레이 장치를 사용한다. 또한 영상처리의 복잡도에 따라 고성능의 프로세스 장치를 요구하기 때문에 데스크탑 환경에서 처리되었다. 하지만 이러한 데스크탑 환경에서의 증강현실 시스템은 휴대가 불편하다는 단점을 가지고 있다. 다행히, 최근 프로젝터의 소형화와 모바일 프로세서의 성능 향상은 휴대가 편리한 모바일 증강현실 시스템의 등장을 가능하게 하였다. 그러나 기존의 모바일 증강현실 시스템은 작은 디스플레이를 이용하여 영상 정보를 표시해 주기 때문에 높은 해상도를 지원할 수 없으며, 사용자의 몰입감을 감소시킨다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 모바일 증강현실 시스템의 단점을 보완하기 위하여 PDA와 휴대형 프로젝터를 결합함으로써 장소의 제약 없이 고화질, 대화면의 증강현실 영상을 제공해 줄 수 있는 휴대형 프로젝션 기반의 디스플레이 시스템을 제안한다. 다양한 실험 결과 및 사용자 평가를 통해 모바일 환경에서의 프로젝션 기반의 증강 현실 시스템의 활용 가능성을 제시한다.
본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.
본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손 분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.
본 논문에서는 정현파 줄무의 패턴을 이용하여 고속이면서도 정밀하게 측정체 표면의 3차원 형상을 측정하는 시스템을 구성하였다. 또한 획득영상의 위상정보 부족 영역에대하여 효율적인 위상복원 방법을 사용하여 측정효율을 높이는 방법을 제안하였고 이를 실험적으로 확인하였다. 카메라의 측정각도와 측정체의 형상에 따라 카메라에 획득되는 영상에는 필연적으로 위상 정보가 부족한 영역이 존재하며 본 논문에서는 이 영역을 추출하고 가변 크기의 위상복원 창과 가변 비율을 갖는 정규화 방법을 사용하여 위상을 효과적으로 복원함으로써 시스템의 측정 효율을 높였다.
지능형 프로젝션 시스템이란 임의의 환경에서 프로젝터를 이용하여 임의의 스크린에 영상을 왜곡없이 보여줄 수 있는 시스템을 말한다. 최근 프로젝터의 보편화로 인해 지능형 프로젝션 시스템에 대한 요구는 크게 증가했으며, 이러한 요구들은 지능형 프로젝션 시스템과 관련된 기술의 획기적인 발전을 가져왔다. 그러나, 여전히 지능형 프로젝션 시스템이 극복하지 못한 환경들(대부분 주어진 환경이나 시스템의 특성이 시간에 따라 변하는 것과 관련됨)이 존재하며, 이는 지능형 프로젝션 시스템들의 적용 범위를 크게 제약해왔다. 본 논문에서는 이러한 환경들 중에 대표적인 두 가지 예로 스크린에 전반사가 존재하는 경우와 스크린의 기하가 동적으로 변하는 경우에 대한 효과적인 해결책(다수의 중첩 프로젝터 시스템, 보색패턴 삽입) 및 실험결과를 제공한다. 또한, 사용자분석을 통해 사용자 관점에서 제안된 방법들의 효용성을 검증한다. 단 각 환경들은 독립적으로 다루어지며 모든 환경에 대해 동시에 적응하는 것에 대해서는 다루지 않는다. 이는 모든 환경들을 동시에 고려하기 위해서는 각 기술들을 단순히 조합하는 것으로는 불가능하며, 새로운 모델 및 기술이 개발되어야 하기 때문이다. 따라서, 지극히 일반적인 환경이 아니라면 본 논문에서 제안한 방법들을 이용함으로써 지능형 프로젝션 시스템의 응용 범위를 크게 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
프로젝션 기반의 증강현실(AR, augmented reality) 시스템이란, 고화질의 가상 정보를 프로젝터를 통하여 정해진 공간에 정확하게 표시해 주는 시스템을 말한다. 대부분의 증강현실 시스템은 사용자의 몰입감을 높이기 위해 고화질, 대 화면을 제공하기 위한 디스플레이 장치를 사용하며, 영상처리의 복잡도에 따른 고성능의 프로세스 장치를 요구하기 때문에 데스크탑 환경에서 이루어졌다. 그러나, 데스크탑 환경에서의 증강현실 시스템은 휴대가 불편하다는 단점을 가진다. 최근 프로젝터의 소형화와 모바일 프로세서의 성능 향상은 휴대가 편리한 모바일 증강현실 시스템의 등장을 가능하게 하였다. 그러나, 모바일 증강현실 시스템은 작은 디스플레이를 이용하여 영상 정보를 표시해 주기 때문에 높은 해상도를 지원할 수 없으며, 사용자의 몰입감을 감소시킨다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 증강현실 시스템의 단점을 보완하기 위하여 PDA와 소형 프로젝터를 결합하여 프로젝션 기반의 휴대용 멀티미디어 플레이어($PMP^2$ : Portable Multimedia Player using Projection-Based augmented reality)라는 모바일 증강현실 시스템을 제안한다. $PMP^2$는 모바일 프로세서의 대표격이라 할 수 있는 PDA와 휴대용 소형 프로젝터를 이용함으로써 고화질, 대화면의 증강현실 영상을 다수의 사용자가 원하는 장소와 시간에 즐길 수 있도록 해 준다. $PMP^2$는 스크린의 기하 및 컬러에 따른 왜곡을 보상해 줌으로써, 특정한 스크린 없이도 언제 어디서나 사용자에게 정확한 영상을 제공해 준다. 본 논문에서는 다양한 시나리오에 대해 $PMP^2$의 유용성을 검증함으로써 모바일 환경에서의 프로젝션 기반의 증강 현실 시스템의 활용 가능성을 제시한다.
본 논문은 프로젝터를 이용한 색상 및 기하 보정기술과 영상완성(image completion)기술을 결합하여 감소현실(diminished reality, DR)을 체험 할 수 있는 시스템을 제안한다. 감소현실은 증강현실(augmented reality)과 반대되는 개념으로 실세계에 존재하는 불필요한 객체 혹은 정보를 가상으로 은닉함으로써 사용자에게 시각적 편의를 제공하는 기술이다. 기존에 데스크탑 혹은 HMD 기반의 감소현실 기술은 개발된 사례가 있으나, 프로젝션 기반의 감소현실 기술에 대한 개발 사례는 없었다. 최근 고화질, 경량의 프로젝터의 일반화와 함께 프로젝션 기반 디스플레이의 응용분야가 크게 증가하고 있음을 감안해 볼 때, 프로젝션 기반의 감소현실 기술에 대한 요구는 크게 증가할 것이다. 본 논문에서는 프로젝션 기반의 감소현실을 구현하기 위한 기술적 과제들을 해결하고 그 응용사례를 제시함으로써 프로젝션 기반의 감소현실 시스템의 필요성 및 가능성을 제시하고자 한다.
최근 각광받고 있는 몰입감 있는 콘텐츠 소비 공간을 효율적으로 구축하기 위해서 전방 프로젝션 시스템이 많이 사용되고 있다. 하지만 전방 프로젝션 환경에서는 프로젝터와 투사면 사이에 사용자가 위치할 경우 그림자가 투사면 위에 나타나 중요한 정보를 가리거나 사용자의 몰입감을 저해한다. 이러한 이유로 전방 프로젝션 환경에서 그림자를 지우고자 하는 시도가 이전부터 있었다. 전방 프로젝션 환경에서 그림자를 지우는 방법은 생성된 그림자 영역을 다른 각도의 프로젝터를 이용하여 빛을 보정해주는 방식을 사용한다. 이 과정에서 그림자 영역을유추할때 정확도만을 추구하는 방법은 연산시간이 너무 오래 걸리게 되고, 단순하게 유추하는 방법은 불필요한 영역까지도 그림자 영역으로 유추하는단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 깊이 카메라에서 획득할수 있는 스켈레톤 정보를 이용하여 계산량은 적지만 사용자가 생성해내는 그림자에 가까운 모양을유추하여 효과적으로 그림자를 지워주는 방법을 제안한다. 또한 사용자가 움직일때 생성되는 그림자의 잔상이 남지 않도록 디스턴스 필드(distance field)를 이용한 마스크 생성 방법을 제안한다.
깊이지도를 구하는 방법 중 많이 사용되어지는 방법으로 줄무늬 패턴을 이용하는 방법이 존재한다. 이 방법은 프로젝터-카메라 시스템(Pro-Cam System)을 이용하며 프로젝터로 조사한 패턴을 카메라로 촬영하여 원래의 패턴과 촬영된 패턴간의 기하학적인 관계를 구하여 깊이지도를 구하는 방법이다. 본 논문에서는 이와 같이 구조광을 이용하는 깊이지도 획득 시스템에서 효과적으로 멀티 쓰레드를 사용하여 실시간 처리하는 것을 제안한다. 일반적으로 자주 사용되는 멀티 쓰레딩에는 CPU의 쓰레드를 이용하는 OpenMP와 GPU의 쓰레드를 이용하는 CUDA가 있다. 이 두 가지 기법은 수행하는데 차이점이 존재하기 때문에 상황에 따라 OpenMP가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있고 CUDA가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있다. 따라서 본 논문에서는 이 두 가지에 대해서 각 부분의 특성에 맞게 더 좋은 효율을 보이는 멀티 쓰레드를 적용하였다. 결과적으로 제안된 방법은 $1280{\times}800$의 영상에 대해 25fps 이상의 깊이지도를 획득할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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