본 논문에서는 다양한 조명하에서 실시간으로 눈을 검출하고 추적하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 기존의 능동적 적외선을 이용한 눈 검출 및 추적 방법은 외부의 조명에 매우 민감하게 반응하는 문제점을 가지고 있으므로, 본 논문에서는 적외선 조명을 이용한 밝은 동공 효과와 전형적인 외형을 기반으로 한 사물 인식 기술을 결합하여 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 제안된 방법이 효율적으로 다양한 조명하에서 눈 검출과 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.
모바일 장치의 비약적 성능 향상을 바탕으로 스마트폰 게임 등 모바일 엔터테인먼트 애플리케이션들이 3차원 렌더링을 도입하여 사실적인 시각 효과를 제공하는 경우가 증가하고 있다. 그러나 사진 수준의 고품질 시각 효과를 제공하기 위해서는 광선추적법 등의 광학 시뮬레이션이 필수적이지만, 모바일 장치의 애플리케이션 프로세서(AP)와 메모리, 배터리 성능의 한계로 인해 모바일 장치에서 그러한 계산집중적 렌더링 기법을 활용하는 것은 여전히 실용적이지 못하다. 본 논문에서는 사전 계산을 포함한 다양한 렌더링 기법을 혼합적으로 사용하여 모바일 장치에서도 실사 수준의 시각 효과를 생성해 낼 수 있는 혼합 렌더링 방법을 제안한다. 이 방법은 모바일 장치에서도 표준적으로 활용되고 있는 그래픽스 라이브러리인 OpenGL 쉐이더를 바탕으로 여러 기법을 혼합적으로 활용하므로 실제 개발에 바로 사용될 수 있다. 또한 사전 계산의 결과가 렌더링 시에는 단순히 계수의 사칙연산에 사용되므로 응답성을 거의 떨어뜨리지 않아 사용자와의 상호작용이 필수적인 모바일 게임 등에도 실제 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 극장이나 공연장에 설치된 CCTV 혹은 캠코더를 통해 입력받은 영상으로부터 패턴비교를 이용해 관객의 수를 카운팅하는 방법을 제안한다. 극장이나 공연장의 환경은 주로 어둡고 관객의 수가 많기 때문에 기존의 객체 검출에 의한 방법으로는 정확한 실시간 카운팅이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 극장이나 공연장의 좌석이 고정되어 있다는 점을 이용해 각 좌석마다 관객이 존재하지 않는 기준영상을 획득한 후 카운팅 하고자 하는 입력 영상의 동일 좌석 영상과 패턴비교를 이용해 각 좌석에서 관객의 유무를 판단한다. 특히, 본 논문에서는 기존 방법들이 지닌 조명 변화이나 잡음에 민감한 문제를 해결하기 위해 상호 보완적인 성능을 보이는 두 가지 특징인 크기투영과 Walsh-Hadamard Kernel에 기반한 패턴비교 방법들을 효과적으로 결합함으로써 조명이나 잡음의 영향을 최소화하고 정확한 카운팅을 가능하게 한다. 제안된 방법은 실제 극장에서 획득한 영상에 대한 실험을 통해 정확한 시스템 성능을 검증하며, 제안된 방법을 주차장에서 빈 주차공간을 확인하는데 적용해 봄으로써 다른 분야로의 적용 가능성을 확인한다.
본 연구는 전역 조명 기법 중 하나인 환경-광 가림(ambient occlusion)을 이용한 볼륨 렌더링 방법을 설명한다. 볼륨 밀도 분포를 정규 분포로 가정하여, 환경-광 가림을 불투명도 전이함수의 변경과 무관하게 실시간 가시화할 수 있다. 전처리 과정에서 각 복셀 주변의 일정 크기 영역의 평균과 표준편차를 계산하여 두고, 가시화 단계에서 근방의 불투명도를 추정하여 밝기를 계산한다. 이 논문은 본 연구자들의 기존 연구를 발전시켜 이론적 모델을 일반화하고 출력 영상의 화질을 향상시킨다. 구체적으로 다양한 형태의 불투명도 전이함수를 사용할 수 있는 계산 모델을 제안한다. 그리고 영역의 크기를 다양하게 통계량을 생성하여 근처의 물체에 더 높은 가중치를 부여할 수 있도록 하였다. 최종적으로 환경-광 가림 효과와 지역 조명 효과를 혼합하여, 더 현실감 있는 화질의 볼륨 가시화 영상을 실시간으로 생성할 수 있다.
광선추적법(ray tracing)은 빛의 반사, 투과 등을 사실적으로 표현할 수 있는 대표적인 전역조명(global illumination) 기술이지만, 복잡한 계산과정으로 인해 실시간 활용에는 많은 제약이 존재한다. 이런 문제를 해결하기 위해 최근에는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 광선추적법 알고리즘이 활발하게 개발되고 있으며, 본 논문에서는 J. Purcell 등이 제안한 광선추적법 기법을 구현하였다. 그리고 구현된 알고리즘을 인터렉티브 응용분야에 활용하기 위해 렌더링 성능을 개선하는 두가지 방법을 적용하였다. 먼저, 그래픽스 하드웨어에서 지원하는 래스터라이제이션(rasterization)을 적용해 초기 광선의 교차점을 효과적으로 구했다. 또한 대상 물체를 가속화(acceleration) 구조로 구성하여 광선과 물체간의 교차연산에 소요되는 계산시간을 단축하였다. GPU 기반의 광선추적법 렌더링에서 다양한 성능 개선 알고리즘을 적용하여 향상된 렌더링 결과를 구체적으로 분석한 기존 연구가 비교적 적었으며, 본 논문에서는 각 과정에 따른 개선 결과를 제시하였다. 구현된 렌더러와 GPU 기반의 환경 맵을 비교하였으며 이동형 개인 컴퓨터와 무선 센싱 장비를 이용한 무선 원격 렌더링 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 실시간 합성, 증강현실(augmented reality), 가상현실 등의 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.
면광원에 의한 부드러운 그림자의 표현은 가상 장면을 보다 사실적으로 보이도록 한다. 하지만 부드러운 그림자의 계산은 매우 느리게 수행되기 때문에 실시간 3차원 응용 프로그램에 적용하기 위해서는 가속화가 요구된다. 우리는 기존의 실시간 부드러운 그림자 방법들이 가정했던 면광원의 모양과 색상을 보다 일반적으로 확장하여 임의의 모양과 색상을 갖는 면광원에 대한 부드러운 그림자 생성 방법을 제안한다. 그림자 매핑 정보를 획득할 수 있는 그림자 맵은 픽셀과 면광원 간의 가시성 검사를 근사하기 위해 사용되며 픽셀 주변의 그림자 복잡도에 따라 근사의 정도를 결정하였다. 그 결과 보다 일반적인 형태와 색상의 면광원에 대한 부드러운 그림자를 실시간에 표현할 수 있었다.
얼굴의 표정은 얼굴의 구성요소같은 기하학적 정보와 조명이나 주름 같은 세부적인 정보들로 표현된다. 얼굴 표정은 기하학적 변형만으로는 실감적인 표정을 생성하기 힘들기 때문에 기하학적 변형과 더불어 텍스처 같은 세부적인 정보도 함께 변형해야만 실감적인 표현을 할 수 있다. 표정비율이미지 (Expression Ratio Image)같은 얼굴 텍스처의 세부적인 정보를 변형하기 위한 기존 방법들은 조명에 따른 피부색의 변화를 정확히 표현할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 조명 조건에서도 실감적인 표정 텍스처 정보를 적용할 수 있는 비선형 피부색 모델 기반의 표정 합성방법을 제안한다. 제안된 방법은 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출과 와핑을 통한 표정 변형 단계, 비선형 피부색 변화 모델을 이용한 표정 생성 단계, 유클리디 거리 변환 (Euclidean Distance Transform)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용한 원본 얼굴 영상과 생성된 표정의 합성 등 총 3 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 다양한 조명조건에서도 자연스럽고 실감적인 표정을 표현한다는 것을 보인다.
본 논문에서는 실세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상으로부터 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 일반 영상으로부터 실세계의 조명 정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR영상을 생성한다. HDR영상의 색상 및 명도 변화를 이용하며 영역을 분할하고, 분할된 영역으로부터 명도 평균과 가중치를 이용하여 방향성 광원의 파라미터를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 장정은 비반복적인 기법을 사용하여 일관된 결과를 산출하여 사용자의 입력없이 자동으로 계산하는 것이다. 추정된 광원은 그래픽 하드웨어를 사용한 실시간 렌더링에 적용 가능하다. 또한 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강현실 분야에서 가상의 오브젝트를 렌더링할 때 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 사실적인 영상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 배경과 오브젝트 합성 시 사실적인 그림자 효과를 표현하기 위해 HDR 영상을 기반으로 한 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 실 세계 정보를 모두 포함하는HDR 영상을 가시화 하기 위해 톤 맵핑(tone mapping)하여 그 영상으로부터 광원의 위치가 되는 밝은 영역들을 찾아내고 그 위치들로부터 방향성 광원을 추정한다. 카메라의 노출시간을 짧게 하여 촬영한 영상에서 나타나는 부분을 실제 광원이 위치하는 부분으로 볼 수 있으므로 톤 맵핑한 영상을 이미지 프로세싱을 거쳐 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷한 결과를 얻을 수 있도록 한 후 밝은 영역만 표현 되도록 한다. 전 처리를 거친 영상을 기반으로 밝은 영역을 추정하기 때문에 보다 정확한 광원의 위치 추정이 가능하며, 추정된 밝은 영역과 일치하는 HDR 영상의 데이터를 사용하기 때문에 정확한 광원의 위치와 데이터를 얻을 수 있다. 또한 추정된 광원은 실제 렌더링에 곧바로 사용이 가능하며, 이를 통해 사실적인 shadowing 효과를 얻을 수 있다.
This paper introduces a novel concept of 'A Green LED Sensitivity Lighting System' which can automatically estimate QoS(quality of service) and emotional requirements of user using smart phone. And it can intelligently control ambient illumination lamp to conserve electric energy and to satisfy human sensitivity. The proposed system has 4 control modes; emotional lighting, smart lighting, green lighting and realistic lighting modes in order to comfort man's emotion, to maximize work efficiency, to save energy consumption and to make the entertainment more fun, respectively. When we choose green lighting mode for indoor office situations, an elaborate simulation shows that the proposed system with home network can reduce the energy by 50% compared to conventional light control system with a fixed time-based switching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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