본 논문에서는 관찰자의 위치가 변하더라도 이를 실시간 추적하여 관찰자의 시점에 정확히 대응하는 입체영상을 구현할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉 고성능의 하드웨어 장비가 아닌, 일반적으로 사용되는 개인용 컴퓨터에서도 인간의 두 눈을 찾아내고 관찰자의 움직임을 추적할 수 있도록 하는 알고리즘을 제안하였으며, 또한 관찰자의 위치에 따라 달라지는 물체의 모습을 표현해 주기 위해 유한한 다수의 입력 영상 정보를 이용하여 입체 영상을 제작하고 관찰자의 위치 이동에 정확히 대응하는 영상을 디스플레이하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 통해 평균 0.39초의 짧은 시간내에 약 97.5%까지 정확히 두 눈의 위치를 찾을 수 있었으며, Fl6 모델을 사용하여 여러 관찰자의 시점에 대응하는 3차원 디스플레이 실험 결과를 보임으로써 본 방법의 우수함을 보였다. 그리고 실제 로봇을 이용하여 좌우 카메라로 얻은 좌우 영상과 인벤터를 통해 버퍼에서 렌더링되는 스테레오 영상과의 유사도를 측정하여, 관찰자의 시점에 대응하여 렌더링되는 3차원 영상이 최적의 시점 대응 영상임을 확인하였다.
가상세계를 저작하기 위한 일반적인 방법은 3차원 모델을 사용하여 객체를 만들고, 그 3차원 객체들을 조직하기 위하여 "장면 그래프(scene graph)"라는 자료구조를 사용하는 것이다. 최근 가상현실의 또 다른 플랫폼으로 이미지 기반 렌더링이 대두되고 있는데, 이 것은 사진과 같은 사실감을 줄 수 있다는 큰 장점을 가진 반면 상호작용의 한계로 인하여 아직까지는 간단한 항해 시스템 등에서만 사용하고 있다. 이 논문은 객체/장면 표현에 대한 위의 두 접근방법의 장점 병합하여, 3차원 모델과 다양한 이미지 기반 객체/장면을 정의하고 이 것들을 함께 렌더링 할 수 있는 장면 그래프 구조를 제안하였다. 또한 Shade등 [1]이 이미 제안한 것처럼, 한 객체에 대한 여러 단계의 LOD(level of detail)를 표현하기 위하여, 서로 다른 다양한 표현방법을 사용하였다. 예를 들면, 동일한 객체지만 가까운 거리에 위치할 때는 3차원 모델을 보여주고, 중간정도 떨어져 있는 경우 빌보드(billboard)의 형태로 보여주며, 아주 멀리 있을 때는 환경 맵(environment map)의 한 부분으로 보여줄 수 있다. 이러한 혼합된 플랫폼을 사용하는 가장 큰 목적은 이미지 기반의 가상환경에 3차원 모델을 포함시킴으로써 상호작용의 한계를 극복하는 것이다. 이러한 플랫폼을 만들기 위하여 몇 가지 선행해야 할 기술적인 과제들이 있다. 다양한 이미지 기반 기술을 유지할 수 있는 장면 그래프의 노드를 디자인하고, 적절한 LOD나 표현을 선택할 수 있는 기준을 정립하며, 그들 사이의 전환을 처리해야 함은 물론, 적절한 상호작용 방법을 구현하고, 전체적인 장면을 올바르게 렌더링 하는 것을 보장할 수 있어야 한다. 현재 우리는 Sense8사의 WorldToolKit 의 장면 그래프 구조에 환경 맵, 빌보드, 움직이는 텍스쳐(moving textures)와 스프라이트(sprites), 그림 속으로의 여행(Tour-into-the-Picture)", view interpolated 객체를 위한 새로운 노드를 추가하였다. 시점으로부터의 거리나 이미지 공간상의 척도를 사용하여 적절한 LOD를 선택하였으며, 사용자가 객체의 내부깊이를 인지하는 거리를 기준으로 객체를 3차원 모델로 보여줄 것인지 이미지로 보여줄 것인지 결정하였다. 또한 상호작용 중에는 객체가 얼마나 떨어져 있는지에 관계없이 3차원 모델이 있다면 그것을 사용하도록 하였다. 마지막으로, 이론적으로 유도한 스위칭 규칙이 유효한지 실험을 하였으며, 긍정적인 결과를 얻었다.
최근 MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 몰입형 비디오(Immersive Video)에 대한 표준화 프로젝트를 통해 압축 성능 탐색을 진행하고 있다. MIV(MPEG Immersive Video) 표준 기술은 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적인 6DoF을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. MIV에서 생성된 아틀라스는 포함되는 시점의 성격에 따라 다른 영상의 특성을 나타내어 비디오 코덱의 압축 효율에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 시점과 패치들이 반복되는 패턴에 착안하여 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 등의 압축 기법이 포함된 스크린 콘텐츠 코딩 툴에 대한 성능 비교 분석을 진행하여 복원 영상에서 최대 -15.74% Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다.
파노라마 X-ray (PX) 및 Cone Beam Computed Tomography (CBCT)와 같은 구강 영상 기술은 영상 촬영 시 환자의 편의성과 전체 치아 정보를 시각화할 수 있는 능력으로 인해 치과 진료소에서 가장 선호되는 영상 기법이다. PX는 일상적인 임상 치료에 선호되고, CBCT는 복잡한 수술 및 임플란트 치료에 선호된다. 그러나 PX는 3차원 공간정보가 부족하다는 한계가 있는 반면 CBCT는 환자에게 높은 방사선 노출을 초래한다. PX가 이미 사용 가능한 경우 PX로부터 3D강 구강구조를 복원함으로써 추가 비용을 줄이고 방사선량을 피할 수 있다. 본 논문에서는 PX 이미지로부터 구강구조의 3차원 복원을 위한 U-Net 기반 딥러닝 프레임워크인 3DentAI를 제안한다. 제안된 프레임워크는 PX 이미지에서 깊이를 추정하기 위한 Attention U-Net 기반 재구성 모듈, 사전 정의된 초점 골 및 광선 데이터를 사용하여 예측된 편평 볼륨을 턱 모양에 정렬하기 위한 재정렬 모듈과, 구강의 원활한 표현을 얻기 위해 누락된 정보를 보간하는 3D U-Net 기반 개선 모듈의 세 가지 모듈로 구성된다. 네트워크를 훈련하기 위해, 쌍을 이루는 PX 및 CBCT 데이터셋 대신에 광선 추적 및 렌더링을 통해 CBCT로 부터 합성한 PX 데이터를 사용하였다. 600명의 환자로 구성된 다양한 데이터셋으로 모델을 훈련한 결과, 낮은 계산 복잡도에도 GAN 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.
연구 목적: 컴퓨터-가이드 임플란트 수술은 전통적인 방법에 비해 여러 가지 장점을 가진다. 본 연구의 목적은 가이드 수술용 템플릿 제작을 위한 좌표동기화 5축 정밀가 공공정의 정확도를 범용 CAD 소프트웨어를 통해 역설계공학의 방법으로 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 악궁 형태의 모형에 거타퍼쳐 스타핑을 매식한 10 개의 모형을 만들고 상부에 실리콘 인상재를 이용하여 인공치은을 덮어 스타핑의 위치를 보이지 않게 가렸다. 모형의 하면에 동기화를 위한 좌표동기화 형상을 만든 뒤 Cone beam CT에서 3차원 영상을 얻었다. 임플란트 계획 소프트웨어의 CT 이미지 상에서 매식된 스타핑과 동일한 방향으로 스타핑의 1/2 깊이까지 가상의 시술계획을 하고, 스타핑의 방향벡터와 저지점 (1/2지점) 데이터를 석고모형의 영상으로 좌표동기화 하였다. 이후 모형하면의 좌표동기화 형상을 이용하여 가공기기상의 좌표로 좌표변환을 통해 가공좌표동기화를 하였다. 5축 밀링머신의 좌표동기화판에 모형을 고정한 후, 동기화된 가공데이터에 의거하여 스타핑과 동일한 직경의 드릴로 계획된 벡터와 깊이로 정확히 가공 하였다. 모델에 정확히 안착되는 인상트레이를 CT 장비에 미리 고정한 상태에서, 인상트레이에 모델을 적합하여 이미지를 획득한 뒤 3차원 재구성하는 방법으로 영상을 중첩하여 비교 분석하였다. SolidWorks (Dassault Systems, Concord, USA) 범용 CAD 상에 영상을 불러들여 역설계공학의 방법으로 실린더 상부, 하부의 중점에서의 위치편차와 각도편차를 조사하였다. 통계는 SPSS (release 14.0, SPSS Inc., Chicago, USA)를 이용하여 각 편차 사이의 상관관계를 분석하였다 ($\alpha$ = 0.05). 결과: 위치 편차로 인하여 모든 드릴 보어 (bore)에서 상부 1/2에 잔존하는 거타퍼쳐의 일부를 관찰할 수 있었다. 실험 모형상에서 계획된 이미지와 드릴링 후CT에서 역설계를 거친 이미지 사이의 위치편차는 상부에서 0.31 (0.15 - 0.42) mm, 하부에서 0.36 (0.24 - 0.51) mm, 각도편차는 1.62 (0.54 - 2.27)$^{\circ}$이었다. 실린더 상부와 하부 위치 편차는 양의 상관관계를 가졌다 (Pearson Correlation Coeffocient = 0.904, P= .013). 결론: 좌표동기화 5축 정밀가공 공정은 가이드 수술용 템플릿을 제작하는 데에 적합한 정확도를 가진다.
산률(山律) 선우영(鮮于英)(1946~2009) 필(筆) <금강산 묘길상도>(2000)는 국립중앙박물관이 소장하게 된 최초의 북한 화가 작품이다. 지금까지 알려진 <묘길상도> 가운데 가장 큰 종축(縱軸) 형식으로 크기가 세로 130.2cm, 가로 56.2cm에 이르는 지본수묵진채(紙本水墨眞彩) 그림이다. 선우영에 관하여는 최근 우리나라에도 수차례 개최된 전시회에서 비교적 잘 알려졌다. 그는 1989년 공훈예술가, 1992년 인민예술가 칭호를 받는 등 이른바 '진채세화(眞彩細畫)'의 대가로서 북한을 대표하는 화가가 되었고, 60여 점의 작품이 북한 국보로 지정되었다. 이 그림의 주제인 <묘길상> 마애불은 금강산 내금강 지역에 있는 만폭동 골짜기의 높이 40m 벼랑 아래에 15m 정도 크기로 새겨진 고려시대의 마애불이다. 이 마애불의 명칭은 마사연(摩詞衍) 동쪽에 있었던 묘길상암(妙吉祥庵)에서 유래한다. 마애불의 오른쪽 옆 바위에는 직암(直庵) 윤사국(尹師國)(1728~1709)이 쓴 '묘길상(妙吉祥)'이라는 큼직한 음각의 글씨가 새겨져 있다. 필자는 불상의 수인(手印)을 오른손과 왼손이 모두 엄지와 약지(藥指)가 만나는 하품하생인(下品下生印)과 비슷하지만 왼손이 아래를 향하고 있지 않고 오른손과 거의 직각을 이루며 복부에 놓여있으므로 설법인(說法印)으로 보았다. 즉 이 불상은 설법인을 결하고 있는 석가상(釋迦像)이라고 결론지었다. 선우영의 <금강산 묘길상도>는 조선시대 같은 주제의 그림들과 비교하면 불상의 자연 환경, 즉 벼랑 아래 감실에 새겨진 불상이라는 점과 불상이 인간의 모습이 아닌 암각상임을 수묵진채로 표현한 유일한 그림이다. 구도와 색감이 자아내는 초현실주의적 분위기 또한 이 <금강산 묘길상도>의 특징이라 하겠다. 이 그림을 포함한 선우영의 대부분 작품이 진채로 바위 질감을 사실적으로 표현한 그림이지만 그의 만년작 <파도>(2008)와 같이 전통적의 수묵화에 가까운 그림도 그렸던 폭넓은 작품 세계를 보여주는 화가이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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