키넥트 적외선 프로젝터를 활용하여 깊이 값을 인지하는 기술은 계속 발전하고 있다. 사람의 움직임을 추적하는 기술은 마크리스 방식에서 비마크리스 방식으로 발전하고 있다. 키넥트를 활용한 얼굴 움직임에 대한 캡쳐는 정교하지 못한 단점을 가지고 있다. 또한 얼굴에 대한 제스처나 움직임을 실시간으로 제어 하는 방법은 많은 연구가 필요한다. 따라서 본 논문은 키넥트 적외선 방식을 활용하여 추출된 얼굴인식 데이터에 브랜딩 기술을 접목하고 제어하는 기술을 연구하여 자연스러운 3D 영상콘텐츠를 제작할 수 있는 기술을 제안한다.
증강 현실(Argument Reality)에 대한 관심이 증가함에 따라 빠르고 강건한 물체 추적(Object Tracking)기법의 개발이 큰 이슈가 되고 있다. 특히, 마커를 사용하지 않는 경우에 추적 속도와 정확도의 정보가 이루어지는 강건한 Markerless 3D 추적 기술은 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 이용한 특징점 추출 및 매칭 기법을 통하여 높은 정확도의 물체 추적기법을 제안한다. 그리고 실시간으로 적용하기 어려운 SIFT의 느린 특징점 추출과 매칭 단계를 GPU 기반의 병렬화 작업을 통하여 개선시켜 향상된 추적 속도를 보여준다.
In this paper, we designed, implemented, and verified the SLAM system that can be used on mobile devices. Mobile SLAM is composed of a stand-alone type that directly performs SLAM operation on a mobile device, and a mapping server type that additionally configures a mapping server based on FastAPI to perform SLAM operation on the server and transmits data for map visualization to a mobile device. The mobile SLAM system proposed in this paper is to mix the two types in order to make SLAM operation and map generation more efficient. The stand-alone type SLAM system was configured as an Android app by porting the OpenVSLAM library to the Unity engine, and the map generation and performance were evaluated on desktop PCs and mobile devices. The mobile SLAM system in this paper is an open source project, so it is expected to help develop AR contents based on SLAM in a mobile environment.
무마커 기반 증강현실 응용에서 빠르고 정확한 무마커 추적이 수행되어야 한다. 무마커 추적은 등록된 패턴의 특징점들과 입력 영상에서의 특징점들의 매칭을 통하여 수행된다. 매칭에서 이상점은 시차를 크게 유발시키는 요인이 되므로 정확도 향상을 위해서는 이상점을 제거해야 한다. 본 논문에서는 무마커 추적의 정확도 향상을 위한 이상점 제거 방식을 제안한다. 무마커 추적에서 사용되는 SURF 알고리즘을 사용하여 실영상을 캡처하여 실험하였고 정확도 및 실행시간을 비교하였다.
본 논문에서는 증강현실에서 객체 증강 시, 특징점과 GPS를 이용하여 증강 위치를 효율적으로 보간할 수 있는 ICP(Iterative closest point) 매칭 기법을 제안한다. 다양한 환경에서 제한받지 않고 객체를 증강하기 위해 일반적으로 마커리스(Markerless) 방식을 사용하며, 대표적으로 평면 검출과 페이스 검출을 사용한다. 이는 현실과 자연스러운 동기화를 위한 것으로 계산은 작지만, 인식의 범위가 넓기 때문에 증강 위치에 대한 오차가 존재한다. 이러한 작은 오차는 특정 산업에서는 치명적일 수 있으며, 특히 건설이나 의료시설에서 발생하면 큰 사고로 이어진다. 객체를 증강 시킬 때 해당 환경에 대한 점 구름(Point cloud)을 수집하여 데이터베이스에 저장한다. 본 논문에서는 관측되는 점 구름과의 오차를 줄이기 위해 ICP 매칭 기법을 사용하며, 실린더 기반의 각도 보간을 이용하여 계산량을 줄인다. 결과적으로 특징점과 GPS를 이용하여 ICP 매칭 기법을 통해 효율적으로 처리함으로써, 증강 위치에 대한 정확도가 개선된 증강 방식을 보여준다.
스마트폰은 소통과 정보공유의 환경을 제공하는 동시에 모바일 기술과 모바일 아트 발전의 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 특히 모바일 증강현실시대의 도래와 더불어 스마트폰 기술관련 연구는 박차를 더해가고 있으나, 증강현실콘텐츠 산업에 핵심적인 사용자 참여 유발에 대한 연구가 부족하여 이런 특징이 이미 발달한 모바일 아트 영역에서의 도움이 필수적이다. 따라서 본 연구는 국내에서 거의 연구되지 않았던 모바일 아트를 피처 폰 활용과 스마트폰 활용으로 분류하고 각각 가장 많이 사용된 세 가지 방식을 중심으로 작품 사례를 분석한다. 모바일 기기의 사운드와 이미지를 이용한 피처 폰 활용은 설치와 공연 방식, 싱글채널 비디오 아트 방식과 오감소통 방식으로 나눌 수 있다. 센서, 카메라, GPS와 증강현실을 이용한 스마트폰 활용은 위치기반 AR, 마커인식 AR과 무마커식 AR로 분류된다. 또한 모바일 증강현실 콘텐츠 산업별 활용 기술을 살펴본 결과 관광과 게임관련은 위치기반 AR, 교육과 의료관련은 마커인식 AR, 쇼핑관련은 무마커식 AR 등을 중심으로 혼합방식으로 활용됨을 알 수 있었다. 증강현실 콘텐츠 산업의 발달은 사용자의 적극적인 참여를 통한 지속적인 소통방식과 혼합기술방식을 활용하는 모바일 아트의 참조로 더욱 가속화될 것으로 예상된다. 향후 모바일 증강현실 산업기술의 발전 방향은 HMD(Head Mounted Display)의 소형화, 홀로그램기술과 인공지능의 접목을 예측하고 있으며 빅데이터와 소셜네트워크를 활용하여 증강현실의 기술적인 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다.
메탄올자화균이란 일탄소 화합물인 메탄올을 주탄소원 및 에너지원으로 이용할 수 있는 미생물을 말한다. Methylobacterium extorquens AM1은 serine cycle을 탄소대사경로로 이용하는 메탄올자화균 중에서도 가장 많이 연구가 진행된 균주이다. M. extorquens AM1의 poly 3-hydroxybutyrate (PHB) cycle은 EMCP (ethylmalonyl-CoA pathway), glyoxylate regeneration cycle, TCA cycle과 연결되어 있으며 EMCP 유래 유기산 또는 TCA 유기산을 생산하기 위해서는 PHB cycle로 흐르는 carbon flux의 차단이 필요하다. 이를 위해서 PHB 합성과 acetyl-CoA flux의 조절유전자로 알려져 있는 PhaR 유전자를 markerless gene deletion 방법을 이용해서 M. extorquens AM1에서 knockout했다. 결과적으로, knockout 균주인 ${\Delta}phaR$에서 야생종 대비 확연히 PHB granule이 줄어든 것이 확인되었다. Lag phase가 약 12 h 늦어졌지만, ${\Delta}phaR$은 야생종과 비슷한 세포성장과 메탄올소비 경향을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 마커를 부착하기 어려운 소형도마뱀의 관절을 측정하기 위한 마커리스 모션 캡쳐 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 스테레오 비젼과 같은 다시점 영상에서 적응적 이진화를 통해 도마뱀의 실루엣 영상을 획득하고 세선화를 수행하여 도마뱀의 뼈대 영상을 획득한다. 이후, 직교-대각 성분 제거 알고리즘 및 A* Search를 통해 머리와 꼬리점, 및 머리와 꼬리를 잇는 척추라인을 구한다. 어깨관절과 고관절의 좌표는 $3{\times}3$ 마스크를 이용하여 척추라인과 다리가 만나는 지점을 구하여 획득하고 모폴로지 닫기 영상을 통해 발바닥 좌표들을 검출한다. 최종적으로 각각의 다리에서 어깨관절 및 고관절 좌표와 발바닥 좌표를 잇는 직선과 해당 다리의 뼈대 좌표간의 직교 거리 비교를 통해 무릎과 팔꿈치 좌표를 구한다. 최종적으로 제안한 알고리즘으로 검출된 각 관절의 다시점 영상의 2차원 좌표들로부터 각 관절의 3차원 좌표를 복원한다. 실제 도마뱀을 촬영한 스테레오 영상에 제안된 알고리즘을 적용하여 2차원 주요 관절 지점 검출 및 3차원 복원을 수행하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 간 정합은 스테레오 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 3차원 좌표와 3차원 CT 영상과의 정합 과정을 거친다. 스테레오 비전 영상에서 3가지 얼굴 특징점 추출 방법과 3가지 정합 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정합 정확도가 가장 높은 방법을 평가한다. 또한 머리의 회전에 따라 환자 영상 간 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 머리의 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 정합의 정확도가 가장 높았으며, 각도가 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 정합 정확도가 높았다. 이 결과를 통해 회전각도가 20도 범위 내에서는 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching 방법을 사용하고, 20도 이상의 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 이용하는 것이 정합의 오차를 줄일 수 있다.
증강현실 분야에서 호모그래피(Homography)를 이용한 비마커 기반의 객체 추적 기술(Markerless tracking)은 카메라의 방향, 위치를 파악하여 실세계의 영상에 가상의 객체를 정확하고 자연스럽게 증강할 수 있는 기술이다. 이와 같은 호모그래피를 추정하기 위한 방법으로 RANSAC 알고리즘이 많이 사용되고 있으며, 최근 기존의 RANSAC 알고리즘에 제약 조건 문제(Constraint Satisfaction Problem)를 적용하여 정확도를 향상시키고, 처리시간을 줄인 CS-RANSAC 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 CS-RANSAC 알고리즘은 샘플링 단계에서 정확도가 낮은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점이 선택되어 불필요한 연산으로 인해 알고리즘의 효율성이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 평면 호모그래피 추정을 위한 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 호모그래피 평가 단계에서 Symmetric Transfer Error로 정확도가 높은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점인지를 평가하고 불필요한 특징점들을 다음 샘플링 단계에서 제외함으로써 정확도를 향상키고 처리시간을 줄였다. 제안하는 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법의 성능평가를 위하여 제안하는 방법을 적용한 알고리즘과 기존의 RANSAC 알고리즘, CS-RANSAC 알고리즘의 수행시간과 오차율(Symmetric Transfer Error), 참정보 포함비율을 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 오차율은 약 14% 줄어들어 더욱 정확한 호모그래피를 추정 할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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