기대효과란 행동이 시작하기 전에 반대반향으로 일어나는 행동을 위한 준비단계로 주로 이차원 애니메이션에서 행동을 강조하기 위해 사용되어 왔다. 본 논문은 영상을 매개로 하여 인식 기반의 기대효과를 자동 생성함으로써 시청자의 주의를 임의의 정보에 집중시키는 방법을 제안한다. 이미지 기반의 집중점을 찾는 문제와 영상속의 움직임을 찾는 방법을 바탕으로 집중성 강화 알고리즘을 역으로 풀어 기대효과를 생성하는 방법을 제시한다. 주요점에 정보를 반대로 약화시키는 기대효과를 통해 주요점을 더욱 역동적으로 강조 할 수 있다. 본 논문의 알고리즘을 통해 광고 등의 전보전달을 위한 영상 또는 역동적 표현이 필요한 영상의 보정이 가능해진다.
통계그래픽스는 정량적인 데이터를 이용하여 정보 분석, 추출, 시각화의 과정을 거쳐 정확한 정보전달과 효과적인 이해를 위해 사용자 인지측면에 초점을 둔 디자인 분야이다. 이러한 통제그래픽스에 빅데이터의 구성요소들 내포하게 될 경우 빅데이터 통제그래픽스라고 할 수 있다. 통계그래픽스에서 시각적 요소는 인지부분에 대한 오류를 줄이고 성공적으로 정보를 전달하기 위해 사용되어야 하지만, 빅데이터 통계그래픽스에서는 방대한 데이터로 인해 시각적 요소가 오히려 인지적 방해를 일으키고 있다. 본 연구는 빅데이터 통계 그래픽스에서 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 도출하여 제시하는 것을 목적으로 한다. 빅데이터의 통계그래픽스의 유형을 구조적 형태를 바탕으로 '네트워크 유형', '세그먼트 유형', '혼합유형' 세 가지로 분류하였고, 그에 따른 특징들을 탐색하였다. 특히, 빅데이터 통계그래픽스에서 시각적 주요요소를 기반으로 시각화의 고도화 시 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 '다차원 범례', '다양한 색채', '정보의 중첩', '서체의 가독성' 네 가지로 도출하여 제시하였다.
TV방송에서의 문자그래픽(방송자막)은 영상정보에 대한 시청자의 이해를 돕고 프로그램의 가치를 높여주는 영상구성 요소로써의 역할이 확대되고 있다. 본 논문은 TV화면의 대형화와 영상의 고품질화에 적합한 글자 표현을 위해 방송문자의 글꼴, 크기, 색상, 이동속도 등 문자의 속성에 변화가 필요한 점을 찾고 그 개선 방법에 관한 연구이다. 논문에서는 이론적 고찰과 함께 전문가 그룹을 대상으로 한 델파이조사를 기반으로 TV화면의 분자가 지닌 제 특성요소와 시각적 인지도가 어떤 연관을 가지고 있는지를 고찰하고 OSMU(One Source Multi Use) 환경에서의 각 매체별 특성을 고려한 개선안을 제안한다.
This paper concerns 3-D graphical modeling and simulation techniques for design and control of automated equipment for construction and facility maintenance. A case study on the use of 3-D graphics techniques for developing a power plant maintenance robot is presented. By simulating equipment operation within the 3-D geometry models of the work environment the environment design was improved. The 3-D graphical models of the equipment and the work environment were further utilized for the control of the robot from a remote distance. By presenting the real-time updated equipment configuration and the work environment to the operator, the graphical model-based equipment control system helped the operator overcome the problems associated with spatial perception. The collision between the robot and the plant structures was also avoided based the real-time analysis of the dynamically updated graphical models.
군중 장면의 실시간 처리를 위해서는 기하 처리 부분 뿐만 아니라 모션 처리 부분까지 다단계 표현 기법 연구가 필요하다. 우리는 모션 처리 부분에서 사용되는 운동학 연산 간소화를 위해, 선택적 주의와 최적화 기법을 통한 모션 다단계 기법을 제안한다. 선택적 주의 기법으로 잘 알려진 가우시안 거리 기법을 응용하여, 우리는 한 모션에서 각 관절의 중요도를 수치화할 수 있다. 또한 운동학 연산에서 제외된 관절에 의해 손상된 각 단계의 모션에 대하여, 비선형 최적화 기법을 통해 최대한 손상을 막은 모션으로 수정할 수 있다. 우리는 제안한 다단계 표현 기법을 통해 표현된 모션의 어색한 정도를 설문조사를 통해 객관적으로 검토하였고, 피실험 자들이 관절각이 어느 정도 적은 상태를 유지하는 모션에 대해서는 다단계 표현 기법을 통한 군중 장면과 원본 군중 장면의 차이점을 파악하지 못했음을 발견하였다. 또한 제안한 기법을 사용하여 군중 장면을 렌더링하면 전체 처리 시간이 약 16% 정도, 운동한 연산 시간이 약 70% 절감됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기존에 제시된 쉐이딩 알고리즘들이 음영 표현을 통해 3차원 물체의 형태를 효과적으로 전달하는지 평가하고 검증한다. 8가지 스타일로 쉐이딩된 10개의 3차원 물체 중의 한 개의 이미지를 사람들에게 보여주고 물체 표면의 여러 곳의 위치에서 곡면의 법선 벡터와 일치하도록 측정기(gauge)의 방향을 조정하도록 요청하는 스터디를 수행한다. 이 실험에서 수집한 법선 벡터 추정치가 사람들 간에 서로 일치하는지 비교하고 또한 실제 3차원 곡면 모델의 법선 벡터와 일치하는지도 비교한다. 본 논문의 실험을 통하여 물체의 음영을 표현하는 방법에 따라서 사람들이 물체의 형태를 다르게 해석한다는 사실을 보인다. 또한, 기존의 쉐이딩 알고리즘들 중에서 음영 톤의 단계수가 많고 톤 단계가 전반적으로 균일하게 분포되어 있는 특성을 가지는 알고리즘이 물체의 형태를 보다 효과적으로 표현하는 것으로 나타났다. 본 논문에서 수집한 실험 데이터 및 분석 결과는 물체의 형태를 효과적으로 전달하는 것을 목적으로 하는 새로운 CG 쉐이딩 알고리즘을 설계하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 가상 공간(VR) 사용자에게 반응형 페인팅 경험을 제공하기 위한 포스 피드백 기반 햅틱 페인팅 인터페이스를 제안한다. 제안하는 시스템에서는 헤드 마운트 디스플레이(HMD)를 착용한 사용자가 스타일러스 타입의 햅틱 장비를 이용하여 시각적 피드백과 햅틱 인터페이스의 촉각적 피드백을 동시에 활용하며 가상 공간에서의 표면기반 3차원 페인팅을 생성해낼 수 있다. 특히 햅틱 인터페이스는 가상 공간 상에서 페인팅 브러시와 페인팅과의 물리적 상호작용을 구현하여 VR 페인팅의 반응형 피드백을 제공한다. 이는 가상 공간에서 사용자의 공간적 인지력 향상에 도움을 주고 부족한 시각적 피드백을 보완할 수 있다. 이를 통해 사용자는 불필요한 반복적 페인팅 작업을 줄여 페인팅 작업의 효율을 높이고 페인팅의 결과물을 향상시킬 수 있으며 결과적으로 보다 실감나는 VR 페인팅을 경험할 수 있다.
본 논문은 사용자가 카메라와 트래커가 부착된 HMD를 착용하고, 햅틱 장비를 사용하여 혼합현실 환경 상에서 기계적 상황훈련을 수행하는 시스템에 대하여 설명한다. 본 시스템은 발달장애인들의 시지각 협응능력 향상을 위해 도출된 기계적 상황훈련에 대한 시나리오를 기반으로 한다. 사용자는 HMD를 통해 보여 지는 가상의 핀을 햅틱으로 제어하여 작업판에 꽃는 상황훈련을 수행하고, 시스템은 FSM(Finite State Machine)기반으로 사용자의 행동에 맞는 피드백을 전달한다. 또한, 상황훈련에 대한 현실감을 높여 훈련 효과를 증대시키기 위해 가상 환경에 실제 사용자의 손을 삽입하고, 햅틱을 통해 촉감을 전달한다.
Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
Three-dimensional (3D) shape recognition and distance recognition methods utilizing monocular camera systems have been required for field of virtual-reality, computer graphics, measurement technology and robot technology. There have been many studies regarding 3D shape and distance recognition based on geometric and optical information, and it is now possible to accurately measure the geometric information of an object at short range distances. However, these methods cannot currently be applied to long range objects. In the field of virtual-reality, all visual objects must be presented at widely varying ranges, even though some objects will be hazed over. In order to achieve distance recognition from a landscape image, we focused on the use of aerial perspective to simulate a type of depth perception and investigated the relationship between distance and color perception. The applicability of our proposed method was demonstrated in experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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