최근 수년간, GPS와 관련된 연구들이 항공분야를 비롯한 다양한 분야에서 진행되었다. 특히, GPS를 항공기의 착륙 유도 시스템에 이용하려는 연구가 많이 이뤄지고 있다. 이러한 시도들은 GPS의 경제성, 신뢰성, 정확성 등의 장점들을 십분 활용하기 위한 것이라고 할 수 있다. 서울대학교 GPS 실험실에서도 이러한 경향에 보조를 맞추어, GPS를 기반으로 하는 항공기 착륙 시스템을 개발하고, 헬리콥터를 이용한 비행실험을 수행하고 있다. 그 동안 누적된 실시간 DGPS 시스템 개발기술들을 바탕으로 항공기 착륙 시스템을 확장, 보강하여 최근의 비행실험을 실시하였다. 본 논문에서는 새롭게 구성된 항공기 착륙 시스템을 소개하고 이를 이용한 비행실험 결과를 분석하였다. 기존의, 기본적인 실시간 DGPS 시스템에서 추가, 발전된 부분은 세 가지로 분류할 수 있다. 첫 번째는, 단일 GPS 안테나를 이용하여 항공기의 자세를 추정하는 부분이고, 두 번째는, 통합적인 cockpit display이다. 이 display는 가상현실을 이용하여 조종사에게 기존의 ILS 정보와 그 이외의 다양한 정보들을 보여준다. 마지막으로, 공항의 기상상태에 관계없이 조종사가 공항에 접근할 수 있도록, 전자지도를 삽입하여 안전한 착륙을 시도할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 이렇게 새롭게 구성된 시스템을 이용하여 김해 국제공항에서 비행실험을 수행하였다. 분석된 결과를 바탕으로, 이 시스템이 정확도 측면에서, CAT-I을 충분히 만족시킴을 확인하였으며, 신뢰도 높은 자세결정이 이뤄지고 있음을 확인하였다.
4D-CAD 시스템에 대한 공사관리 도구로서의 활용가능성이 제기되기 시작한 것은 1990년대 후반이후의 일이다. 현재까지 몇몇 4D 시스템틀이 개발 $\cdot$ 적용되고는 있으나, 상용화 및 보편화를 위한 해결되어야 할 다수의 문제점들을 가지고 있다. 특히 자연지형과 계획시설물의 형상을 함께 표현하여야 하는 토목시설물에 대한 4D 시스템 구현에 있어서는 더 많은 해결되어야할 과제들이 존재하고 있다. 토목시설물에 대한 4D 시스템 구현에 있어서의 주요문제점 중 하나는 계획 시설물의 3차원 형상을 그와 접하고 있는 자연지형과 함께 표현할 수 있는 3D 모델을 생성하는 작업량의 방대성이다. 현재까지 이러한 작업은 대부분 수작업으로 진행되어 왔으나, 본 연구에서는 수치지도로부터 얻어지는 지형 삼각망과 계획단면으로부터 생성될 수 있는 계획삼각망을 자동으로 합성할 수 있는 방법론을 제안하며, 더 나아가 양삼각망 간의 합성과정을 생략하고 4D 모델을 구현학 수 있는 방안으로서 VRML의 멀티텍스처링 (multi-texturing) 기법을 적용하는 방법론을 각각 제안하고, 실제 4D 시스템의 구성기능으로서 적용하였다. 이러한 3D 모델 생성의 간편화 기법은 토목시설물에 대한 4D 시스템의 대중화 및 보편화를 위한 핵심기술로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
한국과학기술정보연구원(KISTI)는 2000년부터 한국인의 고유한 인체 특징을 나타낼 수 있는 디지털코리언, 비저블 코리언이라는 한국인 인체정보 구축사업을 시작하였다. 비저블 코리언 사업은 한국인 시신에 대해 CT, MRI 영상을 촬영한 다음 연속 절단하여 절단면 영상을 얻고 이 절단면 영상에서 인체장기를 구역화하여 구역화 영상을 제작하였다. 남성 및 여성 전신과 남성 머리 및 여성 골반의 절단면영상 제작을 마쳤으며 현재 구역화 영상을 이용한 3D 영상 제작이 진행 중이다. 디지털 코리언 사업은약 100여명의 한국인 시신에 대해 촬영한 CT 영상으로 구성되어 있는데 CT 영상으로부터 개별 뼈를 구역화하여 3D 골격 모델을 제작하였고 피부 모델도 추가하였다. 또한 개별 뼈들의 기계적 물성값도 측정하여 제공하고 있다. 이러한 인체정보들은 2001년부터 국내외 연구자들에게 제공되어 왔는데 지금까지 국내 약 70여개 기관, 해외 약 20여개 기관들이 한국인의 인체 데이터를 제공받아 연구 활동을 진행하고 있으며 지금까지 약 160여 논문이 발표되었다. 향후에도 이러한 한국인의 인체정보는 의료 교육, 생체공학, 가상현실 등의 다양한 분야에 활용될 의료정보 인프라의 역할을 담당할 것으로 기대하고 있다.
최근 영화적 제작에서 필름과 애니메이션은 입체시각과 3D 댑스를 관객들을 위해 만들고 있다. 소비자 입장의 VR 기술의 성숙은 동시에 미디어 제작 추세를 3D 공간, 컴퓨터 게임에서 포르노 비디오 그리고 아카데미에 노미네이트된 VR 단편 'Pearl'에 이르기까지 박차를 가한다. 이 모든 작업들이 양안시차의 정도에 반응하는 우리의 눈이 뇌의 좌우반구에 영향을 받아 입체시를 이루는 입체 퓨전과 연관이 있다. 이는 인간의 정상 시각을 모방한 것이다. 하지만 실험적 작업에서는 3D 공간 제작이 바람직한 것만은 아니다. 본인의 추상 애니메이션 작품에서, 본인은 2D의 평평함과 장소의 혼돈성을 즐겨 사용한다. 이러한 점이 본인이 추상적 시각을 추구하는 부분이다. 내 앞에 있는 것과 무엇이 뒤에 있는지를 즉각적으로 이해할 수 없어서, 감상에서 요구되는 효과를 강화한다. 2015년에 큐레이터인 제프리 쇼(Jeffrey Shaw)가 나에게 아니마 믹스 비엔날레(2015~2016)를 위한 입체시각 작품 제작을 요구했다. 이것이 나로 하여금 어떻게 3차원에서 초결정적 공간보다 입체경이 장소적 시각의 혼돈을 성취하는가라는 질문에 대한 호기심이 일도록 만들었다. 그리고 연달아서, 어떻게 추상과 실험 움직임 이미지 실행이 입체경으로부터 새로운 시각과 네러티브 기회를 여는 해택을 얻을 수 있는가, 만약 유기적인 융합을 넘어서는 방법으로 사용된다면 말이다. 주목할 만한 작업은 전통성 내의 전형적인 예, 양안시에 대한 확장된 접근이 본 논문에서 논의될 것이다. 본고에서는 본인이 아니마믹스 비엔날레를 위해 작업한 반복 입체시 애니메이션 III=III의 간략한 소개와 예술가들이 관심가질 만한 기술, 즉 입체시와 관련된 더욱 실험적이고 확장된 작업방법에 대해 논할 것이다.
4차 산업 혁명 시대에 가상현실(VR), 인공지능(AI) 등에 있어서 더욱더 수리 능력을 요구하고 있다. 이에 본 연구는 2019년 6월 17일에서 28일까지 S와 D 대학교 방사선학과 신입생 총 78명을 대상으로 기초학습수리영역 진단 평가를 통해 기초 수리능력에 대한 수준을 파악하여 기초자료를 마련하고자 하였다. 연구결과, 대학생들의 기초 수리능력의 수준은 전반적으로 우수한 것으로 진단되었으나, 기하와 벡터 평균점수 2. 61점, 확률과 통계 평균점수 2.64점으로 보통 수준 진단되어 다른 영역보다 낮게 나타났다. 성별에 따른 기초수리능력 수준은 남학생 평균점수 17.48점, 여학생 16.29점으로 우수 수준으로 진단되었으며, 통계적으로는 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 본 연구는 적은 연구대상 인원과 지역적인 제한점이 있기에 연구결과를 전체 대학교 신입생 및 모들 학과에 대해 일반화하는데 있어 다소 한계가 있을 수 있다. 이상의 결과를 토대로, 방사선학과 입학한 신입생들의 기초 수리능력 향상을 위해 학생 수준별로 전공과 관련된 기초 수리능력에 대한 향상 특강 등 다양한 프로그램이 진행 될 필요가 있으며, 교육과정에 전공 수학 교과목을 개설하여 학생 수준에 맞는 교수 학습방법 적용하여 수리능력에 대한 역량을 강화 할 필요가 있다.
건설분야 전자매뉴얼은 기존에 서술적 문서형태로 작성되어온 시공법, 유지관리절차 등에 관련된 시방규정, 지침서들이 시각화를 위한 멀티 미디어 기능과 통합연계정보 제공기능을 갖는 전자적 형태로 구성된 것을 의미한다. 이러한 전자적 개념의 건설전자매뉴얼은 지침 규정의 전자화는 물론이고, 공사관리자의 이해도 증진을 위해 해당 규정에 관련된 3D동영상 화면과 가상현실, 시공이력사진 정보들을 연계해서 제공해 주는 종합 정보시스템 개념을 갖고 있다. 현재 시방정보, 관련법규 등의 건설분야 각종 지침들은 전자화를 위한 표준적 인 규칙 이 없이 일반적 인 문서형 태로 작성되고 있으므로, 관련정보의 체계적인 축적 및 공유가 어렵고 효과적 인 시설물의 시공 및 유지관리에 장애요인이 되고 있다. 본 연구에서는 기존 건설분야 정보화 체계와 비교하여 전자매뉴얼의 필요성과 타 분야 전자매뉴얼대비 건설전자매뉴얼의 특성을 분석하여 건설분야에 적합한 구성전략을 제시함으로써, 건설분야 전자매뉴얼의 활용도를 인식시키는데 연구목적이 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 유지관리업무 전자매뉴얼 시안을 포함하는 시설물 재해관리용 전자매뉴얼의 적용성을 가상적으로 구성하여 검증하고 있다.
본 논문에서는 사이버 멀미 발생 예측에 활용 할 CNN 기반의 신경망의 성능 향상을 위하여, 다양한 형태의 신경망 구조에 대한 성능 분석을 수행한다. 특히, 대뇌 구조의 특성을 반영한 CNN을 차별적으로 구현하여 각 CNN(Convolution Neural Network)의 성능을 비교 분석하였으며, 이를 기반으로 사이버 멀미 발생 예측에 최적화된 신경망 구조의 설계와 관련한 기본적인 이론을 제시한다. 사이버 멀미 발생에는 많은 원인이 있지만 가장 중요한 원인은 뇌와 관련된 전정 기능의 장애에 기인한 것으로 판단된다. 뇌파는 뇌 활동 상태를 나타내는 지표 역할을 하며 외부 자극과 뇌 활동에 따라 차이를 나타낸다. 2019년에 출판된 Tony Ro의 Martijn E. Wokke 논문을 포함한 많은 연구와 실험에 의해 외부 자극과 뇌 활동으로 인한 뇌파의 변화가 입증되었으며, 본 논문에서는 이러한 상관관계를 바탕으로 사이버 멀미 유발 환경에서 수집 한 뇌파 데이터를 분석하고 뇌 구조의 특성을 반영하는 사이버 멀미 예측 인공 신경망의 구현 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 사이버 멀미 예측에 활용되는 CNN의 최적 성능 도출을 위하여, 고려하여야 할 신경망의 기본 구조 설계에 활용될 수 있으며, 다양한 가상현실(VR) 환경 등 대뇌 활동이 관여하는 분야에서 응용 될 신경망 구조 설계의 기초를 제공 할 것으로 기대된다.
본 연구는 일상 속에서 스트레스를 관리할 수 있는 VR 컬러테라피 힐링콘텐츠 '노르니르'를 구현하고 이를 제안한다. '노르니르'는 CRR 분석법을 적용하여 사용자가 선택한 3가지 컬러에 따라 맞춤형 VR 컬러테라피 체험의 여정을 제공한다. 사용자는 해당 컬러 여정을 통해 자신에 대해 이해하고, 앞으로 실천할 목표를 다양한 색채 인터랙션과 자극으로 제공받으며, 스트레스 수준을 낮추는 힐링이 가능하도록 설계하였다. 구현된 결과를 바탕으로 콘텐츠 시연 후의 사용자의 스트레스 변화를 확인하기 위해 한국판 기분 상태 검사 'K-POMS'를 실험 참가자들을 대상으로 시연 전후에 실시하였다. 실험 결과 사용자들은 부정적 감정의 감소와 긍정적 감정의 증가를 뚜렷이 보였다. VR 기술을 활용하여 색채심리치료룰 접목하여 일상에서 잦은 스트레스에 노출되는 사용자들의 스트레스를 완화 시켜줄 수 있는 가능성을 제시하였다.
인터넷 쇼핑몰 시장의 급성장 속에서 의류 쇼핑몰이 선결해야 할 가장 중요한 과제는 바로 구매 후의 높은 반품률이다. 이러한 반품률은 감성적 구매를 요구하는 소비자들의 인터넷 의류 쇼핑몰에 대한 불만족과 불신으로 이어지고, 이로 인한 고객 만족의 하락으로 인터넷 의류 쇼핑몰의 미래를 어둡게 하는 가장 큰 장애요소로 부각되고 있는 상황이다. 즉 보고, 만져보고, 느껴보려는 소비자들의 감성적 구매요구를 충족시키지 못하고 있다는 것이다. 최근에는 사이버 피팅(cyber fitting)형 쇼핑몰이 등장해 이 같은 인터넷 쇼핑의 단점을 보완해 주고 있지만 시각적 흥미를 유발시키는 데는 성공했지만 기존 서술형 사이트에 비해 정보 제공성이라는 면에서 그리고 구매자의 필요한 감성적 욕구를 충족시키지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 중심의 인터넷 홈쇼핑에 대한 해결 방안을 다음과 같이 모색하고자 한다. 첫째, 사용자들이 쉽게 접근할 수 있는 새로운 형태의 프로토타입(Prototype)의 개발이며, 둘째, 프로토타입(Prototype)에 따른 인터페이스를 통해 3D 가상현실로 내용적으로 그리고 감성적 욕구를 충족 시켜 소비자들이 정확한 판단을 이끌어낼 수 있도록 정보를 시각화하여 전달하고자 한다. 즉, 현재까지의 일방적이고, 정형화되어진 인터넷 전자 상거래 쇼핑몰을 소비자의 감성적 요구를 충족시킬 수 있는 사용자 중심의 3D 아바타를 이용한 인터넷 쇼핑몰 프로토타입(Prototype) 유형을 제시 하고자 한다.
최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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