이 총설에서는 해양 연체동물 내 독소 분석을 하는 연구자들의 이해를 돕기 위하여, 국내에서 생산되거나 유통 되는 수산물 중 해양 생물독소에 오염될 수 있는 이매패류와 복족류 종들의 공식 명칭과 생태학적 특성을 소개하 였다. 또한 대표적인 생물군의 해부도를 통한 각 기관들의 위치와 공식적인 명칭을 알리고자 하였다. 향후 해양 생물독소 분석 관련 식품공전, 학술논문 및 보고서에 실험생물의 정확한 종명과 분석 기관의 명칭에 대한 통일 및 규격화가 필요하다.

Location based service and AR(Augmented Reality) techniques have been one of the most important areas in current computer games and mobile application. This paper presents GPU(Graphics Process Unit) based image recognition system for outdoor games and mobile application. In learning stage, we extract features from input image sequence and convert them into meta information in database. User captures then a query image that is sent to GPU based server system. The proposed system build a descriptor codebook using BRISK and SURF descriptors, and employs codebook with re-ranking information based on homography.

AR(Augmented Reality) techniques have been one of the most important areas in current mobile applications and games. This paper presents a novel mobile rendering method using environmental light sources. The location and intensity of the environmental light source is computed with Android mobile device, which is used for AR image rendering. The experimental results show that using the surrounding illumination enables us to generate more realistic rendering images with the shadows reflecting the environments.

기존의 증강현실 연구는 카메라 움직임 등을 고려해 가상의 영상을 합성하는 기술이 주로 개발되었다. 그러나 이 과정에서 주변의 조명 환경을 고려하면 보다 자연스러운 합성 장면을 표현할 수 있다. 본 논문에서는 보정된 전방향(omni-directional) 영상에서 래디언스(radiance)를 계산하여 주변 환경에 존재하는 조명 정보를 설정해 자연스러운 합성 영상을 렌더링하는 방법이 제안된다. 주변 조명환경을 실시간으로 해석하는 조명 서버와 실제 증강현실 클라이언트 단말기간의 무선 네트워킹을 통해 실시간으로 자연 조명을 반영한다. 제안된 시스템은 효율적인 조명 해석과정과 적은 네트워크 데이터 전송량 등의 장점이 있으며, 스마트 폰을 이용한 모바일 게임 등에 적용할 수 있다.

유비쿼터스 환경에서 최근 스마트 폰에서 증강현실(Augmented Reality) 서비스가 활발히 구현되고 있다. 본 논문에서는 아이폰에 탑재된 카메라와 가속도 센서를 이용한 모바일 증강현실 시스템을 개발하였다. 일반적으로 카메라만을 이용하는 경우, 가려짐이나 빠른 움직임으로 인해 마커를 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 이를 해결하기 위해 마커가 가려지는 시점에서부터 아이폰에서 제공되는 가속도 출력값을 사용하여 일정 시간 동안의 카메라의 움직임을 해석함으로써 모바일 게임용 증강현실 어플리케이션을 제공하는 기술이 제안된다. 실험결과로부터 마커가 가려지는 경우에도 모바일 단말의 움직임을 효과적으로 해석함을 확인하였다.

본 논문에서는 굴절(refractive) 물체의 광학적 현상들을 실시간으로 표현하는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반 렌 더링 알고리즘이 제안되었다. 일반적으로 굴절 물체에 대한 광학적 현상들을 렌더링할 때 포톤 매핑(Photon Mapping) 이 널리 쓰이지만, 포톤 매핑 방법은 계산량이 많기 때문에 게임 등과 같은 실시간 응용분야에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 굴절 물체의 앞면, 뒷면의 깊이값의 차이와 굴절 레이(ray)를 이용해 탈출지점을 구하며, 탈출지점의 법선 벡터를 근사하여 빛이 굴절 물체를 통과하면서 발생하는 커스틱스(caustics)현상과 굴절현상을 렌더링한다. 굴절 물체의 반사(reflection) 현상은 프레넬 항(Fresnel term)을 근사(approximation)해서 효율적으로 표현하였다. 또한 HDRI(High Dynamic Range Image)로 환경맵을 구성하여 자연광이 굴절 물체를 통해 굴절되어 보이는 현상을 생성하였다.

본 논문에서는 시퀀스 상에서 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter) 기반의 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 시스템의 안정적인 카메라 추적과 재위치(re-localization) 방법이 제안된다. SLAM으로 얻어진 3차원 특징점에 들로네(Delaunay) 삼각화를 적용하여 기준(reference) 평면을 설정하며, 평면상에 존재하는 특징점의 BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints) 기술자(descriptor)를 생성한다. 기존 확장 칼만필터의 오차가 누적되는 경우를 판단하여 기준 평면의 호모그래피로부터 카메라 정보를 해석한다. 또한 카메라가 급격하게 이동해서 특징점 추적이 실패하면, 저장된 강건한 기술자 정보를 매칭하여 카메라의 위치를 다시 추정한다.

본 논문에서는 다수의 평면을 가지는 모델기반 카메라 추적 시스템이 제안된다. 상품의 정보를 표기하기 위한 2차원 바코드(barcode)로 널리 사용되는 QR(Quick Response) 코드를 인식하여 해당 물체의 3차원 모델을 임포팅한다. 그리고 관련 기하정보를 이용하여 모델의 주요 정점(vertex)을 추출하고 옵티컬 플로우(optical flow)를 이용하여 추적한다. 클리핑 알고리즘으로 다수의 평면을 가지는 물체의 평면 영역을 구별하고 매칭된 특징으로부터 호모그래피를 계산하여 초기 단계의 대략적인 카메라 움직임 파라미터를 추정한다. 이후 카메라의 움직임에 따라 다양한 평면에 존재하는 특징점과 해당 3차원 정보를 선형 방정식으로 구성하고 DLT(Direct Linear Transform) 방법을 적용한다. 최종 단계에서 번들 조정(Bundle Adjustment) 알고리즘을 이용해 카메라의 움직임 파라미터에 포함된 에러를 최소화 한다.

본 논문에서는 컨벡스 헐을 이용한 구 좌표계 기반 실시간 렌더링 알고리즘이 제안되었다. OpenGL 렌더링 파이프라인은 물체의 모든 정점들을 고려하지만, 제안된 방법은 물체의 가시 삼각형들을 검사하여 보이는 정점들만을 고려한다. 본 논문에서는 구좌표계 표현에서의 물체의 가시 영역을 결정하기 위하여, 카메라 절두체를 이루는 6개의 평면 방정식과 물체의 경계구와의 기하 관계를 이용한다. 또한 대상 물체의 컨벡스 헐(convex hull)의 최대 측면 성분(maximum side factor)을 고려하여 은면(hidden surface)을 제거하는 효과적인 방법이 구현되었다. 실험결과로부터 결과 영상이 원본 영상과 거의 같고, 렌더링 성능이 크게 개선됐음을 확인하였다.

게임에서 시나리오는 매우 중요한 요소이다. 그러나 아직까지 게임 시나리오 제작을 위한 범용적인 툴은 개발되어 있지 않다. 이를 해결하기 위해서 게임 시나리오와 일반적인 시나리오의 차이점을 알아보고 시나리오 UCC를 분석하여 게임 시나리오에 적합한 구조를 설계하였다. 또한 OSMU의 적용을 쉽게 하기 위해 XML로 게임 시나리오 구조를 정의 하였다. 정의한 시나리오 구조의 활용 가능성을 확인하기 위하여 시나리오 편집기를 만들어 게임 시나리오를 작성한 후 시나리오 기반 게임 "필온라인"에 적용하였다.

본 논문에서는 보다 효율적인 렌더링을 위해 물체를 구좌표계(sperical coordinate system) 상에서 표현하는 새로운 렌더링 알고리즘이 제안된다. 먼저 직교 좌표로 표현되어 있는 물체의 정점을 구좌표로 변환하고, 카메라의 가시 절두체(frustum) 영역 내의 정점을 판단하기 위해 삼각형의 무게중심, 색인(index), 메모리 접근(access) 맵 등의 자료구조를 구성한다. 제안된 방법은 카메라에 의해 보여지는 영역, 즉 렌더링되는 물체의 가시 영역에 해당하는 정점만으로 렌더링한다. 따라서 렌더링 파이프라인에서 고려되는 정점의 개수를 크게 줄여 전체적인 시스템 성능이 크게 향상되었음을 실험을 통해서 확인하였다.

넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 감시, 3차원 해석 등의 분야에 널리 응용되고 있다. 본 논문에서는 어안(fisheye) 렌즈를 이용한 전방향 카메라로 입력된 영상으로부터 카메라의 이동 및 회전 파라미터를 자동으로 추정하는 새로운 자동보정 알고리즘이 제안되었다. 먼저, 카메라 위치를 임의의 각 도로 변환하여 얻어진 영상을 이용해 일차 매개변수로 표현된 카메라의 사영(projection)모델을 추정한다. 그리고 이후 다양하게 변환되는 카메라의 위치에 따라 에센셜(essential) 행렬을 구하며, 이 과정에서 대상 영상으로부터 적합한 인라이어(inlier) 집합을 구하기 위해 특징점이 영역 내에 분포 정도를 반영하는 표준편차(standard deviation)를 정량적(quantitative) 기준으로 이용한다. 다양한 실험을 통해 제안된 알고리즘이 전방향 카메라의 사영 모델과 회전, 이동 등의 변환 파라미터를 정확하게 추정함을 확인하였다.

래디오시티(radiosity)는 디퓨즈 반사(diffuse reflection)를 효과적으로 표현하는 전역조명(global illumination) 방법으로 공간 및 물체 표면간의 에너지 교환을 모델링한다. 그러나 많은 계산량으로 인해 실시간 활용에는 제약이 존재하며, 이를 해결하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 래디오시티 알고리즘이 제안되고 있다. 본 논문에서는 G. Coombe 등이 제안한 GPU 기반의 점진적 세분(progressive refinement) 래디오시티를 구현하고 HDR(High Dynamic Range) 래디언스(radiance) 맵으로 구성된 3차원 공간에 적용하여 사실적인 합성영상을 렌더링하였다. 대상 공간과 조명환경을 HDR 래디언스 맵으로 구성함으로써 영상기반(image-based) 방법의 장점인 대상 장면의 복잡도와 관계없는 결과 영상을 생성할 수 있었다 환경맵을 이루는 각 텍셀(texel)의 해상도 설정 및 밉매핑(mipmaping)의 적용에 따라 다양한 실험 결과를 분석하였으며, 기존의 HDR 레디언스 맵과 GPU를 이용한 증분 래디오시티 방법과의 비교를 통해 본 시스템의 개선된 렌더링 성능을 확인하였다.

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.

실 세계 공간에 가상 물체를 사실적으로 합성하기 위해서는 공간 내에 존재하는 조명정보 등을 분석해야 한다. 본 논문에서는 카메라에 대한 사전 교정(calibration)없이 카메라 및 조명의 위치 등을 추정하는 새로운 조명공간 재구성 방법이 제안된다. 먼저, 어안렌즈(fisheye lens)로부터 얻어진 전방향(omni-directional) 다중 노출 영상을 이용해 HDR (High Dynamic Range) 래디언스 맵(radiance map)을 생성한다. 그리고 다수의 대응점으로부터 카메라의 위치를 추정한 다음, 방향벡터를 이용해 조명의 위치를 재구성한다. 또한 대상 공간 내 많은 영향을 미치는 전역 조명과 일부 지역에 국한되어 영향을 주는 방향성을 갖는 지역 조명으로 분류하여 조명 환경을 재구성한다. 재구성된 조명환경 내에서 분산광선추적(distributed ray tracing) 방법으로 렌더링한 결과로부터 사실적인 합성영상이 얻어짐을 확인하였다. 제안된 방법은 카메라의 사전 교정 등이 필요하지 않으며 조명공간을 자동으로 재구성할 수 있는 장점이 있다.