Earticle

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.

Most of previous Augmented Reality (AR) techniques mainly dealt with camera tracking and augmented scene generation. However, using illumination environment enables us to make more realistic rendering images. This paper presents a novel system that performs dynamic relighting in AR application. The rendering server obtains the location and intensity of the environmental light sources from the calibrated omni-directional image, which is transferrer to the AR client machine like smartphone on wireless network. The experimental results show that the proposed system can generate a realistic composition scene and reflect the changing illuminations for mobile games.

Archaeologists believe they have found the burial site and treasure trove of the Mongolian warrior Genghis Khan. The discovery of a walled burial ground containing at least 60 unopened tombs has increased speculation that an expedition that is under way will succeed in tracking down the elusive conqueror, who was buried amid great secrecy and slaughter in 1227. These locations include Genghis Khan's likely birthplace and the Great Kuriltai, where 20,000 people crowned him Khan of Khans, and ruler of "all who live in felt tents." After his crowning, the warrior let loose one of the most effective fighting forces assembled in the pre-firearms era. More than three million people may have died during the bloody creation of the largest contiguous land empire in history. At their height, the Mongolians simultaneously challenged the Germans and the Japanese. After his death at the age of 65, perhaps from injuries suffered in a fall from his beloved horse, Genghis was buried by generals who went to extraordinary lengths to conceal the grave. Every one of the 2,000 people who attended his funeral was reportedly massacred by 800 soldiers, who in turn were killed to ensure his rest was undisturbed. He has lain undisturbed ever since, despite the high-tech efforts of Japanese explorers who wasted three years and millions of dollars in the mid-nineties in a vain attempt to find his grave. The Americans believe luck is on their side this time. As they considered abandoning a search near the town of Batshireet in Khentii Province, 200 miles northeast of the capital, Ulan Bator, they heeded a suggestion from an asthmatic Mongolian geographer to climb a nearby hill, which was so steep that it had defeated him. From the summit, the walled burial ground came into view. Other positive signs include an unexcavated tomb 31 miles away, which may contain 100 of the soldiers who lost their lives to keep the secret.

근대 이래로 마음과 세계의 관계는 중요한 철학적 문제로 다루어져 왔다. 근대철학에서는 이 문제는 주관적인 능력인 지성이 객관적인 대상의 본질을 표상할 수 있는 입장 속에서 논쟁이 이어졌다. 맥도웰은 근대적 논의가 정신과 물체 또는 의식과 세계라는 고질적인 주객이분법에서 벗어나지 못했으며 이는 현대적 논의에서도 마찬가지라고 진단하면서 마음이 세계와 관계 맺는 방식에 대한 새로운 철학적 제안을 한다. 그에 따르면 마음과 세계의 관계를 제대로 드러내는 철학적 이념은 감성과 지성의 협동이라는 칸트의 생각에서 발견된다. 하지만 칸트가 취한 선험적 전략은 거부될 필요가 있다. 그가 보기에 마음과 세계의 관계를 둘러싼 철학적 입장의 끊임없는 동요의 근저에 자리한 철학적 딜레마는 가짜이기 때문이다. 따라서 그는 감성과 지성의 협동이라는 칸트적 이념을 후기 비트겐슈타인의 언어철학적 통찰에 근거한 치유적 전략으로 수용하고자 한다. 이런 전략에서 칸트의 철학적 이념을 수용한 결과, 그는 개념적 능력인 지성의 자발성이 이미 외부로부터의 인상을 받아들이는 감성의 수용성에 작동하고 있다고 주장한다. 그리고 그는 이를 개념적인 것의 무제약성으로 요약한다. 이 글은 칸트에 대한 맥도웰의 이해를 비판적으로 검토하고 칸트의 철학적 이념을 수용한 그의 전략에 어떤 문제가 도사리고 있는지를 간략히 살펴보고자 한다.

Since modern times the relation between mind and world has been conceived as one of major problems of philosophy. Modern philosophers mainly disputed about this in the perspective according to which the intellectual capacities of subject can represent the essences of objective world. Yet John McDowell makes a diagnosis that the modern discussions could not get rid of the dualism of subject and object at all; and so do not the contemporary discussions. For this reason he makes his own philosophical suggestion on the way in that the mind is related to the world. According to his suggestion, the philosophical idea that can present genuinely the relation between mind and world can be found in the Kantian idea of the cooperation of sensibility and understanding; but the Kantian transcendental strategy has to be refused. For in his opinion the philosophical dilemma at the root of endless oscillations of philosophical positions over the relation between mind and world is not a real. So he thinks that the Kantian idea of the cooperation of sensibility and understanding needs to be embraced from a therapeutic perspective which is based on the late Wittgenstein’s language philosophical insight. As the result, he claims that the conceptual capacity of understanding that belongs to spontaneity is already in operation in the sensibility through which impressions from outside are taken in. And he sums it up in the unboundedness of the conceptual. In this paper I examine critically McDowell’s comprehension of the Kantian philosophy and discuss briefly which problem may lurk in his therapeutic strategy.

최근 인테리어 디자인 플랫폼들이 AR 및 3D 렌더링 기술을 빠르게 도입하고 있으나, 기 존 온라인 시뮬레이터와 AR 서비스가 제공하는 조명 미리보기 기능은 광학 효과가 반영되 지 않아 실제 공간의 분위기를 체감하는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 현실감의 격차를 해소하기 위해 AI 기반 2D 실내 리라이팅 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 이 미지 전체의 스타일을 변환하는 대신 실제 조명 기구 위치에 광원을 적용하는 조명 기구 기반 리라이팅을 수행하며, 사용자 경험 향상을 위해 다중 색상 조명 변경을 지원한다. Latent-Intrinsics와 확산 모델을 기반으로 램프 객체에 특화되도록 U-Net의 Cross-attention을 미세 조정하고, 안정적인 색상 주입을 위해 학습된 ControlNet과 Color Adaptor를 적용하였다. 실험 결과, 기존 베이스라인 모델 대비 우수한 색상재현력과 RMSE와 LPIPS 성능이 약 2.5배, SSIM은 약 1.2배 향상되었다. 연구 결과는 AR 기반 인테리어 서비 스를 위한 정교한 조명 미리보기 기술로 활용되기를 기대한다.

While interior design platforms are rapidly adopting AR and 3D rendering technologies, the lighting preview features in existing online simulators and AR services often fail to incorporate accurate optical effects, limiting users' ability to experience the actual atmosphere of a space. To bridge this realism gap, this paper proposes an AI-based 2D indoor relighting system. The proposed system performs luminaire-grounded relighting—applying the light source directly to the actual fixture location—and supports multi-color lighting changes to enhance the user experience. Built upon Latent-Intrinsics and diffusion models, we fine-tuned the U-Net cross-attention to specialize in lamp objects and employed a trained ControlNet and Color Adaptor for stable color injection. Experimental results demonstrate superior color reproduction compared to baseline models, with performance improvements of approximately 2.5× in RMSE and LPIPS, and 1.2× in SSIM. We anticipate that these findings will serve as a sophisticated lighting preview solution for future AR-based interior services.

본 연구는 기존 버추얼 프로덕션(Virtual Production, VP)이 갖는 높은 장비 의존성(LED 기반 VP)과 실제와 가상의 조명과 그림자 불일치, 스필(녹색 반사) 현상 등으로 인한 합성 품질 저하 문제(그린 크로마키 기반 VP)를 지적하고, 이를 극복하기 위한 인공지능(AI) 기반 VP 워크플로우의 가능성을 탐색하였다. 동일한 실사 푸티지를 활 용하여 그린스크린 기반 VP 방식과 AI 기반 방식을 비교 분석하였으며, 전경 분리, 리라이팅, 그림자 합성의 각 단 계를 SwitchLight와 Unreal Engine을 활용해 실험적으로 구현하였다. 실험 결과 AI 기반 방식은 라이팅의 조화와 제작 효율성 면에서 기존 방식에 비해 유의미한 개선을 보여주었다. 특히, AI 기술을 통한 전경 분리와 PBR 기반 리라이팅은 보다 정밀한 조명 재현과 빠른 시간 내 결과물 생성을 가능하게 하였다. 다만, 리라이팅은 아직 실시간 합성은 아니며, 고해상도 소스에 대한 의존성과 일부 프레임에서 발생하는 깜빡임 현상 등 아직 해결해야 할 기술적 한계도 확인되었다. 본 연구는 중소규모 제작 환경과 교육 현장에 적용할 수 있는 실용적인 AI 기반 VP 모델을 제 시하며, 향후 프레임 단위 temporal inconsistency(시공간 일관성)강화와 품질 평가 체계 구축을 통해 AI 기반 VP의 실용성과 완성도를 더욱 높이고자 한다.

This study addresses limitations of traditional Virtual Production (VP), such as high equipment dependency (LED-based VP), lighting and shadow mismatches, and spill effects in green screen VP. It explores an AI-based VP workflow as a solution. Using the same footage, green screen and AI-based methods were compared, with foreground separation, relighting, and shadow compositing implemented via SwitchLight and Unreal Engine. The AI approach improved lighting harmony and production efficiency, enabling precise lighting and faster results. However, relighting is not yet real-time and faces issues like high-resolution dependency and frame flickering. The study proposes a practical AI-based VP model for small-scale production and education, aiming to enhance temporal consistency and quality evaluation in future work.

이 논문은 국가수준 교육 과정을 기초로 자율적, 융통성, 창의적으로 유치원 교육과정을 편성·운영하고 있는 유치원 현장의 어려움을 살펴보고, 초등교육과정의 편성·운영과정과 비교해 봄으로써 유치원 교육과정에 있어서 주어진 교육과정과 만들어가는 교육과정의 통합의 당위성을 논하는 연구이다. 이를 위해 주간교육계획의 작성과정에 초점을 두고 한 명의 초등학교 교사와 두 명의 유치원 교사를 설문조사와 인터뷰를 함으로써 자료를 수집하였고 이를 분석하는 질적 연구를 수행하였다. 연구목적을 달성하기 위해 연구자의 반성적 저널과 주간교육계획을 함께 분석하였다. 연구 결과, 유치원 교사들은 누리과정을 기초하여 유아에게 적합한 학급교육과정을 재구성하며 ‘만들어가는 교육과정’을 실현하기 위해 개별적으로 노력하고 있었다. 반면, 초등학교 교사들은 교과서를 통해 체계적인 교육과정을 운영하고 있었다. 뿐만 아니라, ‘주어진 교육과정’의 단점을 보완하기 위해 동학년 교사를 중심으로 ‘전문적 학습 공동체’를 조직하여 좋은 수업을 개발하고 있었으며, 학교와 교육청은 이를 지원하고 있었다. 유치원 교육에 있어 합리적인 교육과정을 실천하는 초등 교육을 본보기 삼아 ‘만들어가는 교유과정’과 ‘주어진 교육과정’을 통합하는 방향 전환이 필요하다고 여겨진다.

This paper investigates why to integrate the given national curriculum and the making curriculum instead of following the conventional manner using only one of two without integration. The qualitative research was performed through the questionnaire and the interview with one elementary school teacher and two kindergarten teachers focusing on the process of the weekly educational plan. Additionally, the reflective journals and the weekly educational plan made by the author was analyzed for this study. The result of this study shows that elementary school teachers are well supported by the education department supplying the systematic curriculum as "the given curriculum". Contrary to them, kindergarten teachers struggle against the shortage of manpower to follow so-called "the making curriculum". And it also shows that the cooperation community involving teachers on the elementary school fields operates very well to develop the teachers' curriculum.

This paper proposes a novel technique for 3D scene relighting with interactive viewpoint changes. The proposed technique is based on a deep framebuffer framework for fast relighting computation which adopts image-based techniques to provide arbitrary view-changing. In the preprocessing stage, the shading parameters required for the surface shaders, such as surface color, normal, depth, ambient/diffuse/specular coefficients, and roughness, are cached into multiple deep framebuffers generated by several caching cameras which are created in an automatic manner. When the user designs the lighting setup, the relighting renderer builds a map to connect a screen pixel for the current rendering camera to the corresponding deep framebuffer pixel and then computes illumination at each pixel with the cache values taken from the deep framebuffers. All the relighting computations except the deep framebuffer pre-computation are carried out at interactive rates by the GPU.

The paper proposes a method for generating a sequence of images with smooth transition of illumination from two input images with different lighting conditions. Our relighting approach is image-based, such as the light field rendering. We store the luminances (pixel RGB values) into "lighting functions" consisting of a couple of parameters related to normal vectors. Images with different light positions are rendered by interpolating the luminances retrieved from the lighting functions. The proposed method is a promising technique for many applications requiring a scene with variety of lighting effects, such as movies, TV games, and so on.

본 논문에서는 각 광원의 위치에 대해 미리 구한 라디안스 맵에 시간-색 공간에서의 반사요소 분리방법을 적용하여 난반사 라디안스 맵과 거울반사 라디안스 맵을 구한다. 필셀 BRDF를 얻기 위한 입력으로 반사요소가 분리된 라디안스 맵을 사용하였다. 따라서, 광원의 조작에 대해 난반사와 거울반사 이미지를 각각 제어할 수 있다. 시간-색 공간에서의 반사요소 분리방법을 사용함으로써, 이미지의 전역 정보가 아니라 지역 정보만을 이용한 반사요소 분리가 가능하다.

재조명(relighting) 렌더링은 장면 내에 새로운 광원의 추가 또는 기존 광원 속성의 변경으로 인한 영상의 변화를 효율적으로 계산하는 과정을 말한다. 본 논문에서는 쉐이딩(shading) 계산에서 광원에 독립적인 파라메터를 미리 텍스쳐 이미지 형태로 캐시화하여 재조명 렌더링 과정에서의 계산량을 줄이는 방법을 사용하였다. 이러한 쉐이딩 파라메터들의 캐시 이미지들은 사용자가 카메라 시점을 바꾸고자 할 경우 새로 생성을 하여야 하는데, 이러한 캐시 이미지 생성에는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 새로운 시점에서의 캐시 이미지들을 영상 기반 렌더링 (image-based rendering) 기법을 이용하여 실시간에 구하는 방법을 제시한다. 이 방법은 먼저 여러 개의 지정된 카메라 시점에 대한 캐시 이미지들을 미리 생성해 둔다. 다음 원하는 시점의 캐시 이미지는 각 픽셀에 투영되는 3차원 표면점을 역시점변환(inverse viewing transform)을 통해 구하고, 이 점을 지정된 카메라 시점으로 다시 투영하여 캐시 이미지에서의 대응 픽셀을 찾는다. 대응 픽셀의 파라메터 값들을 평균하여 새 캐시 이미지에 써준다. 이 과정들은 하드웨어 그래픽 가속기의 단편 쉐이더(fragment shader)를 이용하여 실시간으로 수행된다.

We develop an interactive relighting renderer allowing camera view changes based on a deep-frame buffer approach. The renderer first caches the rendering parameters for a given 3D scene in an auxiliary buffer with the same size of the output image. The rendering parameters independent from light changes are selected from the shading models used for shading pixels. Next, as the user interactively edits one light at one time, the relighting renderer instantly re-shades each pixel by updating the contribution of the changed light with the shading parameters cached in the deep-frame buffer. When the camera moves, the cache values should be re-computed because the currently cached values become obsolete. We present a novel method to synthesize them quickly from the cache images of the user specified cameras by using an image-based technique. This computations are all performed on GPU to achieve real-time performance.

각각 다른 영상에서 추출된 배경이나 물체를 합성하고자 할 때 조명 조건의 이질감 때문에 자연스럽지 못한 영상이 얻어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 특히 전반사 성분의 위치와 모양이 사실적으로 처리되는 것이 중요하다. 기존의 많은 연구에서 정지된 물체에 대해 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하여 다루는 방법이 제안되었는데 이러한 방법들을 토대로 본 논문에서는 동영상에 대한 적용 가능성을 확인한다. 정지한 물체에 대한 재조명을 위해서는 물체의 위치가 동일하고 조명 조건이 다른 두개이상의 이미지가 필요하므로 동영상의 연속된 필드들을 이용하여 이러한 조건을 유사하게 만족시키는 이미지 쌍을 만드는 방법을 먼저 제안한다. n번째 n+2번째 필드 간의 물체의 움직임을 추정하여 중간 위치의 합성 영상을 만들어 내면 n+1번째 필드의 물체와 동일한 위치와 모양의 영상을 얻을 수 있을 것이다. 이렇게 얻어진 합성 영상과 원래의 n+1번째 필드의 영상이 서로 다른 조명 조건을 가지고 있으면 정지된 물체에 행해졌던 영상 재조명 방법의 사용이 가능하며, 이 두 영상으로 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하고 난반사 성분끼리의 선형 보간과, 전반사 성분끼리의 모핑(morphing) 과정을 통해 재조명된 영상을 생성한다. 이러한 과정을 거쳐 얻어진 결과 영상과 같은 조건의 정지 영상을 직접 재조명한 결과 영상을 비교하여 그 성능이 거의 차이가 없음을 확인할 수 있다.

이 논문은 국가수준 교육 과정을 기초로 자율적, 융통성, 창의적으로 유치원 교육과정을 편성․운영하고있는 유치원 현장의 어려움을 살펴보고, 초등교육과정의 편성․운영과정과 비교해 봄으로써 유치원 교육과정에 있어서 주어진 교육과정과 만들어가는 교육과정의 통합의 당위성을 논하는 연구이다. 이를 위해 주간교육계획의 작성과정에 초점을 두고 한 명의 초등학교 교사와 두 명의 유치원 교사를 설문조사와 인터뷰를함으로써 자료를 수집하였고 이를 분석하는 질적 연구를 수행하였다. 연구목적을 달성하기 위해 연구자의반성적 저널과 주간교육계획을 함께 분석하였다. 연구 결과, 유치원 교사들은 누리과정을 기초하여 유아에게 적합한 학급교육과정을 재구성하며 ‘만들어가는 교육과정’을 실현하기 위해 개별적으로 노력하고 있었다. 반면, 초등학교 교사들은 교과서를 통해 체계적인 교육과정을 운영하고 있었다. 뿐만 아니라, ‘주어진교육과정’의 단점을 보완하기 위해 동학년 교사를 중심으로 ‘전문적 학습 공동체’를 조직하여 좋은 수업을개발하고 있었으며, 학교와 교육청은 이를 지원하고 있었다. 유치원 교육에 있어 합리적인 교육과정을 실천하는 초등 교육을 본보기 삼아 ‘만들어가는 교유과정’과 ‘주어진 교육과정’을 통합하는 방향 전환이 필요하다고 여겨진다.

This paper investigates why to integrate the given national curriculum and the making curriculum instead of following the conventional manner using only one of two without integration. The qualitative research was performed through the questionnaire and the interview with one elementary school teacher and two kindergarten teachers focusing on the process of the weekly educational plan. Additionally, the reflective journals and the weekly educational plan made by the author was analyzed for this study. The result of this study shows that elementary school teachers are well supported by the education department supplying the systematic curriculum as "the given curriculum". Contrary to them, kindergarten teachers struggle against the shortage of manpower to follow so-called "the making curriculum". And it also shows that the cooperation community involving teachers on the elementary school fields operates very well to develop the teachers' curriculum.

다수의 조명을 이용한 멀티스펙트럴 이미징을 정확히 수행하기 위해서는 영상 내 조명의 세기가 균일해야 한다. 멀티스펙트럴 이미징이 아니더라도 정확한 색 정보가 필요한 영상 획득에서는 조명이 정확해야 하고, 정확한 조명 특성을 위해 평면 광원을 사용하거나 조명 캘리브레이션을 수행한다. 본 논문에서는 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 조명의 세기가 균일하도록 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 우선 비균일 조명에서 얻은 두 영상으로 멀티스펙트럴 이미징을 수행하여 반사 스펙트럼을 획득하고 획득한 반사 스펙트럼을 형광등이나 태양광과 같은 평면광에서 획득한 영상의 조명 특성으로 재조명한다. 재조명으로 얻은 영상과 평면광 영상의 조도 분포의 차이를 이용해서 비균일 조명 영상을 균일한 영상에서 획득한 영상처럼 색상 보정을 수행한다. 실험 결과로 조명의 비균일성이 균일하게 보정되었는지 확인하고, 이 결과를 통해 영상의 색 정보를 취득하는 데 조명의 제약사항을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

In order to accurately perform multispectral imaging using a multiplexed illumination, intensity of illumination in a scene must be uniform. For image acquisition that requires accurate color information, even if not multispectral imaging, the illumination information must be accurate, and a flat light source or illumination calibration is performed for accurate illumination characteristics. In this paper, we propose a method of color correction to uniformly illuminate an image with non-uniform illumination intensity. The proposed method uses multispectral imaging instead of illumination calibration for color correction. First of all, we perform multispectral imaging with two images obtained from non-uniformity illumination to acquire spectral reflectance. The obtained reflection spectrum is relit as the illumination characteristic of the image obtained from general planar light such as fluorescent light or sunlight. By comparing the image obtained by relighting with the uniformly illuminated image, the non-uniformity of the illumination is confirmed, and the color correction is performed as the image obtained from the uniform image. It is expected that the experimental results will confirm whether the non-uniformity of the illumination is uniformly corrected and reduce the restriction of illumination in obtaining the color information of the image.

전반사는 물체의 사실적인 모습을 나타내는데 중요한 요소이지만 컴퓨터 비전에서는 처리하기 어려운 장애 요소이다. 본 논문에서는 영상기반 재조명을 위하여 조명 조건이 다른 복수의 영상으로부터 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 전반사 성분이 존재하는 영상과 난반사 성분만이 존재하는 영상에 대하여 난반사 성분의 RGB 값은 서희 비율을 유지하면서 변한다는 성질을 이용하여 전반사 성분을 분리한다. 그리고 실험을 통하여 이 알고리즘의 유효성을 확인하였다.