본 연구에서는 3차원 비정렬 중첩격자계를 이용한 서로 겹쳐진 물체들 간의 상대운동 해석기법에 대한 연구를 수행하였다. 홀 컷팅 과정에서 격자요소를 구성하는 모든 격자점들이 다른 물체의 내부에 위치하는 물체 경계의 격자요소들을 계산에서 제외하였고, 일부분이 다른 물체의 내부에 위치하는 격자요소들은 계산영역에 포함하였다. 비정상 유동의 계산을 위해 계산에서 제외되는 비활성 격자요소들에 내삽과 외삽을 통해 적절한 유동값을 부여하여, 상대운동이 진행됨에 따라 다음 시간단계에서 새롭게 활성 격자로 분류될 때 이전 시간에서의 유동값으로 이용될 수 있도록 하였다. 해석기법을 이용하여 기존에는 해석이 불가능했던 3차원 날개의 내부에서 발사체가 사출되는 운동과 발사체의 동체에서 다수의 핀이 전개되는 운동을 해석하였다.
겹쳐진 물체의 분리에 대한 기존의 연구들은 주로 모델기반 정합방법을 사용하고 있어서 적용가능물체가 2차원물체에 한정되었고, 모델물체의 수가 증가하면 정합과정에 소요되는 시간이 지수적으로 증가하는 문제를 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 곡면을 포함하는 3차원물체를 대상으로 물체에 대한 정보가 없는 상황에서도 가리는 물체를 찾아내는 알고리즘을 제시한다. 이 방법을 이용함으로써 겹쳐진 물체의 인식이 독립된 하나의 물체를 인식하는 문제로 단순화될 수 있다. 제안하는 알고리즘은 물체를 면의 결합으로 해석하고 면들은 경계선을 속성으로 표현된다. 3차원 물체의 겹침은 2차원 영상에서 면의 겹침으로 보여 지고 면의 겹침은 경계선의 교차로 나타나는 특성을 이용하여 겹침의 형태를 경계선의 형태로 일반화하여 분류하는 기법을 사용하였다. 면사이의 겹침 관계를 면특징 관계도를 이용하여 표현하기 위해 관계계수를 정의하였고 관계계수의 값은 겹침의 형태를 보여주도록 개념화하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 산업현장에서 사용되는 표준 부품을 임의로 겹치게하여 영상을 획득한 후 가리는 물체를 구분하는 실험을 통해 입증하였다.
본 연구에서는 2차원 비정렬 중첩격자계를 이용한 서로 겹쳐진 물체간의 상대운동 해석기법을 개발하였다. 물체들이 교차되는 교차점에서 가장 가까운 거리에 있는 각 격자계의 물체 경계면에 위치한 격자점들을 교차점으로 이동시키고, 이 교차점을 기준으로 계산영역에 포함되는 격자와 계산에서 제외되는 격자가 구분되도록 하였다. 비정상 유동의 계산을 위해 계산에서 제외되는 비활성 격자점에 적절한 유동값을 부여하여, 상대운동이 진행됨에 따라 새롭게 활성 격자점으로 분류될 때 이전 시간에서의 유동값으로 이용될 수 있도록 하였다. 해석기법의 검증을 위해 단순플랩의 진동에 따른 에어포일 주위의 유동을 해석하여 타 연구자의 해석결과와 비교하였고, NACA0012 에어포일의 내부에서 사출되는 발사체의 운동에 대하여 해석을 수행하였다.
본 논문은 2D 영상에서 겹쳐진 물체를 분리하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 겹쳐진 물체를 분리하는 보편적인 기법으로서의 매칭 알고리즘이 가지는 계산상의 부담을 줄이고자 하였다. 영상에서의 물체의 표현은 attributed graph를 사용하며, 각 node와 arc는 물체의 면과 면간의 관계에 각각 대응시킨다 또한, 각 arc는 그 parameter로서 관계계수를 가지며 이는 arc를 중심으로 양 끝에 존재하는 임의의 node의 상대 node에 대한 가려짐 상태에 의해 정의된다. 각 node는 이웃 node와의 관계에 의해 다양한 패턴으로 분류되며, 제안된 패턴을 이용하여 node들의 homogeneity를 검사한다. 끝으로, Homogeneity를 만족하는 node들을 하나의 집합(node set)으로 grouping함으로써, 가려진 물체와 가리는 물체를 분리하게 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 임의의 형태로 놓여있는 겹쳐진 물체를 효율적으로 분리하고 있으며, 매칭단계 이전에 물체를 분리함으로써 매칭에 필요한 시간부담을 크게 줄일 수 있음을 실험을 통해 보여주고 있다.
모델을 이용한 물체인식을 모델영상들과 입력영상 간의 그래프 매칭과정으로 정의하였다. 본 논문에서는 그래프 매칭 문제를 최적화문제로 모델링하였고 최적화 문제해결을 위하여 유전자 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 적합성함수, 자료구조, 유전연산자들이 개발되었다. 제안된 유전자 알고리즘이 이차원 영상에서 부분적으로 겹쳐진 물제들을 인식하기 위한 모델영상과 입력영상 간의 특징 점들을 일치시킴을 시뮬레이션을 통하여 보였다. 제안된 방법의 성능을 신경회로망을 이용한 방법과 비교하였다.
운전자를 위한 영상처리 시스템에서 도로 위의 움직이는 물체와 고정된 물체의 구분은 매우 중요한 문제이다. 많은 연구자들이 색상과 경계 기반의 추적 시스템은 'distracted' 현상으로 인해 잘못된 결과를 야기 시키는 데 이것은 동시에 모든 점들이 예상을 벗어난 경우에 대한 문제를 다루지 않기 때문이다. 본 논문에서는 순차적인 몬테카를로 필터를 사용하여 다중 차량 추적에 대응하며 광학적 흐름 기법의 명암 흐름과 히스토그램 기법의 색상 정보의 분포를 결합하여 실시간 시스템의 강인성과 정확성을 향상시킨다. 또한 고정된 물체의 경우 적응하는 입자 수의 밀도를 줄여 시간이 지남에 따라 추적 대상에서 제외된다. 두 개의 큰 흐름으로 나뉘는데 전자는 움직이는 물체와 고정된 물체를 구분하기 위한 예측 단계에 대하여 설명하고 후자는 센서인 영상으로부터 얻어진 정보를 측정 단계로 사용하여 겹쳐진 영역에 대응하는 방법에 대하여 논한다.
입사된 음파에 대한 배진동 주파수의 발생과 입사 음파들간의 합$\cdot$차 주파수 발생은 물체내 결함이 존재할때에 나타나는 중요한 비선형 효과라는 것을 이용하여 단순화된 실험실 조건의 겹쳐진 두 장의 유리판에 적용하였다. 본 논문에서는 적층 접합 물체에 있어서의 비파괴 검사법을 위해 접합되지 않은 결함 부분은 두 장의 유리판 사이의 공기 층으로 단순화하였고, 접합되어진 부분은 물 층으로 단순화하여 실험을 진행하였다. 서로 다른 조건의 두 접합 부분으로부터 발생된 입사된 기본 주파수의 배진동 주파수 발생과 합 $\cdot$차 주파수 발생을 관측함으로써 구조물 내의 결함 유$\cdot$무를 판별하였다. 배진동 주파수의 발생과 합$\cdot$차 주파수의 발생은 결함이 존재할 경우에 두드러지게 나타났지만, 결함이 존재하지 않는 경우에서는 비선형 반응의 발생이 억제되었다. 이 결과로부터 비선형 현상의 발생은 이차원적인 적층 구조물에도 적용 가능하며, 비선형 비파괴 음향 탐사법에 의한 결함의 존재 유$\cdot$무 판별이 가능하였다.
본 논문은 아이콘 인덱싱 메커니즘(Icon indexing Mechanism)을 이용한 물체 인식 시스템을 구성함에 있어 기존의 모델을 계층적으로 찾아가는 탐색 트리의 방법을 보완하여 해시 테이블을 작성함으로써 모델의 검색에 필요한 시간을 줄이는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 인접하는 다섯 개의 장점을 이용하여 매칭에 필요한 모델을 구조적 단위의 스트링으로 선정하였으며, 모델 스트링들간의 유사성을 측정하기 위하여 스트링 매칭 알고리듬을 이용하였다. 그리고 이들 스트링중 유사성이 가장 높은 스트링을 참조 스트링으로 선정하여, 참조 스트링으로부터의 각 스트링간의 거리를 해시의 킷값으로 이용하여 검색에 필요한 해시 테이블을 검색한다. 검색 결과 입력 영상으로부터 구해진 하나의 특권 스트링은 하나 혹은 여러 개의 모델에 대한 가설을 생성할 수 있으며, 이를 다시 해싱을 통하여 검색된 모델 스트링들과의 거리를 재계산하여 이 값이 주어진 임계값보다 작은 모델스트링과 최종 매칭이 되는 것으로 간주하였다. 실험결과 모델을 계층적으로 찾아가는 기존의 방식이 평균 8-10번의 거리를 계산해야만 매칭을 행할 수 있었음에 반해 제안한 방법은 2-3번의 거리 계산만으로 매칭을 행할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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