본 연구는 사람의 사용자 전신을 촬영한 이미지를 분석하여, 사용자별 움직임에 대한 정상 가동 범위를 영상으로 디스플레이(display)하는 운동 트레이닝 시스템 구축에 관한 것이다. 본 연구는 입점(立點, standing point)을 기준으로 사용자 전신의 정면과 측면을 촬영하는 카메라부(C), 그리고 카메라부의 촬영 이미지를 분석하여 인체의 관절 위치에 노드(node)를 설정하고, 입점을 원점으로 하는 공간좌표계에 노드를 배치하여 그 사용자의 노드 좌표값을 도출하는 이미지 분석부(I·A)와 이미 설정된 표준 노드 좌표값에 매칭된 운동 동작별 정상 노드 가동범위를 사용자 노드 좌표값에 맞추어 보정하여, 상기에서 언급한 사용자 노드 정상 가동 상태를 정면 영상과 측면 영상으로 생성하여 디스플레이하는 재생부(R·P)를 포함하고 있는 시스템으로 구성된다. 따라서 연구의 방법으로는 주요선행연구와 자료조사를 통해 선행 연구와의 차별성을 기할 수 있는 방법을 제시했으며, 이에 따른 운동 트레이닝 시스템을 구축하고자 하는데 연구의 목적을 둔 것이다.
도심지 지하시설물 노후화가 진행되고, 도로 굴착 안전사고에 불안이 형성되고 있는 가운데, 국토교통부에서는 「지반침하 예방대책」과 지하공간의 효율적 활용방안의 일환으로 2015년부터 지하공간통합지도를 구축하기 시작하여 그 범위를 매년 확산하고 있다. 현행 지하공간통합지도 정보는 웹기반으로 데스크탑 환경에서 운용되고 있는 바, 굴착 공사장과 같은 현장 환경에서의 활용에는 제한되는 부분이 있는 것이 사실이다. 웹기반 환경에서 구축 운영되고 있는 지하공간통합지도는 대용량 3차원 데이터이다. 따라서 데이터를 현장으로 지체 없이 전송하여 서비스하기 위해서는 지하공간통합지도 데이터를 가볍게 할 방안이 필요하다. 또한 현재 지하공간통합지도는 3DS, COLLADA등 데이터포맷이 일원화 되어있지 않으며, 좌표체계 방식도 상대좌표, 절대좌표 등으로 상이하다. 본 연구에서는 국내외 선행연구와 기술적용 사례를 분석하여 모바일용 지하공간통합지도 데이터포맷 및 경량화 방법을 제시하고, 제시된 포맷의 모바일용 지하공간통합지도를 생성할 수 있는 기술 개발을 실시하였다. 또한 현장에서 빠르게 데이터를 전송받을 수 있도록 3차원 데이터 압축기술을 적용하여 경량화율을 테스트해 보았으며, 현장에서 압축된 3D 데이터를 해제하여 활용할 수 있는 기술개발을 하였다. 아울러 향후 본 연구에서 실험적으로 개발한 기술을 보완하고 추가 연구실시하여 굴착현장에서 활용할 수 있는 소프트웨어로 제작하여 활용에 쓰이는 것을 목표로 한다.
본 논문에서는 시차공간상의 평면검출 방법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 다양한 표면을 평면으로 근사하고 검출함으로써 시차공간에 나타난 장면을 간소화하고 수식화하여 다루기 쉽도록 한다. 또한 시차공간에서 근사적으로 구한 평면은 3차원 공간상에서 실측 크기로 표현 가능하고 장애물 검출 및 카메라 위치 추정에 활용할 수 있다. 먼저 스테레오 매칭 기술을 이용해 두 개의 영상으로부터 2차원 공간상에 좌표쌍마다 시차값을 가지는 시차공간을 생성한다. x 또는 y축의 전체적인 추이를 반영하도록 돕는 선 단순화 기법을 이용하여 시차값의 접선 기울기를 추정한다. 기울기 쌍의 조합에 따라 10개의 라벨을 시차공간의 좌표쌍에 부여한다. 상하좌우 방향으로 인접하고 동일한 라벨을 가지는 좌표쌍을 연결하여 군집을 생성하고 최소자승법을 이용해 각 군집에 대한 평면식을 추정한다. 시차공간 내에서 평면식을 만족하는 점들이 가장 많은 평면을 검출하고 이를 시차공간을 가장 잘 간소화한 N개의 평면으로 선택한다. 평면검출의 성능을 정량적으로 평가하였고 그 결과는 3차원 원뿔과 원통에서 각각 97.9%, 86.6% 품질을 보였다. 스테레오 비전 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 대표적으로 이용되는 Middlebury와 KITTI 실험데이터로부터 제안된 평면검출 방법은 훌륭하게 평면을 검출하였다.
본 연구는 기타원점좌표체계의 지적자료를 통일원점좌표계로 변환하여 연속된 형태로 제작함으로써 GIS 분야에서 지적자료의 활용성을 높이는데 목적을 두고 진행되었다. 이를 위해 경기도 오산시를 대상으로 관련기관의 협조를 받아 실험연구를 실시하였다. 실험연구에서는 좌표변환에 활용되는 기준점 영역을 대 영역, 중 영역, 소 영역 3단계로 구분하였다. 또한, 최초 기타 원점 측량당시의 기준점 성과와 현재 업무에 활용하고 있는 기준점성과를 활용하여 그 결과를 비교하였다. 실험연구에서 사용한 좌표변환 방법은 2차원 투영변환 중 대표적인 등각사상변환, 부등각사상변환, 다항식변환 방법을 적용하였다. 변환 전·후의 필지 모양 및 형태변화를 측정하고, 최종적으로는 좌표계 통일후 인접지역에 대한 이격거리를 측정하여 가장 적정한 좌표변환 방안을 설정하였다. 실험연구 결과 대 영역의 부등각사상변환이 모양 및 형태변화와 이격거리에 있어 가장 양호한 값을 나타내었다.
역사적인 지도제작법에 나타난 좌표계와 수학적 직교좌표계의 발전 과정을 비교하면서 위치를 표시하는 직교좌표계는 수학의 해석기하학과는 상관없이 인간 본연에 내재되어 있었던 공간지각능력의 일환으로 발전되어 왔음을 주장한다. 지도제작법의 발전이 해석기하학의 발명 전후 삼각함수, 로그, 기하학, 미적분학, 통계학 등 수학의 여러 분야와 상호 영향을 미치지만 원점의 표시나 음수 좌표의 사용과 같은 수학적 직교좌표계 자체에 대한 발전은 데카르트의 논문 발표 후 100여년 이상 지난 후에 이루어지는 점, 해석기하학을 발명하는데 공헌한 대부분의 수학자들이 당대의 문제 해결에 집중하면서 직교좌표계에 대한 수학적 설명없이 자연스럽게 사용하였던 점을 바탕으로 이런 결론을 얻는다.
전단변형 효과를 무시하는 경우에 보존력을 받는 박벽공간뼈대구조의 자유진동 및 안정성해석을 위한 일반이론을 유도한다. 이를 위하여 비대칭 박벽단면의 임의점을 통과하는 부재축과 이와 직각을 이루는 두 개의 좌표축을 도입하여 직각좌표계를 정의하고, 이 좌표축을 기준으로 semitangential 회전의 2차항을 고려하는 변위장을 도입하여 연속체에 대한 가상일의 원리로 부터 운동에너지, 탄성변형에너지, 그리고 초기응력에 의한 포텐셜에너지를 유도한다. 이를 이용하여 선형분포하중을 받는 박벽공간뼈대구조의 자유진동 및 안정성해석을 위한 운동방정식을 제시한다. 3차 Hermitian 다항식을 변위파라미터의 형상함수로 사용하여 박벽공간뼈대부재의 질량, 탄성강성 및 기하학적 강성행렬을 산정할 뿐만 아니라, 임의의 위치에 작용하는 분포하중에 대한 하중보정강성행렬(load-correction stiffness matrix)을 제시한다. 본 이론 및 방법의 타당성을 검증하기 위하여 수치해석을 수행하고 문헌의 결과와 비교하여 정당성을 입증한다.
본 논문에서는 2차원 포인팅 장치의 한계를 극복하기 위하여 3차원 공간에서 주위환경에 관계없이 위치를 인지하고 좌표를 얻어낼 수 있는 관성항법시스템을 이용한 3차원 포인팅 기기의 설계 및 구현방식을 제안한다. 관성항법시스템은 각속도계(gyroscope)와 가속도계(accelerometer)의 데이터를 바탕으로 좌표를 계산하는 기법으로, 가속도계에서 발생하는 오차는 칼만 필터를 이용하여 데이터를 보정한다. 3차원 포인팅 장치의 프로토 타입 개발을 위해 무선 3차원 공간인식 마우스를 설계 및 구현하였으며, 디스플레이 장치에 표시를 위하여 RFIC를 이용하여 측정한 좌표 데이터를 수신 모듈로 전송하고 수신 모듈은 USB 드라이버를 통하여 호스트로 전달하였다. 본 논문은 관성항법시스템과 칼만 필터의 이론적인 지식을 바탕으로 3차원 포인팅 장치를 설계하고 프로토 타입을 구현하고 성능 평가를 통하여 3차원 공간에서 사용자의 움직임을 추출할 수 있는 입력 기기로서의 유용성을 검증하였으며 향후 유비쿼터스 컴퓨팅의 다양한 응용 장치로서의 가능성을 제시하였다.
기존 증강현실은 객체와 배경과의 원활한 상호작용을 위하여 데이터 글러브나 마커 등을 이용하였다. 이는 사용에 불편함과 몰입감 저하가 발생했다. 증강현실에서 몰입감을 강화하기 위해서는 부가적인 입력장치의 제거가 필요하다. 본 논문에서는 증강현실에서의 몰입감 향상을 위해 부가적인 입력장치의 착용없이 상호작용을 하기 위한 가상의 공간좌표 생성 기법을 제안한다. 획득한 영상을 2차원 공간상에 투영하고 소실선을 추출하여 투영된 가상공간좌표를 계산하여 2차원 좌표상에 투영하였다. 이러한 방법은 3차원 객체를 생성하기 위해 3D 모델러의 사용을 배제함으로써 객체 생성의 효율성을 증대할 수 있다.
주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.
표면영상유속계는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 장비이다. 그러나, 표면영상유속계를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들이 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 효율적이고 간편하게 하천의 단면을 추정할 수 있다면, 표면영상유속계를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이다. 이 연구는 일반적인 평면 측량없이, 두 대의 비디오 카메라로 이루어진 표면 영상 유속계를 이용하여 하천 평면을 계측하는 방법을 개발하는 것이다. 이를 통하여 표면 영상 분석 과정을 반자동화할 수 있게 된다. 두 대의 카메라를 이용한 평면 측량은 사진 측량 분야이나 컴퓨터 비전 분야에서 오랫 동안 연구되어 왔다. 이 기법을 표면영상유속계에 적용함으로써 간단하게 하천의 평면 좌표를 구할 수 있도록 하였다. 두 대의 카메라에 대해서는 직접 선형 변환법을 이용하여 내부 표정과 외부 표정을 수행하여 변환의 매개 변수들을 추정하였다. 추정된 변수들과 공간 전방 교회법을 이용하여 하천의 고정된 기준점들의 좌표를 측정한다. 측정된 좌표점들은 기울어진 영상을 연직으로 사영된 평면으로 변환하는 데 이용되며, 이 과정을 통하여 번거로운 하천의 평면 측량 과정을 생략할 수 있게 되었다. 온천천에 실제 적용하여 본 결과, 결과는 아직은 만족할 만한 정도는 아니나, 보다 정밀한 카메라의 보정 등을 통하여 보다 나은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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