본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌, 우 영상의 변이를 추정하여 3차원 공간 좌표(x, y, z)를 얻어내고, 거리측정과 가상공간 제어를 통해 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 3차원 공간 인식 시스템을 제안한다. 스테레오 카메라로 부터 획득된 좌, 우 영상은 시점의 차이 때문에 동일 물체에 대한 좌, 우 영상의 좌표 값의 차이를 발생시키는 데 이를 변이(disparity)라 정의한다. 관심 영역의 변이를 추정할 때 일반적으로 관심 영역의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 알고리즘에서는 관심 영역의 2차원 중심 좌표(x, y)의 변이만을 추정하여 계산량을 줄이고 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 카메라 파라미터를 이용하여 획득된 변이로부터 깊이 정보(depth)를 얻어내고 3차원 공간 좌표를 획득한다. 손을 관심 영역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고, 가상공간(virtual space)에 적용되어 사용자가 가상공간을 조작할 수 있는 듯한 느낌을 준다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 1.5m 거리 내에서의 깊이 측정시 평균 0.68cm의 오차를 가짐을 확인 할 수 있었다.
지진파는 진원지로부터 지표면으로 전파되는 과정에서 전파경로와 부지증폭정도의 차이, 그리고 비균질한 지반에서의 지진파 산란 등으로 인하여 공간적으로 변이하게 된다. 공간적으로 변이하는 지진파는 교량과 터널과 같이 종단방향 길이가 긴 구조물에 큰 영향을 미칠 수 있다. 지진파의 공간적 변이성이 교량에 미치는 영향에 대해서는 잘 알려져 있지만 터널에 미치는 영향에 대해서는 체계적인 연구가 수행된 바 없다. 본 연구에서는 공간적으로 변이하는 지진파에 대한 터널의 응답을 예측하기 위한 새로운 기법을 개발하였다. 개발된 기법의 핵심은 이격거리별 계산된 공간적으로 변이하는 지진파의 시간이력으로부터 생성되는 종단방향 변위 주상도이다. 종단방향 변위 주상도는 일련의 3차원 유사정적 유한요소해석을 수행하는데 사용되었다. 해석결과, 공간적으로 변이하는 지진파는 터널에 종단방향 휨을 유발하며 터널 라이닝에 큰 축력이 발생할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 특히 지반의 특성이 변이하는 경계면에서 영향이 큰 것으로 나타났다.
종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진화 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 갖을 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.
전단변형 효과를 무시하는 경우에 비대칭 선형 변단면을 갖는 박벽 공간 보의 안정성 해석을 위한 일반이론을 유도한다. 비대칭 선형 변단면의 임의점을 통과하는 부재축과 단면의 주축의 방향과 무관하고 부재축과 직각을 이루는 두 개의 좌표축을 도입하여 직각좌표계를 정의한다. 정의된 좌표축을 기준으로 유한한 회전각의 2차항을 고려하는 변위장을 도입하여 연속체에 대한 가상일의 원리로부터 탄성변형에너지, 그리고 초기응력에 의한 포텐셜에너지를 유도한다. 이를 이용하여 비대칭 선형 변단면을 갖는 박벽 공간 보의 안정성해석을 위한 평형방정식을 제시한다. 3차 Hermitian 다항식을 변위파라미터의 형상함수로 사용하여 박벽 공간 보의 탄성강도 및 기하강도행렬을 상정할 뿐만 아니라, 단면의 좌표축에 상관없이 임의의 위치에 작용하는 하중에 대한 하중보정강도행렬(load-correction stiffness matrix)을 제시한다. 본 이론 및 방법의 타당성을 검증하기 위하여 수치해석을 수행하고 문헌의 결과 및 쉘요소를 사용한 해석결과와 비교하여 본 이론의 정당성을 입증한다.
지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다.
본 연구에서는 1997년 1월부터 2006년 12월까지의 기상청에서 제공하는 31개 자동기상관측망(AWS: Automatic Weather Stations)에 의한 지표 근처 기온($^{\circ}C$) 및 강수(mm) 자료를 이용하여 서울 지역 기상인자의 시 공간 구조 분석 및 변화경향과 변이성을 도출하였다. 미관측지점의 값을 추정하기 위하여 주변 관측지점들을 고려하여, 그 영향은 거리에 반비례함을 반영하는 공간통계학적 방법 중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighing:거리자승역산가중)를 적용하여 보관하였다. 그 결과 서울시의 기온과 강수량 모두 1997년에 비해 2006년의 기온이 약 $1.03^{\circ}C$, 강수량이 약 483mm 증가한 것으로 나타났다. 기후변이성의 특성은 과거 10년 동안 기온의 경우 산림지역에서는 변화의 폭이 높게 나타났으며, 시간이 지나면서 감소하는 경향을 보였다. 주거 지역의 경우 변화이 폭이 낮게 나타났으며, 시간이 지나면서 증가하는 경향을 보였다. 그러나 강수량의 경우 산림지역과 주거지역의 변이성의 차이가 나타나지 않았다.
OLS 회귀분석은 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 공간적 관계를 밝히기 위하여 사용되어 질수 있지만, 이러한 전역적 방법은 그 공간적 관계에 있어서 국지적 변이를 설명할 수 없다. 이들 지리적 변이를 밝혀 내기 위해서는 반드시 국지적 방법을 사용해야 한다. 이러한 맥락에서, 본 논문은 국지적 방법인 지리적 가중회귀분석(GWR)을 이용하여 애틀란타 대도시권에서 환경적 형평성과 도시 삶의 질간의 공간적 변이관계를 탐색하고자 한다. 환경적 형평성과 도시 삶의 질은 GIS와 원격탐사의 통합적 방법에 의하여 측정되었다. 연구결과에 따르면, 애틀란타 대도시권에서 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 공간적 관계는 일반적으로 유의적인 부의 관계가 있었다. 또한, 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 관계는 공간상에서 상당히 변이하고, 전역적 OLS 모델 보다 GWR 모델이 이러한 공간적 변이관계를 더 잘 설명할 수 있는 것으로 나타났다.
발 고유 변인 측정 및 데이터의 수집은 소비자의 발 건강을 위한 신발 제작을 위하여 필요하다. 신발의 설계 지표 또한 개정의 필요성이 제시되고 있어 발 고유 변인 측정의 및 데이터 획득에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 발 형태의 데이터 값을 산출하여 사용자에게 적합한 맞춤형 인솔 및 신발을 제작하고, 신발의 설계 지표를 산출하기 위하여 발 고유 변인의 데이터 값을 자동으로 측정이 가능한 발 고유 변인 산출이 가능한 발 형상 추출 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 사용자의 발 고유 변인 측정을위한 스캐닝 스테이지를 설계 및 제작하고, 3대의 깊이 카메라를 설치하였다. 잡음 및 배경을 제거하기 위해 가우시안 배경 모델링으로 전경 영역을 분리하여 발 점군 데이터를 획득 한 후, Euclidean transformation을 통해 각 점군 데이터를 정합한다. 실험 결과에서는 획득된 발 형상 점군 데이터와 접지면 형상 및 발 변인 추출 결과를 보여준다.
종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 그래서, 자연계의 진화에 모방을 둔 진화 알고리즘은 주어진 환경에 적응하기 위해 다양성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진환 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 가질 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.
변이공간영상(Disparity space image, DSI) 방법은 스테레오 영상간의 정합을 찾는 방법이다. 이 방법은 각 화소 단위로 변이값을 계산해 내는 장점이 있다. DSI 방법은 비용함수를 최소화시키는 정합을 찾는 방법이다. 이 비용함수에서 폐색영역비용 값과 정합 보상값을 경험적으로 정하여왔다. 본 논문에서는 변이공간영상 방법에서 폐색영역비용과 정합보상값이 영상 잡음과 물체와 배경간의 차이에 영향을 받는 것을 이론적으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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