본 연구의 목적은 객체의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 aspect ratio 를 파라미터로 하는 3D-2D 정합을 수행한다. 이러한 3D-2D 정합을 효율적으로 수행하기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 신뢰도가 높은 초기해 설정단계, 비선형 최적화(Newton method) 단계로 접근한다. 또한, 색/질감정보로 이용되는 객체의 이미지는 촬영조건에 의해 스펙큘러(specular)나 이미지 픽셀값의 포화상태(saturation) 등의 결점을 포함한다. 영상내의 스펙큘러 좌표와 3D-2D 정합의 결과를 이용하여 촬영 당시의 광원을 추정하고, 근사화된 빛반사도 함수(BRDF)를 이용하여, 텍스쳐의 픽셀값 변조를 통해 이미지 촬영 당시의 광원효과가 제거된 디퓨즈 텍스쳐를 획득한다. 본 연구에서는 퐁(Phong)의 모델을 근사화한 빛 반사도 함수 모델로 사용하였다.
이 논문은 근래에 들어와서 다양한 변화의 압력을 받아 온 지역사회의 대응 양상 및 전략 그리고 그 결과로서 등장하는 지역사회의 변화를 '로컬리티'(locality)의 재구성 과정이라는 관점에서 살펴보고자 하였다. 이에 따라 이 연구는 광주 전남의 로컬리티의 지속과 변화에 대한 구체적인 접근방법을 모색하기 위해 로컬리티를 둘러싼 국내외의 선행 연구들의 논의를 살펴보고, 기존 연구가 지닌 이론적 문제점을 종합적으로 검토하면서, 이러한 문제점을 극복할 수 있는 새로운 이론적 개념과 분석틀을 제시하고자 하였다. 본 연구는 로컬리티를 국가적 그리고 지구적 수준의 영향력과 로컬 수준의 사회적 관계망 간의 상호작용이 생성해 낸 구체적 결과물로 규정하고자 한다. 즉, 로컬리티를 '글로벌-내셔널-로컬'이라는 다중적 스케일의 구조적 맥락 속에서 일정한 공통의 장소를 근간으로 다양한 행위자들에 의해 구성되는 사회적 구축물로 파악하였다.
도시의 궁극적인 목적은 '도시의 삶의 질 향상'이다. 이를 이루기 위하여 지역사회 합의,평가와 지역공동체의 비젼과 목표의 공유는 물론 지역 및 커뮤니티의 컨텐츠 생산 및 유통 소비의 최적화가 요구된다. U-City에서 서비스의 내용인 콘텐츠의 공유에 대한 요구와 필요성이 증가하고 있다. 온톨로지는 공유를 전제로 의미적 관계를 설정하기 위한 도구로서 이러한 변화에 대응하는 온톨로지 기반 U-Service 모델 설계가 필요하다. 본 연구는 유비쿼터스 환경에서 온톨로지 위치기반 콘텐츠를 최대한 표현할 수 있도록 하는 지도의 생성 및 서비스 구현의 가능성을 밝혀보았다.
최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.
최근 게임의 종류가 다양해지고 접할 기회가 많아지면서 게임을 즐기는 사용자의 성향과 수준도 다양해지고 있다. 기존의 NPC는 행동이 단순하고 획일적이기 때문에 다양한 사용자를 상대하는데 한계가 있다. 따라서 각기 다른 사용자와 비슷한 수준으로 대응할 수 있는 적응형 NPC를 생성하는 기술이 필요하다. 본 논문은 적응형 NPC를 생성하기 위한 행동 정보 관리 기법을 제안한다 행동정보 저장 방법은 적응형 NPC가 사용자의 행동을 관찰하고 (상태-행동)의 관계로 정보를 수집한다. 수집한 행동 정보의 효율 값을 구하고 유사한 상태정보들은 군집화하여 행동 데이터베이스에 저장한다. 게임시스템은 행동 데이터베이스를 갱신하며 다양한 행동을 저장하고 효율 값이 좋은 행동을 선택하여 사용자에게 적응해 가는 NPC를 생성한다. 본 연구에서 제안한 적응기법을 액션 게임에 적용하여 실험하였다 임의의 실험자는 적응형 NPC와 실시간으로 1:1 전투를 한다. 게임 결과 로그파일을 통해 실험자와 NPC의 행동 성향을 분석하여 유사성을 판단한다. 다양한 실험 결과의 통계에서 오차율 6% 이내의 사용자와 비슷한 수준으로 적응해 가는 NPC를 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 PET-CT 뇌 영상융합을 위해 가우시안 가중치 거리지도를 이용한 표면기반 영상정합을 제안한다. 제안방법은 중요 세 단계로 표면 특징점 추출, 가우시안 가중치 거리지도 생성, 가중치기반 유사도 평가로 구성된다. 첫째, PET 영상과 CT 영상에서 삼차원 역 영역성장법을 이용하여 머리영역을 분할하고 머리 영역과 같이 분할된 잡음 영역을 영역성장법기반 레이블링을 이용한 영역 크기 비교를 통해 제거한 후 선명화 처리 필터를 적용하여 머리 표면 특징점을 추출한다. 둘째, CT 영상에서 추출한 표면 특징점에 가우시안 가중치 거리지도를 생성하여 큰 변위에서도 최적의 위치로 견고하게 수렴하도록 한다. 셋째, 가중치기반 상호상관관계는 PET 영상에서 추출한 표면 특징점과 대응되는 CT 영상의 가우시안 가중치 거리지도를 이용하여 최적 위치를 탐색한다. 본 논문에서는 제안방법의 정확성과 견고성 검사를 위해 인공데이타를 이용하고, 수행시간과 육안평가를 위해 임상데이타를 이용한다. 정확성 검사는 임의로 변환된 인공데이타에 제안방법을 적용한 후 추출된 최적화 변환벡터와의 오차를 제곱근평균제곱오차를 이용하여 평가한다. 견고성 검사는 큰 변위와 잡음을 가지는 인공데이타에서 가중치기반 상호상관관계가 최적의 위치에서 최대를 이루는지를 평가한다 실험 결과 제안한 표면기반 영상정합이 기존 표면기반 영상정합보다 정확하고 견고하게 수렴됨을 알 수 있다.
우리나라는 국가 경제와 산업발전을 위해 정부주도의 창업정책을 추진하여 높은 수준의 창업률을 달성하였다. 그러나 창업률만큼 높은 수준의 창업기업 폐업률은 국내 창업생태계의 질적 성장이 미흡하다는 것으로 판단할 수 있다. 본 연구는 창업기업이 죽음의 계곡을 극복하여 생존율을 높이는 방안을 입지환경 관점에서 연구하고자 한다. 창업기업의 기술지향성과 시장지향성이 경영성과에 미치는 영향과 입지환경을 구성하는 경제성, 접근성, 네트워크 요인의 조절효과를 분석한다. 본 연구목표를 달성하기 위해 혁신중개자의 기업지원사업을 받은 창업기업 대상으로 실증 분석하였다. 연구결과를 살펴보면, 기술지향성의 연구개발역량은 경영성과에 유의한 영향을 미치며, 시장지향성의 시장정보생성과 시장정보대응은 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 입지환경의 하부요인인 접근성은 기술혁신성과 경영성과 간의 관계에서 정(+)의 조절효과를 미치고, 입지환경(경제성, 접근성, 네트워크)은 시장정보생성과 경영성과 간의 관계에서 정(+)의 조절효과를 미치는 것으로 확인할 수 있었다. 본 연구는 창업기업 성공실패 선행연구를 비교·분석 후 공통요인을 도출하였다. 실증분석과 관계자 인터뷰를 통해 창업기업의 지속적 성장을 위한 정책적 시사점을 제시하였다. 향후 연구에서는 수도권·비수도권 창업기업을 대상으로 비교·분석이 필요하며, 지역을 이탈하여 수도권 이전한 창업기업 대상으로 연구하여 지역창업생태계를 발전시키는 방안을 모색해야 할 것이다.
본 논문은 학습 기반의 2D-FIR필터를 이용한 부화소 렌더링 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서는 충분히 많은 수의 저해상도/고해상도의 영상 블록 쌍들을 이용하여 고해상도/저해상도 블록의 관계에 따른 합성 정보를 계산하고, 그 합성 정보를 담은 소위 사전을 생성한다. 합성 단계에서는 각 입력 영상에 대응하는 후보 블록을 상기 학습된 사전에서 찾는다. 탐색된 사전 내 합성 정보를 이용하여 부화소 레벨의 축소된 블록을 합성함으로써 최종 축소 영상을 얻는다. 한편, 영상 합성 시 디스플레이 장치의 RGB 패턴을 고려한 필터링을 통해 선명도를 향상시킨다. 모의 실험을 통해 제안 기법이 일반적인 영상축소 기법에 비해 흐림 효과, 엘리어싱 등의 화질 열화없이 고화질의 축소 영상을 생성함을 확인하였다.
온라인을 기반한 제품의 구매가 활성화 됨에 따라, 소비자들의 제품 디자인에 대한 사실적이고 정확한 정보를 요구하고 있다. 본 연구에서는 제품의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 실사적 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 종횡비를 파라미터로 하는 2D-3D 정합을 수행한다. 이러한 2D-3D 정합에 있어 발생하는 연산의 복잡도와 비선형도를 낮추기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 임의의 회전행렬에 대한 임시적 최적 이동 벡터 (TOTV), 회전행렬에 대한 비선형 최적화 단계로 접근한다. 제안하는 방법의 유용성을 시현하기 위해 3차원 컬러 측정기로는 색외관을 획득하기 힘든 메탈릭 페인트 재질로 이루어진 제품에 적용한 구현결과를 보인다.
의학 영상 분야에서 인체에 대한 3차원 모델을 생성하는 데는 평행한 2차원 영상위에 있는 외곽선들로부터 원래 물체의 형상을 복원하는 방법이 일반적으로 사용된다. CT나 MR영상을 획득한 후 해부구조물에 대해서 구역화를 하면 외곽선 집합을 얻을 수 있다. 기존의 표면 재구성 알고리즘은 외곽선을 단순 정합이 가능한 부분과 클레프트(cleft)를 나누어 처리하는데, 클레프트를 처리하는 시간이 오래 걸리기 때문에 모델이 복잡할 경우 수행속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 분기(branch)가 없는 단순영역을 형태에 관계없이 한번에 타일화하고, 분기가 있는 경우에는 한 외곽선의 정점들을 대응하는 외곽선들의 정점개수와 분포를 고려하여 분할함으로써 간단하고 신속하게 타일화하는 방법을 제안한다. 이 기법을 이용하여 해부구조물의 3차원 모델을 생성하는 표면 재구성 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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