3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.
고속으로 변형을 받는 재료의 변형 강도는 정적인 부하를 받는 경우와는 다르며 이 고속 현상을 해석하기 위해서는 시간적, 공간적 변화를 조사할 필요가 있다. 일반적으로 스트레인 속도를 구하는 데는 스트레인 게이지를 이용하고 있지만, 고무와 같은 대변형을 하는 물체에서는 정확한 데이터를 얻기가 곤란 하므로 스플라인 함수를 이용해서 보간 작업을 해야 한다. 그래서, 최근에는 스트레인 속도를 구하는 방법 으로 격자법, 모아레법, 광탄성법 등이 이용되고 있다. 재료의 변위 분포를 구하는 데는 격자법이 잘 이용 되어지고 있지만 스트레인 속도 분포의 해석의 정도에 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는, 고속으로 변형하는 물체의 형상을 역학적으로 해석하기 위해 고속도 카메라로 촬영을 하고 그 때 얻어진 격자 화상을 퓨리에 변환 격자법을 이용해서 위상을 구하고 스트레인 속도 분포를 해석했다.
본 연구는 콘크리트 포장에 복륜 단축, 복륜 복축, 복륜 삼축 등 복륜 다축 차량 하중이 작용할 때 포장의 응력 분포와 최대 응력을 변환영역에서의 해석법을 이용하여 분석하였다. 우선 변환영역에서의 해석법을 이용한 결과와 유한요소법을 이용한 결과를 비교하여 해석법의 정확성을 파악하였다. 그리고 종방향과 횡방향을 따라 응력의 분포형태를 분석하고, 콘크리트 슬래브의 두께, 콘크리트 탄성계수, 지반 탄성계수 등이 응력 분포에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 하중 접지면적과 연관된 하중 접지압의 변화에 따른 콘크리트 포장의 응력 분포도 분석하였으며 콘크리트 포장에서 최대 응력이 어느 위치에서 발생하는지에 대한 연구도 수행하였다. 연구 결과 다축 하중에 의한 콘크리트 포장의 최대 응력은 콘크리트의 탄성계수가 증가할수록, 슬래브의 두께가 감소할수록, 그리고 지반 탄성계수가 감소할수록 증가하였다. 이러한 변수 등이 변할 때 축수에 따른 최대 응력 비율의 변화는 대체적으로 미소하지만 지반 탄성계수가 작을 때는 축수가 증가 할수록 최대 응력 비율이 급격히 증가한다. 횡방향의 최대 응력 발생 위치는 일반적으로는 접지압이 증가하면 바깥쪽에서 안쪽으로 이동하며 콘크리트 탄성계수나 슬래브 두께가 증가하거나 지반 탄성계수가 감소할 때도 최대 응력 발생 위치는 바깥쪽에서 안쪽으로 이동한다. 종방향 상의 최대 응력 위치는 하중 접지압에 영향을 받지 않으며 단축과 복축 하중일 경우는 축의 위치이며 삼축 하중일 경우에는 콘크리트 탄성계수나 슬래브 두께가 증가하던지 또는 지반 탄성계수가 감소하면 최대 응력이 생기는 종방향 위치가 양쪽 바깥축에서 중간축의 위치로 바뀌게 된다.
3차원의 영상을 2차원 화면에 투영시키기 위해서는 영상에 대한 카메라의 촬영 각도와 촬영 거리를 일치시켜주어야 한다. 이를 위해서 다른 각도와 거리에서 촬영한 영상을 같은 각도와 거리에서 촬영한 영상으로 만들어 주는 변환을 만들었다. 그러나 이러한 변환을 하였을 때 디지털 영상은 경계부분이나 직선 등이 끊어지는 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 변환된 영역에서의 정수 점에 원래 영상의 점을 바로 대응시키지 않고 주변 점의 다항식으로 나타낼 수 있다. 이 다항식의 계수를 정하는 방법으로 변환된 영역에서의 정수 점에 대응하는 원래 영상의 점을 구하여 2차 선형 보간법(Bilinear interpolation)을 사용하였다. 변환된 영역에서의 정수 점에 대응하는 원래 영상에서의 좌표를 얻기 위해 주변 4개의 점 내에서는 부분적으로 선형적임을 가정하였다. 위의 방법으로 주변 점들의 에너지를 각 정수 점들로 분산시킴으로써 경계 점이나 직선들이 잘 보존된 상태로 변환할 수 있었다.
다양한 소재(금속, 세라믹, 고분자 소재 등)들이 3차원 형상기반 적층제조법에 적용되고 있는데, 금속 소재를 이용하여 3D 프린팅 법으로 치과용 수복물을 제조하는 연구가 많이 보고되고 있다. 하지만, 티타늄 또는 티타늄 합금 분말을 이용하여 3D 프린팅 법으로 제작한 치과용 보철물에 관한연구 보고는 많지 않다. Kanazawa 등 (2014)은 Ti-6Al-4V 합금분말을 이용하여 SLM법으로 총의치 용 framework를 제작하여 주조법으로 제작한 것과 비교 평가하였고, Mangano 등(2013)은 Ti-6Al-4V 합금분말로 지름이 작은 일체형 (1-piece narrow-diameter) 임플란트를 SLS법으로 제작하여 16명의 환자에게 식립한 다음, 2년간 관찰하였고, Mangano 등 (2014)은 cone-beam computed tomography (CBCT) data를 3D이미지로 변환시켜 DLMS법으로 치근 형상의 임플란트를 제작하여 15명의 환자에게 식립한 다음, 1년간 관찰하였다. 또한 서울대학교 및 연세대학교 치과생체재료과학교실 (2016)에서는 3D 프린팅 법으로 제작한 티타늄 시편과 기계 가공한 티타늄 시편의 물성을 비교하였다. 그러나 티타늄 합금 분말을 이용하여 3D 프린팅 법으로 제작한 치과용 보철물을 실제 임상에 적용하는 단계에서 기존 기계가공 방식으로 제작한 티타늄 보철물과 3D 프린팅 법으로 제작한 티타늄 보철물의 물성과 표면특성을 다양하게 비교 평가하는 것이 필요하여 본 연구에서는 3D 프린팅 법으로 제작한 티타늄 시편과 기계 가공한 티타늄 시편의 물성특성과 표면특성을 비교하여 조사하였다.
문서의 논리적 구조를 기술하는 표준 메타 언어인 SGML은 각종 전자문서를 기술하는 기반 언어로 사용되고 있으나 그 사용법이 매우 복잡하다. 그리고 이 SGML로 정의도니 HTML은 그 사용법이 매우 쉬워 홈페이지 제작등에 널리 사용되고 있다. 그러나 태그의 확장성이 없고, 사용자가 마음대로 DTD를 바꿀수 없어 다양한 형식의 문서를 표현하는 데는 한계가 있다. 따라서, 최근에 다양한 인터넷 문서를 다룰 수 있도록 XML 이라는 확장 가능한 마크업을 기술할 수 있는 새로운 메타 언어가 출현하게 되었다. 그런데 기존에 만들어진 SGML문서들을 새로운 웹 환경에서 사용하기 위해서는 이 문서들을 XML 문서로 변환하는 작업이 필요하다. 본 논문은 기존에 만들어진 SGML 문서의 DTD를 웹 환경에서도 사용할 수 있도록 XML DTD로 자동 변환하는 시스템을 설계하여 자바 언어로 구현한 내용을 기술한다.
시각적인 시스템에서 다양한 형태로 입력되는 목표물 영상을 효과적으로 처리하기 위하여 목표물의 위치 등을 추출할 수 있는 과정이 요구된다. 이러한 목표물의 위치 정보에 따라 다양한 영상의 변화에 대하여 영상 처리 기술이 응용되어지고 있으며, 이에 따라 목표물에 대한 처리 시스템 등 다각도로 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 회전 및 크기에 불변 특성을 동시에 얻을 수 있는 log-polar 변환을 이용한 방법 등이 영상 인식에 많이 이용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 극좌표계 변환 방법에 의한 입력 영상 내의 목표물의 위치를 측정할 수 있는 2 포인트 극좌표계 변환 방법에 의한 위치 측정 방법을 제시하고자 하였으며, 입력 영상에 대하여 측정하고자 하는 목표물을 극좌표계로 변환한 후에 얻어진 좌 우 극좌표계 영상에 대하여 Centroid 방법에 따른 극좌표 목표물의 무게 중심을 구하였으며, 획득된 무게 중심 좌표를 역변환하여 직각 좌표계의 좌표로 계산함으로서 목표물의 위치를 측정할 수 있었다. 또한, 2 포인트 극좌표계 변환전에 목표물의 중심 좌표법을 산출하고 이를 극좌표계에서 얻어진 중심 좌표의 역변환 값과 비교하여 좌표의 유사도를 얻었으며, 약 99%~104%의 유사도 값을 얻음으로서 오차 범위가 약 4%내의 좋은 결과를 갖는 좌표 위치를 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시하는 2 포인트 극좌표계 변환에 따른 목표물 위치 측정 방법은 다양한 영상 분야에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
소프트웨어 개발 초기 단계에서의 부정확에 기인한 에러들을 줄이기 위한 노력이나 기술이 절실하다. [1][2] 정형 명세 기법은 명세 단계에서 기인하는 에러들을 줄이기 위해 Z 나 VDM 과 같은 정형 표기법(formal notation)에 의해 쓰여지며, 정형성(formality)과 추상화(abstraction)의 제공 등 두 가지 사항에 대한 요구사항을 충족시켜 준다. [3][4] 그러나, Z 표기법의 병행성 표현 능력의 부족으로 병행성을 요구하는 시스템의 명세에서 사용할 수 없거나, Process Algebra의 CSP (Communicating Sequence Processes)등과 같은 다른 정형 언어와 함께 명세해야 하는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하기 위해 범용 목적의 명세 언어인 기존의 Z 를 확장하여 병행성을 명세 가능하도록 하고자 한다. 이를 위해서 병행 프로세스(concurrent process) 개념을 도입하며, 이를 나타내는 표기를 정의하고 사용한다. 또한, 병행성의 제어를 위해서 프로시듀어 기술부(procedure description)의 도입 및 관련 스키마(schema)들을 정의한다. 아울러, 확장된 Z 로 작성된 명세서를 목적 언어로 자동 변환(translate)하기 위한 변환기(translator)를 Lex 와 Yacc을 이용하여 구현하고, 변환된 목적 언어 파일을 실행하여 확장된 Z 가 모호성을 포함하지 않는지 시뮬레이션을 통해 검증한다.
기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.
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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