본 논문에서는 삼차원 볼륨이미지로부터 정육면체형 셀의 분해를 통해 위상학적으로 정확한 삼중선형 등위면을 계산하고 가시화하는 알고리즘을 제시하였다. 등위면은 삼차원 볼륨이미지를 가시화하는데 자주 사용되며, 볼륨데이타의 각 정육면체형 셀안의 등위면을 삼각형의 집합으로 나타냄으로써 컴퓨터에서 가시화하기 쉽게 된다. 그러나, 대부분의 기존 등위면 계산 방식들은 이상적인 형태인 삼중선형 등위면의 위상을 보존하지 못하여 정확성이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 삼차원 볼륨이미지를 구성하는 정육면체형 셀에서 일어날 수 있는 모든 등위면 형태에 대하여 정확한 삼중선형 등위면의 위상을 결정하고, 각 경우에 따라 적절한 정육면체 셀의 분해를 실시한 뒤, 분해된 셀들에 대하여 등위면을 나타내는 삼각형들을 추출하여, 위상학적으로 정확한 삼중선형 등위면을 만들어낸다. 마지막으로, 본 논문에서 제안된 알고리즘을 구현한 결과는 정확한 삼중선형을 가시화할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 시간이 변하는 볼륨 데이터로부터 등위면 콤포넌트를 계산하고 그 움직임을 추적하는 새로운 시각화 알고리즘을 기술한다. 등위면 시각화는 볼륨 데이터를 효과적으로 보여주기 위한 가장 흔한 방법 중 하나이다. 그러나 대부분의 기존 등위면 시각화 알고리즘들은 시간이 정지되어 있는 정적 볼륨 데이터에 국한하여 적용되어왔다. 이미징 기술과 시뮬레이션 기술이 발전함에 따라 대용량의 시변 볼륨 데이터들이 생성되고 있어 이러한 시변볼륨 데이터의 동적인 특성을 이용할 수 있는 효과적인 시변 등위면 시각화 알고리즘이 필요하게 되었다. 우리는 우선 두 연속되는 시변 볼륨 데이터에서 정의되는 등위면 컴포넌트들간의 시간적 일치성을 정의한다. 이 정의에 기반하여 컨투어 트리를 이용하여 얻어진 등위면 컴포넌트로부터 그것과 일치되는 그 다음 시간단계에서의 컴포넌트들을 추적하는 알고리즘을 수행한다. 이러한 과정을 매 시간단계에서 반복하면, 선택된 등위면 컴포넌트의 동적인 변형 모습을 보여주어 효과적인 시각화를 이룰수 있다.
본 논문은 삼차원 볼륨 영상으로부터 컨투어 트리를 이용하여 볼륨 영상의 구조를 보여주고 등위면과 그 요소들을 대화형으로 선택하고 시각화하여 영상의 깊은 이해를 돕는 새로운 기법과 프로그램의 개발에 관하여 기술한다. 이 기법의 특징은 컨투어 트리를 사용자가 이해하기 쉽게 2차원 평면상에 배치하는 새로운 알고리즘과, GPU의 병렬구조를 활용하여 등위면 요소를 효율적으로 추출할 수 있도록 하는 알고리즘을 제시한 데 있다. 이러한 알고리즘의 구현을 통해 본 연구진이 개발한 프로그램은 컨투어 트리를 이용하여 등위면 요소를 추출하는 대화형 사용자 인터페이스와 기존의 등위면 및 볼륨 렌더링이 융합된 시각화를 가능하게 해주는 특징이 있다. 본 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 제안된 알고리즘을 삼차원 생의학 영상에 적용하여 그 성능을 측정해 보았다. 그 결과 제안된 컨투어 트리 배치 기법에 기반한 사용자 인터페이스를 이용하여 주어진 영상의 관심 영역인 폴리펩타이드 체인과 뇌실 그리고 대퇴골을 나타내는 등위면 요소를 각각 대화형으로 선택하고 이를 기존 방법에 비교하여 3배~4배이상 빠른 속도로 계산할 수 있었다.
가상 관절경은 무릎, 어깨 둥 관절에 대한 단층촬영 영상으로부터 관절 내부의 해부학적 구조를 3차원으로 재구성함으로써 광학 관절경을 모사 하는 기법이다. 이 논문에서는 볼륨 렌더링 기법의 일종인 등위면 광선투사법을 이용하여 3차원 영상을 신속하게 생성하는 가상 관절경 기법을 제안한다 여기서 제안하는 등위면 광선투사법은 최대-최소맵을 이용하여 전처리 과정 없이도 실시간에 가까운 속도로 고화질의 영상을 얻을 수 있다. 또한 물리 기반 카메라 제어 모델을 이용함으로써 사용자가 복잡한 해부구조를 가진 관절강 내부에서 가상 카메라를 자유롭게 이동시킬 수 있다. 이러한 고속 렌더링 방법과 현실감 있는 카메라 제어기법을 이용하여 대화식 가상 관절경을 개발하였다.
본 논문은 스테레오 정합(stereo matching)과 마칭큐브(marching cube)알고리즘을 통합하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 여러 각도에서 획득한 영상에 대해 스테레오 정합 기술을 적용하여 3차원 형상 데이타를 획득하고 카메라 외부 파라미터를 이용하여 결합하였다. 결합된 데이타를 영상 색인을 이용하여 메쉬로 재구성한 다음 각 점에 해당하는 법선벡터를 획득하고 메쉬 평탄화(mesh smooth)의 과정을 거쳐서 데이타를 부드럽게 처리하였다. 본 논문은 3차원 메쉬 재구성에 대한 일련의 과정 및 기술을 서술하였으며, 기존의 마칭큐브 알고리즘에서 생기는 3차원 데이타의 불안정에 대한 문제를 중간 등위면(iso-surface) 알고리즘을 제안하여 개선하였다.
볼륨렌더링은 주로 의학 및 과학 분야에서 사용되는 기법이었으나, 하드웨어의 발달과 더불어 다양한 응용프로그램에서의 적용이 가능해짐에 따라 볼륨렌더링에 대한 관심이 증가하고 있다. 볼륨렌더링의 시각화에 있어서 쉐이딩은 물체의 깊이 정보를 효율적으로 전달하여 시각적 인지에 큰 도움이 된다. 전역조명을 사용하면 시각적 인지를 향상시킬 수 있지만, 많은 GPU 메모리의 사용과 긴 연산시간으로 인해 프로그램과의 상호작용에 영향을 미친다. 본 논문에서는 렌더링 속도의 저하를 최소화하며 볼륨렌더링에 사실적인 쉐이딩을 적용하기 위하여 이미지 공간 폐색 쉐이딩 모델을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 잠수함 양상태 표적강도 해석을 위한 양상태-단상태 변환 기법을 제안하였다. 이 기법은 송신 음원이 수중 표적면에 의해 산란된 후 수신자에 도달하는 음파 전달 경로 길이를 산정하고, 이에 상응하는 가상 산란면을 생성함으로써, 수중 표적의 표적강도 문제를 양상태에서 단상태로 변환하는 방법이다. 변환된 단상태 표적강도 문제는 기 정립된 단상태 표적강도 수치 해석 기법을 활용하여 양상태 표적강도를 평가한다. 표적강도 표준모델로 활용되고 있는 BeTTSi에 대한 양상태 표적강도 해석을 수행하였으며, 그 결과는 경계 요소법과 키르히호프 근사에 의한 해석 결과와 비교하여 제안된 해석 기법의 신뢰성과 잠수함 표적강도 평가 도구로서의 실무 활용성을 확인하였다.
본 최근 코로나19로 인해 비대면 상황이 장기간 지속화됨에 따라 사회 전반에 걸쳐 IOT, AR, VR, 빅데이터와 같은 4차 산업 혁명의 기반 기술이 메타버스 플랫폼에 전반적으로 영향을 미치고 있다. 이러한 사회, 문화 등 외부 환경의 변화는 학문의 발전에 영향을 미칠 수 있으며, 변화에 대비하여 기존 성과물을 체계적으로 정리하는 일은 매우 중요하다. 한국 교육학술정보원(RISS)에서 키워드에 '메타버스 플랫폼'을 포함하는 자료를 수집하여 빅데이터 분석 중 하나인 텍스트 마이닝 기법을 사용하였다. 수집된 데이터 자료를 워드 클라우드 빈도 분석, 키워드 간 연결강도, 구조등위성 분석을 하여 메타버스 플랫폼 연구 동향을 살펴보았다. 연구결과 워드 클라우드 분석에서는 '활용', '디지털', '기술', '교육' 순으로 키워드가 나타났다. 키워드 간 연결강도(N-gram) 분석 결과 '에듀→테크'의 연결강도가 가장 높게 나타났으며, 워드 연쇄 군집 수의 총 3개의 군집이 도출되었다. 세부 연구영역은 '디지털 기술'을 포함 다섯 영역으로 분류되었다. 종합적으로 고려했을 때 메타버스 플랫폼 분야의 학문적 연구 주제 범위는 그리 넓지 않았으며, 장기 지향적 관점에서 보다 적극적인 연구 주제의 발굴 및 논의가 필요해 보인다.
강바닥판교는 수 천개의 부재가 연결된 복잡한 구조물이기 때문에 설계와 해석이 난해하다는 단점을 가지고 있어 구조특성에 적합한 효율적인 최적화 알고리즘을 개발하는 것은 실용적인 최적화이론의 활용차원에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 강바닥판교의 최적설RP를 효과적으로 수행하기 위한 개선된 다단계 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 강바닥판교의 구조적인 특성을 반영하면서 전체 시스템을 주형과 강바닥판으로 나누기 위해 다단계 최적설계 방법 중에 하나인 등위법 (Coordination Method)을 사용하였고, 효율적인 최적설계를 위한 처짐제약조건 소거기법, 구조해석의 효율성을 높이기 위한 자동미분기법이 사용되었으며, 활하중에 의한 응력은 기존연구에서 제안된 응력재해석 기법을 사용하였다. 강바닥판은 폐단면리브의 형식과 같은 이산형 설계변수와 바닥판의 두께 가로보의 치수와 같은 연속형 설계변수가 혼합되어 있는 형태로 구성되어 있다. 이에 본 연구에서는 강 바닥판의 최적화를 위해 수정된 유전자 알고리즘을 사용하였다. 수치예제를 사용하여 제안된 알고리즘의 효율성과 수렴성을 입증하였다.
본 연구는 뉴스 기사와 사설의 빅데이터 분석을 통해 거시적 관점에서 국내 산림 정책의 변화와 산림에 대한 사회적 인식 변화를 고찰하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 광복 이후인 1946년부터 2017년까지 7시기로 구분하여 중앙지와 경제지에 보도된 총 13,570건의 '산림' 관련 데이터를 수집하였고 키워드 및 구조등위성 분석(CONCOR: CONvergence of iterated CORrelations)을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, '산림' 키워드의 기사 및 사설의 연도별 보도 건수 비율은 전반적으로 증가하였다. 둘째, 보도 분야에 있어서 '산림' 관련 뉴스 데이터는 1기(1946~1966년)에는 사회면에 집중되었다가 2기(1967~1972년)부터 5기(1988~1997년)에는 사회면과 경제면으로, 6기(1998~2007년)에는 문화면까지, 7기(2008~2017년) 이후에는 정치면까지 보도 비율이 높아지는 등 산림 관련 이슈가 다양한 분야로 확장되고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 시기별로 정책적 패러다임의 변화가 사회적 인식 또한 크게 변화시키고 있음을 확인하였다. 1~2기에 사회적으로는 산림녹화, 보호에 관한 정책보다 생계에 직접적으로 체감되는 문제를 우선적으로 인식하였고 3~6기에 걸쳐서 경제성장을 이룩하면서 산림정책에 대한 계획적·과학적 조림의 필요성 인식(3기), 환경보호에 대한 인식(4기), 국토 보전에 대한 인식(5기), 환경·생태적 관점에서의 인식(6~7기)으로 확장되는 양상을 보였다. 본 연구는 산림에 관한 정책과 이에 대한 대중의 사회적 인식이 의미화되어 반영된 뉴스 빅데이터 자료를 활용하여 구명하였다는 데 의의가 있다. 향후 사회적 이슈를 도출하는 수단으로서 사설뿐 아니라 블로그, 유튜브 등 다양한 사회관계망 서비스(SNS;Social Network Service)의 텍스트 빅데이터와 GDP와 같은 시대별 경제지표를 더불어 활용한다면 대중의 담론, 인식 등을 좀 더 깊이있게 분석할 수 있으리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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