3차원 복원 기술은 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 표면의 색상을 디지털화하는 기술이다. 일반적으로 가상현실, 게임, 애니메이션 등의 컴퓨터 그래픽스에 기반한 응용에서는 숙련된 디자이너가 수작업으로 3차원 모델을 제작하는데, 이는 시간이 많이 소요되고, 디자이너의 숙련도에 따라서 품질의 차이가 많은 단점이 있다. 뿐만 아니라 실세계에 존재하는 물체를 모델링할 때는 일일이 측정을 하는 과정을 거쳐야 하는 단점이 있다. 3차원 복원 기술은 이에 대한 대안으로 연구되고 있는 기술로써, 이미 많은 응용 분야에서 활용되고 있을 뿐만 아니라 새로운 서비스가 꾸준히 창출되고 있는 기술이다. 본 고에서는 3차원 복원 기술을 분류하고, 컴퓨터 비전 분야의 주연구 대상인 영상분석을 통한 3차원 복원 기술에 대해 설명한다. 또한, 3차원 복원 기술의 응용 사례와 상용화된 제품에 대해 설명하고, 향후 발전 방향을 제시한다.
8개의 수정진동자 위에 서로 다른 종류의 Lipid를 코팅하여서 만든 센서 배열을 가지고 유기용매를 인식할 수 있는 System을 구성한다. 유기용매 인식센서에 대한 수학적 모델을 사용하여 여러 가지 유기용매에 대한 센서의 응답으로부터 센서 표면과 유기용매 간의 물질 전달속도 패턴과 친화력 패턴을 얻어 유기용매 종류를 인식하였다. 패턴인식은 인공신경망을 이용하였으며 인공신경망의 연결 강도 수정은 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 사용하였다. 신경망의 출력은 4개로 하였고, 디지털 신호인 0과 1의 조합으로 유기용매 종류를 구분하였다. 이 시스템을 이용하여 9개의 유기용매 Acetone, Benzene, Chloroform, Carbon-tetrachloride, Ethylacetate, Buthylacetate, Cyclohexane, Dichloromethane, 1,1,2,2,Tetrachloroethane, 2,2,4Trimethylpentane을 구분하여 인식할 수 있었다.
3차원 복원 기술은 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 표면의 색상을 디지털화하는 기술이다. 일반적으로 가상현실, 게임, 애니메이션 등의 컴퓨터 그래픽스에 기반한 응용에서는 숙련된 디자이너가 수작업으로 3차원 모델을 제작하는데, 이는 시간이 많이 소요되고, 디자이너의 숙련도에 따라서 품질의 차이가 많은 단점이 있다. 뿐만 아니라 실세계에 존재하는 물체를 모델링할 때는 일일이 측정을 하는 과정을 거쳐야 하는 단점이 있다. 3차원 복원 기술은 이에 대한 대안으로 연구되고 있는 기술로써, 이미 많은 응용 분야에서 활용되고 있을 뿐만 아니라 새로운 서비스가 꾸준히 창출되고 있는 기술이다 이를 위하여 본 논문에서는 3차원 복원 기술의 정밀도를 높이기 위한 높이정보 분석에 대하여 연구하였다.
단일 균열시스템에서 간극 크기에 따른 상대투과도의 변화 특성을 측정하기 위해 본 연구에서는Hele-Shaw평판 형태의 유리 평판을 제작하여 실험을 수행하였다. 평판의 재질은 유동 양상 관찰을 위해 유리를 사용하였고, 간극 크기는 실제 현장에서 관측되는 30에서 $120\mum$ 사이의 범위에서 7가지 경우를 설정하여 정상유동법에 의한 실험을 수행하였다. 또한 실험 측정결과에 대한 보다 정확한 포화도 계산 및 분석의 편의를 위해 디지털 영상 편집법 (digital image process technique)을 이용한 해석모델을 개발ㆍ이용하였으며, 균열에서의 2상 유체유동 양상에 직접적인 영향을 미치는 간극크기와 매질의 표면 특성을 나타내는 임계포화도를 이용하여 단일 균열에 대한상대투과도 실험관계식을 도출하였다.
제방(Levee)은 하천을 따라 축조한 공작물로서, 홍수 등 자연 재해로부터 제내지를 보호하는 역할을 한다. 본 논문에서는 낙동강 지역을 촬영한 항공 라이다 자료(airborne topographic LiDAR data)와 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공하는 제방현황 자료를 활용하여 제방 GIS 데이터베이스 구축에 관한 연구를 진행한다. 우선, 미국 공병단에서 제공하는 제방 데이터베이스와 국가 수자원 관리 종합 정보시스템에서 제공하는 우리나라 제방현황 테이블을 비교 및 분석한다. LiDAR 자료로부터 제방 정보를 추출하기 위해서, 보간법을 이용하여 LiDAR 점군 자료들로부터 디지털 표면 모델을 생성한 후, 디지털 표면 모델에서 인접한 픽셀간의 최대 고도값 차이를 계산하여 경사 지도를 만든다. 그리고, 경사도 분류 방법을 이용하여 제방의 주요 구성 요소인 둑마루 및 비탈 경사를 나타내는 폴리곤을 각각 추출한다. 그리고, 둑마루 및 비탈 경사 폴리곤들로부터 추출한 속성정보와 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공하는 제방현황 자료를 병합하여 제방 GIS 데이터베이스를 구축한다. 마지막으로, 본 연구에서는 라이다 자료만을 활용하여 제방 GIS 데이터베이스를 구축하였을 때의 장점 및 한계에 관해서 토론하고, 이를 보완하기 위한 차후 연구에 관한 방향을 제시한다.
최근 들어 햅틱 분야는 디지털 콘텐츠를 만질 수 있게 촉감을 제공함으로써 의학, 교육, 군사, 엔터테인먼트, 방송 분야 등에서 널리 연구되고 있다. 그러나 햅틱 분야가 사용자에게 시청각 정보와 더불어 추가적인 촉감을 제공함으로써 보다 실감 있고 자연스러운 상호작용을 제공하는 등 여러 가지 장점을 가진 것에 비해 아직은 일반 사용자들에게 생소한 분야다. 그 이유 중 하나로 촉감 상호작용이 가능한 콘텐츠의 부재를 들 수 있다. 또한 최근에 가상환경(Virtual Environment, VR)에 관심이 증가 되고, 가상환경에 햅틱이라는 기술을 접목시키는 시도가 많이 일어나고 있어서, 촉감 모델링에 대한 욕구 또한 증대 되고 있다. 일반적으로 촉감 모델링은 Material properties를 가지고 있는 그래픽 모델들로 구성이 된다. 그래픽 모델링은 일반적인 모델링툴 (MAYA, 3D MAX, 기타 등)으로 할 수 있다. 하지만 촉감 관련된 촉감 모델들은 콘텐츠를 제작한 이후에 일일이 수작업으로 넣어 주어야 한다. 그래픽 모델링에서는 사용자가 직접 눈으로 확인 하면서 작업을 이루어 지기 때문에 직관적으로 이루어질 수 있다. 이와 비슷하게 촉감 모델링은 직관적인 모델링을 하기 위해서 사용자가 직접 촉감을 느껴 보면서 진행이 되어야 한다. 또한 그래픽 모델링과 촉감 모델링이 동시에 진행이 되지 않기 때문에 촉감 콘텐츠를 만드는데 시간이 많이 걸리게 되고 직관적이지 못하는 단점이 있다. 더 나아가서 이런 촉감 모델링을 포함한 모델링 높은 생산성을 위해서 신속히 이루어져야 한다. 이런 이유들 때문에 촉감 모델링을 위한 새로운 인터페이스가 필요하다. 본 논문에서는 촉감 상호작용이 가능한 촉감 콘텐츠를 직관적으로 생성하고 조작할 수 있게 하는 촉감 모델러를 기술한다. 촉감 모델러에서 사용자는 3 자유도 촉감 장치를 사용하여 3 차원의 콘텐츠 (정적 이거나 동적이거나 Deformation이 가능한 2D, 2.5D, 3D Scene)를 실시간으로 만져보면서 생성, 조작할 수 있는 촉감 사용자 인터페이스 (Haptic User Interface, HUI)를 통해서 콘텐츠의 표면 촉감 특성을 직관적으로 편집할 수 있다. 촉감 사용자인터페이스는 마우스로 조작하는 기존의 2 차원 그래픽 사용자 인터페이스를 포함하여 3 차원으로 사용자 인터페이스도 추가되어 있고 그 형태는 촉감 장치로 조작할 수 있는 버튼, 라디오버튼, 슬라이더, 조이스틱의 구성요소로 이루어져있다. 사용자는 각각의 구성요소를 조작하여 콘텐츠의 표면 촉감 특성 값을 바꾸고 촉감 사용자 인터페이스의 한 부분을 만져 그 촉감을 실시간으로 느껴봄으로써 직관적으로 특성 값을 정할 수 있다. 또한, XML 기반의 파일포맷을 제공함으로써 생성된 콘텐츠를 저장할 수 있고 저장된 콘텐츠를 불러오거나 다른 콘텐츠에 추가할 수 있다. 이러한 시스템은 햅틱이라는 분야를 잘 모르는 사람들도 직관적으로 촉감 모델링을 하는데 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.
양손 절단 환자들에게 미용적 목적과 함께 기능적 목적을 갖춘 의수가 필요하며 잔존 근육의 근전도를 이용한 인공 의수에 대한 연구가 활발하나 아직도 비싼 비용의 문제가 있다. 본 연구에서는 저비용의 부품과 소프트웨어인 표면 근전도 센서, 머신러닝 소프트웨어 Edge Impulse, Arduino Nano 33 BLE, 그리고 3D 프린팅을 이용하여 인공의수를 제작하고 성능을 평가하였다. 표면 근전도 센서로 획득하고 Edge Impulse에서 디지털 시그널 프로세싱 과정을 거친 신호들을 이용하여 머신러닝으로 손가락 운동의 종류를 판단하는 훈련을 통해 각 손가락의 굽힘 운동신호를 의수 모델의 손가락들에 전달하였다. 디지털 시그널 프로세싱 조건을 노치 필터 60 Hz, 대역필터 10-300 Hz, 그리고 샘플링 주파수 1,000 Hz로 했을 때, 머신 러닝의 정확도가 82.1%로 가장 높았다. 각 손가락 굴곡 운동간에 혼동될 수 있는 가능성은 약지가 가장 높아서 검지의 운동으로 혼동될 가능성이 44.7 %이었다. 저비용 인공의수의 성공적인 개발을 위해서는 더 많은 연구가 필요하다.
점묘화(stippling)는 펜과 잉크를 이용한 수많은 점들로 대상을 표현하는 예술 기법이다. 기존 비사실적 렌더링(Non-Photorealistic Rendering; NPR)에서 점묘화 연구들은 단색의 점들을 사용하여 그레이 영상이나 표면의 재질 등을 표현하였다. 본 논문에서는 2차원 영상의 컬러 정보를 해석하여 다양한 컬러의 점들로 표현하는 새로운 점묘화 기법이 제안된다. 제안된 방법은 입력 영상의 HSV 모델로부터 해석된 정보를 이용하여 컬러 가중치 함수(weight function)를 정의한다. 그리고 정의된 컬러 가중치 함수를 통해 점의 적절한 개수와 크기를 자동으로 계산한다 제안된 방법은 컬러 가중치가 적용된 펜로즈(Penrose) 샘플링을 사용하여 점을 분포하기 위해 소요되는 처리시간을 크게 단축하였다. 그리고 먼셀(Munsell)의 색상모델에 기반한 컬러 지터링(jittering)으로 실제 컬러 점묘화에 가까운 표현을 구현하였다 제안된 컬러 점묘화 기법은 처리속도가 매우 빠르고 다양한 컬러 점들로 영상을 표현하므로 애니메이션, 디지털 아트, 컴퓨터 그래픽 도구 등에 다양하게 활용될 수 있다.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 활용하여 작물 생육을 지속적으로 감시하며 해당 정보를 신속하게 디지털화 하고 있다. 이를 위해 선택적 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 널리 활용되고 있다. 그러나 식생 표면의 분광 산란·반사는 이방성을 보이기 때문에 광원인 태양의 위치와 관측 방향에 따라 반사도가 달라진다. 이는 식생지수 값이 작물의 실제 상태를 정확하게 반영하지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 이방성 반사 특성 보정을 위해 bidirectional reflectance distribution function (BRDF) 앙상블 모델을 고해상도 Sentinel-2 위성 영상에 적용하고, normalized difference vegetation index (NDVI)와 2-band enhanced vegetation index (EVI2)를 산출하였다. BRDF 보정에 따라 산림에서 Red와 near-infrared (NIR) 밴드의 반사도가 대체로 증가하고, 농촌마을 및 농경지에서는 감소했다. 식생지수는 BRDF 보정 후에 산림지역 내에서의 지형 구분이 뚜렷해지고 논은 수확 유무에 따른 공간적 차이가 상승했다. 이는 EVI2보다 NDVI에서 그 차이가 컸다. 이러한 결과는 앞으로의 고해상도 위성 영상에서의 BRDF 모델 개발과 개선에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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