충돌제트는 산업, 항공우주, 군사 분야 등 공학적으로 많은 분야에서 응용되고 있다. 산업분야에서 충돌제트는 설치가 간단하고 형태가 단순하면서도 열 및 물질 전달효과가 상당히 크기 때문에 고효율의 열전달 효과를 얻을 수 있다는 점에서 광범위하게 응용된다. 예를 들면 물체 표면의 부분냉각은 고온 금형의 급속 냉각, 가스터빈 깃의 냉각, 전자부품의 냉각 등에 이용되며 부분 가열에서는 제철, 제지 및 유리공업, 금형의 풀림 등에 폭 넓게 적용된다. 항공우주, 군사분야에서는 수직/단거리 이·착륙기(V/STOL)의 발진, 미사일 발사시스템, 다단 로켓의 분리, 우주공간에서의 도킹, 화염 편향기 등에 적용이 되며 대부분 평판이나 특수한 판의 형상에 과소 팽창제트가 충돌할 때 발생하는 현상에 대한 것이다.
기도 이물은 유아나 소아에서 특히 많으며 성문으로 들어갈 수 있는 크기라면 우리 주위에 있는 어떤 물체라도 이물이 될 수 있으며 따라서 기도 이들의 종류도 다종 다양하다. 그리고 특수하게 생긴 이물의 개재부위가 다양해지는 것을 감안할 때 우리는 판자 치료에 있어서 획일적이고 동일하게 처리될 수 없음은 알 수 있다. 저자는 최근에 유아 및 소아에서 후두의 이물로 생선뼈 1례, 기관지 부분에서 걸린 피리 1례 및 기관 이물로 철사 1례를 경험하였기에 문헌적 고찰과 아울러 보고하는 바이다.
물체가 지닌 3차원 정보를 가장 완벽하게 복원해 내는 디스플레이 기술인 홀로그램은 오랜 기간 사진과 같은 형태의 정지상 영상으로만 재현이 되었으나, 최근 급격하게 발전한 5G 수준의 데이터 통신기술과 초고해상도 디스플레이 기술의 발달로 동영상 재생이 가능한 수준에 다다르고 있다. 디지털 홀로그램 기술을 통해 만들어진 computer generated hologram 패턴을 실제 광학적으로 송출해 내는 디스플레이 장치라 할 수 있는 Spatial Light Modulator(SLM)은 최근 LCoS, DMD 등 다양한 방식으로 구현되고 있으나, 아직까지 구동 면적의 크기 및 픽셀 간격의 측면에서 아날로그 홀로그램과 비슷한 수준의 영상을 구현하기에는 다소 어려움이 있는 것이 사실이다. 이에 본 고에서는 다양한 방식으로 접근되고 있는 기존 SLM의 성능 분석 및 차세대 SLM 기술 동향을 소개하고 SLM의 성능 개선 없이도 홀로그램 영상의 화질 수준을 개선할 수 있는 다양한 기술들에 대해 소개하고자 한다.
레이저 포인터를 검출하는 과정은 포인터의 위치를 검출하는 과정과 입력된 레이저 포인터의 좌표를 모니터의 좌표로 변환하는 과정으로 나눌 수 있다. 레이저 포인터의 추적에 있어서 다변하는 환경의 영향으로 강건성의 확보가 어렵다. 기존의 추적 방식인 Mean-Shift 알고리즘의 경우에는 계산량이 많아서 실시간으로 입력되는 동영상에는 부적합하다. 반면에 CamShift 알고리즘은 빠른 수행이 가능하여 비디오 영상 및 실시간 영상에 적용하기에 적합하고 배경 변화의 영향을 적게 받는다. 또한 검출하려는 색과 같은 색에 의해서 간섭 받는 현상을 방지할 수 있다. 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 강건한 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 또는 화면으로부터 지나치게 멀어지거나 가까워져서 상대적인 크기가 변화할 수 있는 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다.
몰입형 가상현실 시스템의 발전으로 현실감 있는 가상현실의 구현이 가능해졌으며, 이런 현실감으로 인해 가상현실은 자동차 설계나 의료분야뿐만 아니라 시뮬레이션 실험 등의 공학 분야에 이르기까지, 그 실용 범위가 꾸준히 넓어지고 있다. 이런 가상현실 시스템의 가장 큰 특징은 실제로 체험하기 어렵거나 실재하지 않는 물체 또는 상황을 체험할 수 있게 해준다는 것으로, 가상현실 시스템을 시뮬레이션 분야에 적용하게 되면 데이터에 대한 보다 직관적인 해석이 가능해진다. 또, 데이터의 크기 및 복잡도의 증가로 인해 데이터 처리를 고성능 컴퓨터를 이용하는 경우가 증가하고 있는데, 이런 경우 가상현실 환경은 사용자가 직관적으로 데이터를 조작하고 가시화할 수 있게 해준다. 본 논문에서는 몰입형 가상현실에서 시뮬레이션 데이터를 가시화하고 제어할 수 있게 해주는 3차원 인터페이스에 대해 소개하고 구체적인 데이터 제어 방식에 대해 설명하기로 한다. 이런 3차원 인터페이스는 사용자가 데이터를 3차원적으로 조작함으로써 데이터에 대한 직관적인 이해도를 높여줄 수 있다.
본 논문에서는 dense point cloud 의 평면영역에서 발생하는 bump 을 줄이기 위한 방법을 제시한다. 이상적인 point cloud 의 평면영역에서 점의 위치의 차이가 균일하다는 특성을 이용하여 점의 위치를 재구성하는 방식을 제시한다. 또한 더 작은 개수의 점으로 물체를 나타낼 수 있으며, 더 작은 잡음이 나타나는 sparse point cloud 의 성질을 고려하여 dense point cloud 의 점의 개수 또한 감소시킨다. 따라서 제안하는 알고리즘을 적용하여 dense point cloud 의 잡음을 감소시키면 평면영역의 bump 감소 및 점 개수의 감소를 통한 데이터 전송 시 더 작은 크기로 보낼 수 있다.
본 논문에서는 다양한 복원 인공지능 알고리즘 중 하나인 3차원 복원 기술은 실제로 존재하는 물체의 2차원적인 픽셀을 3차원의 형태로 구현하여 형상화한다. 정확한 3차원 정보 처리가 요구됨에 따라 포인트 클라우드로 표현되는 데이터를 통해 정확한 쿨체의 크기 정보나 좌표 정보를 표시할 수 있다. 데이터의 픽셀을 분석하여 3차원의 형태로 구현할 것을 정의하는 복셀화(Voxelization) 알고리즘 전처리 과정을 통해 3차원 복원 기술 3D-GAN 활용으로 3차원 형태 형상화를 하였다. 본 논문에서는 3차원 복원 알고리즘 통하여 2차원 포인트 클라우드를 분석해 3차원 형태로 복원하는 기술에 대한 설명한다.
일반적인 터치스크린은 물리적인 막에 의존해야 한다는 점과 크기에 제약을 받는 다는 단점이 있고, 기존에 제시되있는 스테레오 기술만을 이용한 가상 터치스크린은 스크린 상에는 손 외에 움직이는 물체가 없다고 가정하는 제약이 있다. 하지만, 기존의 터치 스크린과 같이 가상막을 이용하면서도, 배경분리 기술과 피부색 추출 기술을 사용해서 사람의 신체 중에 피부색을 띄는 부분을 추출하고, 스테레오 기술에서 얻어진 깊이 값을 이용하여 가상막 형성하면, 가상막을 통과하는 사람의 손이나 얼굴 등 신체의 특정 부분을 추출 할 수 있다. 이 기술은 기존에 제안되었던 가상 터치 기술보다 더 안정감 있고, 고감도의 성능으로 터치를 인식 할 수 있어서 게임을 비롯한 여러 어플리케이션에 적용이 가능하다.
본 논문에서는 적응적 변이추정 기법을 이용한 새로운 중간시점영상합성 방법을 제시하였다. 즉, 스테레오 입력 영상으로부터 특징값을 추출하고, 설정된 임계값과 비교하여 특징값의 크기를 결정한 다음, 특징값의 크기에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 선택하여 정합함으로써 중간시점의 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 배경과 같인 특징값이 작은 영역에서는 비교적 큰 정합창에 의한 블록정합이 이루어지고 물체의 윤곽선과 같이 특징값이 큰 영역에서는 상대적으로 작은 정합창에 의한 미세한 정합이 적응적으로 수행되기 때문에 전체적인 정합성능의 개선뿐만 아니라 기존의 기법에서 나타나는 오정합이나 블록화 현상등의 문제점 해결의 가능성을 제시하였다. 또한, 'Parts' 및 'Piano' 영상을 사용한 실험결과 본 논문에서 새로이 제안한 중간시점 영상합성 방법은 기존의 방식에 비해 평균적으로 PSNR은 약 2.32∼4.16dB가 향상되었고, 수행시간은 약 39.34∼65.58% 감소됨을 확인하였다.
자율주행 차량은 사람의 안전, 환경, 노령화 등의 문제 해결에 새로운 대안으로 부상하고 있다. 또한, 이러한 기술개발은 다른 산업 분야에 파급효과가 매우 크다. 하지만, 이에 따르는 문제점들이 발생한다. 자율주행 차량에 의한 인명 피해는 점점 증가하고 있는 실정이다. 활동성이 없는 물체에 대한 충돌 사고는 다소 줄어들고 있지만, 반대로 활동성을 가진 장애물에 대한 기술 개발은 아직 미미한 편이다. 이에, 본 연구에서는 자율주행차량에서 가장 큰 문제점으로 나타나고 있는 도로 위의 활동성이 있는 장애물을 추출하는 방안을 제안한다. 먼저, 자동차 카메라에 의해 획득한 연속적인 영상에서 핵심장면을 추출한 후, 장면에 포함되어 있는 장애물들에 대한 활동성의 크기와 활동의 반복성 정보를 이용하여 활동성 장애물을 추출하는 것을 제안하였다. 핵심장면은 영역분할과 병합을 통하여 산출한다. 이러한 결과를 바탕으로 영역의 픽셀 별로 빈도의 크기를 산출하고, 활동성의 빈번하게 나타나는 정보를 이용하여 장애물의 활동의 크기를 계산하였다. 사람이 직접 추출한 결과와 비교했을 때 추출 정확도는 다소 떨어지지만 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 제안된 연구가 자율주행의 문제점들을 해소하고 인명사고를 줄이는 방안에 기여할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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