일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델링을 위해서는 정확한 변위 측정이 필수이다. 기존의 스테레오 영상에서 변위 측정 방식은 전체 영상에 대하여 정합 연산을 수행함으로써 많은 연산 시간과 함께 높은 오 정합 확률의 문제가 있다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서의 변위 벡터가 전체 탐색 범위 안에 골고루 분포되어 있지 않고 배경과 물체의 변위에 해당하는 값만을 갖는다는 특성을 이용하여 스테레오 영상을 웨이블릿 변환을 하고 1/4 크기로 줄어든 저주파 영역으로부터 영역 기반 방법을 이용하여 대략적인 변위 영역을 구한다. 대략적인 변위 백터로부터 변위 히스토그램을 생성하고, 이를 이용하여 전경과 배경을 분할 한 뒤, 다시 전경 영상만을 원 영상으로 복원하여 화소의 밝기값이 아닌 2차 미분값을 이용한 화소기반 방법을 통해 조밀한 변위를 구하는 2단계 하이브리드 방법을 제안한다. 또한, 분할된 전경 영역으로부터, 특징점들을 뽑아내고 변위 벡터와 카메라 파라미터를 이용하여 특징점들의 깊이 정보를 추정해 내는 3차원 모델링 과정을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용할 경우, 기존의 영역 기반 방법의 문제점인 계산 시간 문제를 상당 부분 단축시킬 수 있고, LOG 필터를 통한 2차 미분값을 이용한 화소기반 방법을 추가함으로써, 정밀한 변위를 구할 수 있다. 또한 교차 일치성 검사를 통해 잘못된 변위를 제거하고, 폐색 영역들을 검사할 수 있다. 아울러 3차원 모델링 과정에서, 기존의 Delaunay 삼각측량법의 문제점인 오정합 문제를 전경/배경 분할 알고리즘을 제안함으로써 효과적으로 해결 할 수 있다.
감자 품종 'Kennebec'과 육종 계통 ND 860-2의 잎 절편을 식물 생장조절제 indole acetic acid(IAA)와 zeatin riboside의 다향한 조합이 포함된 Murashige-Skoog 배지에서 배양하였다. 신초, 뿌리 및 캘러스가 다양한 식물생장조절제 조합으로부터 유기되었으며 두 품종 공히 $3.5mg{\cdot}L^{-1}$ IAA와 $4.0mg{\cdot}L^{-1}$ zeatin riboside를 포함한 배지에서 가장 많은 소식물체를 유기하였다. 뿌리가 유기된 재분화개체를 온실에서 재배한바 $7.0mg{\cdot}L^{-1}$ IAA와 $3.0mg{\cdot}L^{-1}$ zeatin riboside이 포함된 배지에서 재분화된 개체의 생육이 다른 처리구에 비해 유의성 있게 좋았다. ND 860-2의 경유 $3.5mg{\cdot}L^{-1}$ IAA와 $3.0mg{\cdot}L^{-1}$ zeatin riboside의 배지로부터 재분화된 개체의 잎에서 chlorophyll이 결핍되어 부분적으로 옅은 황색 부분이 나타나는 chimera를 발견하였으며 재분화개체로부터 tuber 수, 크기 및 무게 등 표현형의 변이가 나타났다.
요요 진동시스템을 이용한 파력발전 장치의 모델링 및 성능해석을 수행하였다. 본 연구의 파력발전 시스템은 기계적 요소인 요요진동 시스템, 모션정류 시스템, 동력전달 시스템과 전기적 요소인 발전시스템으로 구성된다. 특히 요요 진동시스템을 적용하여 파랑의 입력을 회전운동으로 변환하였으며 입력되는 파랑의 크기가 공진현상에 의해 증폭되어 높은 에너지 변환효율을 갖도록 구성되었다. 기계적 시스템과 전기적 시스템의 임피던스 연결(Impedance matching)을 통해 기계-전기 통합 해석 모델을 수립하였다. 일정 입력 가속도 0.14g 에서 다양한 파랑 주파수와 시스템 감쇠비에 대한 수치적 성능 해석을 진행하였다. 최대 전기적 출력은 공진주파수에서 부하저항이 최적 부하 조건을 만족할 때 발생하였으며, 이때 최대 전기 출력은 290W, 발전 효율은 48%이다. 해석 결과를 통해 공진 현상을 이용하여 파력발전장치의 출력을 크게 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
유전자총을 이용한 형질전환 체계와 PPT (D-L-phosphinothricin) 선발을 통하여 나리 인편조직으로부터 형질전환 식물체가 획득되었다. 본 연구에서 나리 '레드플레임' 품종의 인편조직에 선발유전자로 제초제저항성 유전자인 bar 유전자 그리고 내염성과 내건성의 복합환경저항성을 나타내는 AtSIZ 유전자를 목적유전자로 가지고 있는 플라스미드를 금입자에 코팅해서 유전자총을 이용해서 형질전환 하였다. 이러한 형질전환 체계 확립을 위해 헬륨가스 압력은 1,100 psi, 금 입자크기는 $1.0{\mu}m$ 그리고 목적 절편체까지의 거리는 6 cm 그리고 유전자총 처리 24시간 전과 후에 0.2 M sorbitol과 0.2 M mannitol을 혼합해서 MS배지에 첨가한 프로토콜로부터 우수한 형질전환 결과를 나타내었다. 유전자총 발사 처리 후, 1주간 선발제로 사용되는 PPT가 없는 MS 배지로 이식하여 배양 후, PPT 10 mg/l이 첨가된 선발배지에서 4주 간격의 계대배양을 통해 8-12주간 선발과정을 거친다. PPT 선발 배지에서 생존한 신초가 형성된 형질전환 나리 인편 조직들을 호르몬이 없는 MS 배지로 다시 옮겨주면 발근 및 추가 생육이 이루어진다. 생존한 형질전환 나리 기내 소식물체들로부터 PCR 검정을 통해 선발유전자인 bar 유전자 그리고 목적유전자인 AtSIZ 유전자의 도입이 확인되었다. 결론적으로 100여개의 나리 인편조직을 본 연구에서 확립된 유전자총 실험프로토콜을 이용하면 대략적으로 형질전환 나리 17-18 개체를 획득할 수 있으며 본 연구에 기술된 유전자 총 매개 형질전환 체계는 추가적인 보완이 이루어지면, 향후 나리 육종 프로그램에 기여할 것이다.
비파괴 시험을 위한 3차원 구조의 초음파 영상에는 다양한 결함을 명백하게 보여줄 수 있을 만큼 상세하고 쉽게 알아볼 수 있는 정보가 제공되어야 한다. 수년 동안 원자력 발전소에서 사용된 금속관에 발견되는 소규모의 균열은 전형적인 결함들인데, 이러한 밀리미터 이하의 균열이나 결함은 최종 3차원 영상에서 묘사되어야만 의미 있는 검사가 될 것이다. 향상된 선명도와 그에 따른 결함의 발견 과정의 한 단계로써, 펄스에코(pulse-echo) 초음파를 사용한 3차원 영상제작 기술을 제안한다. 이 기술은 필요한 스캐닝과 펄스에코 데이터의 처리과정을 통한 검사로 3차원 물체의 3차원 영상을 생성하는데, 2차원 위너필터(Wiener fille.)에 의해 초음파 빔을 선명하게 하는 기술을 포함한다. 제안하는 위너필터는 빔의 전달에서 펄스에코 데이터를 초음파 빔 방향의 수직방향에 따라 필터링한다. 이 3차원 처리과정은 결함의 선명성을 증진시키고 사용자에게 3차원 구조물의 좌우 회전 및 축 회전과 같은 조작 능력을 제공한다. 이러한 조작 능력은 3차원에서 다양한 결함들의 크기와 위치의 분명한 묘사를 가능하게 한다.
오늘날 3D 다이내믹 시뮬레이션은 많은 산업들과 밀접한 관계를 가지고 있다. 과거에는 자동차 충돌, 건축물 분야에서 주로 사용되었으나 최근에는 영화나 게임 분야에도 물리 시뮬레이션이 중요한 역할을 하고 있다. 일반적으로 3D 물체를 사실적으로 표현하기 위해서는 많은 수학적 연산이 필요하기 때문에 기존의 CPU 기반의 응용 프로그램들은 이러한 많은 연산량을 실시간으로 처리하는데 무리가 있다. 최근 그래픽 하드웨어의 발전과 아키텍쳐의 개선으로 GPU는 기존의 렌더링 연산뿐만 아니라 범용 목적의 연산 기능을 제공하고 있고 이러한 GPU를 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 GPU를 이용한 천 시뮬레이션 수행시 수행 성능을 최적화하기 위하여, GPU 셰이더의 실행 환경 변화에 따른 천 시뮬레이션 알고리즘의 수행 성능의 변화를 분석하였다. GPU를 이용한 천 시뮬레이션은 GLSL 4.3의 Compute shader를 사용하여 스프링 중심 알고리즘과 노드 중심 알고리즘을 PC기반으로 구현하였고, GLSL Compute shader의 다양한 워크 그룹 (Work Group) 크기와 차원 분배에 따른 연산 속도의 변화를 비교 분석하였다. 실험은 5,000 프레임까지 10회 반복 수행하여 FPS(Frame Per Second)의 평균을 구하여 진행하였다. 실행결과, 노드 중심의 알고리즘이 오히려 스프링 중심의 알고리즘 보다 빠른 수행속도를 보여 주었다.
작약(Paeonia lactifloral Pall)의 회사조직을 배양하여 체세포배의 획득 가능성을 밝히고 유묘의 대량번식에 필요한 기초자료를 얻고자 본 실험을 수행하였다. 5월 중순경 채취한 화뢰로부터 회사조직을 절취하여 2,4-D 농도를 달리한 4종 의 MS배지에 치상하였을 때 2,4-D 1.0 mg/L, 0.5 mg/L, 0.1 mg/L 첨가한 배지 순으로 캘러스의 형성과 생장이 양호하였고 생장조절제를 첨가하지 않은 배지에서는 회사조직이 갈변하여 캘러스 발생을 관찰할 수 없었으며 이들 캘러스를 설탕만 20 g/L로 줄인 동일한 생장조절제 조성의 배지에서 계대배양했을 때 증식이 양호하였다. 체세포배 유기를 위해 5 mm 크기의 캘러스를 3종의 배지에 이식했을 때2,4-D 0.5 mg/L 첨가배지에서 얻은 캘러스를 생장조절제를 첨가하지 않은 배지에서 배양했을 때 배양 80일 후 38.0%의 가장 높은 배발생률을 나타내었다. 또한 설탕 첨가농도와 활성탄 첨가유무를 달리한 6종의 생장조절제 무첨가 배지에 계대배양 중인 캘러스를 배양했을 때 2,4-D 0.5 mg/L 첨가배지에서 유기증식된 캘러스를 설탕 농도는 20 g/L로 동일하고 활성탄을 3 g/L 첨가한 배지에서 배양 60일 후 60.0%로 가장 높은 배발생률을 나타내어 배발생률을 향상시킬 수 있었다. 발생된 배들의 이식 적정시기를 구명하기 위해 발육상별로 생장조절제를 첨가하지 않은 배지에 이식했을 때 부착된 모조직으로부터 다수의 배가 유기되었는데 어뢰형 배를 이식했을 경우 배의 증식률이 1.4배로 가장 높았으며 성숙배로의 발육도 양호하였다. 유백색의 자엽이 전개된 배들은 GA3 0.3 mg/L가 첨가된 배지에 이식하여 5$^{\circ}C$ 에서 2주간 암상태로 전처리 했을 때 배양 1개월 후 37% 의 배가 발아하였으며 발아된 배들을 BA 2.0 mg/L 첨가배지로 이식함으로써 유식물체로 생장하였다.
인체내부의 각 조직은 서로 다른 저항률(resistivity)분포를 가지며, 조직의 생리학적, 기능적 변화에 따라 임피던스가 변화한다. 본 논문에서는 주로 기능적 영상을 위한 임피던스 단층촬영 (EIT, electrical impedance tomography) 시스템의 설계와 구현 결과를 기술한다. EIT 시스템은 인체의 표면에 부착한 전극을 통해 전류를 주입하고 이로 인해 유기되는 전압을 측정하여, 내부 임피던스의 단층영상을 복원하는 기술이다. EIT 시스템의 개발에 있어서는 영상복원의 난해함과 아울러 측정시스템의 낮은 정확도가 기술적인 문제가 되고 있다. 본 논문은 기존 EIT 시스템의 문제점을 파악하고 디지털 기술을 이용하여 보다 정확도가 높고 안정된 시스템을 설계 및 제작하였다. 크기와 주파수 및 파형의 변화 가능한 50KHz의 정현파 전류를 인체에 주입하기 위해 필요한 정밀 정전류원을 설계하여 제작한 결과, 출력 파형의 고조파 왜곡(THD, total harmonic distortion)이 0.0029%이고 진폭 안정도가 0.022%인 전류를 출력 할 수 있었다. 또한, 여러개의 정전류원을 사용함으로써 채 널간 오차를 유발하던 기존의 시스템을 변경하여, 하나의 전류원에서 만들어진 전류를 각 채널로 스위칭하여 공급함으로써 이로 인한 오차를 줄였다. 주입전류에 의해 유기된 전압의 정밀한 측정을 위해 높은 정밀도를 갖는 전압측정기가 필요하므로 차동증폭기, 고속 ADC및 FPGA(field programmable gate array)를 사용한 디지털 위상감응복조기 (phase-sensitive demodulator )를 제작하였다. 이때 병렬 처리를 가능하게 하여 모든 전극 채널에서 동시에 측정을 수행 할 수 있도록 하였으며, 제작된 전압측정기의 SNR(signal-to-noise ratio)은 90dB 이다. 이러한 EIT 시스템을 사용하여 배경의 전해질 용액에 비해 두 배의 저항률을 가지는 물체(바나나)에 대한 기초적인 영상복원 실험을 수행하였다. 본 시스템은 16채널로 제작되었으나 전체를 모듈형으로 설계하여 쉽게 채널의 수를 늘릴 수 있는 장점을 가지고 있어서 향후 64채널 이상의 디지털 EIT시스템을 제작할 계획이며, 인체 내부의 임피던스 분포를 3차원적 으로 영상화하는 연구를 수행 할 예정이다.
흑백 혹은 컬러 영상과 같은 2차원 정보를 사용한 얼굴 검출 알고리즘에 관한 연구가 수십 년 동안 이루어져 왔다. 최근에는 저가 range 센서가 개발되어, 이를 통해 3차원 정보 (깊이 정보: 카메라와 물체사이의 거리를 나타냄)를 손쉽게 이용함으로써 얼굴의 특징을 높은 신뢰도로 추출하는 것이 가능해졌다. 대부분 사람 얼굴에는 3차원적인 얼굴의 구조적인 특징이 있다. 본 논문에서는 흑백 영상과 깊이 영상을 사용하여 얼굴을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 처음에는 흑백 영상에 adaboost를 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역의 위치에 대응되는 깊이 영상에서의 얼굴 후보 영역을 추출한다. 추출된 영역의 크기를 $5{\times}5$ 영역으로 분할하여 깊이 값의 평균값을 구한다. 깊이 값들의 평균값들 간에 순위를 매김으로써 블록 순위 패턴이 생성된다. 얼굴 후보 영역의 블록 순위 패턴과 학습 데이터를 사용하여 미리 학습된 템플릿 패턴을 매칭함으로써 최종 얼굴 영역인지 아닌지를 판단할 수 있다. 제안하는 방법의 성능을 Kinect sensor로 취득한 실제 영상으로 실험하였다. 실험 결과 true positive를 잘 보존하면서 많은 false positive들을 효과적으로 제거하는 것을 보여준다.
현재 선박의 자동운항을 위해서는 항체의 위치정보 및 방위정보가 반드시 필요하다. 그 중에서도 방위정보는 자동조타 시스템에 필수적인 요소로 측정 장비로는 자이로컴퍼스, 마그네틱 컴퍼스 그리고 GPS 컴퍼스가 있다. 자이로컴퍼스는 주로 GMDSS(Global Maritime Distress & Safety System)의 대형선박에 사용되고 있으며 정밀도와 신뢰도가 우수하지만 부피가 크고 고가라는 단점이 있다. 그리고 마그네틱 컴퍼스는 비교적 정확하고 저렴하지만 선박의 철제 구조물 등과 같은 자성물체에 의한 영향을 많이 받는다는 단점을 가지고 있다. GPS컴퍼스의 경우는 위치정보의 변화에 따라 진북을 가리키지만 항체가 정지해있거나 오차범위 내에서 운동을 할 경우 정확한 방향을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 이러한 방위각 센서의 상호보완을 위해서 least-square curve fitting 방법을 이용하여 GPS 컴퍼스의 성능을 향상시키고 이를 마그네틱 컴퍼스와 공분산 오차의 크기에 따른 가중치를 적용하여 방위각의 정밀도를 향상 시키는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 특성을 분석하고 성능을 검증하였으며 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘의 적용 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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