In this study, a new algorithm, named as Contour Offset Algorithm(COA) is developed to fabricate precise features or patterns in the range of several micrometers by nano replication printing(nRP) process. In the nRP process, a femto-second laser is scanned on a photosensitive monomer resin in order to induce polymerization of the liquid monomer according to a voxel matrix which is transformed from the bitmap format file. After polymerization, a droplet of ethanol is dropped to remove the unnecessary remaining liquid resin and then only the polymerized figures with nano-scaled precision are remaining on the glass plate. To obtain more precise replicated features, the contour lines in voxel matrix should be modified considering a voxel size. In this study, the efficiency of the proposed method is shown through two examples in view of accuracy.
본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.
3차원 볼륨데이터에서 분할 대상영역의 밝기 값이 다양하면서 밝기 값이 유사한 영역과 인접한 경우 3차원 영역확장(region growing) 방법을 사용하여 영역을 분할하기 위해서는 영역확장의 중요한 요인인 동질성 기준 값의 적절한 선택이 요구된다. 본 논문에서는 영역 복셀(voxel)의 1차 미분 값의 크기인 기울기 크기(gradient magnitude)만으로 영역의 경계를 찾기가 쉽지않은 대상의 분할을 위해 볼륨데이터의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 복셀의 2차 미분(second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치(eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 문턱치의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 3차원 영역확장의 단점을 보완하였다.
단백질 분자에 대해 공간 상의 한 점으로부터의 최소 거리를 계산하거나, 임의의 점에 대한 충돌을 감지하는 등의 proximity query는 분자에 대한 기하학적 연산을 수행하기 위해 매우 중요한 기본 연산이다. Proximity query의 계산 시간 효율성은 분자가 어떤 자료구조로 표현되는가에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 GPU 가속을 이용하여 효율적으로 proximity 연산을 수행하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 분자에 대응하는 구의 집합에 대해 복셀 맵 (voxel map)과 스피어 트리 (sphere tree) 를 사용한 자료구조를 제안하며 각 자료구조에 대응되는 알고리즘을 제시한다. 또한, 1,000개~15,000개의 원자를 포함하는 분자에 대한 실험을 통해 두 자료구조의 성능이 기존 자료구조에 비해 최소 3배에서 최대 633배 향상되었음을 보인다.
본 논문에서는 무안경식 3차원 영상처리 기법 중 대표적인 집적 영상 기법을 고려하여 전송 에러를 극복하여 영상 품질을 향상시키는 우선순위 전송 기법을 제안한다. 집적 영상의 각 복셀을 구성하고 있는 픽셀들의 유사성에 기반하여 전송 우선순위를 다르게 설정하고 이에 따라 변조 방식을 다르게 적용한다. 즉, 복셀을 구성하는 해당 픽셀들의 분산값이 작은 경우에는 높은 우선순위를 부여하여 에러에 강인한 특성을 갖는 변조 레벨을 사용하여 전송하고, 복셀을 구성하는 해당 픽셀의 분산값이 큰 경우에는 낮은 우선순위를 부여하여 에러율은 높아지지만 빠른 전송률을 제공하는 변조 기법을 사용하여 전송한다. 우선순위의 구분 없이 동일한 변조 레벨을 사용하는 기존 방식 대비, 우선순위가 높은 중요한 영상 데이터 비트열에 에러에 강인한 변조 레벨을 적용한 제안 방식의 경우에 수신 영상의 peak to sidelobe ratio (PSR)이 개선됨을 확인할 수 있다.
본 논문은 복셀(voxel)로 표현된 임플리시트(implicit) 곡면에 새로운 앤티 앨리어싱 방법을 적용하여 저해상도에서도 양질의 이미지를 구현하는 것을 목적으로 한다. 임플리시트 곡면은 독창적인 3-D 모델링과 제어 방법을 만들며 과학 유사 분야와 의료영상 가시화 부분, 애니메이션 원형과 의료용 시뮬레이션, 대화식 모델링 같은 분야에 많이 이용되고 있다. 레이 트레이싱이나 텍스쳐 맵핑으로 표현된 임플리시트 곡면에서의 앤티 앨리어싱 방법은 일반적으로 stochastic 샘플링 방법이 많이 사용되고 있지만 이 방법은 복잡한 함수로 표현된 임플리시트 곡면에 더 많은 어렵고 복잡한 계산을 요구하며 이에 따라 처리시간과 비용이 많이 든다. 반면에 복셀로 표현되는 임플리시트 곡면은 고해상도를 사용하여 부드러운 이미지를 나타내고 있지만 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 시프트(shifted) 더블 Z-버퍼 앤티 앨리어싱 방법를 제안하였다. 시프트(shifted) 더블 Z-버퍼를 이용한 앤티 앨리어싱 방법 외에 box 필터와 tent필터를 적용하여 앤티 앨리어싱 효과를 증가시킨 곡면 이미지를 구현하였다. 결론적으로, 시프트(shifted) 더블 Z-버퍼 앤티 앨리어싱 방법은 간단하고 효율적인 방법이며 여러 형태의 필터링 적용이 가능하고 멀티 Z-버퍼로의 확장성이 좋다.
본 연구에서는 나노/마이크로 소자 및 MEMS 제작에 활용가능하고 또한 수십 마이크로미터 크기의 3차원 곡면을 가진 형상을 제작하기 유리한 이광자 광중합을 이용한 다중조사 복셀 매트릭스 스캐닝법(multi-exposure voxel matrix scanning method)에 의한 나노 복화공정을 개발하였다. 이 공정을 통하여는 높이에 따라 14가지의 색을 가진 등고선으로 표현된 3차원 자유곡면 형상을 적층방식이 아닌 단일 층으로 3차원으로 제작할 수 있다. 여기서 수광각도가 1.25인 집광렌즈를 사용하여 레이저의 조사시간에 따라 1.2 um에서 6.4 um까지 변하는 복셀의 높이 차이를 이용하여 3차원 곡면 제작이 가능하다. 본 연구의 유용성을 검토하기 위하여 몇 가지 3차원 곡면형상을 초미세 입체 패터닝 공정에서 사용하는 일반적인 적층방식을 사용하지 않고 단층으로 제작하여 시간을 단축하였다.
본 논문에서는 단백질 분자로부터 표면 원자를 효율적으로 발견하는 알고리즘을 제안한다. 표면 원자란, 주어진 probe solvent $P$가 단백질 분자와 충돌하지 않고 접한다고 가정할 때, $P$와 접할 수 있는 원자의 집합을 의미한다. 단백질 분자를 구성하는 원자들은 반데르바스 반경을 갖는 구의 집합으로 표현되며, probe solvent 역시 구로 대응된다. $P$의 반경에 대해 분자의 오프셋 곡면을 구하여 표면 원자를 발견하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 구의 오프셋 곡면에 대해 복셀 맵(voxel map)을 구성하여 효율적으로 분자의 오프셋 곡면을 구하며, GPU (graphic processor unit)를 활용한 병렬처리를 수행하여 최대 6,412개의 원자를 갖는 분자에 대해 42.87 millisecond 내에 표면 원자를 발견한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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