섬유예술은 현대 미술운동의 하나로 부각되었고, 그 중에서도 타피스트리는 인간의 역사와 함께 시작되어 지금가지 전시회와 다양한 형태를 통해 선보이고 있고 점점 깊이 연구되고 있다. 그러나 이 작업과정은 광대한 크기로 인해 시간적 육체적 노력이 엄청나게 요구된다. 현 상황은 샘플작업을 한 뒤 본 작업에 들어가는데 마무리 작업을 할 때까지 그 느낌을 잘 알 수 없기 때문에 완성단계에서도 마음에 들지 않으면 다시 작업을 하는 경우가 많이 있다. 이런 문제점을 보완하기 위해서 미리 컴퓨터를 통하여 확인 후 수정을 거쳐 결과물을 볼 수 있도록 하여 창작의 시간을 늘이고 불필요한 시간을 없애고자 시뮬레이션이 연구되었 다. 이 시뮬레이션의 주된 내용은 스캔, 드로잉, 라인 클린 업, 필업, 렌더링, 내역 조회의 과정을 거쳐 프린트 할 수 있도록 구성되었다. 내용은 스캔과 드로잉에서 아이디어 창출을 하고 라인 클린 업에서 벡터 이미지로 만든 다음 실의 느낌을 주고 수정을 한다. 이 이미지를 렌더링하고 실의 길이와 무게 가격 조회를 한 후 프린트하는 전과정을 시뮬레이션 하는 패키지 소프트웨어를 프로토타입으로 제작한 것이다. 이런 과정을 통해 타피스트리를 하는 여러 작가들과 학생들에게 보다 쉽게 접하고 미연에 불필요한 노력과 시간들을 줄일 수 있도록 연구 개발되었다.
자동차 조립산업에서는 다양한 제품의 요구사항에 신속히 대응하기 위해 혼합형 모델 조립생산 방식이 널리 활용되어 왔다. 그러나 이 모델은 부품의 혼돈을 유발할 수 있는데, 혼합형 모델 조립라인에서 부품이 물리적으로 뒤바뀔 때 발생하는 조립오류의 원인이 될 수 있다. 최근 RFID와 ZigBee 무선센서네트워크와 같은 새로운 기술을 조립공정에 적용함으로써 이와 같은 생산 시스템에서 IT 인프라를 통한 실시간 정보를 활용할 수 있게 되었다. 본 논문은 혼합형 모델 조립라인에서 조립공정을 위한 RFID와 ZigBee 무선센서네트워크 활용을 제안한다. 먼저, 조립공정에서 정확한 부품을 선택하기 위해, 조립라인 상의 각 칵핏모듈에 RFID 태그를 부착하고, 이러한 태그를 RFID 리더기를 사용하여 스캔한 뒤 차량의 정보를 인식하고, 칵핏모듈의 각 부품은 바코드를 부착하여 바코드 리더기를 사용하여 스캔하여, 해당 부품이 조립될 차량의 칵핏모듈의 정확한 부품임을 확인한다. 다음으로 본 논문은 자동차 회사로부터의 다양한 주문과 신차 모델에 따른 조립라인에서의 공정의 변화와 재구성에 따라 발생하는 RFID 장치들과 IT서버 시스템 사이의 유선통신용 케이블 포설과 불편함을 제거함으로써 조립오류와 비용을 줄일 수 있는 가변구조 혼합형 모델 칵핏모듈 조립생산방식을 위해 ZigBee 무선센서네트워크 기반의 응용을 제안한다. 마지막으로 제안한 방식을 적용한 수년간의 운영 결과를 제시한다.
AGVS (Automated Guided Vehicle System)는 작업 공간 내 특정 물건 또는 상품들을 자동으로 이동 시켜주는 물류 자동화의 핵심 기술이다. 기존의 AGV는 독립적인 실내위치인식 기술과 함께 각 AGV별로 주행경로 인식을 위해 레이저, 마그네틱, 관성 센서 등을 이용하기 때문에 고비용이며 유지 및 확장이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라인스캐카메라 기반의 마이크로 컨트롤러에서도 구현 가능한 경량화 된 패턴인식 기술을 이용하여 AGV의 주행제어뿐 아니라 위치인식을 동시에 할 수 있는 기술을 제안한다. 제안된 패턴인식기술은 각 AGV가 라인으로 표시된 경로를 인식하여 자율주행을 가능하게 할 뿐 아니라 경로 상에 바코드 형태의 간단한 이미지 형태로 설치된 패턴인식을 통해 AGV자신의 위치를 파악하는 기술을 동시에 제공하기 때문에 AGVS 구현 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 경로 재설정 및 확장에 유리하다. 제안된 기술의 효용성 검증을 위해 마이크로 컨트롤러에서 동작 가능한 패턴인식기술을 구현하였고, AGV 프로토타입을 이용한 실험으로 그 결과 및 효용성을 검증하였다.
다수의광학위성센서들이선형 배열 형태에 기반을두고설계되었다. 널리 알려진 광학위성센서의 종류는 다음과 같이 경로 평행 방향 1열스캐너(along-track line scanner), 경로 직각 방향 1열 스캐너(across-track linescanner), 3열 스캐너(three- line scanner)로 구분할 수 있다. 이들 센서들을 이용하여 위성 및 항공기에서 지상지물의 정확한 위치정보를 획득하려고 할 때 센서의 외부 표정요소와 내부 표정요소는 매우 중요한 요소들이다. 이들 센서들의 영상생성기하구조는 태양에 의한열영향, 진동, 바람등의 다양한 물리적 현상들에 의하여 시시각각 변동될 가능성이 있기에 내부표정요소의 편의가 지상에 미치는 영향을 분석하는 것은 매우 중요하다. 실제적인 비행경로와 자세정보를 바탕으로 생성된 시뮬레이션 자료를 이용하여 본 연구에서는 각 센서의 초점거리에 편의량을 점진적으로 추가하면서 실험과 분석을 수행하였으며, 또한 비행고도를 고고도와 저고도의 두가지 경우로 비교하였다.실험결과, 경로평행방향 1열 스캐너의 경우에 초점거리편의량의 증가가 지상스캔라인방향(Y 방향)의 오차를 유발하였으며, 경로 직각 방향 1열 스캐너의 경우 스캔라인방향과 수직방향으로 오차가 증가하였고, 3열 스캐너의 경우에는 수직방향으로만 오차가 증가하였다. 이들 실험결과는 향후 새로운 센서개발과 센서캘리브레이션 정확도에 가이드라인을 제공할 수 있다고 본다.
본 논문은 라인 레이저 기반 3차원 스캐너에서 투영을 이용한 고속 메쉬 생성 방법을 제안한다. 3차원 공간에서의 메쉬를 생성하기 위한 가장 알려진 방법은 3차원의 점을 4차원으로 변환하고 4차원 컨벡스 헐(convex hull)을 구축하는 방법을 활용한다. 이런 방법은 많은 수의 점 데이터를 가지는 3D 스캔 결과에서는 메쉬를 만들 때 시간이 많이 요구된다. 제안하는 방법에서는 라인 레이저 스캐너에서 중간에 얻어지는 (${\theta}$, y, z)축의 점 정보를 투영하여 얻어진 (${\theta}-y$) 2차원 깊이 지도를 메쉬 생성에 활용한다. 제안된 방법은 2D 영역에서 수행되기 때문에 메쉬를 구성하는 시간이 상당히 단축된다. 제안하는 방법을 평가하기 위해서 라인 레이저 기반 스캐너의 중간 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존방법보다 고속 메시 생성에서 우수함을 보여준다.
수 마이크로 단위로 계측되는 반도체 COG의 정밀도를 높이기 위해서 라인스캔 카메라로 영상을 획득한다. 하지만 불량 검출은 스캔속도와 조명조건에 매우 민감하다. 본 논문에서는 불량이 없는 COG 영상과 입력영상을 정합하여 불량 검출의 정확성을 높이기 위한 방법에 대하여 제안하였다. 두 이미지를 정합시키는 방법으로 영역분할 템플릿 매칭 방법을 사용하였으며 그라디언트 마스크와 AND 연산하여 최종 결과 영상을 획득하였다. 제안된 방법은 다른 이미지 정합 법에 대하여 커다란 성능향상을 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.
본 연구에서는 선행 연구에서 제시한 스캔라인을 이용한 LIDAR 포인트 cloud의 분리과정 중 분리된 포인트 군집간인접 관계를 인식할 수 있는 기능을 추가하여 분리된 건물요소를 인식하고 재결합하였다. 아울러 군집간 인접 특성을 활용하여 지면 포인트 군집을 인식하기 위한 방법론을 제시하였다. 실험 결과 포인트 cloud 분리 과정에 군집간 인접 관계 인식 기능을 추가하더라도 처리 성능이 저하되지 않았으며 후처리를 통하여 건물 요소를 결합하여 온전한 형태의 건물 포인트 군집을 형성함과 더불어 지면 포인트 군집도 인식할 수 있음을 확인하였다.
필름 스캐너는 기존의 광학 필름으로부터 고해상도와 고화질의 디지털 영상을 취득할 수 있는 입력 장치로, 최근 인쇄 및 편집 전문가들의 사용이 증대되고 있다. 그러나 광원 및 센서의 비선형적 특성으로 인해 원 필름 영상의 컬러와 스캔된 영상의 컬러가 일치하지 않는 문제가 발생한다. 따라서 필름 스캐너에서는 스캔된 디지털 영상에 대한 색 보정이 필수적이다. 본 논문에서는 스캔된 RGB 색공간의 데이터를 L$^{*}$ /a$^{*}$ /b$^{*}$ 색 공간으로 변환한 후 역전파 신경회로망을 이용하여 색 보정한다. 또한 TMS320C32 DSP 칩과 고해상도 라인 센서를 사용하여 R, G, B 각각 12 비트의 색분해도와 2400 dpi 급의 해상도를 갖는 필름 스캐너로 직접 구현하여 색 보정의 검증을 하였으며, 역 전파 신경망에 적용한 결과 평균 색 보정률이 79.8%로, 기존의 다항회귀법보다 43.5% 성능이 개선된 결과이다.
붕적층을 포함하는 복합지반의 경우 역의 최대입자크기가 매우 크고, 붕적층을 구성하는 토질의 입도분포가 지역마다 다양하여 시험을 통한 설계지반정수 산정은 매우 어렵다. 또한 이러한 지층의 응력-변형율 거동은 블록(자갈, 전석 등)과 기질(모래, 실트 등)부 경계면의 공학적 성질에 좌우되지만 통상적으로 강도가 작은 기질부의 특성으로 강도정수가 결정되어 대상지반이 과소평가되기 쉽다. 따라서 본 연구에서는 대상지역에 대한 대규모 트렌치 조사를 실시하고 굴착면에 대한 스캔라인 및 이미지 분석을 통한 역의 분포비율을 결정하고 이들 역의 분포비율과 기질부 강도정수를 BIMROCK 모형곡선에 적용하여 대상지역 붕적층의 강도정수 범위를 추정하였다. 마지막으로 강도정수의 적정성을 대상지층에 대하여 한계평형해석을 통해 검증한 결과 합리적인 전단강도를 평가할 수 있었다.
플레이어의 움직임을 직접 반영하는 체감형 게임은 키보드와 마우스를 사용하는 일반적인 컴퓨터 게임에서 느낄 수 없는 실감난 조작법과 몰입감을 제공한다. 우리는 플레이어에게 기존의 게임과 다른 재미를 주기 위해 사용자의 스윙이 반영되는 체감형 탁구게임을 제작했다. 이 때, 사용자가 휘두르는 실제 라켓을 가상 공간으로 옮겨서 가상 공간의 공을 칠 수 있게 하기 위해서는 실세계 탁구라켓의 공간정보를 가상세계 공간에 맵핑 해야 한다. 한 대의 카메라를 사용하는 환경에서 오브젝트 추출이나 색깔정보만으로는 체감형 탁구게임에서 요구하는 정확한 공간 정보를 얻을 수 없다. 그래서 Augmented Reality (AR) 기술을 게임 개발에 사용했다. 그리고 시스템이 플레이어의 간단한 제스처를 인식해서 게임에서 필요한 부과적인 입력처리를 가능하도록 했고, 빠르고 간단하게 사용자의 제스처를 인식하기 위해서 스캔라인 방식을 사용했다. 본 논문은 비전기반의 AR과 제스처 인식을 사용하는 실감형 탁구게임을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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