• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.65-74
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• 2021

3차원 형상 복원(3D reconstruction)은 이미지 또는 영상 속 물체를 3차원 형상으로 복원하는 것을 말한다. 본 연구는 물체의 전반적 형상을 넘어 세부적인 모습까지 복원할 수 있는 표현력을 가진 3차원 형상 복원 네트워크인, 점진적 점유 네트워크를 제안한다. 본 연구가 제안하는 네트워크는 이미지 전체의 정보를 담고 있는 특징(feature)을 사용하는 기존 점유 네트워크와 달리, 수용 영역(receptive field)의 크기에 따라 다양한 수준의 이미지 특징을 추출해서 사용한다. 그리고, 다양한 수준의 이미지 특징을 디코더(decoder) 내 디코더 블록(decoder block)들에 순차적으로 반영하여, 형상 복원의 품질이 단계적으로 개선하는 네트워크 구조를 제안한다. 본 연구는 또한, 다양한 수준의 이미지 특징을 적절히 조합하여 사용하는 디코더 블록구조를 제안한다. 본 연구는 제안하는 네트워크의 성능 검증을 위해 ShapeNet 데이터 세트를 사용하였으며, 기존의 점유 네트워크(ONet) 및 다양한 수준의 이미지 특징을 사용하는 최신 연구(DISN)와 성능 비교하였다. 그 결과, 기존 점유 네트워크 대비 세 가지 검증 지표 모두에서 높은 성능을 달성하였으며, DISN과는 대등한 수준의 성능을 보여주었다. 그리고 복원 형상의 시각적 비교 결과, 본 연구의 점진적 점유 네트워크가 기존 점유 네트워크 대비, 물체의 세부 모습을 잘 복원하는 것을 확인하였다. 또한, DISN이 복원 실패한 물체의 얇은 부분 또는 이미지에서 가려진 부분을 본 연구의 네트워크는 잘 잡아내는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 본 연구가 제안하는 점진적 점유 네트워크의 유용성을 검증하는 결과다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2018년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.46-46
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• 2018

메모리 소자의 수요가 데스크톱 컴퓨터의 정체와 모바일 기기의 폭발적인 증가로 NAND flash 메모리의 고집적화로 이어져서 3차원 집적 기술의 고도화가 중요한 요소가 되고 있다. 1 mm 정도의 얇은 웨이퍼 상에 만들어지는 메모리 소자는 실제 두께는 몇 마이크로미터 되지 않는다. 수직방향으로 여러 장의 웨이퍼를 연결하면 폭 방향으로 이미 거의 한계에 도달해있는 크기 축소(shrinking) 기술에 의지 하지 않고서도 메모리 소자의 용량을 증대 시킬 수 있다. CPU, AP등의 논리 연산 소자의 경우에는 발열 문제로 3D stacking 기술의 구현이 쉽지 않지만 메모리 소자의 경우에는 저 전력화를 통해서 실용화가 시작되었다. 스마트폰, 휴대용 보조 저장 매체(USB memory, SSD)등에 수 십 GB의 용량이 보편적인 현재, FEOL, BEOL 기술을 모두 가지고 있는 국내의 반도체 소자 업체들은 자연스럽게 TSV 기술과 이에 필요한 장비의 개발에 관심을 가지게 되었다. 특히 이 중 TSV용 스퍼터링 장치는 transistor의 main contact 공정에 전 세계 시장의 90% 이상을 점유하고 있는 글로벌 업체의 경우에도 완전히 만족스러운 장비를 공급하지는 못하고 있는 상태여서 연구 개발의 적절한 시기이다. 기본 개념은 일반적인 마그네트론 스퍼터링이 중성 입자를 타겟 표면에서 발생시키는데 이를 다시 추가적인 전력 공급으로 전자 - 중성 충돌로 인한 이온화 과정을 추가하고 여기서 발생된 타겟 이온들을 웨이퍼의 표면에 최대한 수직 방향으로 입사시키려는 노력이 핵심이다. 본 발표에서는 고전력 이온화 스퍼터링 시스템의 자기장 해석, 냉각 효율 해석, 멀티 모듈 회전 자석 음극에 대한 동역학적 분석 결과를 발표한다. 그림1에는 이중 회전 모듈에 대한 다물체 동역학 해석을 Adams s/w package로 해석하기 위하여 작성한 모델이고 그림2는 180도 회전한 서브 모듈의 위상이 음극 냉각에 미치는 효과를 CFD-ACE+로 유동 해석한 결과를 나타내고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.840-843
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• 2014

사실적 피부 렌더링은 피부 표면에서 일어나는 확산반사(Diffusion) 및 경면반사(Specular) 뿐 만 아니라 피부층 내에서 산란되어 나오는 산란광과 얇은 피부층을 통과하는 투과광 등을 고려하여 렌더링 되어야 한다. 이를 물리적인 개념들을 사용하여 실시간으로 계산하여 표현하는 것은 많은 계산량과 시간을 필요로 하므로 확산 반사 및 경면 반사 등을 미리 계산하여 텍스쳐로 저장하고 재사용하는 사전정의 BRDF 방법으로 근사화하여 표현할 수 있다. 하지만 사전정의 BRDF를 통해 생성된 피부 투과광색상 텍스쳐 맵은 그 색상이 고정되어있어 조명의 색상이 바뀌어도 피부를 투과하는 빛의 색상이 변하지 않아 부자연스러움을 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 물체와 조명간의 거리를 이용하여 빛의 감쇠비율을 구하고 조명의 색상 값과 감쇠비율을 이용하여 피부 투과광 색상 텍스쳐 맵의 RGB채널 수정을 통해 피부 렌더링에서의 자연스러운 투과광 표현이 가능함을 보였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권4호
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• pp.290-298
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• 2014

초음파 두께 측정 방법은 초음파가 표면에서 되돌아오는 시간을 측정하여 두께를 측정하는 비파괴검사 방법이다. 이때 초음파 진행 시간은 펄스의 최대값을 이용하여 측정하기 때문에, 물체의 두께가 얇을 경우 펄스 신호가 서로 중첩이 되어 기존의 초음파 방법으로 측정하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 파워켑스트럼과 최소분산켑스트럼을 사용하여 두께를 측정하는 방법을 제안하고자 한다. 켑스트럼 신호 처리는 초음파 신호를 임펄스 트레인과 전달함수(초음파 펄스 신호)로 분리하기 때문에 표면에서 돌아오는 초음파 신호의 시간을 임펄스 트레인의 주기로 정확하게 측정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 다양한 두께를 가진 철, 아크릴 시편에 대해 실험을 수행하였다. 두께가 얇은 시편에 대해서는 펄스가 중첩이 되기 때문에 기존방법으로 측정이 어려움을 알 수 있었다. 하지만 제안된 방법인 켑스트럼 초음파 신호 처리를 적용한 결과 임펄스 신호로 분리하기 때문에 두께를 정확히 측정함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.35-42
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• 2000

3차원 텍스춰 매핑은 얇은 종이를 부자연스럽게 물체에 붙이는 것과는 달리 마치 원래의 재료로부터 조각을 한 것과 같은 매우 자연스러운 시각적 효과를 내는 장점이 있다. 하지만 빠른 텍스춰 매핑을 위하여 샘플링을 통하여 생성한 3차원 텍스춰를 실시간 계산을 위하여 메모리에 올리는 것은 일반적으로 텍스춰의 방대한 크기 때문에 실용적이지 못하다. 최근 [11]에서는 실용적인 실시간 3차원 텍스춰 매핑 기법을 제안하였는데 여기서는 웨이블릿에 기반한 압축 기법을 사용하여 메모리 문제를 해결하려 하였다. 이 논문에서는 이러한 압축 기반 실시간 3D 텍스춰 매핑에 사용될 수 있는 또 다른 압축 기법에 대하여 살펴보았다. 특히 벡터양자화 방법과 FXT1 방법을 3차원 텍스춰 압축에 적합하도록 확장을 하고 그 성능을 비교 분석을 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.346-351
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• 2018

금속 3D 프린팅 기술은 레이저 빔의 초점에 금속분말을 주입하는 방식에 따라 대표적으로 PBF(Powder Bed Fusion)방식과 DED(Direct Energy Deposition)방식으로 나뉜다. DED 방식은 금속 분말 도포와 동시에 레이저를 조사하여 3차원 구조물을 제작하는 금속 3D 프린팅 기술이고, PBF 방식은 일정 높이로 3차원 그래픽을 슬라이싱 한 후 한 층씩 금속 분말을 적층하여 레이저를 이용해 3차원 구조물을 제조하는 방식이다. DED 방식을 사용하면 레이저 클래딩, 금속 용접 등에는 강점을 가지지만 3D 형상을 제작할 경우 밀도가 낮아지는 문제점이 발생한다. DED 방식에서의 구조체 밀도 문제를 해결하기 위해 PBF 방식을 도입하면 상대적으로 밀도가 높은 3차원 구조물을 제작하는데 용이하다. 본 논문에서는 갈바노 스캐너와 광섬유로 전송되는 Nd:YAG 레이저 빔을 이용한 약 $30{\mu}m$ 크기의 스테인리스 강 분말을 이용하는 PBF 방식의 3차원 프린터를 제작하고, 이를 이용하여 얇은 금속 구조물을 제작하였다. 또한 레이저의 조사 횟수, 출력, 초점 크기, 스캐닝 속도에 따른 선폭의 최적조건을 찾았으며, 그 결과 최적 조건은 레이저 조사 횟수 2회, 출력 30 W, 초점 크기 $28.7{\mu}m$, 스캐닝 속도 200 mm/s에서 최소 선폭은 약 $85.3{\mu}m$로 측정되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1181-1189
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• 2022

구름은 대기 중에 떠 있는 작은 물방울이나 얼음 알갱이들 또는 혼합물 등으로 구성되며 지구 표면의 약 2/3를 덮고 있다. 위성영상내에서의 구름은 일부 다른 지상 물체 또는 지표면과 유사한 반사도 특성으로 인해 구름과 구름이 아닌 영역을 분리하는 구름탐지는 매우 어려운 작업이다. 특히 뚜렷한 특징을 가지는 두꺼운 구름과 달리 얇은 반투명 구름은 위성영상내에서 구름과 배경의 대비가 약하고 지표면과 혼합되어져 나타나기 때문에 대부분 구름탐지에서 쉽게 놓쳐지고 많은 어려움을 주는 대상으로 작용한다. 이러한 구름탐지의 반투명 구름의 한계점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 머신러닝 기법(Random Forest [RF], Convolutional Neural Networks [CNN])을 활용하여 반투명 구름을 중점으로 한 구름탐지 연구를 수행하였다. Reference자료로는 MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)에서 제공하는 MOD35자료에서 Cloud Mask와 Cirrus Mask를 활용하였으며 반투명 구름 픽셀을 고려한 모델 훈련을 위해 훈련 데이터의 픽셀 비율을 구름, 반투명 구름, 청천이 약 1:1:1이 되도록 구성하였다. 연구의 정성적 비교 결과, RF와 CNN 모두 반투명 구름을 포함한 다양한 형태의 구름 등을 잘 탐지하였고, RF 모델 결과와 CNN 모델 결과를 혼합한 RF+CNN경우에는 개별 모델의 한계점을 개선시키며 구름탐지가 잘 수행되어진 것을 확인하였다. 연구의 정량적 결과 RF의 전체 정확도(OA) 값은 92%, CNN은 94.11%를 보였고, RF+CNN은 94.29%의 정확도를 보였다.