우주발사체와 항공 분야에서 초음속과 극초음속 영역에서 비행체의 항력을 최소화하기 위한 최적 형상설계 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 마하수 2의 초음속 영역에서 대표적인 비행체 선두부 형상 3가지에 대한 수치해석을 eMEGA 프로그램을 활용해 격자를 생성하고 eDAVA 프로그램을 활용해 유동 해석을 수행하였다. 그 결과 자유유동 마하수 2의 초음속 영역에서는 선두부 형상이 뾰족한 Cone 형상이 3가지 형상 중 작용하는 항력이 가장 적게 나타났고, 선두부가 무딘 형상이 극초음속 영역에서 가장 적합한 현상과 다르게 나타났다.
인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다.
본 고에서는 형상최적설계에 대한 기초이론이 소개되었다. 재료도함수와 변분법 및 보조변수법에 기초한 형상설계민감도해석 절차는 까다로우며 함수론 등 많은 수학적인 배경을 필요로 한다. 설계민감도가 구해지면 이 정보를 필요로 하는 최적화 알고리즘을 사용하여 형상에 대한 최적해를 구할 수 있으며 그 과정은 재래식 최적설계시와 같다. 구조물 형상최적설게에 있어 형상(영역)변화의 효과는 대부분 경계에서 수직이동의 형태로 나타난다. 따라서 경계면에서 변위나 응력값 등에 대한 정확한 수치해는 성공적인 형상최적화의 중요한 관건이 된다. 따라서 구조해석을 위한 정확한 유한요소해석방법과 형상함수 그리고 경계를 나타내는 적절한 함수들을 지속적으로 개선할 필요가 있다. 반복설계과정 중에서 영역과 경계가 계속 바뀌므로 설계민감도 수치해의 정확도를 높이기 위해 경계요소법과 유한요소법에 기초를 둔 영역법 등을 사용하기도 한다.
본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.
현대에 이르러 초음속 운영 영역에서의 항공기에 대한 많은 연구가 진행되고 있으나, 음속 폭음 현상과 충격파 현상에서 야기된 높은 항력 및 연료 효율성 저하로 인하여 그 한계에 부딪치고 있다. Busemann 복엽 익형은 이와 같은 문제를 해결하기 위한 형상이며, 상하 형상에 의한 파동 상쇄효과 및 파동 감소효과를 통해 충격파의 강도와 음속 폭음 효과를 감소시키는 형상이다. 하지만 본 익형은 탈설계 조건에서 항력 계수가 급격하게 증가하는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 EDISON_CFD를 이용하여 Busemann 복엽 익형의 주변 유동 특성에 대하여 면밀한 고찰을 수행하였다. 우선 Busemann 복엽 익형의 초기 형상에 대한 유동 조건별 해석을 통하여 탈설계 조건에서의 항력 성능 저하 문제에 대한 고찰을 하였다. 이후 3개의 형상 변수에 대한 매개 변수 연구를 통하여 익형의 각 형상 변수가 탈설계 영역 및 해당 영역에서의 최대 항력 계수에 미치는 영향에 대한 고찰을 수행하였으며, 이를 통하여 기존 형상보다 좁은 탈설계 구간을 가지고, 최대 항력 계수가 약 34.8% 감소한 부스만 복엽 익형을 설계하였다.
단백질 분자는 포켓 위치에서 유사한 형상을 갖는 다른 분자와 결합되며, 포켓은 단백질 분자의 형상을 묘사하기 위한 참조 점으로 사용될 수 있다. Harris 검출기는 2 차원이나 3차원 객체의 특징 점을 검출하기 위해 널리 사용된다. 특징 점들은 데이터의 변화율이 높은 영역과 포켓 영역에서 발견된다. 일반적으로 포켓 영역은 함몰된 형태로 존재하기 때문에 이 영역에는 다른 영역에 비해 다수의 특징 점들이 존재한다. 특징 점들을 포함하는 voxel cube를 연속적으로 분할함으로써 포켓 영역을 발견할 수 있었고, 포켓 영역의 중심 좌표와 특징 점들 간의 Euclidean 거리를 계산한 후 이들을 크기순으로 정렬 하였다. 정렬된 거리에 대한 그래프는 단백질 분자의 형상과 특징 점들의 분포에 대한 정보를 제공하므로 단백질 분자를 형상별로 분리 할 수 있었다. 본 연구에서는 인위적인 잡음을 단백질 분자에 추가하여 형상이 왜곡된 분자를 얻었고, 왜곡된 분자에 대해서도 95 % 이상의 정확 도로 형상을 인식 할 수 있었다. 정확한 단백질 분자의 형상 인식은 분자들 간의 결합특성을 예측할 수 있는 중요한 정보를 제공한다.
광역의 자유곡면 형상을 나노미터 정밀도로 측정하기 위한 새로운 형상 측정법으로서 곡률에 근거한 형상 측정법을 제안한다. 곡률 형상 측정기는 피측정물을 일정간격으로 스캔하는 간섭계로써 각 국부영역의 형상으로부터 곡률을 획득하여, 이로부터 전 영역의 형상을 복원한다. 제안된 곡률 형상 측정기는 비구면 형상 측정을 위해 개발된 보상 광학계(Null optics)나 국부영역의 형상을 측정하고 결합하는 subaperture-slicking 법에 비해 측정 장비로부터 발생하는 시스템 오차를 근본적으로 제거하는 특징을 가진다. $80mm\times80mm\times25mm$ 작동구간을 갖는 Stewart Platform과 상용 트와이만 그린 간섭계를 이용하여 곡률간섭계를 구성하였으며, 자유곡면의 형상측정을 위한 첫 단계로서 잘 알려진 구면형상을 측정하고, 기존 장비의 측정값과 비교한 결과 32 mm영역에서 최대 56 nm의 차를 보임을 확인하였다.
산업계에서의 다양한 제품 개발로 인해 새로운 형상 측정기술이 요구된다. 칩패키지와 실리콘 웨이퍼로 대표되는 광산란 표면 특성을 가진 제품들의 형상 측정은 거친 표면을 가진 반면 수마이크로의 형상 측정 정밀도를 요구하기 때문에 기존의 측정법으로는 기대하는 성과를 이루지 못해왔다. 현재까지 기존의 정통적인 측정법을 통해 측정 시도되어 온 방법들은 다음과 같이 두 방법으로 요약된다. 첫째, Kwon과 Han등은 경면(specular surface)을 측정하던 정통적인 간섭계에 10.6$\mu$m파장의 $CO_2$레이저를 광원으로 사용함으로써 가시광선 영역에서의 광산란 표면을 적외부 영역에서 경면화 하여 측정하였다. (중략)
본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어하는 시스템에 대해 기술한다. 피부색의 컬러 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한 후 핑거 팁 템플릿매칭을 사용하여 손가락 끝점을 찾아낸다. 또한 손 영역의 에지 방향성 히스토그램을 구하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 최종적으로 인식된 손 형상 정보와 손가락 끝점 추적을 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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