최근 유비쿼터스 환경에서 개인 인증을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서 걸음걸이 인식은 원거리에서 사람의 물리적인 특성을 이용하여 개인을 인증하는데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 걸음걸이 인식을 위해 평균 이동 알고리즘(mean shift algorithm)과 geodesic 활성 윤곽선 모델(active contour models) 기반의 사람 외형 추출 및 추적 시스템을 제안한다. 활성 윤곽선 모델은 움직이고, 변화하기 쉬운 물체를 다루는데 효과적이다. 그러나 활성 윤곽선 모델의 성능은 초기 커브에 의존적인 한계를 가지고 있다. 이 문제를 극복하기 위해 전형적인 geodesic 활성 윤곽선 모델에 평균 이동 알고리즘을 결합한다. 기본 개념은 진화시키기 전에 level set 방법을 사용하여 초기 커브를 사람 영역에 위치시키고, 그 영역을 충분히 둘러싸도록 크기를 조정한 후에 커브를 진화시킨다. 이러한 방법은 움직임이 큰 물체를 다루거나 진화 횟수를 줄이기 위해 효과적이다. 제안된 시스템은 사람 영역 검출 모듈과 사람 외형 추적모듈로 구성된다. 사람 영역 검출 모듈에서는 배경영상 제거(background subtraction)와 모폴로지 연산(morphologic operation)으로 사람의 실루엣을 검출한다. 이때, 사람의 외형은 평균 이동 알고리즘과 geodesic 활성 윤곽선 모델에 의해 정확하게 검출된다. 실험 결과에서 제안된 방법이 걸음걸이 인식(gait recognition)을 위해 사람의 외형을 효과적으로 정확하게 추출하고 추적됨을 보여준다.
역설계란 제품에서부터 역으로 그것의 수학적인 형상을 얻는 기법이다. 생산현장과 설계분야에서 역설계의 응용사례는 많다. 예를 들면 자동차 외형설계자는 자유곡면(free form)을 만들고, 이것 에서 역으로 스템핑 다이(stamping die)를 가공한다. 물론 외형 설계자는 자유곡면을 생성하기 위해 스틸이나 커크사이트(kirtsite)보다는 원하는 형상을 만들기 쉬운 진흙을 사용한다. 생산부 서에서는 가공물의 설계도가 분실되거나 훼손되어 완성된 제품에서 도면이 복사되어야 할 경우가 생기게 된다. 역설계는 복제가 요구되는 어떤 형상도 적용이 가능하다. 응용대상은 특히 완구, 인조팔, 스템핑다이, 폼 블록(from block), 욕조기, 가구, 일상용품 등이며 적용대상은 광범위하다. 역설계는 설계자가 습득해야 할 필요기술이고, 현재의 CAD/CAM 적용영역을 새로운 세계로 확대시킬 것이다.
학술지의 평가는 일반적으로 이용빈도와 인용빈도를 이용하여 이루어졌으나 시간과 비용, 인력문제에 따라 그 효용성에 많은 의문이 제기되고 있다. 본 연구는 이점에 착안하여 학술지를 평가하는 기준으로 학술지가 갖고 있는 외형적 정보를 활용하는 방안을 고찰하였다. 또한, 인용분석도 병행하여 외형적 평가기준과의 연관성도 조사하였다. 새로운 평가방법의 타당성을 측정하기 위해 학문 전반적인 연구에 앞서 일문학분야를 대상으로 기본적인 실험도 수행되었다.
CYL/HEAD제작에 있어서 DIGITAL MOCK-UP의 효과는 다음과 같다. 1. PATTERN에서 가상 몰드를 만들어 몰드의 장, 탈착성을 검토할 수 있고 각 몰드 및 전체중량을 산출할 수 있기 때문에 최적의 PARTING을 할 수 있다. 2. 가상 몰드의 조립에 의해서 가상 주물형을 만들 수 있기 때문에 생산하기 전에 실물의 내, 외부의 정확한 형상을 알 수가 있다. 즉 주물공정상 외형부분과 CORE 부분의 형상을 따로 만들기 때문에 형상을 잘못 만들었든가 몰드 조립을 잘못 했든가 하는 등의 이유로 간혹 두께가 맞지 않은 경우가 있는데 SECTION 확인에 의해서 외형부분과 CORE 가장자리에 두께가 제대로 되어 있는지 알 수가 있으므로 오류를 줄일 수 있다.
기존의 객체 추출 및 추적 기법은 외형 변화가 없는 객체를 대상으로 하거나 배경이 고정된 영상만을 고려하였다 본 논문에서는 영역의 색상과 움직임 정보, 그리고 인접한 영역의 상관 관계를 고려한 Markov Random Field (MRF) 모델을 제안한다. MRF 모델은 영상의 시간적 공간적 상관성을 기반으로 최적의 레이블 셋을 계산함으로써 보다 정확하게 객체를 추출 및 추적할 수 있다. 또한, 블록 기반 움직임 추출 알고리즘인 Diamond Search (DS)를 분할된 영역에 적용하여 빠르게 영역의 움직임과 전역 움직임을 추정하였다. 실험 결과 제안한 방법이 객체의 외형 변화와 카메라 움직임이 있는 동영상에서 빠른 속도로 정확하게 객체를 추출 및 추적하는 것을 확인하였다.
대부분의 전기화재는 전기제품의 전원코드나 확장형 콘센트 등 저압 배선에서 주로 발생한다. 최초발화에 기인한 단락흔(1차 단락흔)의 외형적 판단기준을 제시하고자 발화원인이 규명된 전기화재의 감정사례로부터 비닐평형코드에 형성된 단락흔의 형태학적 비교분석결과 단락흔 자체 형태만으로 1차단락으로 판정하기는 용이하지 않지만 1차 단락흔은 2차 단락흔과 달리 용융방울이 미세하게 형성되고, 흑색으로 착색되는 경향이 있으며, 특히 절연피복의 손상을 줄 수 있는 선행된 원인이 있는 곳에서 만 특징을 나타내는 것을 알 수 있었다.
일련의 캐릭터를 표현할 경우 대상의 외형은 물론 질감표현 역시 중요한 요소이다. 3D 프린터의 보편화로 외형 표현은 비교적 쉽게 이루어질 수 있으나 질감표현은 여러 한계로 인해 표현이 어렵다. 본 연구는 2D 이미지 기반의 UV 맵 및 관련 입체화 기능을 활용해 3D 프린팅에 적용 가능한 재질표현 과정을 기술한다. 사실적 재질 표현을 위해 3D 모델의 UV 맵과 그 위에 여러 물성의 재질을 부착 후 정합하여 그 결과의 효과도 논의하고자 한다.
내용기반 영상 검색 시스템은 데이터베이스에 저장된 정지영상의 색이나, 질감, 형태 등의 특징을 이용한다. 본 연구는 실험 영상 집합에서 주요 객체를 추출하여, 객체들의 외형으로부터 분리된 토큰들을 군집화 한 후, 그 군집단위를 색인어로 사용하여 검색하는 방법이다. 기존의 내용기반 영상 검색 시스템에서 모양 정보는 그 표현과 색인 정합 등의 문제로 처리 방법이 명확하지 않았고, 회전, 크기 변화, 폐색 등에 민감했다. 따라서 기존 방법의 문제점을 해결하기 위해서 토큰을 이용한 색인을 이용하여 지역 정보와, 이들 지역 정보들의 관계에 의한 전역 정보를 복합적으로 이용한 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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