이 연구에서는 진동법을 이용하여 케이블 장력을 추정하고 비접촉 방식으로 케이블의 변위 응답을 측정하기 위한 센서로 영상기반시스템을 적용하였다. 영상기반시스템에서 카메라는 대상 구조물과 카메라의 시야를 고려한 위치에 설치된다. 그러나 설치하려는 위치의 이미지에는 대상 구조물과 차량 등의 다른 구조물이 포함될 수 있어 구조물의 변위 응답 측정에 필요한 기준점을 인식하기 어려울 수 있다. 영상기반시스템의 설치 위치로 인해 차량이 포함된 왜곡된 이미지는 이미지 해석에서 부정확한 결과를 나타내므로 두 이미지 사이의 유사성을 산정하여 차량이 포함된 이미지를 제거하였다. 제안된 방법을 이용한 사장교 케이블의 장력을 측정하는 방법의 타당성을 확인하기 위해 공용 중인 사장교에서 진동법을 적용하여 장력을 측정하였다.
현재까지 이미지의 복잡성을 추정하기 위하여 여러 가지 프랙탈 차원 추정법들이 제안되어 왔으나, 그 중에서도 박스 계수법이 단순하면서도 신뢰성이 높아 공학, 과학, 의료, 지질학 등 많은 분야에 응용되고 있다. 박스 계수법은 스텝크기 ${\delta}$를 변경해가면서 이미지를 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기의 박스로 분할하고 프랙탈 도형이 포함된 박스를 계수하여 프랙탈 차원을 추정하게 되며, 이때 분할되는 박스의 개수가 정수가 되도록 이미지의 크기가 2의 거듭제곱인 정사각형을 사용하게 된다. 그러나 이미지 크기가 다르면 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기가 아닌 박스는 버리게 되고 여기에 프랙탈 도형이 있으면 정밀도 저하의 원인이 된다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 버리는 박스에 프랙탈 도형이 포함되면 실수 계수하여 정수 계수에 합산하는 한 방법을 제시한다. 제안된 방법을 프랙탈 차원이 잘 알려진 두 결정형 이미지에 적용시켜 절대오차의 평균값을 얻고 기존의 박스 계수법과 삼각 박스 계수법의 결과와 비교한다. 제안된 방법은 이미지의 크기가 달라도 안정한 값을 얻을 뿐만 아니라 다른 두 방법과 비교하였을 때 더 만족스러운 결과를 보임을 밝힌다. 또 구글맵에서 취한 우리나라 해안선과 조도 해안선 이미지에 적용시켜 그 복잡성을 계량한다.
본 논문에서는 역학적 변수들을 측정하는 방안으로 디지털 이미지 프로세싱과 강형식 기반의 MLS 차분법을 융합한 DIP-MLS 시험법을 소개하고 추적점의 위치와 이미지 해상도에 대한 영향을 분석하였다. 이 방법은 디지털 이미지 프로세싱을 통해 시료에 부착된 표적의 변위 값을 측정하고 이를 절점만 사용하는 MLS 차분법 모델의 절점 변위로 분배하여 대상 물체의 응력, 변형률과 같은 역학적 변수를 계산한다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해서 표적의 무게중심 점의 변위를 측정하기 위한 효과적인 방안을 제시하였다. 이미지 기반의 표적 변위를 이용한 MLS 차분법의 역학적 변수의 계산은 정확한 시험체의 변위 이력을 취득하고 정형성이 부족한 추적 점들의 변위를 이용해 mesh나 grid의 제약 없이 임의의 위치에서 역학적 변수를 쉽게 계산할 수 있다. 개발된 시험법은 고무 보의 3점 휨 실험을 대상으로 센서의 계측 결과와 DIP-MLS 시험법의 결과를 비교하고, 추가적으로 MLS 차분법만으로 시뮬레이션한 수치해석 결과와도 비교하여 검증하였다. 이를 통해 개발된 기법이 대변형 이전까지의 단계에서 실제 시험을 정확히 모사하고 수치해석 결과와도 잘 일치하는 것을 확인하였다. 또한, 모서리 점을 추가한 46개의 추적점을 DIP-MLS 시험법에 적용하고 표적의 내부 점만을 이용한 경우와 비교하여 경계 점의 영향을 분석하였고 이 시험법을 위한 최적의 이미지 해상도를 제시하였다. 이를 통해 직접 실험이나 기존의 요소망 기반 시뮬레이션의 부족한 점을 효율적으로 보완하는 한편, 실험-시뮬레이션 과정의 디지털화가 상당한 수준까지 가능하다는 것을 보여주었다.
이미지는 대상에 대해 자신이 경험한 종합적인 결과이며 의식의 표면에 갖고 있는 심상을 의미한다. 교과에 대한 이미지는 그 교과를 학습하는 데 중요한 영향을 미친다. 학습자들이 갖고 있는 교과에 대한 이미지 분석은 교수 학습의 방향성을 결정하는 좋은 자료가 될 것이다. 이 연구의 목적은 물리 이미지 측정도구를 개발하고 적용하여 교육적 시사점을 논의하는 데 있다. 연구 방법은 의미분석법에 의해 물리 이미지 측정도구를 개발하고, 중등 예비 물리교사에게 적용한다. 연구 대상은 사범대학교 물리교육 전공 1학년 39명, 2학년 31명, 3학년 37명, 4학년 38명이고, 전체 남학생은 82명, 여학생은 63명 총 145명이다. 연구결과 물리 이미지 측정도구는 '관심', '느낌', '범위', '평가', '관점'의 5개 요소, 25문항으로 구성되었다. 개발한 물리 이미지 측정도구를 중등 예비교사들에게 적용한 결과 성별, 학년별에 따라 요소별로 통계적인 유의미한 차이가 나타났다. 물리 이미지의 '관심', '느낌' 요소에서 남학생이 여학생 보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났다. 학년별에서는 물리 이미지의 '범위' 요소에서 2학년이 4학년보다 통계적으로 높은 것으로 나타났다. 끝으로 물리 이미지 측정도구 활용의 유용성 및 물리 이미지 분석에 대한 교육적 시사점을 논의하였다.
본 연구는 이미지기술을 이용한 교과목과 과제물을 개발하여 강의 한 후 학생들을 평가한 사례연구이다. 이 결과 문헌정보학의 여러 과목에 기존의 시청각과목에서 가르치던 멀티미디어 기술과 새로운 이미지 정보기술 방법을 종합하여 강의하게 된다. 학생과 교수는 최고의 인간관계를 맺게 되고 문헌정보학의 과목은 재미있고 수강 학생수가 증가하면서 교수의 강의 평가점수가 많이 향상되었다.
3차원 형상을 측정하는 측정법으로는 접촉식과 비접촉식이 있는데 최근에는 물체의 표면을 손상 시키지 않으면서 물체의 변형 상태 등을 정밀하게 측정할 수 있는 비접촉식 측정법이 주로 사용되어 지면서 변형, 진동, 결함 등의 다양한 측정 분야에 찰용되고 있다. 이는 광학 간섭의 하나인 Twyman-Green 간섭계를 이용하여 간섭 무의 패턴을 PZT Controller로 위상 이동하여 CCD 카메라로 물체의 영상을 얻어 위상 지도를 추출, 이미지를 분석하여 3차원 물체를 해석하고자 한다. 하지만 이미지 측정시 미세 진동 및 조명 등에 의한 노이즈가 발생하게 되어 물체의 정확한 정보를 얻기가 어려워 노이즈 제거를 위한 이미지 처리 알고리즘 개발과 Unwrapping 처리, 위상이동 알고리즘 개발 등을 통하여 좀더 정확한 정보를 얻고자 한다.
고역의 주파수 성분이 감쇠되어 선명도가 저하된 이미지나 선형 보간법에 의해 확대된 이미지의 계단모양 왜곡을 감소시킴으로써 경계선의 선명도가 저하된 이미지들을 위해 형태학적 처리(morphological processing)에 의한 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 블러링(blurring)된 이미지를 화소의 명암에 따라 다수개의 평판 이미지(slice image)로 나누고 각 평판 이미지에 대해 반복적인 최대/최소값 필터(min/max filter)의 적용으로 얻어진 윤곽선의 중심을 기준으로 하여 팽창(dilation)과 침식(erosion)을 수행함으로 이미지의 윤곽선에서의 명암 변화에 대한 경사도를 크게 만들고 이로써 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 사용하였으며 모의 시험결과를 통하여 고역 주파수 강조에 의한 방법에 비하여 인위적인 잡음(artifact)없이 효과적으로 선명도를 향상시킬 수 있음을 보였다.
상품 정보를 저장하기 위해 현재 널리 사용되고 있는 바코드에 비해, 칼라코드는 미관상 수려하고 더 많은 조합을 수용할 수 있기 때문에, 용도가 더 다양하다. 그러나, 실제 사용에 있어서 수집된 이미지에서의 칼라코드는 환경 또는 장비에 의해 색깔이 심하게 왜곡될 수 있다. 이 논문에서는 이러한 왜곡에 의한 영향을 줄이고, 미로 찾기에 사용되는 우선법(Right hand on wall) 알고리즘을 이용하여 효율적으로 칼라코드를 검출하는 방법을 제시한다. 이 논문에서 사용하는 칼라코드는 Hue 값과 Saturation값이 높은 색들을 사용하는 동심원형이며, 프리프로세싱에 의해 전체 이미지에서 칼라코드의 후보 영역을 검출한 견과 이미지에 우선법 알고리즘을 적용하여 각 후보 영역을 포함하는 최적 직각사각형의 좌표를 도출한다. 실험결과, 우선법을 적용하여 칼라코드 영역의 정확한 좌표를 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 지하 탐사용 레이다를 이용하여 공사현장에 매설된 파이프 또는 케이블의 위치를 파악하는 법 과 이에 따른 새로운 근사 이미지 추출 방법을 제안하였다. 기본 원리는 매설 구조물에 의해 산란된 광대역펄스 산란신호의 지연시간과 크기 복원에 기초를 두고 있다. 산란신호의 정확한 측정을 위해 레이다 탐색경로에 따른 수신신호의 절대치 적분 방법을 사용하였고, 이로 인해 다양한 지면 상태 하에서도 선명한 이미지 추출이 가능 하였다. 분산과 손실특성을 나타내는 다항 Debye모텔을 사용하여 지하매질을 기술하였고, 모의 실험은 FDTD 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 이미지 추출방법은 시간영역에서의 전파 경로추적이라는 새로운 방법을 사용하였고, 이를 이용하여 구조물의 위치를 탐색하였다.
몬테카를로 렌더링은 사진과 흡사한 이미지를 렌더링하는 데 널리 쓰이는 기술이다. 그러나 이 기술로 고품질의 이미지를 얻으려면 픽셀 당 샘플의 수를 증가시켜야 하며, 필연적으로 긴 렌더링 시간을 필요로 한다. 이 문제를 풀기 위하여, 이미지 필터링 기술을 적용할 수 있다. 이는 적은 샘플 수로, 노이즈가 존재하는 렌더링 결과를 빠른 시간 내에 구한 뒤, 필터링을 적용하여 추가적인 샘플 없이 정답 이미지에 근사하는 부드러운 이미지를 얻는 방법이다. 본 논문에서는 에이트러스 웨이블릿필터에 스테인의 공평 에러 추정법(SURE)을 적용하여, 실시간에 가까운 속도로 렌더링한 이미지의 노이즈를 제거하는 방법을 제안한다. 슈어(SURE)를 이용하여 에이트러스 웨이블릿 필터의 필터링으로 인한 에러를 추정할 수 있고, 이를 통하여 에러를 줄이는 방향으로 웨이블릿의 계수를 정할 수 있다. 본 연구진은 이 필터링 방법을 최신 실시간 광선추적법 시스템인 엠브리(embree)에 적용하여 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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