본 연구는 염색 과정 중에 발생하는 수질오염을 줄이고 또한 홀치기 염색기법에 의해 제작된 패턴을 모티브로 하여 수작업에서 얻지 못한 다색 의 사용을 가능케 함으로써 새로운 느낌 의 홀치기 문양 표현과 3D 모델링을 통하여 텍스타일디자인이 상품화 되었을 때의 효과를 CAD를 이용하여 살펴보고자 한 것이다. 연구방법으로는 가장 일반적인 실로 묶기, 전통적인 손바느질 느낌이 나는 시침질, 현대적 느낌이 강한 깡통에 의한 묶기와 기하학적 효과가 나는 접기 등의 홀치기염색 기법으로 수작업 한 다음 CAD를 이용하였다 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 홀치기염색기법에 의해 제작된 패턴을 모티브로 하여 수작업에서 얻지 못하는 다색사용가능성이 주메뉴의 색정리, 색4전개, 색 바꾸기를 사용함으로써 가능하였다 둘째, 다양한 색을 얻기 위해서 홀치기염색의 수작업에서는 상당한 시간과 노력을 필요로 하지 만 CAD를 사용함으로써 이러한 작업 이 몇 가지 메뉴의 사용으로 짧은 시간 내에 쉽게 이루어질 수 있었다. 셋째, CAD를 통한 홀치기 염색패턴의 새로운 이미지 효과를 얻기 위해 Solarize와 Intensity Direct, Effect/Emboss를 사용함으로써 다양한 질감과 새로운 이 미지 의 홀치기염색패턴을 얻을 수 있었다. 넷째, 위의 작업 과정을 통하여 수작업에서 발생 하는 수질오염을 줄일 수 있었다. 다섯째, 이상에서 얻어진 염색패턴을 3D모델링을 통하여 상품의 제작과정과 소비자에게 착용되었을 때의 효과를 미리 볼 수 있음으로 인해서 생산자의 실패율을 줄여줄 수 있을 것으로 본다 여섯째, CAD를 이용한 이러한 일련의 과정들이 텍스타일산업 분야에 충분히 기여 할 수 있을 것으로 기대 된다.
자기공명영상은 뛰어난 해상도의 해부학적 구조 정보를 제공하여 임상적인 외과수술에 매우 유용하게 적용되고 있다. 영상처리 기법과 MRI 영상유도기법을 이용한 뇌수술은 외과 전문의에게 많은 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 스테레오 매칭 기법을 이용하여 중재적 시술이 가능한 유도영상시술 시스템의 개발에 관하여 소개하였다. 생검을 수행하기 위하여, MRI 마커, 카메라 마커, 탐침 프로브 마커를 정밀하게 제작하였고 시스템의 정확성을 입증하기 위하여 팬텀을 제작하였다. 제작된 마커와 팬텀을 이용하여 1.5 Tesla MRI 시스템으로 실험을 수행하였다. 구현된 시스템의 오차범위는 팬텀 실험에서 약 1.5%였고, 동물실험에서는 오차가 3mm 이내로 임상적용이 가능한 수준임을 착인하였다. 본 연구에서 제시한 스테레오 매칭기법을 이용한 유도영상시술 시스템은 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여주었다.
위상 언래핑은 위성레이더 간섭기법의 필수적인 자료처리 절차다. 이에 따라 비 딥러닝 기반 언래핑 기법이 다수 개발되었으며 최근에는 딥러닝 기반 언래핑 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 위성레이더 언래핑 기법을 1) 언래핑된 위상의 예측 방법, 2) 위상 언래핑을 위한 딥러닝 모델의 구조 그리고 3) 학습데이터 제작 방법의 측면에서 최근 연구 동향을 소개하였다. 언래핑된 위상을 예측하는 방법은 모호 정수 분류방법, 위상 단절 구간 탐지 방법, 위상 예측 방법, 딥러닝과 전통적인 언래핑 기법의 연계 방법에 따라 다시 세분화하여 연구 동향을 나타냈다. 일반적으로 활용되는 딥러닝 모델 구조의 특징과 전체 위상 정보를 파악하기 위한 모델 최적화 방법에 대한 연구 사례를 소개하였다. 또한 학습데이터 제작 방법은 주로 위상 변이 제작과 노이즈 시뮬레이션 방법으로 구분하여 연구 동향을 정리하였으며 추후 발전 방향을 제시하였다. 본 논문이 추후 국내의 딥러닝 기반 위상 언래핑 연구의 발전 방향을 모색하는 데에 필요한 기반 자료로 활용되기를 기대한다.
다목적 대형 댐의 건설로 수몰된 과거의 삶의 공간을 20년이 지나서 다시 복원한다는 것은 그곳에 살던 실향민 등에게는 참으로 반가운 소식이다. 본 연구에서는 1980년대 초에 완공된 충주댐으로 인하여 물 속에 잠긴 청풍지구를 수몰이전의 입체 지형 공간적으로 원형복원하기 위한 원격탐사 기법을 적용한 것이다. 비교적 해상도가 좋은 인공위성 사진자료와 댐 수몰이전의 디지털 위성영상 데이터를 수집하고, 수몰직전에 제작된 지형도를 이용하여 위성영상자료의 통합 적용하여 수몰직전의 지형공간정보를 현재시간으로 영상 복원하기 위하여 원격탐사 기법을 적용한 것이다 이를 위하여 지형도에서 추출한 등고선과 현재의 등고선과의 접목을 통하여 청풍 주변지역을 중심으로 당시의 수치표고모형을 생성하였다. 또한 이를 입체적으로 보여주기 위한 투시조감도를 각 방향에서 생성함으로서 수몰이전의 아름다운 모습을 3차원적으로 영상복원 하였다. 또한 좀더 가까이서 수몰마을을 보기 위한 근접비행시뮬레이션 동영상을 제작하여 과거 기억 속의 고향을 영상에서 찾아볼 수 있도록 한 것이다.
본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
뮤직 비디오란 주어진 음악과 비디오가 동기화 된 형태의 창작물을 뜻한다. 기존의 뮤직비디오 제작방식에서는 만들어진 음악을 위해 영상 촬영에 전문적인 촬영 기술을 요구하였다. 본 논문에선 보다 쉬운 뮤직비디오 생성을 위하여 비디오와 음악의 특성을 분석하여 자동적인 뮤직비디오 생성시스템을 소개한다. 두 개체의 연속성을 보장하는 비교를 위해 우리는 각각의 객체의 흐름을 분석하고, 흐름의 유사성을 기준으로 분할하는 기법을 제시한다. 분할된 영상과 음악의 특성 비교를 통한 최적화된 매칭기법 을 비롯하여 보다 다양한 조각 생성을 위한 다중 레벨(multi-level)분할 기반의 매칭 기법을 소개한다. 본 논문의 기술을 사용하여, 일반인이 홈비디오 등을 사용하여 손쉽게 뮤직비디오를 제작할 수 있다.
다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 두 영상 사이 또는 하나의 영상과 여러 영상 사이에 대응되는 매칭을 계산하여 파노라마영상을 생성하는 처리 방법을 구현하고 기술하였다.
현재 방송국이 제작하는 방송이 아닌 개인이 제작하는 방송은 인터넷 환경에서 생겨났고 발전해왔다. 이에 따라 개인 역시 불특정 다수에게 시간적 제약 없이 방송을 할 수 있다. 하지만 여전히 인터넷이 지원되는 컴퓨터 단말 앞에서라는 공간적 제약이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 공간적 제약을 극복하고자 장소에 구애받지 않는 모바일 환경에서 단말 대 단말 실시간 이미지 전송 기법을 제안하여 실시간 방송을 가능하게 하였다. 안드로이드 환경에서 제안한 본 기법은 무선 인터넷(Wi-Fi)이 지원되는 환경이라면 어디든 가능하다는 점에서 공간적 제약이 없어져 효율적이다. 성능평가 결과 안정적인 무선 인터넷이 지원되는 환경에서 지연시간 5000ms이상일 때 100프레임 당 10번 이하의 깜박임 현상(끊김 현상)이 나타나 안정적으로 동작 하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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