유전자발현 자료로터 유용한 생물학적 정보를 얻기 위해 여러 시각화 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 평행좌표 플롯(parallel coordinate plot: PCP)을 이용하여 유전자발현 패턴을 찾아내어 표현하고자 하였다. 평행좌표 플롯의 두 변형인 ePCP(enhanced parallel coordinate plot)와 APCP(Andrews' type parallel coordinate plot)를 림포마(lymphoma) 자료에 적용하여 62개 샘플을 의미있게 배열하고 300개 유전자를 평활 곡선으로 표현하였다.
기존에 영상 내에 원형 검출 방법으로 가장 널리 사용되는 방법은 허프 변환에 기초한다. 허프 변환은 해석적 곡선의 각 점을 원의 중심 좌표와 반지름으로 매핑 시키는 과정을 포함한다. 이러한 과정은 실행시간을 매우 많이 필요로 하고 또한 응용에 따라서 최적인 원 근사화 방법을 찾는데 문제점을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 원형 모양인 광 연결 소자 장치로 제한된 응용환경에 대해 원 검출을 빠른 속도로 탐색하는 방법과 최적인 원 근사화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 에지 검출과 검출된 에지를 이용한 중심좌표 및 반지름 탐색 그리고 최적화된 원 근사화 방법으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 오픈라이브러리로 제공되는 OpenCV의 허프 변환에 의한 방법에 비해 원 검출 및 근사화 방법에 있어 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 동적 영상에서 이동하는 관심 물체의 위치좌표를 추출하고 영역화할 수 있는 자동 3D 촬영 시스템의 카메라 정보 추출 기법을 제안하였다. 즉, 기존 블록 기반의 MSE (mean square error) 알고리즘을 이용하여 초기화된 기준영상과 현재 입력되는 스테레오 영상간의 비교를 통해 좌, 우측 관심 물체의 위치좌표를 추출한 다음, 이들 추출된 위치좌표를 이용하여 스테레오 카메라의 팬/틸트를 제어하고, 제어된 팬/틸트의 움직임 각도와 스테레오 카메라의 기하학적인 구성요소를 이용하여 관심물체의 마스크 크기를 결정함으로써 다음 프레임의 기준영상으로 사용될 표적 영역화가 이루어진다. 새롭게 영역화된 기준영상은 이후 같은 방법으로 갱신되며, 검출된 위치좌표에 따라 스테레오 카메라의 주시각 제어 및 FOV 제어를 통해 실시간 자동 추적이 이루어지게 된다.
최근 LIS/GIS측량과 지적조사 등의 분야에서는 위성측위시스템(GPS릿 활용이 보편화됨에 따라 지역측지계에서 지구중심좌표계로 변환하기 위한 국가변환요소를 필요로 하고 있다. 이 논문에서는 벳셀타원체 기준의 한국측지좌표와 WGS84좌표간의 변환요소를 가중변수에 의한 최소제곱해법에 따라 결정하였다. 국가기준점망의 31개 측점에 대한 GPS관측으로부터 결정된 지심3차원좌표의 GPS성과와 실용성과 또는 정밀1차성과간의 기준계 변환요소는 표준편차 1미터 이내이며 벳셀지오이드고를 고려할 때 GPS기선해석을 위한 초기좌표결정과 중축척지도의 변환과 LIS/GIS 데이터베이스의 수정에 이용할 수 있는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 적외선 스테레오 카메라를 이용하여 고속으로 날아가는 표적의 좌표들을 측정하고 회귀분석을 통한 오차특성을 이용하여 추정하는 시스템을 제안한다. 표적과 배경의 온도차이로 표적 영역을 검출하고 적외선 스테레오 카메라 정합과 카메라 파라미터를 이용하여 표적의 좌표를 추정한다. 본 논문에서 제안하는 적외선 스테레오 카메라 시스템을 검증하기 위해 3차원 궤적(x,y,z) 측정기로 표적의 속도와 거리를 측정하여 표적 궤도를 예측하고, 여러 차례 실험한 비디오 데이터로부터 스테레오 정합을 이용하여 z, x축의 거리(좌표)들을 구하고 회귀 분석(regression analysis)을 사용하여 최소 자승법(Least squares method)으로 표적의 궤적들을 비교하였다. 적외선 스테레오 정합 시스템에 오차특성을 적용하여 표적의 좌표를 보정할 수 있었다. 향후 다양한 표적들의 오차를 모델화하여 고속표적들의 좌표 측정을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
임의의 위치에 음상을 정위하는 방법으로, 머리전달함수(HRTF : Head Related Transfer Function)을 원음에 convolution 하는 기법이 사용된다. 하지만 더미헤드를 이용하여, 각각의 고도각과 방위각에서 측정된 HRTF는 사용자에 따라 정위감을 저하시킬 수 있다. 또한 좌표로 표현되는 영상과는 달리, 소리는 들려오는 방향을 정확한 좌표로 표현하기가 힘들다. 이에 본 논문은 비개인화된 HRTF를 사용하여 음상을 정위하는 경우의 정위감 개선에 대한 방법을 제안한다. 정위감 개선을 위해 음상을 정위하려는 위치 주변의 HRTF를 그룹화하는 방법에 대해 연구하였으며, 그룹화된 HRTF를 이용하여 정위한 음상의 청감평가를 수행하였다.
3D 인터렉티브 텍스쳐 페인팅은 3차원 공간상에서 3D 모델 데이터의 표면에 직접 브러쉬를 이용하여 페인팅하는 것을 말한다. 3D 인터렉티브 텍스쳐 페인팅을 구현하기 위해서는 매개변수화와 브러쉬 드로잉이 중요하다. 본 논문에서는 3D 공간상에서 평균값좌표를 이용하여 3D 모델의 표면 메쉬상에 텍스쳐 페인팅을 수행하는 효과적인 방법을 제안한다. 기존 연구가 가지고 있는 문제점은 반복적인 매개변수화의 과정과 그로 인한 해상도의 큰 변화이다. 이러한 반복적인 매개변수화 과정을 피하기 위하여 주어진 메쉬에 한 번의 전역적 매개변수화를 적용시키고, 3차원상의 메쉬에 직접적으로 페인팅 할 수 있는 인터페이스를 제공하였다. 결과적으로 2차원으로의 텍스쳐 수정 과정 및 랜더링 과정을 반복적으로 적용할 필요가 얼게 되어 3차원 모델러에게는 매우 효율적인 방법을 제공할 수 있다.
현대 전투에 있어서 적의 위치나 시설 등의 정보를 수집하는 것은 매우 필수적이다. 이를 위해 멀티콥터 등의 무인기의 개발이 활발하게 이루어져 왔으며 무인기에 장착되는 임무장비 또한 다양하게 개발되었다. 좌표지향 알고리즘이란, 임무장비가 원하는 좌표나 위치에 시선을 고정할 수 있도록 시선각을 계산하는 알고리즘을 의미한다. 비행데이터와 GPS 데이터를 수집하여, 좌표지향 알고리즘에 대하여 Matlab을 이용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 좌표 데이터만을 이용한 시뮬레이션에서는 Pan축 각도는 평균 약 0.42°가 Tilt축은 0.003°~0.43° 상대적으로 넓은 오차와 평균적으론 약 0.15°의 오차가 나타났다. 이를 NE 방향의 거리로 환산한 결과는 N방향 오차거리는 평균 약 2.23m E방향 오차 거리는 평균 약 -1.22m의 결과를 나타났다. 실제 비행데이터를 적용한 시뮬레이션에서는 약 19m@CEP의 결과가 나타났다. 따라서 EOTS의 주 임무인 감시 및 정보수집에 있어 좌표지향 알고리즘의 자체적인 오차에 대하여 연구를 진행하였고 정량적 목표였던 500m에 30m@CEP를 만족하는 것을 확인하였고, 원하는 좌표를 지향할 수 있다는 것을 보였다.
본 논문에서는 데카르트 좌표계 기반으로 노드를 압축함으로써 SR(Super-resolution) 기반 연기 합성을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다운 스케일링과 이진화를 통하여 연기 시뮬레이션의 계산 공간을 효율적으로 줄이고, 데카르트 좌표계 축을 기준으로 쿼드트리의 말단 노드를 압축함으로써 네트워크의 입력으로 전달하는 데이터 개수를 줄인다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과에 비해 네트워크로 전달해야 하는 데이터가 압축되어 개수가 줄어드는 결과를 얻었으며, 그로 인해 네트워크 단계에서 필요한 I/O 과정을 효율적으로 처리할 수 있게 되었다.
위성으로부터 정확한 3차원 위치정보를 계산하기 위하여 영상획득순간의 정확한 센서의 외부표정요소(위치와 자세)를 알고 있어야 한다. 이미 정확한 3차원 정보를 알고 있는 지상기준점을 이용하여 센서의 외부표정요소를 결정하는 엄밀법은 정확한 3차원 정보를 추출할 수 있는 최선의 방법 중 하나이다. 엄밀법에 의하여 센서 모델링을 할 때 지상기준점의 영상좌표 관측작업이 선행되어야한다. 본 연구에서는 지상기준점 영상패치 및 보조점 정합에 의해 입체영상 3차원 모형화에 필요한 지상기준점의 영상좌보를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 관측정확도는 수작업으로 관측한 값과 자동 계산된 영상좌표의 결과를 비교분석하여 평가하였으며, SPOT위성영상의 3차원 모형화에 적용하여 정확도를 평가하므로써 SPOT위성영상3차원 모형화 과정에서 지상기준점의 영상좌표 관측을 자동화 할 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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