필자는 이 글에서 윌리엄슨의 반례와 파라의 역설이 초평가주의에 대한 결정적 반박이 되지 않음을 보이고자 한다. 이를 위해 필자는 일반적으로 초평가주의의 타당성으로 인정되는 전체적 타당성이 아닌 국지적 타당성이 초평가주의 의미론에 적합한 표준적 타당성임을 보이고, 이에 근거해서 윌리엄슨의 반례와 파라의 역설이 기초하는 'D-도입'이 성립하지 않음을 보일 것이다. 간단히 말해, 전체적 타당성은 고전적 명료화를 통해 모호성을 이해하는 초평가주의 의미론의 특성을 정확하게 포착하지 못하지만, 국지적 타당성은 초평가주의 의미론의 특성, 특히 '분명함'을 나타내는 D-연산자의 의미론적 특성을 정확히 포착한다는 것이다. 필자의 전략은 초평가주의에 대한 최소한의 수정을 통해 윌리엄슨의 반례와 파라의 역설이 제기하는 문제를 해결하는 것, 즉 초평가주의가 고전논리학을 보수적으로 보존할 수 있으며, 파라의 역설에도 불구하고 더미의 역설을 해결할 수 있음을 보이는 것이다.
본 연구는 3D 이미지 스캔 데이터 기반으로, SWEEPING 형상을 효과적으로 역설계하는 기술에 관한 것이다. 사용자가 미리 정의한 형상 단면 모델 데이터베이스를 이용해, 3차원 SWEEPING 형상을 자동으로 역설계하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 3D 이미지 스캔 데이터인 포인트 클라우드에서 자동으로 추출한 단면 포인트들을 처리해, 파라메터 정보를 추출하고, 미리 정의된 형상 단면들과 상호간 유사도를 비교한 후, 가장 유사한 형상 단면을 획득한다. 이러한 기술은 SWEEPING 형상 모델의 역설계 과정을 자동화하는 데 도움을 줄 것이다.
최근 3D 스캔 장비 발전과 함께 물체를 스캔하여 모델링하는 역설계 기술이 발전하고 있다. 하지만 역설계를 통해 만들어진 메쉬는 3D 스캔 장비의 데이터 누락, 측정 에러와 같은 이유 때문에 무딘 모서리, 거친 표면과 같은 에러가 발생한다. 이러한 에러를 제거하기 위해 다양한 메쉬 에디팅 방법이 연구되고 있다. 대부분의 기존 방법은 특정 영역을 세밀하게 에디팅 하기 때문에 사용자 에디팅 능력에 따라 메쉬 품질이 달라지고, 에디팅 시간도 오래 걸린다. 본 논문은 프리미티브 수정을 이용한 새로운 메쉬 에디팅 방법을 제안한다. 먼저 원본 메쉬를 모양에 따라 여러 개의 메쉬 세그먼트로 나눈다. 그런 다음 각 메쉬 세그먼트에 프리미티브 타입을 지정하고 해당 파라미터를 수정하여 사용자가 원하는 모양으로 에디팅 한다. 제안한 방법은 프리미티브 수정 기반의 직관적 사용자 인터페이스를 지원하며 빠른 시간 안에 사용자가 의도한대로 에디팅 할 수 있다.
An inverse boundary analysis of surface radiation in an axisymmetric cylindrical enclosure has been conducted in this study. Net energy exchange method was used to calculate the radiative heat flux on each surface, and a hybrid genetic algorithm was adopted to minimize an objective function, which is expressed by sum of square errors between estimated and measured or desired heat fluxes on the design surface. We have examined the effects of the measurement error as well as the number of measurement points on the estimation accuracy. Furthermore, the effect of a variation in one boundary condition on the other boundary conditions was also investigated to get the same desired heat flux and temperature distribution on the design surface.
포인트 클라우드 데이터는 어떠한 형태를 표현하기 위해 무수히 많은 점들을 갖는 데이터 집합으로 특정 벡터 시스템에서 표현될 수 있으며, 일반적으로 3차원 좌표 공간에서 다양한 특성을 갖게 된다. 본 논문은 3차원 좌표 시스템의 포인트 클라우드에서 기존 방법(Hough Transform)보다 빠른 실린더 형태의 파이프 추정을 목표로 한다. 이를 위해 비교적 빠른 RANdom SAmple Consensus(RANSAC)를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 실린더 형태의 파이프 추정은 두 가지 형태의 수학적 모델을 근거로 파라미터를 계산하고, 결과를 조합하여 예측한다. 두 가지 수학적 모델은 구(Sphere)와 직선(Line)이며, RANSAC 적합을 통해 실린더의 축과 반지름이 될 수 있는 구의 파라미터(중심과 반지름)를 계산하고, 이를 직선화하여 실린더를 추정한다. 이는 법선 추정(Normal Estimation) 및 분할(Segmentation) 없이 비교적 정확도를 유지하며, 빠르게 실린더 매칭을 할 수 있게 한다. 빠른 실린더 매칭은 실시간 파이프 추정이 필요한 레이저 스캐닝 및 건설 역설계 분야에서 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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