평가지표와 같은 수치형 자료의 경우 수치 형태보다 엑셀(Excel)의 방사형 차트 형태로 나타내 시각적으로 표현하면 정보 전달에 더욱 효과적일 것이다. 그러나 개체가 많은 경우 시각적으로 판별하거나 분류하는 것이 쉽지 않다. 이럴 경우 각 개체에 대해 방사형 차트를 이용하여 형상화 시킨 후, 형상의 정보를 대표할 수 있는 형상점을 찾고 형상좌표로 변환해 형상분석을 적용하여 분류 및 판별하는 방법을 알아보고자 한다. 형상분석을 이용하기 위해 주로 분석자의 주관으로 형상점을 얻고 임의의 좌표공간을 생성시켜 좌표를 얻곤 했다. 방사형 차트는 해당 개체의 특징을 나타내는 변수의 개수만큼 형상점이 생기게 되고 이를 선으로 이은 것은 하나의 형상으로 여겨진다. 따라서 중심을 원점으로 두고 2차원 공간으로 정의를 내린 후, X축과 각 특징을 나타내는 축이 이루는 각에 대해 삼각함수를 적용해 형상좌표를 추출해낸다. 변수의 개수가 많아 형상의 모양이 복잡해질 경우 방사형 차트를 이용해 시각화하더라도 쉽게 파악하기 어렵다. 독립성을 보장할 수 없는 변수들에 대해 주성분 분석(PCA)을 실시하여 시각적으로 효과적인 형상을 만든다. PCA를 실시하기 전과 후의 형상에 대해 전통적 판별분석, 서포트벡터머신(support vector machine; SVM), 인공신경망(artificial neural network; ANN)의 기법을 적용시켜 분류표와 분류율을 확인한다. 또한 GPA (generalized procrustes analysis) 적합좌표, 북스테인좌표 2가지 좌표에 대한 판별의 차이를 비교한다. 북스테인좌표의 경우 기저 형상점을 중심으로 형상의 위치와 회전, 척도를 변환한 좌표로써, 분류율에 대해 GPA 형상좌표보다 더 높은 결과를 보이고 있다. 북스테인좌표의 경우 여러 군집 간의 형상을 비교하는데 유용하게 활용된다.
본 논문에서는 형상 분해(Shape Decomposition)를 이용한 손동작 인식 방법을 제안한다. 형상 분해 방법을 손동작 인식에 적용함으로써 다양한 동작에 대해서 유연한 인식이 가능하며, 기존의 형상 분해 방법을 손 형상 분해에 적합하게 효율적으로 개선함으로써 실시간 연산이 가능하도록 하였다.
고 받음각에서의 방향 안정성 향상을 위한 chine 형상 최적화를 수행하였다. Super ellipse equation을 통하여 다양한 형태의 chine 형상을 생성하고, 3차원 Navier-Stokes 방정식을 이용하여 방향안정성 및 고받음각에서의 공력 특성을 분석하였으며, 가장 높은 방향 안정성을 갖는 형상을 기본형상으로 선정하였다. 파리미터를 이용한 기본형상의 곡면 변형을 통하여 높은 방향 안정성 및 양항비를 동시에 만족하는 최적형상 도출을 위하여, 반응면을 구성하고 가중치를 도입하고 양항비를 구속조건으로 하는 방향안정성 최적화 문제를 수행하였다. 본 연구를 통하여 고받음각에서 chine형상의 공력특성을 파악하여 강한 와류를 발생시키는 chine 형상이 방향안정성에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었으며 최적화를 통해 기본형상보다 방향안정성이 약 29% 향상되는 결과를 얻었다. 또한 파라미터 기반 형상 생성기법과 근사최적화 기법의 연동을 이용한 형상최적설계 과정을 초음속, 고받음각 유동의 chine 형상설계에 적용하여 그 효율성을 확인하였다.
본 논문에서는 뇌의 하부구조인 해마를 정확하게 분석하기 위한 형상 정규화 방법과 정상인과 간질 환자의 해마를 분류하기 위한 방법을 제시한다. 해마에 대한 형상 분석 과정은 크게 형상 표현을 구축하는 과정, 형상의 유사도를 측정하는 과정, 정상인 집단과 환자 집단을 분류하는 과정으로 이루어진다. 본 연구에서는 해마의 형상 표현으로 메쉬, 골격, 복셀로 이루어진 하이브리드 옥트리 자료구조를 구축하였다. 또한 Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘을 사용하여 해마 골격을 기반으로 한 정규화를 수행하였다. 그리고 정규화된 해마 형상을 전역적, 국부적으로 분석하여 최종적으로 입력된 해마가 정상인 또는 간질 환자에 속하는지를 학습된 데이터를 이용하여 분류하였다. 본 논문에서 제시한 ICP 기반의 정규화 방법은 3차원 해마 형상을 정확하게 분석하게 해주고, 골격의 정점 수를 조절함으로써 정규화 시간을 감소시킬 수 있다. 뿐만 아니라 3차원 해마 모델의 형상을 신경망을 통하여 학습시킴으로써 해마의 형상이 변형된 환자 집단과 정상인 집단을 분류하는데 이용할 수 있다.
본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.
본 연구에서는 반잠수식 Rig의 형상에 따른 최적 형상을 검토하기 위하여 최근 건조되고 있는 4-Column과 2-Lowhull 을 가진 원통형 Column과 4각 Column형을 공시모형으로 택하여 규칙파중 두 구조물에 작용하는 유체력과 유체력에 의한 운동 응답을 계산, 형상에 따른 유체 역학적 특성과 동요 진폭의 관계를 검토하였다. 수치계산은 3차원 특이점 분포법을 이용하여 정상상태에 대하여 실행하였다. 구조물의 형상과 역학적인 간섭의 영향을 이용, 보다 성능이 우수한 형상을 얻을 수 있음을 확인하였다.
복사 형상계수를 계산하는 새롭고도 간단한 수치적 방법이 개발되었다. 유한선분 적분법은 윤 곽적분을 이용하며, 윤곽은 유한한 수의 선분으로 구성된 것으로 가정한다. 미소면적으로부터 유한면적까지의 복사 형상계수는 적분로 상의 절점의 좌표값에만 관계되며, 전자 계산기에 쉽게 프로그램 될 수 있다. 가우스의 적분을 이용하여 두 유한 면적사이의 복사 형상계수를 구한다. 미소 면적에서 원판까지, 두 개의 평행원판 사이, 및 두 개의 직사각형 사이의 복사 형상계수를 구하여 엄밀해와 비교하여 유한선분 적분법의 정확성이 우수함을 보였다. 단위구와 단위 정사 각형에서 타원체까지의 보가 형상계수의 값도 구하였다.
기계설계의 초보자들은 가장 단순한 설계문제에 부딪치더라도 해답을 제시할 수 있는 형이나 모델의 부족 때문에, 만일 확고한 방안이나 방침이 주어지지 않는다면 끝없는 시행착오로 인해 설계방법을 잃어버리게 됨을, 설계를 처음 시작한 사람은 잘 알고 있다. 따라서 본 해설은 이 러한 점을 지양시키기 위해, 특히 기계설계에 있어 해석적인 방법이 없이 오직 경험에 의해 결 정되며 계산의 최종단계인 형상설정을, 숙련된 기계설계자는 물론 초보자도 신속하고 용이하게 처리할 수 있는 방안 및 지침서를 제공하고져 기술되었다. 또, 체계적이고 일발적인 형상결정 지침서를 기초로 하여 경험 및 불확정에 의존한 형상결정을 지양시킴은 물론, 기계설계의 형상 결정 단계에서 절대 필요한 창조능력 및 개발능력을 배양 시키는 데에 본 형상결정 지침서를 활용할 수 있겠다.
본 논문은 Yoke 형상 변화에 따른 EV-Relay 구동 액츄에이터의 동작특성에 대해 연구하였다. 요크는 기본 형상을 포함하여 3가지 형태이며, 각 형상에 대해 유한요소해석으로 동작특성을 계산하였다. 계산시간 단축을 위해 2차원 축대칭 모델을 이용하였고, 기계적 부하를 동작특성 계산과정에 포함하여 실제동작상태와 유사하게 표현하였다. 마지막으로, 요크 형상에 따른 3가지 모델의 계산결과를 비교하여 기존 모델보다 형상이 변화된 모델의 동작특성이 개선되었음을 확인하였다.
종래 표면 형상 계측은 제조 공정에서 채택되어 계측에 적합하도록 가공된 소수의 샘플을 계측실이라는 조건이 갖추어진 환경에서 계측 시간에 대한 엄격한 제약 없이 이루어지는 소위 오프라인 계측이 일반적으로 행해졌다. 그러나 최근에는 더욱 향상된 견고성을 갖으면서 더욱 빠른 표면 형상 계측이 요구되고 있으며, 이러한 경향은 앞으로 계속될 것으로 예상된다. 이러한 배경 하에 본 고에서는 계측의 견고성과 고속성의 관점에서 본 광 표면형상 계측을 다루었다. 먼저 광 표면 형상 계측 기술의 현 상황을 개략적으로 설명한 후,견고성을 가지면서 고속의 표면 형상 계측 기법으로서, 현재 그리고 앞으로도 중요한 몇가지 기법에 대하여 최근의 동향을 간단하게 소개한다. 그런 다음에 로드맵을 상세하게 설명하기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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