접촉식 다시점 3차원 영상시스템에서 관찰되는 이미지의 품질을 수치화 하기 위한 2 차원 화질함수가 고안되고 그 유효성은 실험적으로 증명되었다. 이 수식은 어떤 시 영역에서 영상 패널을 보았을 때 인식되는 영상이 몇 개와 어떤 시점영상의 혼합으로 이루어 지는가를 계산할 수 있게 한다. 계산된 영역에서 시청자의 눈에 투사되는 영상은 시스템 영상패널내의 위치에 따라 투사되는 시점영상들이 달라진다는, 수식의 예측이 실험적으로 증명되었다.
본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.
모션 데이터들을 그래프로 저장하고 이를 모션합성에 이용하는 기존의 연구들은, 모든 모션 프레임간 연결비용계산으로 인하여 그래프 생성에 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 보완하여 빠르고 효과적으로 그래프를 생성하는 방법을 제시한다. 우선, PCA를 이용하여 모션들을 2차원에 투영시키고, 2차원 상의 간단한 거리계산으로 전이에지가 존재할 가능성이 큰 프레임 쌍들을 찾아낸다. 다음으로, 이런 프레임 쌍에 대해서만 연결비용을 계산하여 그래프를 생성한다. 따라서, 모든 프레임에 대한 비용계산에 비해 본 논문에서 제안한 방법은 효율적으로 그래프를 생성하게 된다.
본 연구에서는 외부조사 전자선에 대한 3 차원 선량계산 알고리즘 모델을 개발하기 위한 기초연구로서 기존의 2D 펜실빔 알고리즘을 확장시켜 3 차원 geometry를 적절히 고려할 수 있는 선량계산 모델을 개발하고자 한다. 선량계산 모듈은 IDL5.2(Reseach Systems Inc. 미국)를 사용하여 프로그램하였으며, Hogstrom의 펜실빔 모델에 의한 선량계산에 필요한 중심축 상의 깊이선량분포는 Siemens M6740의 12MeV 전자선에 대한 측정치를 사용하였고, 전자선의 공기 및 불에서의 선형저지능 (linear stopping power), 선형산란능 (linear scattering power) 은 ICRU 보고서 35로부터 인용하여 사용하였다. 선량계산의 정확도를 확인하기 위하여 정형 조사면에 대한 선량분포 공기 간격 효과 인체 외곽 보정에 대해 전리함, 필름 등을 사용하여 얻은 측정값과 비교, 분석하였다. PC(Pentium III 450MHz) 상에서 프로그램 실행 결과 단일 조사 빔에 대한 선량계산에 약 120초가 소요되어, 선량계산 알고리즘의 최적화를 통한 선량계산 시간 단축이 필요하다 하겠다. 선량 평가에 대한 비교 결과, 정형 및 비정형 조사변에 대한 선량분포는 선량변화가 급격한 반음영 (penumbra) 영역에서 $\pm$3mm 이내의 오차를 보였으며, 측방 선량분포에 따른 비교 결과, 측정치와 5% 이내에서 일치하였다. 또한 공기 간격 및 인체 외곽선 보정의 경우, $\pm$10% 내외에서 측정값과 일치하였다. 결론적으로, 전자선에 대한 2 차원 펜실빔 모델을 확장하여 3 차원 치료계획에 적합하게 3 차원상의 임의의 단변 선량계산이 가능하도록 구현되었다. 또한 비정형 조사변에 대한 선량계산 뿐만 아니라, 인체외곽 및 공기 간격 등과 같이 3 차원적 geometry에 대한 보정이 필요한 경우에 대하여도 이를 선량계산 시 적절히 고려함을 확인할 수 있었다. 추후, CT를 통한 비균질 보정방식을 구현할 계획이며, 이들 선량계산 모듈은 교육 및 연구용으로 적절히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(XR) 분야가 각광받고 있으며, 3차원 공간과 사물을 인식하여 다양한 콘텐츠 서비스를 제공하는 기술이 개발되고 있다[1]. 3차원 공간과 사물을 인식하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 RGB 카메라를 이용하는 것이다[2]. RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상을 분석한 후 분석된 결과를 이용하여 카메라와 환경의 관계를 추정한다. 시차는 사용자가 촬영한 복수의 이미지에서 특징점의 차이를 이용하여 계산된다. 실험적으로 구한 깊이에 대해 계산된 디스패리티에 시차 정보와 스케일링 정보를 더하여 3차원 특징점을 생성한다. 제안하는 알고리즘은 단일 모바일 디바이스에서 획득한 영상을 사용한다. 특징점 매칭을 기반으로한 디스패리티 추정과 시차조정 3D 특징점 생성이다. 실제 깊이 값과 비교했을 때, 생성된 3차원 특징점은 실측값의 10% 이내의 오차가 있음을 실험적으로 증명하였다. 따라서 제안하는 방법을 이용하여 유효한 3차원 특징점을 생성할 수 있다.
본 논문에서는 3차원 점집합으로부터 3차원 메시를 생성하는 효율적인 기법을 소개한다. 대표적인 3차원 삼각화 방법으로 3차원 딜로니 삼각화 기법이 있으나 물체의 표면만을 고려한 메시 생성을 위한 방법으로 비효율적인 측면이 있다. 본 논문에서는 적은 계산량으로 물체의 표면 메시를 생성하는 기법을 소개한다. 물체의 각 영역을 분할하고 각 영역에 대해서 2차원 딜로니 삼각화를 적용하여 3차원 메시 구조를 얻는다. 3차원 점 집합에 대해 OBB(Oriented Bounding Box)를 계산하고 이를 기준으로 점 집합을 여러 분할 영역으로 나누고 각 부분 점 집합에 대해서 2차원 딜로니 삼각화를 실시한다. 각 2차원 삼각화 결과는 점전적으로 전체 메시에 병합된다. 또한 병합된 메시에서 잘못된 에지의 연결을 제거함으로써 객체의 삼각 분할 결과를 향상시킨다. 제안된 메시 생성 기법은 다양한 영상 기반 모델링 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.
맵리듀스(MapReduce)는 대용량 데이터의 병렬 처리에 사용되는 프로그래밍 모델이다. 데이터 큐브(data cube)는 대용량 데이터의 다차원 분석에 널리 사용되는 연산자로서, 주어진 차원 애트리뷰트들의 모든 가능한 조합에 대한 group-by 를 계산한다. 차원 애트리뷰트가 n 개일 때, 데이터 큐브는 총 $2^n$ 개의 group-by 를 계산한다. 본 논문은 맵리듀스 환경에서 데이터 큐브를 효율적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 $2^n$ 개의 group-by 를 분할하고 이들을 ${\lceil}n/2{\rceil}$개의 맵리듀스 잡(job)을 통해 단계적으로 계산한다. 제안 방법은 각 맵리듀스 잡에서 맵 함수가 출력하는 중간결과의 크기를 최소화함으로써 총 계산 비용을 크게 줄인다. 실험을 통해 제안 방법은 기존 방법에 비해 데이터 큐브를 더 빠르게 계산함을 보인다.
본 논문은 2차원 DWT 계산을 위한 효율적인 VLSI 구조를 제안한다 제안한 두 개의 구조는 $M{\times}N$ ($N{\times}M$) 블록 단위로 2 D DWT를 계산한다 각각의 블록에서 2 D DWT의 계산은 행 (열) 방향으로 동시에 계산한다 M은 필터 탭 수를 나타내고 N은 열 (행)을 나타낸다 그리고 행과 열 방향으로 1차원 DWT를 계산할 때 저주파와 고주파 성분을 하나의 구조에서 번갈아 계산하도록 하였다 그러므로 제안한 구조는 기존의 구조에 비해 부가적인 처리 유닛이 적게 필요하다 VHDL를 이용하여 모델링하고 시뮬레이션하여 제안한 구조가 정상적으로 동작함을 확인하였다.
2차원 광속전파법을 써서 3차원 구조를 갖는 광도파로 소자를 보다 빠르고 정확하게 해석할 수 있게 하는 새로운 수정된 유효굴절률법을 제시한다. 이 방법은 계산시간이 너무 많이 요구되는 현실적으로는 사용하기가 어려운 3차원 광속전파법 대신에 직사각형, ?덕, 또는 이와 유사한 형태의 광화로소자를 짧은 시간안에 정확히 해석할 수 있다. 실례로 직사각형 단면의 도파로로 리루어진 방향성 결합기에 이 방법을 적용하여 3차원 광도파로를 2차원으로 근사하는데 따른 계산 오차를 기존의 유효굴절률법보다 크게 줄링수 있음을 보였다.
본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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