3차원 물체의 합성된 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)을 새로운 형태의 3차원 좌표변환 기술을 사용하여 제작하였다. 제작될 3차원 물체는 CCD 카메라를 사용하여 시야각도(viewing angle)를 변화시키면서 여러개의 영상으로 기록하였다. 이렇게 얻어진 영상 데이터는 2차원 복소 매트릭스를 사용하여 수학적인 방법으로 계산되고, 최종적으로 합성된 3차원 CGH로 부호화하였다.
초음파 영상 시스템의 수신 집속 과정에서, 채널 데이터를 2차원 푸리에 변환하여 부엽과 격자엽을 억제하는 방법을 제안하였다. 영상점에서 온 신호를 집속하면 모든 채널의 신호는 같은 위상을 가지는 직류로 나타난다. 그러나 영상점 밖에서 오는 신호를 집속하면 입사각에 따라서 다른 공간 주파수를 가지는 채널 신호로 나타난다. 따라서 집속 후의 채널 신호를 2차원 푸리에변환을 하면 입사각을 가지는 신호를 주파수 영역에서 효과적으로 분리할 수 있다. 수신 집속 지연 시간이 인가된 시간-채널 데이터를 2차원 푸리에변환을 하여 주파수 영역에서 직류 성분과 그 밖의 주파수 성분으로 분리하고, 두 값의 비율을 이용하여 가중치를 정의하였다. 초음파 영상에 가중치를 곱함으로써 부엽과 격자엽을 억제하였다. 64채널 선형 어레이에서 5 MHz의 주파수의 초음파 영상을 계산하였다. 초음파 영상에서 나타나는 격자엽은 제안한 방법을 적용하여 완전히 제거되었다. 또한 부엽이 줄어들어 측방향 해상도가 크게 증가되었다. 인체모사 영상의 시뮬레이션에서 대조도가 증가하여 병변의 진단에 도움을 줄 수 있음을 확인하였다.
표준 웨이브렛 변환은 많은 장점에도 불구하고 이동 불변을 만족하지 못하는 단점으로 인해 많은 제약을 받았다. 이 단점은 다운 샘플링 과정으로 인한 표본수의 부족에서 기인한다. 고밀도 이산 웨이브렛 변환은 생성되는 부대역 신호의 수를 증가시켜서 이동 불변의 단점을 극복한 방법이다. 본 논문에서는 세 개의 채널로 구성된 삼중 밀도 이산 웨이브렛 변환을 설계하고 2차원 영상처리에 적용하였다. 이 변환은 부대역의 수가 표준 웨이브렛 변환보다 세배가 되어서 과표본화가 되지만 이동 불변을 잘 만족한다. 그리고 생성된 부대역 영상은 대역별로 다양한 크기를 갖으며, 다양한 방향 선택성을 갖는다. 이 방향성은 영상처리에서 최적의 부대역을 제공할 수 있다.
사용자 포즈의 3차원 데이터 생성을 통한 3차원 포즈 인식은 2차원 포즈 인식의 문제점을 해결하기 위해서 많이 연구되고 있지만, 3차원 표면 데이터의 방대한 양으로 포즈 인식에서 중요한 특징 추출(feature extraction)이 어렵고 수행 시간이 많이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 포즈 인식의 두 가지 문제점인 특징 추출의 어려움과 느린 처리속도를 개선하기 위해서 3차원 형상복원 기술로 모델의 3차원 표면 점들로 구성된 데이터를 2차원 데이터로 변환하는 차원 축소(dimension reduction) 방법을 제안한다. 실린더형 외곽점을 이용한 메쉬없는 매개변수화(meshless parameterization) 방법은 방대한 데이터인 3차원 포즈 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 특징 추출과 매칭과정의 연산 속도를 향상 시키며, 특징 추출의 효율성 검증을 위해 간단한 환경에서 실험이 가능한 손 포즈 인식 및 인간 포즈 인식에 적용하였다.
본 논문에서는 2차원 양방향 포물선 방정식 법과 푸리에 변환을 이용하여 3차원 굴절현상 및 3차원 후방 산란파를 포함하는 $2\frac12$차원 문제를 푸는 방법에 대해 다루었다. 여기서 $2\frac12$ 차원 문제란 2차원적 해양환경 하에 3차원적 음원이 존재할 경우를 의미한다. 2차원 양방향 포물선 방정식법은 수치기법으로 깊이 방향과 수평거리 방향에 대해 각각 Galerkin법과 Crank-Nicolson법을 사용하며 수직 불연속 경계면에 의한 후방 산란파를 포함한 수평거리 의존 문제에 대해 유용한 해를 제공한다. 2차원 해양환경에서는 파수 k가 종 또는 횡 수평거리 방향과 깊이 방향에 대한 함수이므로 3차원 Helmholtz방정식 법을 이용해 스펙트럴 해를 구하여 다시 푸리에 역변환하면 최종 해를 구할 수 있다. 본 연구방법의 정확성을 시험하기 위해서 계단형 해저면을 갖는 간단한 해양환경에서 계산을 수행해 보았으며 대한해협의 특정지역에서의 3차원적 음파전달 특성을 살펴보았다.
컴퓨터 그래픽스의 응용 분야 특히, CAD나 애니메이션 분야에서는 하나의 물체를 다른 시점에서 또는 시점은 고정하고 다른 각도로 바라본 형태를 디스플레이 할 수 있어야 한다. 그러기 위해서는 어떤 물체를 임의의 축에 관하여 임의의 각도 만큼 회 전 이동시키는 회전 이동 변환이 필요하다. 3차원 그래픽스 응용에서는 많은 변환이 필요하며, 하나의 물체는 보통 많은 꼭지점들로 구성되어서 가능한한 빠른 속도로 회 전 이동 좌표를 구하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 3차원 그래픽스에서 필 요한 변환중 많은 연산 횟수로 인하여 계산 시간이 문제가 되는 임의의 축에 관한 회 전 이동 변환 행렬을 빠르게 계산하는 효율적인 알고리즘을 제안하고, 이를 PC- 486DX2-50상에서 구현하여 기존의 계산 방법과 결과의 계산속도를 비교함으로써 알고 리즘의 유용성을 보인다.
하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합거동은 하천 주흐름에 의한 이송현상과 유속 성분의 수심평균 값에 대한 공간적 편차로부터 야기되는 분산현상으로 설명 할 수 있다. 이는 3차원 이송확산 방정식으로부터 수심 적분된 2차원 이송-분산 방정식으로 수학적 유도가 가능하며, 수심방향으로 적분하는 과정에서 발생되는 농도의 분산항은 Taylor Dispersion 개념에 기초하여 종방향 및 횡방향의 2차원 분산계수로 표현된다. Fischer(1978)는 연직방향 유속분포로부터 2차원 분산계수를 추정하는 해석해를 수학적으로 유도하였으나, 실제 하천에서 정밀한 연직방향 유속분포를 계측하는 것은 많은 비용 및 노동력을 초래한다. 따라서 선행 연구자들은 2차원 혼합모형의 분산계수를 산정하고자 실험적 방법으로써 추적자실험을 수행하였다. 추적자실험은 추적자 물질을 수체에 주입한 후 농도의 변화를 관측함으로써 추적자물질이 하천에서 이송 및 분산되는 과정을 이해하는데 유용하다. 기존의 추적자실험은 고정된 위치에서 농도를 계측하여 시계열적인 농도의 변화를 관측한 후, 오염운 동결가정을 통해 종,횡방향 분산계수의 산정이 가능하지만, 오염물질 농도의 공간적 분포를 얻기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존의 추적자실험법의 한계를 극복하고자 형광물질을 이용한 추적자실험을 수행함과 동시에 드론에 장착된 디지털카메라를 이용하여 항공영상을 취득 및 분석하여, 하천에 주입된 형광물질의 농도분포를 시공간적으로 추출하는 기법을 개발하고, 이를 바탕으로 오염물질의 2차원 혼합거동을 분석하였다. 본 실험은 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터의 A3실험수로에서 수행되었으며, 실험수로는 평균 하폭 5 m, 평균 수심 0.44 m, 유량 $0.96m^3/s$의 실제 소규모 하천과 유사한 축척을 가지고 있다. 추적자물질은 Rhodamine WT 용액이 사용되었으며, 실험수로 내 설치된 15개의 형광광도계(YSI-600OMS)를 이용하여 농도를 측정하였다. 항공영상의 취득을 위해 이용된 드론은 DJI-Phantom 3 Professional 이며, 3840x2160의 해상도로 초당 30 frame의 동영상으로 취득되었다. 영상의 정합 및 좌표화를 위해 RTK-GPS를 이용하여 12개의 지상 기준점의 좌표를 취득한 후, 사영변환을 통해 영상좌표를 지상좌표로 변환하였다. 영상의 픽셀값을 농도장으로 변환하기 위해 각 RGB 밴드의 픽셀값을 통계적으로 분석하여 농도장으로 변환하였으며, 영상으로부터 얻은 농도장은 형광광도계에 의해 실측된 농도와 결정계수 0.9이상의 수준으로 정확도를 나타냈다.
신경망 기반의 신호 분류 시스템은 비파괴 검사 시 추출되는 많은 양의 데이터를 처리하기 위한 방법으로 꾸준히 이용되고 있다. 비파괴검사 방법 중, 초음파 탐상법은 용접 지역에서 결함들을 찾기 위하여 비파괴 검사에서 일반적으로 사용되고 있는 추세다. 초음파 탐상법의 중요한 특징은 특정 신호에서 발생하는 불연속성을 판별해내는 능력이다. 지금까지의 보편화되어 있는 기술은 신호를 분류하기 위해 각각의 A-scan 신호를 처리하는 반면 본 논문에서는 이웃하는 A-scan 신호의 정보를 기반으로 하는 2차원 푸리에 변환(Fourier transform)과 주성분 분석(principal component analysis) 기법을 이용하여 특징 벡터를 추출, 분류하는 방법을 제시하고자 한다.
본 논문은 내용 기반 이미지 검색 시스템에서 이미지의 위치 및 모양 정보에 의한 회귀선을 추정하여 효율적으로 특징 벡터 추출함과 동시에 같은 도메인상의 특징 벡터가 일정 수준보다 많아질 경우 효율적으로 특징 벡터의 차원을 줄이는 기법을 제안한다. 특히, 특징 벡터의 차원을 줄이는 제안된 기법은 특징 벡터의 수에 관계없이 특정한 n개의 특징 벡터로의 변환이 가능하다. 본 논문에서 제안된 기법들은 실제 내용 기반 이미지 검색 시스템의 구현을 통해 기존의 방법보다 효율적인 검색은 물론 다차원 특징 벡터를 특정 n차원의 특징 벡터로 변환함으로써 다차원 색인 기법이 가지고 있는 가장 큰 단점인 '차원의 저주' 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 방법임을 보인다.
공간 인덱스를 이용한 공간 질의 처리의 과정은 여과와 정제 단계로 이뤄진다. 여과 단계에서 후보 객체의 수를 줄이며, 정제 단계에서의 false-hit이 낮아지므로 불필요한 디스크 접근과 공간연산으로 인한 질의 처리 비용의 증대를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 여과 단계에서 후보 객체를 최소화하기 위해 DTVF가 추가된 확장 R-tree를 제안한다. 제안된 기법에서는 n차원 상에 존재하는 공간 객체의 대표 정점들을 구석점 변환 기법을 이용하여 2n차원의 점으로 변환하고, 이 값을 확장된 R-tree라는 리프 노드의 DTVF에 유지한다. 공간 질의 처리시 여과 단계에서 DTVF를 이용하면 후보 객체 수를 최소화할 수 있으며, DTVF에 유지된 차원 변환된 값을 통해 후보 객체 선정에도 빠른 성능을 나타낸다. 제안된 기법은 공간 질의 처리시 여과 효율을 극대화하여 질의 처리 성능을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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