본 논문에서는 일반적인 2차원 비디오 프레임을 패러럴 스테레오 카메라로 촬영한 듯한 3차원 입체 비디오 프레임으로 변환하는 알고리즘을 제안하였다. 동영상의 연속하는 프레임 사이의 픽셀 변위를 구하고 이 변위 정보를 기반으로 입체영상을 합성한다. 픽셀 변위를 구하기 위하여 기존 수렴 반복법을 개선 보완하여 사용하였으며 픽셀변위 정보로부터 입체영상을 합성하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 동영상의 어떤 유형이라도 일관성 있는 방법에 의하여 합성영상을 만들어 내므로 기존의 영상 유형 분류에 의한 합성 방법의 문제점을 개선하였다.
Based on two real and invertible $d{\times}d$ matrices Band C such that the norm $||C^T\;B||$ is sufficiently small, we provide a construction of tight Gabor frames $\{E_{Bm}T_{Cn}g\}_{m,n{\in}{\mathbb{Z}^d}$ with explicitly given and compactly supported generators. The generators can be chosen with arbitrary polynomial decay in the frequency domain.
In this study, a geometric nonlinear analysis formulation for spatial frames is developed using the 3D stability functions. For the formulation, the relationships of local and global coordinate systems in force, deformation, and the initial and current configurations of a frame are derived. The force-deformation relationship in global coordinate system is derived as well. The developed formulation is verified in each derivation by reducing the derived equations into 2D equations. The gradual plastification of connections and critical sections can be implemented effectively to this formulation for the complete second order inelastic advanced analysis of spatial frames.
The purpose of this study is to develop an improved marker auto-identification algorithm for reduce of data processing time through improve the efficiency of noise elimination and marker separation. The maker auto-identification algorithm was programming named KUMAS used Delphi language. For the study, various experiments were conducted for the verification of KUMAS. and compared two systems of established with the KUMAS. Four different motions - cycling, gait, rotation, and pendulum -, were selected and tested. Motions were filmed 30Hz frames rate per second. ${\chi}^2$ used for statistical analysis. Significant level were ${\alpha}=.05$. The test results were as follow. 1. Increased the success ratio of marker auto-identification. 2. The efficiency of marker auto-identification was remarkably improved through marker separation, noise elimination. 3. The marker auto-identification ability was improved in 2D-image plane include the 3D motion. 4. Significant different were found between KUMAS and B-SYS(established system) with non-input the artificial noise frames, input the artificial noise frames and total frames.
For small-size reinforce-concrete buildings, Midas Gen, OpenSees, and Perform-3D, which are structural analysis programs that are most popularly used at present, were applied for nonlinear static pushover analysis, and then difference between those programs was analyzed. Example buildings were limited to 2-story frames only and frames with one or more rectangular walls. Analysis results showed that there was not much difference for frames only based on capacity curves. There were some differences for frames with rectangular walls, but it was not so significant. The global behaviors represented by the capacity curve were not so different, but the feature of each analysis program appeared when the results were analyzed in more detail. Therefore, the program users should understand the feature of the program well, and then conduct performance assessment. The result of this study is limited to low-story frames only and frames with rectangular walls so that it should be noted that it is possible to get different results for frames with non-rectangular walls or mid- to high-rise buildings.
본 논문은 비디오로부터 추출한 프레임으로부터 3차원 인체 형상과 자세 복원을 수행하고 이를 시간 축에서 자연스럽고 부드러운 움직임을 나타내도록 보정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 비디오로부터 추출한 개별 프레임으로부터 convolutional neural network을 이용하여 관절의 위치와 인체의 윤곽을 추정한다. 인체의 형상 및 자세는 매개변수 기반의 3차원 변형가능 모델(morphable model)을 2차원 영상으로 투영후 정합하여 최적의 매개변수 값을 추정한다. 이 때 각 프레임에 대한 복원이 개별적으로 수행되면 시간 축에서 자세의 연속성과 체형의 일관성이 보장되지 못하고 올바르지 못한 복원 결과가 나타난다. 제안하는 기법은 이러한 문제점을 보완하기 위하여 각 프레임으로부터 복원된 3차원 변형가능 모델의 주성분 매개변수의 분석 및 보간을 수행한다. 실험결과 3차원 인체 복원에 오류가 발생한 프레임에 대해 이전과 이후 프레임들 사이의 관계를 통해 오류가 보정되어 개선된 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문은 2D/3D 동영상 변환을 위한 그룹화된 객체별 깊이 정보의 차등 적용 기법에 관한 연구이다. 기존의 깊이 정보 획득 기법 중 움직임 정보를 깊이 정보로써 사용할 때 움직임이 존재하지 않는 객체의 경우 깊이 정보를 획득할 수 없어 해당 객체의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 객체와 배경을 추출하고 객체에 움직임 정보를 이용한 깊이 정보를 할당하는 과정을 거친 후, 배경과 깊이 정보가 할당되지 못한 객체에 깊이 단서 중 하나인 상대적 높이 단서를 이용한 깊이 정보를 할당함으로써 모든 객체에서 3D 효과를 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 제안한 기법으로 깊이맵을 생성하여 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 3D 영상을 생성하여 확인한 결과 움직임이 없는 객체에서도 3D 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
구안경(old spectacles)의 렌즈를 사용하고 안경테만 교환하는 경우의 조건에 부합되는 83 명을 대상으로 교환 동기, 테의 크기, 모양, 축의 연화, 양안시에 미치는 프리즘의 영향 등을 알아보았다. 안경테의 교환 동기는 80.4%가 파손이나 테부식에 의한 것이었고, 테의 모양은 타원형 계열이 62.4%, 사각형 계열이 37.6%를 차지하였다. 테의 크기는 구안경테(old frame)의 경우 $49{\Box}18$, 수직 거리가 33mm이었고 신안경테(new frame)가 $47{\Box}17$, 수직거리가 31mm로 작게 선택되는 것으로 나타났다. 신안경의 난시축의 변동 범위는 평균 +3.20~3.80이었다. 수평 방향의 프리즘의 영향을 RAL-RG 915기준에 의해 오차를 평가한 결과, 구안경에서 38.5%의 부적합이 신안경에선 42.2%로 증가하였다. 수직 방향에서 프리즘 변화 방향을 RAL-RG 915기준에 의해 오차를 평가해 보면 0.25${\leq}$1.00와 6.00D이상에서 적합 부적합률의 변동은 없었다. 그러나 1.00${\leq}$6.00에서는 부적합률이 구안경은 24.1%에서 신안경은 33.7%로 증가되었다.
We have implemented a sign language animation system using 2D and 3D models. From the previous studies, we find out that both models have several limitations based on the linear interpolation and fixed number of frames, and they result in incorrectness of actions and unnatural movements. To solve the problems, in this paper, we propose a sign language animation system using spline interpolation method and variable number of frames. Experimental results show that the proposed method could generate animation more correctly and rapidly than previous methods.
여러 연구자들에 의해 최적화 알고리즘을 이용한 최적내진설계에 관한 연구가 컴퓨터의 발달과 더불어 활발히 이루어져 왔다. 하지만 지금까지의 최적내진설계에 관한 연구는 대부분 모멘트저항골조를 대상구조물로 한 연구였다. 가새골조는 모멘트저항골조와 더불어 대표적인 횡력저항시스템이기 때문에 가새골조의 최적내진설계기법 개발을 통해 경제적이며 효율적인 설계가이드라인을 제시할 수 있다면 실무에 미치는 파급효과는 클 것이라 판단된다. 본 논문에서는 가새의 좌굴을 고려한 역V형 특수중심가새골조의 최적내진설계 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 구조물의 물량과 에너지 소산량을 목적함수로 설정하고, 강도조건 및 층간변위 조건등의 제약조건으로 설정한다. 알고리즘의 검증을 위해 2D 3층, 9층 역V형 특수중심가새골조 예제를 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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