인물의 위치와 행동을 인식하는 것은 여러 분야의 서비스에서 활용할 수 있는 기술이다. 그렇기에 다양한 방식으로 연구되어 왔다. 기존의 방식은 일반 RGB 카메라의 영상에 영상처리 기법과 딥러닝을 사용하여 3차원 공간상의 인물 위치를 인식하는 방식과 라이다와 같이 깊이를 인식 할 수 있는 장치를 활용하여 3차원 공간상 인물의 위치를 인식하는 방식이 있다. 각각의 방식은 RGB 카메라를 이용할 수 있다는 장점, 인식률이 우수하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 영상처리 방식은 연산량이 많아 실시간 서비스에 불리하다는 한계점이 있다. 라이다 방식은 기기의 부피가 커 공간제약이 있다는 점과 이동이 불편하다 있다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 Kinect와 openFrameworks를 활용하여 공간이 효율적이고 연산량이 적은 방식의 3차원 공간에서 인물 위치 인식과 실시간 이동에 대한 방향 인식을 다룬다.
본 논문에서는 3차원 그래픽의 래스터라이제이션 단계에서 발생하는 메모리 트래픽 문제를 해결하기 위해 사용되는 텍스처 및 픽셀 캐쉬에 대한 성능을 분석하였다. 이를 위해 화면의 해상도, 컬러 정보, 깊이 정보 및 캐쉬 구성의 변화에 따른 이들 캐쉬의 성능변화를 살펴보았으며 실험결과 텍스처 캐쉬와 픽셀 캐쉬의 설계 시에 블록 크기에 의한 영향이 매우 중요함을 알 수 있었다. 특히 픽셀 캐쉬의 경우에는 시간적 지역성은 거의 없으며 매우 큰 공간적 지역성을 보이므로 이를 잘 반영할 수 있는 캐쉬 구조가 필요하다.
본 논문에서는 블레이드 해석 라이브러리를 통해 단면해석 및 응력복원 해석 결과를 VABS의 결과와 비교하였다. 강성 행렬로 연결된 1차원 보 모델을 가상일의 원리에 의해 계산된 에너지를 복원 이론에 기반한 차원 복원해석 과정을 통해 계산된 응력과 3차원 해석모델과 비교하였다. 블레이드 해석 라이브러리의 구성, 입력 및 출력 형태, 차원 축소와 복원을 통한 로터 블레이드의 구조해석 프로시져를 기술하고, 블레이드 해석 라이브러리의 검증은 고형모델, 박 벽 모델의 단면해석, 3차원 복합재료 유한요소 모델로 구성하여 VABS를 통하여 검증하였다. 차원 축소와 복원해석을 통하여 블레이드 해석 라이브러리는 복합재료 블레이드의 전후처리 프로그램와 연계되어 고고도 무인기, 로터 블레이드, 풍력 블레이드 및 틸트로터 블레이드의 모델링에 활용될 수 있을 것이다.
현재의 평면적 지적도 표현 방법은 입체적으로 변화하는 시대적 흐름 속에 놓여 있으며, 이는 GPS 기술 및 레이저기술의 발전과 무관하지 않다. 또한 이러한 자료를 수용할 수 있는 정보저장 장치의 발전과 맞물려 현실세계를 그대로 반영할 수 있는 가상의 3차원 공간정보 구현 매체의 도움도 3차원지적과 분리하여 설명할 수 없다. 본 연구에서는 지상의 높이 값을 정확하고 신속하게 취득할 수 있는 항공라이다측량 기술을 지적도에 적용하기 위하여 항공라이다의 수직 정확도를 평가하기 위한 실험을 실시하였다. 이를 위해 연구지역을 선정하여 항공라이다 측량을 실시했으며, 취득된 성과의 정확도를 확인하기 위해 지적비교점 측량을 실시하였다. 또한 이러한 자료를 근간으로 쌍체표본 t검정을 적용하여 항공라이다측량 성과와 지상측량 성과의 정확도를 통계적 방법론에 의해 비교하였다. 검정결과 t값이 0.322로 유의수준 5%에서 귀무가설을 기각할 수 없어 두 측량 성과가 동일함을 증명 할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통해 항공라이다측량 성과를 향후 3차원지적 정보의 지형기반 자료 구축에 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
현재의 조감도 제작방법은 3D-Max, 포토샵과 같은 그래픽 프로그램을 이용하여 편집하는 방법이 일반적이다. 이러한 조감도는 일반적으로 제작과정에서의 특성상 2차원 평면 데이터를 이용하여 모델링하지만 지표면의 3차원 공간데이터를 사용하지 않고 대상지역의 사진 등을 편집하여 사용하기 때문에 주변 시설물을 정확히 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 다차원데이터를 이용하여 LiDAR 데이터에서 획득한 고정밀의 DEM과 고품질의 항공영상을 이용한 3차원 모델을 제작하여 조망권, 가시권, 지형분석 등을 수행하고, 주변의 모든 대상물을 고려한 효율적인 조감도를 제작하는 것이 본 연구의 목적이다.
Talarirach 뇌지도(atlas)는 서로 수직인 두정방향(coronal), 시상봉합방향(sagittal), 축방향(axial)의 3세트 슬라이스들로 구성되어 있으며, 뇌기능 질환진단 및 병인 분석에서 표준 뇌지도로서 그 중요성이 부각되고 있다. 특히 컴퓨터상에서 이들로부터 얻어진 3차원 디지털 볼륨 데이터는 처리결과의 가시화와 정량적 분석에서 그 응용범위가 크다. 본 노문은 Talairach 뇌지도의 3차원 볼륨 데이터 재구성에서 쌍선형(bi-linear) 보간법의 적용 방법과 삼평면(tri-planar)보간법을 제안하고, Talairach 뇌지도 편집기를 제작하여 볼륨 데이터 재구성의 문제점을 고찰하였다. 쌍선형 보간법과 뇌지도에 적용은 1세트의 슬라이스에 대하여 하나씩의 밝기값만 고려하였으며, 삼평면 보간법은 서로 수직인 3방향의 슬라이스의 노구조물 정보를 동시에 이용하였다. Talairach 뇌지도 편집기는 3방향의 슬라이스를 동일 좌표계에 동시에 시각화하여 편집할 수 있도록 하였다. 뇌지도 편집기를 이용하여 Talairach 뇌지도의 3방향의 슬라이스간의 뇌구조물의 부합이 다름을 보여줌으로써 볼륨 재구성의 문제점을 밝혔다.
본 논문에서는 OpenGL을 이용한 삼차원 뷰어(Viewer)를 개발한다. 3D Max와 같은 3D 개발 툴에서 침대, 소파 등 3D 모델 라이브러리를 제작한 후 일어들이는 렌더링 모듈을 개발한다. 3D 모델 라이브러리에 직물 이미지 라이브러리를 매핑하는 모듈도 개발하여 직물 이미지와 유사한 효과를 낼 수 있도록 한다. 3D max에서 광원과 질감을 포함하여 렌더링한 후 개발되는 프로그램으로 데이터 손실없이 읽어들이는 것을 목표로 한다. 3차원 모델에 설계된 직물 이미지를 사용하여 3D 매핑된 후. 사용자가 확대, 축소, 이동, 회전 등의 효과를 줄 수 있게 하는 사용자 인터페이스 제공 및 3D 애니메이션 기능을 구현한다.
본 논문에서는 3차원(Full 3D)을 지원하는 온라인 RPG를 위한 맵 관리 방법을 제안하였다. 일반적으로 3차원 그래픽을 지원하는 게임은 클라이언트에서는 지원이 가능하나 온라인 게임 서버에서는 3차원 처리를 위한 데이터 처리량이 게임 월드의 크기에 따라 기하급수로 늘어나기 때문에 현재의 하드웨어 기술 하에서 가격대비 성능을 만족시킬 수 없다.이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스페셜 오브젝트라는 개념을 도입하여 온라인 게임 서버에서의 3차원처리가 적은 하드웨어 사양을 가지고 동작될 수 있게 하였다. 제안된 방식은클라이언트에서뿐만 아니라 서버에서도 3차원 맵 관리를 수행할 수 있는 구체적인 형태를 제공하였다.
라이다 자료는 건물에 대한 3차원 정보를 제공하고 있는 자료원으로서 도시계획을 위한 3차원 모형화와 건물의 가시권 분석과 같은 다양한 모형화에 이용되고 있다. 본 연구에서는 라이다 자료만을 이용하여 영상처리기법과 점자료처리기법에 기반하여 사용자의 개입을 최소화하면서 자동으로 건물을 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 입력된 라이다 자료를 이용하여 건물영역과 비건물영역을 분리하기 위하여 먼저 영상처리기법을 적용하였다. 또한 건물영역은 높이값에 대한 통계분석을 통해서 건물의 주옥상면과 남아있는 부분으로 구분하여 자료처리를 수행하였다. 아파트형, 계단형, 복합형 등의 다양한 유형의 건물이 존재하는 연구대상지역의 실험을 통해서 본 연구에서 제안한 자료처리기법을 적용하여 약 90%의 건물을 자동으로 추출할 수 있었다.
오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 명태-기반 보간 방법을 gray-scale image에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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