3-D P-wave velocity model in the southern Korean Peninsula is investigated by using the earthquake tomography method. This velocity model would be used to locate the exact hypocenter position, and also useful for our understanding of the crustal structure. The simultaneous inversion is used to get the minimum 1-D model and hypo-center relocation, which are used as an initial 3-D velocity model. The velocities in the minimum 1-D model are 6.04 km/s, 6.45 km/s, and 7.78 km/s between the depth of 0-19 km, 19-32 km, and 32-55 km respectively. In the 3-D P-wave velocity model, Layer 1 (0~3 km) has high velocities in Kyongsang basin, Yonglam massif, and Okchon folded belt, and low velocities in Kyonggi massif. In layer 2 (3~19 km) high velocities are predominent around Kyonsang basin and Yongnam massif except Yonil basin, but low velocities exist around Kyonggi massif and Okchon folded belt. In Laye. 3 (19~32 km) high velocities prevail throughout the southern part of Korean Peninsula, but low velocity does throughout the middle except SNU, YIN station in Konggi massif. In Layer 4 (32 km), the maximum velocity is showed in the middle and southwestern part, while the minimum velocity in the southeastern and coastal area. The depth of the velocity boundary corresponds to the crustal structure of the southern Korean Peninsula which is calculated by gravity data.
운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.06a
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pp.135-138
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2014
본 논문에서는 2대의 Kinect 카메라를 이용하여 실세계의 3차원 객체에 대한 복원을 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 깊이 가중치가 추가된 계층적 결합형 양방향 필터를 이용하여 Kinect로부터 얻은 원본 깊이 영상을 보정한다. 그리고 카메라 캘리브레이션을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 획득한다. 이를 이용해 3차원 워핑을 수행하여 각 시점의 데이터를 3차원 공간에 점군 모델로 복원하고 표면 모델링 방법을 이용하여 3차원 객체의 매끄러운 표면 모델을 생성한다. 실시간에 가까운 속도를 내기 위해서 계층적 결합형 양방향 필터와 3차원 워핑을 병렬 처리 프레임워크인 CUDA로 구현하여 고속화하였다. 실험을 통해 분리된 각 시점에서의 깊이 정보를 하나의 통합된 3차원 공간에 복원할 수 있었고 초당 5 fps의 속도로 동작하는 것을 확인하였다.
Proceedings of the International Union of Geodesy And Geophysics Korea Journal of Geophysical Research Conference
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2003.05a
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pp.16-16
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2003
본 연구는 ILP(International Lithosphere Project) Task Group II-4가 진행하고 있는 상부맨틀에 대한 3차원 구조도 작성 연구의 일환으로 수행되어졌으며 구조도 작성을 위한 데이터 베이스의 구조는 task group의 표준안을 따랐다. 기존 문헌과 기존의 데이터 베이스를 통해서 획득된 자료를 이용해 동해와 그 주변을 대상으로 하는 지역의 ($32-45^{\circ}$E, $122-148^{\circ}$N) 상부 670km까지의 3차원 구조도 작성을 위한 초기 모델을 구축하였으며, 이 절차를 최대한 자동화하는 프로그램을 포트란을 이용해 만들어보았다. 연구 지역에 대한 곡율을 계산하기 위해 표준타원체 모델인 WGS84과 geoid undulation 모델인 EGM96을 사용했으며 지형 고도 자료는 GTOPO30, GLOBE 1.0, 그리고 Smith and Sandwell 데이터베이스를 사용하여 지구 중심으로부터 지표까지의 거리를 구하였다. 연구지역은 $0.25^{\circ}$간격으로 나누었으며 총 5777개의 격자점을 정의하였으며 각각의 격자점에 1차원 수직구조를 부여함으로써 3차원 모델을 구축하였다. 그리고 지형적으로나 지질학적으로 유사한 지역을 하나의 구역으로 정의하고 동일한 수직구조를 부여함으로써 모든 격자점에 1차원 수직구조를 정의하지 않도록 하였다. 본 연구에서는 지표 지질은 모델에 고려하지 않았지만 지형학적으로 의미가 있는 분지나 수평적으로 불균질성이 뚜렷한 지역을 중심으로 연구 지역의 리젼을 정의하였다. 중요 리젼에 대한 지각구조에 대해서는 기존의 문헌을 통해 모델치를 정의하였으며 지각 하부부터 상부 670km에 대한 부분은 Task Group에서 제시한 표준 모델을 이용했다. 모델을 정의하기 위해 주어진 격자점에 대한 지구 중심으로부터 지오이드까지의 거리, 지오이드로부터 지표까지의 거리를 정의해주었으며, 각 격자점의 수직구조를 정의하기 위해 깊이에 따른 각 매질의 밀도, P파의 속도, S파의 속도, P파에 대한 Q값, S파에 대한 Q값을 정의 해주었다. S파의 속도를 구하기 위해서 지구 내부 물질을 포아송 매질이라는 가정 하에, 관계식을 $Vp{\;}={\;}SQRT(3){\;}{\times}{\;}Vs$ 이용하였다. 획득한 모델치들을 이용해 동해와 동해 인근 지역에 대한 초기모델을 구축하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.688-690
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2003
본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.583-585
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1999
대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.
본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.715-717
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2003
2차원 의료 영상으로부터 3차원 모델을 재구성 하면 여러 의학 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 컬러 영상이나 MRI의 영상은 표면을 자동으로 식별하기 어렵기 때문에 구역화한 결과로 나오는 외곽선으로부터 표면을 재구성해야한다. 표면 재구성을 위한 기존의 삼각형화 알고리즘은 모델이 복잡할 경우 수행속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 정합되는 부분과 나머지 부분을 따로 처리하는 기존 방법 대신에, 알맞은 위치에 연결간선들만 결정하여 연결한 후, 그 사이의 정점들을 연결하는 간단한 삼각형화 알고리즘으로 속도를 향상시키는 방법을 제안한다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.3
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pp.954-962
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1991
본 연구에서는 횡 방향으로 속도구배를 타내는 a=.part.W/.part.z에 대한 방정식을 3차원 운동량 방정식으로 부터 유도한 준 3차원 수학적 모델을 성정하여 해석하였다. 또한 수치 해석을 위하여 Chen에 의하여 고안된 유한 해석법과 2-방정식 저 레이놀즈 K-.epsilon. 난류모델, 그리고 Maeng에 의해 제시된 경계 공정 좌표계를 사용하였다. 그리 고 프로그램의 검증을 위하여 G.Ber geles가 수행한 실험치와 비교하여 그 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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