Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.124-125
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2021
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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.637-639
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2000
다차원 정보 가시화(multidimensional information visualization)의 목적은 복잡하고 차원이 많은 정보 데이터(information data)를 이해하기 쉽게 그림이나 도표와 같은 특정한 형식을 이용하여 효과적으로 나타내고 비교하는데 있다. 그동안 제시되어 온 다차원 정보 가시화 기법의 대표적인 것으로는 Scatterplots, Perspective Wall, Parallel Coordinates, Glyph를 들 수 있다. 본 논문에서 소개하는 multidimensional rotating visualizer (MRV)이란 기존의 다차원 정보 가시화 기법들을 보완하여 다차원 데이터(multidimensional data)를 3차원 형식으로 보여주는 방법이다. MRV는 그중에서 특히 Glyph와 Parallel Coordinate의 특징을 혼합하여 화면상에 다차원 정보 데이터를 보여주는 새로운 시도라고 하겠다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10a
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pp.139-142
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2006
본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.
This paper propose a method that controls facial expression of 3D avatar by having the user select a sequence of facial expressions in the space of facial expressions. And we setup its system. The space of expression is created from about 2400 frames consist of motion captured data of facial expressions. To represent the state of each expression, we use the distance matrix that represents the distances between pairs of feature points on the face. The set of distance matrices is used as the space of expressions. But this space is not such a space where one state can go to another state via the straight trajectory between them. We derive trajectories between two states from the captured set of expressions in an approximate manner. First, two states are regarded adjacent if the distance between their distance matrices is below a given threshold. Any two states are considered to have a trajectory between them If there is a sequence of adjacent states between them. It is assumed . that one states goes to another state via the shortest trajectory between them. The shortest trajectories are found by dynamic programming. The space of facial expressions, as the set of distance matrices, is multidimensional. Facial expression of 3D avatar Is controled in real time as the user navigates the space. To help this process, we visualized the space of expressions in 2D space by using the multidimensional scaling(MDS). To see how effective this system is, we had users control facial expressions of 3D avatar by using the system. As a result of that, users estimate that system is very useful to control facial expression of 3D avatar in real-time.
디젤기관에서 배출되는 유해배출성분인 NOx(Nitrogen oxides)와 PM(Particulate matter)은 기관 실린더내의 혼합기 분포에 의해 그 생성이 지배된다. 이 때문에 그 유해배출물들을 저감하기 위해서는 연소의 전단계인 혼합기 분포 및 그 생성과정의 해석은 매우 중요하다. 디젤기관에서 노즐로부터 분사된 연료는 주위기체와 혼합기를 형성하는 과정에서 액체에서 기체로 상변화를 동반한다. 따라서 분무의 혼합기형성과정을 해석하기 위해서는 액상과 기상을 동시에 분리하여 계측하는 것이 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 디젤분무를 대상으로 Melton 등이 제안한 엑시플렉스(Exciplex) 형광법을 이용하여, 분무의 액상과 기상을 동시에 2차원분리해서 가시화촬영을 행하였다. 그 엑시플렉스 형광법을 이용하여 획득한 이미지에 화상 응용해석을 실시하여 비정상증발디젤분무의 혼합기형성과정에 대한 정보를 얻고자 하였다. 엑시플렉스 형광법을 이용해서 증발분무의 거동측성을 해석한 결과 프랙틸해석을 이용한 분무 흐트러짐(Disturbance)의 평가에서 플랙틸차원은 분사압력의 변화에 관계없이 하나의 값, 약 1.1로 정리 할 수 있고, 그 결과 각 분사압력에 대한 분무 기상외곽곡선(외주)은 거의 동일한 정도의 요철형상을 갖는다.
최근 미세가공 기술의 발달로 미세계에서의 전달현상에 대한 관심이 증대되고 있다. 미세계에서는 몇 가지 물리적 효과들이 중요하게 된다. 미세 흐름에서는 관성력과 점성력의 비인 Reynolds 수가 아주 작게 되고 계의 길이 차원이 작아짐에 따라 표면력(suface force)의 효과가 중요하게 되면서 보통은 무시되었던 몇몇 효과들이 중요하게 된다. 그 중의 하나가 혼합이다. (중략)
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.449-449
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2021
하천 내 오염물질 유입원은 하수처리장과 같이 농도를 예측 가능한 점오염원이 일반적이지만, 수질오염사고와 같이 다량의 유해물질이 일시에 하천에 유입되는 경우도 발생하곤 한다. 특히 오염물질 유입지점과 취수장이 인접한 경우, 오염물질 혼합해석에 대한 이해가 오염사고 대응 및 수질 관리 측면에서 매우 중요하다. 자연하천에서는 사행에 따른 유속 구조의 불균일성 등으로 인하여 오염물질의 이송 및 분산 과정은 매우 복잡하게 나타난다. 이러한 하천의 지형적, 수리학적 특성이 오염물질의 혼합 거동에 미치는 영향을 정확하게 모의하기 위해서는 3차원 수치모형을 적용해야 한다. 그러나 대부분의 하천은 하폭 대 수심비가 매우 크기 때문에 2차원 이송-분산 방정식을 지배방정식으로 채택하는 2차원 수치 모형이 널리 사용되어왔다. 2차원 이송-분산 방정식의 해석결과는 입력된 종, 횡 분산계수의 값에 따라 변화하기 때문에 정확한 혼합해석을 위해 분산계수의 결정이 매우 중요하다. 과거 연구에서는 횡 분산계수의 결정을 위해 기본 수리량을 이용한 경험식을 활용하여 계산한 바 있다. 종 분산계수의 경우에는 경험식의 산정에 필요한 충분한 실험 자료가 축적되어 있지 않아 이상적 흐름 상태를 가정하여 유도된 Elder의 이론식(Elder, 1959)을 사용해왔다. 하지만 많은 연구에서 이러한 Elder의 이론식이 종 분산계수를 과소산정 할 우려가 있다고 제시했다. 따라서 하천의 전단류 분산특성을 나타낼 수 있는 데이터 확보를 통해 종 분산계수의 경험식 산정 및 횡 분산계수의 정확도 향상이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기존 선행 연구에서 수행된 2차원 추적자실험 데이터의 확장을 위해 오버샘플링 기법을 적용하였으며, 이를 통한 머신러닝을 통한 분산계수 산정 가능성을 분석하고자 한다. 부족한 추적자 실험 데이터를 확장하기 위해 오버샘플링 기법 중 SMOTE 기법을 활용했다. 오버샘플링 기법을 이용하여 생산된 데이터의 신뢰성을 검증하였으며, 추후 머신러닝을 이용한 2차원 종, 횡 분산계수 산정에 대한 활용 가능성을 분석했다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.5
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pp.1601-1610
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1991
본 연구에서는 3차원 스트레칭 문제의 2차원화가 가능한 주요 단면에 대해서 박막요소와 적층 셸(degenerated shell) 요소를 혼합하여 사용하는 선택적 M/S 방법을 이용하여 2차원 문제로 해석하였다. M/S변환 조건으로는 변형형상의 기하학적 조건 을 고려하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.11
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pp.529-536
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2015
When rendering both three-dimensional objects and photo images together, the non-photorealistic rendering results are in visual discord since the two contents have their own independent color distributions. This paper proposes a non-photorealistic rendering technique which renders both three-dimensional objects and photo images such as cartoons and sketches. The proposed technique computes the color distribution property of the photo images and reduces the number of colors of both photo images and 3D objects. NPR is performed based on the reduced colormaps and edge features. To enhance the natural scene presentation, the image region segmentation process is preferred when extracting and applying colormaps. However, the image segmentation technique needs a lot of computational operations. It takes a long time for non-photorealistic rendering for large size frames. To speed up the time-consuming segmentation procedure, we use GPGPU for the parallel computing using the GPU. As a result, we significantly improve the execution speed of the algorithm.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.403-403
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1994
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[게시일 2004년 10월 1일]
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