본 논문에서는 일곱 가지의 기본적인 감정 정보를 자동으로 파악하고 얼굴을 PDA 상에서 렌더링할 수 있는 얼굴 표정의 인식 및 합성 시스템을 제시한다. 얼굴 표정 인식을 위해서 먼저 카메라로부터 획득한 영상으로부터 얼굴 부분을 검출한다. 그리고 나서 기하학적 또는 조명으로 인한 보정을 위해 정규화 과정을 거친다. 얼굴 표정을 분류하기 위해서는 Gabor wavelets 방법을 enhanced Fisher 모델과 결합하여 사용할 때가 가장 좋은 결과를 보였다. 본 표정 분류에서는 일곱 가지 감정 가중치가 결과로 제시되고, 그러한 가중 정보는 모바일 네트웍을 통하여PDA 상으로 전송되어 얼굴 표정 애니메이션에 이용되어진다. 또한 본 논문에서는 고유한 얼굴 캐릭터를 가진 3차워 아바타를 생성하기 위하여 카툰 쉐이딩 기법을 채택하였다. 실험 결과 감정 곡선을 이용한 얼굴 표정 애니메이션은 선형 보간법 보다 감정 변화의 타이밍을 표현하는데 더 효과적인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 Lagrangian 및 Hermite 보간함수를 혼합정식화한 유한요소법과 다양한 전단변형함수로 등방성, 대칭 적층 및 샌드위치판 모델을 제시하였다. 제시된 전단변형이론은 판의 상하면에서 전단응력이 0이 되는 다항식, 삼각함수, 쌍곡삼각함수 및 지수함수로 구성되어 있다. 모든 전단변형함수는 해석해, 정해 및 기발표된 유한요소 결과치와 비교하였으며, 합리적인 정확도를 갖는 것으로 예측되었다. 특히, 지수형태의 전단변형함수(Karama et al. 2003; Aydogu 2009)가 적층 및 샌드위치판 해석에 있어서 상대적으로 가장 우수한 결과를 보였다.
The purpose of this study is to improve the machining of free-formed NURBS surfaces using newly defined G-codes which can directly deal with shapes defined from CAD/CAM programs on a surface basis and specialize in rough and finish cut. To this purpose, a NURBS surface interpolation system is proposed in this paper. The proposed interpolation system includes online tool-path planning, real-time interpolation and feedrate regulation considering an effective machining method and minimum machining time all suitable for unit NURBS surface machining. The corresponding algorithms are simultaneously executed in an online manner. The proposed NURBS surface interpolation system is integrated and implemented with a PC-based 3-axis CNC milling system. A graphic user interface (GUI) and a 3D tool-path viewer which interprets the G-codes for NURBS surfaces and displays whole tool-paths are also developed and included in our real-time control system. The proposed system is evaluated through actual machining in terms of size of NC data, machining time, regulation of feedrate and cutting force focused on finish cut in comparison with the existing method.
본 논문은 심장이 수축$\cdot$이완함에 따라 그 형태와 위치가 변하는 관상동맥의 구조와 그 움직임을 사실적으로 표현하기 위한 매개변수적 모델링 기법을 제안한다. 완성된 모델은 관상동맥의 움직임을 관찰함으로써 심장질환 판단에 도움을 주고, 심장시술 시뮬레이션 및 시술계획수립에 사용될 수 있다. 매개변수적 기법으로 생성된 모델은 메쉬 정점의 인덱스만으로 모델간 매칭을 위한 대응점을 찾을 수 있으므로, 시간대별로 달라지는 정점의 위치를 쉽게 추적함으로써 모델의 움직임을 표현할 수 있다. 그러나 이러한 기법으로 생성된 모델은 분리, 접합 등의 변형조작이 어렵고, 트리형태 객체에 적용하기 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 분할된 혈관영역의 골격데이타에서 찾아낸 분기점을 중심으로 Generalized Cylinder를 이용하여 실린더 형태의 각 혈관세그먼트를 모델링 한 후, 분기영역을 3개의 하프파이프(half pipe)와 2개의 삼각형 패치로 연결하여 모델링하였다. 완성된 모델은 다시점 관상동맥데이터에 적용하였고, 각 시점에서 구해진 정점의 위치를 선형보간함으로써 부드러운 혈관의 움직임을 나타내었다.
선박설계에 있어 초기선형설계는 설계요구를 만족하는 초기선형 정의와 정의된 선형의 순정 과정을 거친다. 이 과정에서 선형의 3차원적 정의와 효과적인 순정방법이 동시에 요구된다. 본 논문에서는 곡선망 선형순정법의 결과로 얻어지는 곡선망 선형을 이용하여 곡면간 기하학적 연속($GC^1$)이 만족되는 곡면으로 선형을 정의하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 곡선망의 생성과정에서 나타날 수 있는 불규칙한 다각형에 대해서도 곡면화가 가능한 방법이다. Hermite 혼합 Coons 면조각, Convex 조합, Gregory 면조각 보간방법을 선형곡면화에 적용시켜 선체를 3차원 곡면으로 표현했다. 생성된 곡면의 순정도에 대한 검증은 곡면간 교차를 통한 수치적인 방법을 적용하였으며, 실선에 작용한 결과를 예로서 보였다.
스테레오 비전은 시차가 있는 양안 영상으로부터 깊이맵에 해당하는 시차맵을 생성하고 시차맵과 카메라 정보로부터 3차원 구조를 복원하는 기법이다. 시차맵 생성은 정합비용을 계산하고, 전체 정합 비용을 최소화하여 시차를 계산하는 단계로 이루어진다. 본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 빠르고 안정된 시차맵을 생성하기 위해서 후처리 과정으로 각 스캔라인에 대해서 분산을 이용하여 분할한 후에 분할 영역 정보를 사용하여 객체간 영역을 구분할 수 있도록 한다. 시차맵의 계산 시에 영역의 균일성 정보를 사용하면 잘못된 매치가 발생되지 않도록 억제 할 수 있다. 조밀 시차맵을 생성하기 위해서는 시차 계산에 실패한 픽셀들에 대해서도 인접 픽셀의 값을 사용한 보간 기법을 통한 홀 메우기로 시차값을 계산하여 조밀한 시차맵이 형성되도록 한다. 실제 환경에서의 다양한 스테레오 영상에 대한 실험결과는 제안된 시차맵 생성과 홀을 메우는 방법이 기존의 방법보다 안정적이고 다양한 응용에 적용될 수 있음을 보여준다.
비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.
GPS의 3차원 위치결정은 코드파와 반송파를 이용한다. 하지만 이동체에 대한 cm 수준의 정확도를 획득하기 위해서는 정확한 기지점의 성과를 이용한 GPS 반송파 상대측위, 즉 RTK-GPS 기법을 수행하여야 한다. 이 때 두 대의 수신기 사이의 거리가 증가할수록 기선장에 따른 오차가 증가하여 기준국과 사용자 수신기의 거리를 $10{\sim}20km$ 정도로 제한하고 있다. 따라서 사용자는 깊은 내륙, 연안 해역 등과 같은 기준국과 이동체의 이격이 수십 km로 증대되는 지역에서는 기준국 설치의 문제를 포함하고 있으며 독자적인 기준국을 설치하여야 하는 인력 및 장비의 부담을 가지게 된다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 방식을 제안하였으며 GPS 네트워크 처리 프로그램인 DAUNet을 개발하였다. 기선장에 따른 오차보정량 산출을 위해 선형보간알고리즘 방식에 기반한 함수모델과 통계모델을 제시하였으며, 오차보정량의 보간은 면보정매개변수 방식을 제안하였다. 기존 단일기준국 방식은 기선장에 따른 오차를 소거하지 못하였지만 본 연구에서는 사용자 수신기와 평균 30km 떨어진 3대의 기준국을 이용하여 기선장에 따른 오차보정량을 소거 혹은 감소시킬 수 있었다. 따라서 사용자는 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 방식을 이용하여 이동체에 대한 10cm 이하 수준의 정확도를 획득할 수 있었다.
프로젝터 기반의 가시화 시스템은 가상현실 흑은 체험형 응용에서 널리 사용된다. 그러나 스크린 재질과 반사 성질에 따라 스크린 상의 투사 밝기의 불균일성이 때때로 체험자의 체험을 방해할 수 있다. 이러한 현상은 체험자의 위치를 추적하는 시스템인 CAVE 혹은 운동판 체험 시스템의 체험자가 시스템 안에서 계속적으로 움직일 경우에는 특별히 문제가 될 수 있다. 스크린 화상 상에 밝기의 불균일성을 만드는 이유 중에 하나는 참여자의 눈의 위치로의 프로젝터와 스크린의 스펙큘라 반사이며, 이에 대한 분석은 높은 계산 복잡도가 요구된다. 그래픽 프로세서의 프로그래머블 쉐이더를 이용하여 스펙큘라 라이팅 요소를 계산하는 것과 마찬가지로, 본 연구에서는 밝기의 불균일성을 줄이기 위하여 주어진 스크린 환경 3D 모델을 가지고 수행 시간에 모든 화소의 밝기를 조정하였다. 이러한 목적을 위하여 개개의 스크린 응용에 따른 각도 기반의 밝기 보정 함수를 고안하였으며, GPU 상에서 수행과 접근을 용이하도록 하였다. 두가지 기법이 구현되었는데, 각도 기반의 접근에서 프로덕트 기반의 접근으로 변환과 구간 선형 보간 근사 기법을 구현하였다.
본 논문에서는 유도형 활공 탄약의 유도 법칙 및 제어기에 대해서 연구하였다. 기존의 유도형 탄약은 활공 없이 목표물을 타격하기 위한 유도 단계만 있지만, 유도형 활공 탄약은 사거리 증가를 위한 날개를 장착하고 활공하기 때문에 활공 유도 단계가 추가 되어야 한다. 본 논문에서는 벡터필드를 이용하여 탄약의 진입각을 만족시키기 위한 경로점까지 유도하였고, 종말 유도에서는 목표물 타격을 위해 비례항법유도 기법을 적용하였다. 또한 각 활공 영역별로 운동 모델을 선형화하고 각각에 맞는 제어기를 설계한 후, 선형 보간법을 이용하여 제어기의 이득 값을 계산한 뒤 제어에 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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