본 연구에서는 도시하천의 수체적 계산에 이용되는 지형측량자료의 정확도 향상을 위해 영상정보를 연계하는 기법을 제시하였다. 먼저, 사주와 초지에 대한 지형을 구축하기 위해 횡단측량자료로부터 IDW와 크리깅과 같은 GIS 공간추정기법을 적용하였으며 생성된 지형의 정확도를 평가하기 위해 검정점 측량자료와 비교하였다. 비교결과, 사주에서는 2차 제곱의 IDW가 초지영역에서는 크리깅 구형모델이 하천내 지형구축에 효과적이었으나, 보간법간의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 또한 하천에 분포하고 있는 사주와 초지에 대한 영역을 효과적으로 고려하기 위해 최소거리법을 적용하여 영상을 분류하여 Water Level Point의 수위값을 적용하였다. 사주와 초지영역을 영상정보로부터 추출하여 생성한 지형자료로부터 분석한 하천내 수체적은 영상정보를 활용하지 않은 기존의 지형에 비해 사주는 20%, 초지는 13%의 정확도 개선효과를 나타내었다. 따라서, 영상정보를 연계한 하천지형분석기법은 홍수시 댐하류에 분포하는 사주와 초지영역에 대한 모니터링 및 하천내 수체적 계산에 유용하게 활용될 수 있으리라 판단된다.
본 논문에서는 현실감 있는 렌더링을 위하여 최근 널리 사용되고 있는 영상 기반 조명(image-based lighting)과정을 실시간으로 처리하기위한 기술을 다룬다. 기존의 영상을 광원으로 사용하는 실시간 렌더링 기법에서는 주로 난반사(diffuse reflection)와 거울 면 정반사(mirror-like specular reflection)을 다루는 반면, 본 논문에서는 기존에 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 사용하던 퐁 반사 모델(Phong reflection model)을 실시간으로 렌더링 하기 위한 방법을 제안한다. 특히 새로운 방법론 보다는 기존의 방법들을 확장하여 게임이나 실시간 미리보기 등의 응용에서 전통적인 방법으로 제작된 표면 속성을 가지는 기하객체를 보다 사실적으로 렌더링하기 위한 실용적인 방법을 제안한다. 난반사의 경우에는 기존의 방법과 유사하게 전처리 과정에서 원본 광원 영상으로부터 난반사를 실시간으로 계산하기 위한 영상을 생성하는 방법을 사용한다. 정반사의 경우에도 유사하게 전처리 과정에서 광택도(shininess)에 따른 반사 맵을 미리 생성하고 이를 물체의 광택도(shininess)에 따라서 보간하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 실시간에 비교적 매우 적은 양의 계산과 적은 텍스처 참조를 통하여 영상 기반 조명을 근사할 수 있다.
본 연구의 목적은 PCM/FM 전송시스템에서 RF 대역제한을 위해 사용되는 가변 컷오프 선형위상 특성을 갖는 pre-modulation 필터를 설계, 시뮬레이션을 수행하며 이를 바탕으로 하드웨어를 구현하고 검증하는데 있다. 이러한 가변 컷오프 주파수 특성의 필터는 디지털 FIR 필터, DAC 시스템 및 가변 2차 LPF의 필터 블록으로 구성되며 각 스테이지별 진폭 주파수 응답 분석을 통해서 얻어진 진폭 감쇄 요구조건에 따라서 각 스테이지별로 설계되고 시뮬레이션이 수행된다. 수행된 결과에 따라서 하드웨어로 구현하였으며 제작이 완료된 가변 컷오프 필터의 보간을 위한 아날로그 변환부인 DAC 시스템과 가변 2차 LPF에 대해서는 시뮬레이션 과정에서 예상한 결과치와 일치하는지에 대한 검증과정이 필수적이며 이를 위해서 톤 발생기를 이용한 검증 방안을 제시한다. 검증 결과로부터 보다 정확한 주파수 응답 특성을 위해서 교정 작업을 수행하였다.
Image resampling is of particular interest in digital radiology. When resampling an image to a new set of coordinate, there appears blocking artifacts and image changes. To enhance image quality, interpolation algorithms have been used. Resampling is used to increase the number of points in an image to improve its appearance for display. The process of interpolation is fitting a continuous function to the discrete points in the digital image. The purpose of this study was to determine the effects of the seven interpolation functions when image resampling in digital periapical images. The images were obtained by Digora, CDR and scanning of Ektaspeed plus periapical radiograms on the dry skull and human subject. The subjects were exposed to intraoral X-ray machine at 60kVp and 70 kVp with exposure time varying between 0.01 and 0.50 second. To determine which interpolation method would provide the better image, seven functions were compared; (1) nearest neighbor (2) linear (3) non-linear (4) facet model (5) cubic convolution (6) cubic spline (7) gray segment expansion. And resampled images were compared in terms of SNR(Signal to Noise Ratio) and MTF(Modulation Transfer Function) coefficient value. The obtained results were as follows ; 1. The highest SNR value(75.96dB) was obtained with cubic convolution method and the lowest SNR value(72.44dB) was obtained with facet model method among seven interpolation methods. 2. There were significant differences of SNR values among CDR, Digora and film scan(P<0.05). 3. There were significant differences of SNR values between 60kVp and 70kVp in seven interpolation methods. There were significant differences of SNR values between facet model method and those of the other methods at 60kVp(P<0.05), but there were not significant differences of SNR values among seven interpolation methods at 70kVp(P>0.05). 4. There were significant differences of MTF coefficient values between linear interpolation method and the other six interpolation methods (P< 0.05). 5. The speed of computation time was the fastest with nearest -neighbor method and the slowest with non-linear method. 6. The better image was obtained with cubic convolution, cubic spline and gray segment method in ROC analysis. 7. The better sharpness of edge was obtained with gray segment expansion method among seven interpolation methods.
동작 포착 시스템에 의해 기록된 동작 데이타를 재사용하는 것은 비용 절감이나 작업과정의 효율성 증대를 위해 매우 중요한 기술이다. 그러나 기록된 데이타의 동작 곡선이 제어점을 가지고 있지 않기 때문에 상호작용을 통한 동작 데이타의 편집이 쉽지 않아서 데이타의 재사용에 어려움이 있다. 기존 동작 데이타를 재사용하는 기술로서 많은 학자들은 조각 동작(Clip motion)들을 부드럽게 연결하여 새로운 동작을 만들어 내는 동작 전이 기술을 제안하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동작 전이 기술의 구현 방법으로 균등 자세 지도(Uniform Posture Map: UPM)알고리즘을 제안한다. 학습 단계에서 UPM은 다관절체의 다양한 자세들을 비감독 경쟁 학습을 통해 양자화한다. 이 단계에서 서로 유사한 자세를 나타내는 출력 뉴런을 기하학적으로 근접한 위치에 배치해서 다관절체의 전체 동작 지도를 생성한다. 생성된 UPM의 이러한 특징을 이용해서 적용된 두 동작의 중간 자세를 만들어 내고, 이 자세를 전체 중간 동작을 만들어 내는 키 프레임으로 사용한다. 많은 계산량이 요구되며, 결과 동작을 제어하기가 어려운 다른 동작 전이 알고리즘들과 비교하여 UPM 알고리즘은 중간 동작 생성에 상대적으로 적은 계산량을 요구하며, 하나의 변수를 이용하여 생성된 동작을 제어할 수 있어서 편리한 상호작용 작업 환경을 제공한다. 특히 자기 조직 지도(Self-Organizing Mpa: SOM) 알고리즘을 이용해 자세 지도를 생성할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 이로 인해 선형 보간법에 비해서 실제 동작에 가까운 동작 곡선을 생성함으로써 보다 자연스러운 동작을 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서 제안된 동작 전이 기법은 삼차원 애니메이션 제작, 삼차원 게임, 가상 현실 등의 다양한 분야에 유용하게 적용될 수 있다.
본 논문에서는 Time-of-Flight (TOF) 원리를 이용하여 획득한 저해상도 깊이 영상을 고해상도의 색상 영상에 정합하는 방법을 소개한다. 거리 정보 기반의 3차원 렌더링에서 깊이 영상은 렌더링 결과에 큰 영향을 끼치지만, 기존의 스테레오 정합은 색상 영상의 특성에 따라 성능이 크게 변하고, 깊이 정보를 획득하지 못하는 영역이 존재한다. 반면에 TOF 카메라는 적외선 센서를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리를 직접 측정하여 영상으로 출력하기 때문에, 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득 할 수 있고 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 하지만 출력 영상의 해상도가 너무 작아 3차원 응용에 직접 이용하기가 어렵다. 또한, 색상 영상과 다른 카메라를 이용하기 때문에 두 영상의 3차원적 위치와 특성이 서로 다르다는 문제점을 갖는다. 따라서 해상도를 증가시키고 다른 두 카메라로 부터 찍힌 영상을 정합시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 카메라에서 획득한 저해상도 깊이 정보를 고해상도 색상 정보를 이용하여 두 영상간의 정합이 이루어지도록 한다. 향상된 깊이 영상을 사용하여 3차원으로 복원한 실험을 통해, 제안하는 방법이 효과적으로 장면의 변위 정보를 생성함을 알 수 있다.
GPS 반송파를 사용하는 GPS/INS 통합 측위 기술은 서로가 가지는 기술적 한계를 상호 극복하여 그 성능을 최대화 할 수 있어 측량과 항법의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 GPS/INS 통합 측위을 통하여 수 센티미터의 정확도를 확보하기 위해서는 기준국과 이동국 수신기 사이의 간격이 10~20Km 이내로 제한되어야 하는 단점을 가지고 있으며 이는 두 시스템 관측데이터를 통합 처리하더라도 그 정확도는 여전히 GPS 위성궤도 오차, 전리층 영향 그리고 대류권 지연과 같은 기선장에 따른 오차의 영향을 받기 때문이다. 이것은 3대 이상의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량을 추정하여 이동국 관측데이터에서 그 영향을 최소화하여 극복 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다중의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량 결정을 위한 기준국 반송파 미지정수 결정, 칼만필터에 의한 기선장에 따른 오차 추정 그리고 기준국과 이동국의 기하관계에 의한 오차 보간을 통한 보정량 산출 알고리즘 제안하고 실제 관측데이터 처리를 통해 그 성능을 평가 하였다.
포항지진(ML=5.4) 시 발생한 액상화 현상은 국민들에게 지진으로 유발되는 액상화의 위험성을 새롭게 각인시켰고, 이에 대한 대비책으로 액상화 위험지도의 관심이 높아지고 있다. 현재 행정안전부가 보유하고 있는 액상화 위험지도는 2014년 제작된 것으로 전국 100,000개 이상의 시추 자료를 토대로 지하수위 0m인 조건으로 지반조건별 증폭계수를 사용하였으며 시추정보가 없는 지역은 보간법을 이용하여 2km × 2km 격자형식으로 제작된 것이 특징이다. 이러한 가운데, 2018년 행정안전부는 내진설계 공통기준의 새로운 지반분류법과 증폭계수를 공표하였다. 따라서 개정된 행정안전부의 증폭계수를 반영한 액상화 위험지도의 재작성이 필요하다. 본 연구는 내진설계 공통기준 개정 전·후 두 개의 기준으로 전 국토를 대상으로 지반분류를 수행하여 변동성을 분석하였으며, 지반조건별 증폭계수를 적용한 액상화 평가결과를 부산시 강서구를 대상으로 수행하였다. 이때 재현주기 500년과 1,000년에 해당하는 지반가속도를 적용하였으며 우리나라 평균 지하수위인 5m와 극한 조건인 0m로 구분하여 액상화 위험도를 평가하였다. 액상화 위험지도는 기존의 2km × 2km보다 높은 해상도를 확보하기 위해 500m × 500m 격자를 생성하여 위험지도를 작성하였다. 연구결과, 기존 지반분류 기준을 통해 SC, SD 지반으로 분류되었던 지반상태가 개정된 지반분류 기준을 통해 S2, S3, S4로 재분류되었다. 재현주기 500년과 1,000년으로 액상화 평가를 수행한 결과 개정 전 지반증폭계수 적용한 LPI가 상대적으로 과대평가되는 결과를 도출하였다. 본 연구결과는 증폭계수를 이용하는 광역지역 액상화 위험지도 작성의 근간인 액상화 평가에 큰 영향을 미치는 요소로써 향후 광역지역 액상화 위험지도 작성의 경우 반드시 고려될 사항으로 판단된다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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