본 논문에서는 영상의 그래디언트 (gradient)를 구하여 그래디언트 값의 분포를 마치 3차원 지형과 같은 개념으로 간주하고 여기에 물이 흐르는 개념을 적용한 에지 (edge) 검출 방법을 제안하였다 영상에서 그래디언트 값이 큰 부분은 배경과 객체간의 에지라 볼 수 있으며, 이 에지에 물이 고이게 하기 위해서는 반전된 그래디언트 영상을 사용한다. 반전된 그래디언트 영상에서 물의 흐름을 기반으로 한 enhancing 작업과 국부적응 임계값 적용을 실시하여 잡음을 줄인 에지 영상을 찾는 방법을 제안한다. 합성영상과 실제영상에 대한실험을 통해 제안한 방법의 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 유체 정역학적 계산, 용적 계산, 비손상 및 손상시 복원성 그리고, 선형 변환을 수행할 수 있는 객체 지향적 선박계산 전산프로그램을 개발하였다. 선박 계산을 위한 선형과 구획 형상을 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline) curve wire-frame model로 표현하고, 선형과 구획 단면 형상을 직접 3차원 평면과의 교차 계산을 통해 유체 정역학적 계산과 용적 계산을 수행하였다. 선박의 3차원 정역학적 평형 상태 방정식을 정식화하고, 순차적으로 선형화하여 힘과 모멘트 평형상태의 자세를 구하였다. 상용 선박 계산 프로그램의 결과와 비교하여, 개발 프로그램을 쉽고, 편리하게 사용할 수 있고, 계산의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.
초음파 영상 진단 장치에서 획득한 데이터로부터 진단 객체를 추출하기 위한 영상 분할은 질병의 효과적인 진단을 위하여 필수적인 전처리 과정으로 인식되고 있으며, 지금까지 많은 분할 기법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 혈관 초음파 영상의 다양한 응용 및 진단법 개발을 위하여 기초 전처리과정으로서 graph cut 알고리즘에 의한 상호적인 영상분할법을 제시한다. 일반영상 및 혈관 초음파 영상에 대하여 전경(foreground)과 배경(background)의 제약조건을 주고 영상분할 처리하여, 원하는 object에 대한 분할 결과를 얻었다. 향후, 이러한 일련의 처리 과정이 실시간으로 처리되면 새로운 초음파 진단법으로 발전시켜 나갈 수 있을 것으로 사료된다.
포인트 클라우드는 객체 또는 장면을 재구성하기 위한 3D 데이터의 표현 방식 중 하나로써 가상 및 증강 현실을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 포인트 클라우드 데이터는 품질에 따라 수많은 포인트로 이루어질 수 있으며, 이와 관련된 데이터의 양은 2차원 영상의 데이터보다 상당히 많다. 따라서 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 포인트 클라우드의 특징을 고려한 효율적인 압축 기술이 요구되며, 이에 따라 국제 표준화 단체의 Moving Picture Experts Group은 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 압축을 위한 V-PCC 표준을 제정하였다. V-PCC는 포인트 클라우드 데이터를 다수의 2차원 공간으로 투영하여 점유 맵, 기하 영상, 그리고 속성 영상을 생성하고 각 2차원 영상을 기존의 비디오 코덱을 활용하여 압축하는 방식이다. 기존의 코덱을 사용하여 압축함에 따라 활용성이 높지만, 3차원 데이터를 다수의 2차원 영상을 통하여 압축하기 때문에 압축의 효율성을 높이기 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 V-PCC의 부호화 효율을 높이기 위해 점유 맵의 투영 정보를 활용한 속성 영상의 효율적인 압축 방법을 소개하고 이를 위한 적응적 SAO 방법을 제안한다. 실험에서 제안 방법은 V-PCC의 속성 영상에 대해 약 3.2%의 부호화 효율을 보인다.
본 연구에서는 피사체의 깊이와 깊이 표현의 상세레벨(detail level)을 각기 다르게 조정한 깊이맵을 이용하여 2D-to-3D 입체변환을 수행하고, 변환된 입체 이미지를 기반으로 시청자 평가 실험을 진행하여 피사체의 절대적 깊이 변화와 배경간의 깊이 차이에 따라 깊이맵의 상세레벨이 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 효과를 분석하였다. 주객체의 깊이는 3 레벨로 조정하였고, 또한, 주객체와 배경과의 상대적 깊이 차이도 하나의 독립변인으로 분석하기 위하여 3 레벨로 조정하였다. 깊이맵의 깊이 표현의 상세레벨을 다시 3레벨로 나누어, 이들 조건을 만족하는 18개의 깊이맵을 정의하고 이를 기반으로 실험을 위한 입체영상을 생성하였다. 18개의 입체영상을 실험참가자에게 보여 주고 설문을 통하여 각 영상별로 실험자들이 느끼는 주관적 입체감, 볼륨감, 불편감을 조사하였다. 그 결과 주 피사체의 절대적 위치와 피사체-배경간의 상대적 거리차이가 달라짐에 따라 깊이맵의 상세도가 깊이감, 볼륨감, 불편감에 미치는 영향력이 달라지는 결과를 얻었다. 단색 깊이맵의 경우는 주객체의 절대적 깊이위치에 상관없이 전반적으로 볼륨감을 크게 훼손하고, 스크린의 안쪽에 객체가 위치하는 경우, 다른 상세레벨의 깊이맵에 비해 깊이감도 크게 저하시키는 효과를 보이기 때문에 주객체의 절대적 위치와 상관없이 사용을 피하는 것이 바람직 한 것으로 분석되었다. 또한, 세밀한 깊이맵과 간략한 깊이맵을 적용하였을 때 실험자가 입체감을 크게 다르게 느끼지 못하는 것으로 나타남에 따라 입체변환시 모든 장면에 너무 과도하게 상세한 깊이맵을 구성할 필요가 없는 것으로 분석되었다.
3차원 공간정보 구축을 위해 건물 텍스처를 촬영하는 과정에서 폐색영역 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해선 폐색영역을 자동 인식하여 이를 검출하고 텍스처를 자동 보완하는 자동화 기법 연구가 필요하다. 현실적으로 매우 다양한 구조물 형상과 폐색을 발생시키는 경우가 있으므로 이를 극복하는 대안들이 고려되고 있다. 본 연구는 최근 대두되고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘을 이용하여 폐색지역 패턴화하고, 학습기반 폐색영역 자동 검출하는 접근을 시도한다. 영상 내 객체 추출에서 우수한 성과를 발표하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기법의 향상된 알고리즘인 Faster Region-based Convolutional Network (R-CNN)과 Mask R-CNN 2가지를 이용하여, 건물 벽면 촬영 시 폐색을 유발하는 사람, 현수막, 차량, 신호등에 대한 자동 탐지하는 성능을 알아보기 위해 실험하고, Mask R-CNN의 미리 학습된 모델에 현수막을 학습시켜 자동탐지하는 실험을 통해 적용이 높은 결과를 확인할 수 있었다.
최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.
최근 부품기술 및 미디어 처리기술의 발전과 함께 HDTV를 이을 UHDTV 서비스가 곧 도래할 것이라는 예상이 기정사실화되고 있다. 이에 따라 HDTV에서 5.1채널 서라운드 사운드를 제공했던 오디오 기술도 UHDTV 시대의 도래와 함께 어떠한 서비스를 제공하여야 할지 고민하여야 할 시점에 와 있다. 그러나 현실은 HDTV의 5.1채널 사운드 포맷조차도 가정에서의 설치 및 유지의 어려움으로 인해 시장에서의 고전을 면치 못하고 있다. 한편, 영화 사운드 시장에서는 오랫동안 사용되고 있던 5.1, 7.1 채널 사운드 포맷이 돌비 ATMOS, IOSONO, AURO3D 등 천정 사운드와 객체기반 오디오를 포함하는 하이브리드 오디오 기술이 잇달아 도입되면서 일대 격변기를 맞이하고 있다. 이러한 객체기반 오디오 기술은 홈씨어터 및 방송 오디오 시장에서도 도입이 확실시되고 있는 실정이며, 이러한 오디오 기술의 변화는 유연성이 결여된 채널기반 오디오의 기술 발전 및 시장 성장의 활로를 개척하는 호기가 될 것으로 전망된다. 따라서 본 논문에서는 UHDTV 방송에 적합한 실감 오디오 기술에 대한 고찰과 이와 관련된 하이브리드 오디오 기술의 콘텐츠 포맷 및 가정에서의 재현 방안에 대해서 기술하고 향후 전망을 고찰해 보고자 한다.
2013년 국토교통부는 부가가치와 활용도가 높은 실내공간정보를 국가 핵심 공간정보로 구축 관리하기 위하여 '기본공간정보'로 추가 지정하였으며, 이에 전국의 실내공간정보를 구축하고 관리할 수 있는 법률적 근거와 계기가 마련되었다. 하지만 측량/촬영 및 레이저스캐닝을 이용하여 실내공간정보를 구축할 경우 실내공간의 매핑으로 시각적 서비스차원의 활용은 유리하지만 시간적, 인적, 물적 자원의 소비가 크고 속성정보의 입력을 위해 추가적인 정보가공을 필요로 하는 등 유지관리 측면과 국내 AEC/FM 분야 정보의 활용이 제한적이라고 판단된다. 이에 본 연구에서는 개방형 BIM 기반의 IFC 모델을 이용하여 실내공간정보를 추출하고 이를 데이터 시각화 기술과 연계하여 이해와 표현이 쉬운 실내공간정보 시각화 방안을 마련함으로써 실내공간정보의 활용성을 높이고자 하였다. 시각화 도구는 Autodesk사의 Revit 내부 프로그램인 IFC Exporter의 오픈소스를 이용하여 실내공간정보를 추출하였으며 실내공간정보의 시각화를 위해서는 Direct3D Library를 사용하였다. 생성된 실내공간정보 객체는 XML 포맷과 상호호환이 가능하며 시설물 유지관리 분야의 COBie 연계, 항공촬영 혹은 UAV를 활용한 공간데이터베이스 구축, 대규모 군사작전 시뮬레이션, 재해/재난 발생 시 대규모 피난 시뮬레이션 등에 활용될 수 있다. 본 연구에서 제시한 실내공간정보 시각화 방안은 국가의 공간정보정책방향에 부합하고 기존 데이터에서 추출하여 생성함으로써 정보생산의 단계가 간편하다. 또한, IFC 기반의 실내공간정보 객체로써 상호운용성이 높고 정보의 편집이 용이하며 데이터의 경량성 측면에서 우수하다.
최근 과학기술의 발전에 따라 국방 M&S에서의 무기체계 기술 및 분석을 위한 요구사항이 매우 다양화되고 복잡해졌으며, 무기체계에 요구되는 성능 또한 엄격해지고 있다. 따라서 미래의 무기체계는 와치-독 시스템, 지휘 통제 시스템, C4I 시스템과 같이 서로 다른 시스템들과의 연동기술이 필수적이다. 그러나 급속도로 발전하고 있는 M&S 기술과 비교하였을 때, 새로운 무기체계 획득 시 소요되는 시간, 비용 및 위험성은 감소되지 않고 있다. 이러한 애로사항을 극복하고자 국방 M&S 기술이 그 대안으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 수중대잠전 교전모델의 무기체계 효과도를 검증하기 위한 도구로써, 합성환경기반의 가상시험 프레임워크를 설계하고자 한다. 이를 위해, 오픈 소스 소프트웨어 중 하나인 Delta3D 시뮬레이션 엔진을 이용하여 가상시험 테스트베드를 구축하였으며, 다른 시뮬레이터들과의 상호연동성을 위해 HLA/RTI을 만족하는 페더레이션을 설계하였다. 본 연구의 중요성은 한국전장에 적합한 효율적인 시뮬레이션 도구를 개발하고, 보다 현실적인 시뮬레이션을 위한 전투객체의 운동방정식 및 환경 객체의 페더레이션을 설계하는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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