본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.
최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전에 따라 해저지도 데이터의 효율적인 측정, 기록 및 업데이트하는 분야에서의 원격탐사 기술과 클라우드 컴퓨팅 기술의 활용이 확대되고 있다. 실제 해양 분야에서 수심측정 및 측정 데이터 관리, 유통, 디스플레이 장비 개발 및 보급에 많은 시간과 비용이 발생하고 있다. 이러한 시스템을 개선하고자 실시간 3차원 디스플레이 시스템을 통하여 해당 위치에서의 측정 활동의 중요도를 판단할 수 있으며, 측정 활동의 시간과 비용 감소로 이어질 수 있다. 해양조사선 및 원격탐사 장비 등 다양한 경로를 통해 측정된 데이터는 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하여 처리, 관리된다. 본 논문에서는 원격탐사를 통한 수심측정과 동시에 실시간 3차원으로 디스플레이하는 시스템을 제안한다. 제안된 실시간 3차원 디스플레이 시스템은 해저지형뿐만 아니라 육지의 지형 측량 분야에서도 효과적으로 적용될 수 있다.
랜덤성이 우수한 의사난수열 생성기로 알려진 셀룰라 오토마타(Cellular automata, CA)는 그 응용분야가 매우 다양하다. Cho 등은 긴 주기의 비선형 수열을 생성하기 위하여 CA기반의 수축수열 생성기를 설계하였다. 또한, 카오스 캣맵은 초기 조건에 대한 민감성과 예측 불가능한 특성을 가지는 복잡한 비선형 동역학계로 많은 연구자들에 의하여 연구되어 왔다. 본 논문에서는 높은 보안성을 위하여 최대 주기를 갖는 CA기반의 수축 생성기로 생성한 비선형 수열과 3차원 카오스 캣맵을 이용한 새로운 영상 암호화 방법을 제안한다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3 차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응하는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로만 이뤄진 3 차원 점으로 이뤄진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 발생하는 구멍에 의해 콘텐츠 품질이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 벌어진 간격들 사이에서 빈 공간을 찾을 때 그 사이로 뒷면의 점들이 그려지게 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 구멍이 발생하지 않은 시점에서 렌더링 된 영상을 사용하여 포인트 클라우드의 뒷면에 해당되는 점들을 제거한다. 다음으로 깊이 맵(depth map)을 추출한 후 추출된 깊이 값을 사용하여 뎁스 에지(depth edge)를 구하고 에지를 사용하여 깊이 불연속 부분에 대해 처리한다. 마지막으로 뎁스 값을 활용하여 이전에 찾은 구멍들의 역변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링 한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 2.9 dB 향상된 결과를 보였다.
본 논문은 3차원 디스플레이 시스템에서 카메라의 기하 정보 및 참조 영상들의 깊이 맵 정보가 주어졌을 때, 다수의 중간 시점 영상을 실시간으로 생성하는 고속 영상 합성 기법을 제안한다. 기본적으로 본 논문에서는 영상 합성 기법의 모든 과정을 GPU에 서 병렬 처리함으로써 고속화 할 수 있었다. 병렬처리를 이용한 고속화 효율을 높이기 위해 최근 NVIDIA사에서 발표한 $CUDA^{TM}$를 이용하였다. 영상 합성을 위한 모든 중간 과정을 CUDA로 처리하기 위해 병렬구조로 변환하고, GPU 상의 고속메모리의 사용을 극대화하고, 알고리즘 구현을 최적화함으로써 고속화 효율을 높일 수 있었다. 결과적으로 본 논문에서는 양안 영상과 깊이 지도를 이용하여 가로 720, 세로 480 크기의 9개의 시점 영상을 0.128초 이내에 생성할 수 있었다.
4차 산업혁명이 시대적 이슈로 떠오르며, 우리나라가 기술 후발주자의 위치에서 4차 산업혁명을 선도하는 '퍼스트무버'가 되기 위해, 빅데이터, 인공지능, 로봇, 사물인터넷, 3D 프린팅 등의 ICT 기술을 향후 어떻게 발전시켜 나아갈지 연구개발전략 수립의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 4차 산업혁명이 우리사회에 미칠 파급효과와 현 국방기술기획체계의 현황을 분석하고, 국방의 R&D 관점에서 4차 산업혁명 기술의 국방 분야 활용을 위한 개선방안을 제시하였다. 현 국방 R&D 전략은 군에서 요구하는 무기체계의 연구개발을 통한 적시 전력화를 위해 각 무기체계의 핵심기술들을 사전에 확보하는 방향으로 초점을 맞추고 있다. 현 제도 하에선 4차 산업혁명 기술의 역할이 군에서 요구하는 무기체계의 일부 기능 구현으로 국한되게 된다. 이와 같은 제약의 개선방안으로써 소요무기체계가 결정되지 않았지만, 미래 전장을 선도하게 될 것으로 예상되는 기술 개발을 가능하게 하는 선도형 핵심기술 사업의 활성화와 4차 산업혁명 기술의 국방 R&D 체계 내의 역할 확대를 위해 무기체계 선도형 핵심기술 로드맵의 수립을 제안하였다.
본 연구는 연납석 분말 성형을 위한 고속고압 동적 압축 기술의 적용성을 평가하기 위함이다. 이를 위하여 자체 개발한 고속고압 동적 압축 장치를 이용하여 분말 성형 시험을 수행하였으며, 그 결과를 분석하였다. 또한 PFC2D 입자유동 해석 프로그램을 이용하여 동적 압축에 따른 연납석 분말 입자의 거동 특성을 분석하였다. 시험 대상 재료인 나주세라믹광산과 부곡광산 연납석 시료에 대하여 주사현미경(SEM) 측정을 통한 정량분석, 맵 분석, 점분석을 실시한 결과, 구성 원소의 중량비는 두 광산 모두에서 산소 > 규소 > 알루미늄 순으로 나타났다. 30 kgf 하중 발사체를 1.5 m 높이에서 약 0.4초의 순간 압축력을 발생시킬 수 있는 고속고압 동적 압축 장치를 이용하여 직경 14.5 mm와 두께 3 mm 크기의 연납석 분말 성형체를 성공적으로 제작하였다. PFC2D를 이용한 연납석 분말에 대한 수치해석을 실시한 결과, 수치모델에서 압축률은 약 56%, 공극률은 16.0%에서 1.0%로 변화되어 시료 내 공극은 거의 존재하지 않은 것으로 분석되었다.
스마트폰 기술의 발전은 인간의 생활에 편리를 가져왔으나, 과도한 스마트폰 사용은 다양한 사고의 원인이 되기도 한다. 이 중 생명과 직결되는 대표적인 위험한 사고가 보행 중 부주의로 인한 안전사고이다. 본 연구에서는 보행 중 스마트폰을 사용할 때, 이러한 사고를 방지할 수 있도록 하는 애플리케이션 서비스 'Smombie Safe Go' UI(user interface)를 제안하고자 하였다. 이를 위해, 자료 조사와 사용자 관찰을 통해 보행자 여정맵을 작성하고 사용자 보행 중 안전에 필요한 주요 기능을 도출하였는데, 투명한 인터페이스를 비롯하여 장애물 위치 알림, 위험에 대한 주의와 경고 기능이 필요한 것으로 나타났다. 서비스 내용을 구체화하기 위하여 사용자 관찰을 통해 스마트폰을 사용하면서 보행 시에 맞닥뜨리는 위험상황을 세 가지로 - ① 전방에 장애물이 나타날 경우, ② 횡단보도에 신호등이 있는 경우, ③ 횡단보도에 신호등이 없는 경우- 구분하였다. 위험상황별 시나리오를 작성하고, 각 상황에서 위험을 경고하는 앱서비스 flow와 UI를 설계하였다. 또한 이 서비스 구현을 위해 V2N(Vehicle to Network), AI 3D 물체인식기술, 비콘(Beacon) 등의 기술들을 검토하고 활용방식을 제안하였다. 나아가 연구의 심화를 통해, 'Smombie Safe Go'는 일반 보행자 뿐 만 아니라, 시각 장애인들에게 안전한 보행을 지원할 수 있는 앱서비스로 활용이 가능할 것으로 예측된다.
증강현실에서 주변 환경의 조명 분포를 추정하여 자연스러운 그림자 영상을 생성할 수 있다. 그러나 별도의 센서 장비 없이 주변 환경을 해석하는 과정에는 조명 분포의 모델, 가상 객체의 기하정보, 표면의 반사특성 등이 필요하다. 3D 마커를 이용하는 기존의 조명분포 추정 방법은 조명 공간을 지오데식 돔(geodesic dome)으로 모델링하고 마커에 의한 그림자 이미지를 분석한다. 그러나 사전에 설정 된 후보 그림자 맵을 이용하기 때문에 실제 조명의 분포를 정확하게 추정하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실에서 주변 환경의 광원 정보를 정확하게 추정하기 위해 조명 공간을 계층적으로 분할하는 방법이 제안된다. 제안된 방법은 그래디언트 레이(gradient ray)를 이용해 분할된 그림자 영역과 후보 그림자 맵 간의 상대적 중첩 영역 비(ratio)에 따라 지오데식 돔을 계층적으로 분할한다.
Ensuring the quality of molds is one of the major issues in mass production. In general, securing the quality of the molds is achieved by repeating grinding and die spotting after machining the molds based on engineer's decision. However, this heuristic method is affected by the engineer's skill and working environment. Therefore, a lot of time and resources are needed in order to ensure quality. In this study, ensuring the quality of molds using grinding map which is generated using automatic measurement is proposed. An automatic measuring system based on CMM (Coordinate Measuring Machine) is developed for measuring the molds. This system generates the measurement path automatically using the 3D CAD model of products. CAD (ComputerAided-Design), CAM (Computer-Aided-Manufacturing), and CAQ (Computer-Aided-Quality) technology is integrated using DMIS (Dimensional Measuring Interface Standard) format in the automatic measuring system. After measuring the molds, a grinding map is generated using the gap between the CAD model and measured values of mold. The grinding map displays the machining tendency and the required amount of grinding with values on a 3D map. Therefore, the quality of molds can be ensured with exactness and quickness based on the grinding map. This study shows that integrating the planning, measuring, and analyzing based on computer technology can solve the problem of quality assurance of mold using the proposed method, therefore the productivity can be increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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