본 논문에서는 DCT 변환 공간상의 배경휘도와 주파수를 고려한 2차원의 개선된 광-적응 효과(luminance adaptation: LA) JND 모델을 제안한다. 기존의 LA JND 모델은 배경 휘도가 중간점인 회색에 가까울수록 JND가 낮고, 배경 휘도가 어두워지거나 밝아질수록 JND 값이 증가하는 U자형의 1차원 함수형태를 보였다. 그러나 기존 LA JND 모델은 주파수에 따른 영향이 반영되지 않았기 때문에 DCT와 같은 주파수 공간상 JND 모델로는 부정확 한 단점이 있다. 본 논문에서는 주파수와 배경휘도에 따른 2차원 LA JND 모델을 제안한다. 주파수에 따른 LA JND 값을 실제 실험을 통해 획득하였다. 실험 방법은 9가지 크기의 배경 휘도가 다르고 공간적 복잡도가 없는 균일한 영상을 대상으로 $8{\times}8$ 실수형 DCT를 수행한 다음, 15가지 경우의 주파수 크기가 다른 계수들에 대해 사람이 인지 할 때 까지 노이즈를 증가시켜서 JND 값을 찾는 방식을 사용하였다. 실험 결과 4 cpd(cycle per degree) 보다 작은 주파수 대역 에서는 기존의 LA JND 모델과 유사한 결과를 얻었지만 4 cpd보다 큰 주파수 대역에서는 오히려 배경휘도가 작은 값을 가질수록 JND가 감소하는 형태를 보였다. 수행한 실험 결과를 반영하여 주파수가 반영된 2차원 LA JND 모델을 제안한다.
황해의 조석 역학을 포함한 중규모 순환을 연구하기 위해 수립되었던 황해 조석 모델(최, 1980 ; 최, 1984)을 세격자체계로서 개선하였다. 과거 기본모델의 위도 1/5도, 경도 1/4도의 해상도(약 12 해리)는 본 모델에 의해 위도 1/15도, 경도 1/12도의 세격자체계로서 육붕 전역을 자세히 해상시켰다. 모델은 일차적으로 주태음반일주조에 의한 황해의 평균 조석 상황을 재현시키는데 이용되었으며 산정된 조류의 검증은 86년 동계의 해양관측중 해류관측결과(미국 Florida 주립대 - 성균관대 협력연구)로서 수행하였다. 계산 결과에 의하면 과거 모델보다 높은 해상력에 의해 연안에서의 조석 파급 효과가 개선되게 산정되었으므로 연안 해양학적인 각종 응용에 더 나은 입력 및 해석에 이용될 수 있다. 계산 시간간격은 69.00333초로서 1태음조석 주기당 648 timestep 을 형성하였는데 매 조석주기당 약 80 C.P.U.(분)이었으며 7번째 조석주기의 산정 결과를 분석하는데 이용하였다. 본 연구는 기보고된 세계 여타 해역의 육붕모델보다도 자세한 해상도를 갖는 3차원 모델의 결과로서 여겨진다. 아마도 육붕단의 조석 관측이 모델 개선을 위해 필수적인 사항으로 대두되는데 이는 조석 입력(예: 구주 서측 deamphidromic zone)의 중요성이 판별되었기 때문이다. 모델을 이용한 추후의 연구는 극한 상황의 3차원적 해류 분포, 대륙붕 해저 경계층 연구를 포함하는 퇴적 역학 연구 등이 될 것이다.
본 논문에서는 2차원 Hopfield 신경회로망 모델에 근거한 새로운 광 연산 메모리 시스템을 구현하였다. 2차원 영상의 실시간 처리를 위하여 입력 공간광변조기와 메모리 마스크는 상용 LCTV를 사용하고 특히, 4차원 메모리 행렬은 2차원 부행렬 마스크의 2차원적 배열로 구성하였으며 임의의 이력 패턴과 메모리 행렬간의 내적 계산은 multifocus hololens를 사용하여 처리하였다. 출력 영상은 전자적으로 thresholding 된 후 2차원 CCD 카메라를 사용하여 다시 연상 메모리 시스템의 입력으로 궤환되도록 루프를 구성하였다. 본 시스템의 연상 기억 및 오류 정정 능력에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제시된 새로운 2차원 신경회로망 모델의 광학적 구현 시스템은 앞으로 패턴 인식, machine vision 등과 같은 분야에 실질적 응용이 가능하다.
본 논문은 MPEG4 SNHC의 얼굴 모델 인코딩을 구현하기 위하여 연속된 2차원 영상으로부터 얼굴영역을 검출하고, 얼굴의 특징데이터들을 추출한 후, 얼굴의 3차원 모양 및 움직임 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시한다. 얼굴 영역 검출을 위해서 영상의 거리, 피부색상, 움직임 색상정보등을 융합시킨 멀티모달합성의 방법이 사용되었다. 결정된 얼굴영역에서는 MPEG4의 FDP(Face Definition Parameter) 에서 제시된 특징점 위치중 23개의 주요 얼굴 특징점을 추출하며 추출성능을 향상시키기 위하여 GSCD(Generalized Skin Color Distribution), BWCD(Black and White Color Distribution)등의 움직임색상 변환기법과 형태연산 방법이 제시되었다. 추출된 2차원 얼팔 특징점들로부터 얼굴의 3차원 모양, 움직임 정보를 복원하기 위하여 준원근 카메라 모델을 적용하여 SVD(Singular Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 복원된 얼굴의 움직임 정보는 MPEG4 FAP(Face Animation Parameter)로 변환된 후, 인터넷상에서 확인이 가능한 가상얼굴모델에 인코딩되어 실제 얼굴파 일치하는 모습을 확인하였다.
건물모델의 정규화 없이 3차원 건물 모델링을 하면 건물모델에 왜곡이 발생하거나 위상적 불일치가 발생할 수 있다. 반면에, 정규성을 고려할 경우 제약조건으로 인하여 재구성이 가능한 건물 유형이 제한적일 수 있다. 이에 본 연구에서는 보다 다양한 건물을 고려한 건물모델 정규화 방법을 적용하여 항공라이다 데이터로부터 3차원 건물을 모델링하였다. 우선 특징공간에서의 군집화와 객체공간에서의 분할을 통해 건물점들을 지붕면으로 분할한다. 건물모델 구성요소 간의 평행성, 대칭성, 일치성 등을 충족시키기 위하여 면-선-점의 순차적 조정에 의한 정규화를 통해 3차원 건물을 재구성한다. 도시 지역에 대한 실험을 통해 기존의 방법들보다 다양한 형태의 건물에 대하여 정규성을 충족하는 3차원 모델을 생성할 수 있음을 확인하였다. 또한, 정규화가 건물모델의 정확도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다.
영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다 본 논문에서는 스테레오 보정 카메라를 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 좌표 복원 단계 3차원 좌표 등록 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 좌표 복원 단계에서는 스테레오 영상의 일치점으로부터 삼각측량법에 의해 3차원 좌표를 복원한다. 3차원 좌표 등록 단계에서는 개별적으로 복원된 3차원 좌표의 단일 모델을 생성하기 위한 기준 좌표로의 변환을 추정하여 최종 3차원 모델을 생성한다 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 .B차원 모델을 생성함을 확인하였다.
마산항, 부산항 등 남동해안의 폭풍해일을 산정하기 위해 3차원 및 2차원 폭풍해일 모델을 구축하여 2003년 태풍 "매미"에 의한 폭풍해일을 수치계산하였다. 태풍 "매미"는 2003년 9월 12일 21시에 중심기압 950 hPa인 상태로 남해안에 상륙하였다. 마산항에서 태풍 "매미"에 의한 peak 시 폭풍해일의 현장관측치는 230 cm, 3차원 모델에 의한 계산결과는 238 cm, 2차원 모델에 의한 계산치는 208 cm이다. 부산항에서 관측된 폭풍해일은 89 cm, 3차원 모델과 2차원 모델에 의한 계산치는 각각 91 cm, 79 cm이다. 본 연구에 의한 3차원 폭풍해일 모델은 현지 폭풍해일을 거의 정확하게 추산하였다. 3차원 모델이 2차원 모델보다 폭풍해일의 peak 시에 현지 폭풍해일을 보다 정확하게 해석하였다. 또한, 2003년 태풍 "매미" 통과시 폭풍류를 수치계산하였다. 마산만 내에서 태풍으로 발생한 표층 유속은 30~60 cm/sec 크기로 만내로 유입하고, 저층에서는 20~40 cm/sec로 마산만에서 외해로 유출하는 흐름패턴을 보여주고 있다.
3차원 복원은 실세계에 존재하는 물체를 가상의 공간에 재건하고 자유로운 시점을 선택하여 물체를 관찰할 수 있게 한다. 이러한 3차원 복원 기술은 교육, 문화, 예술 등 분야를 막론하고 다양한 곳에서 사용되고 있다. 3차원 복원 시스템을 구현하기 위해 본 논문에서는 Microsoft사에서 출시된 Kinect를 이용하여 다시점 시스템을 구성해서 고품질의 3차원 객체를 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3대의 Kinect를 객체의 전면에 수렴형으로 설치하여 색상 영상과 깊이 영상을 획득한다. 그런데 원본의 깊이 영상은 깊이 값을 가지지 않는 부분이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이 부분을 적절한 깊이 값으로 채워 넣기 위해서 깊이 가중치를 추가한 결합형 양방향 필터를 적용한다. 또한 다시점 시스템에서 얻은 원본의 색상 영상은 서로 색상이 일치하지 않는 문제가 존재하는데 이를 그대로 이용하여 3차원 모델 정합을 하면 색상이 부자연스럽게 연결된 3차원 모델을 얻게 된다. 따라서 이러한 색상 불일치의 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다시점 시스템에서의 3차원 기하학적 정보를 이용한 색상 보정 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 획득한 3차원 모델이 원본 3차원 모델보다 색상과 형태 관점에서 자연스럽게 표현된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 의복의 2차원 패턴을 이용하여 3차원 의복 모델을 제작하고 생성된 3차원 의복을 3차원 인체 모델에 자동으로 착의하는 3차원 패션 디자인 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 먼저 2차원 격자의 코너 점을 이용하여 2차원 옷감 조각을 디자인한 다음에 2차원 옷감 조각들 사이에 재봉되어야 할 제약점들을 기술함으로써 3차원 의복을 디자인한다. 그 다음에는 3차원 인체 모델 파일과 3차원 의복을 읽어 들인 다음 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3차원 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄였으며 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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