본 논문에서는 B-spline 곡선의 낫 제거 (knot removal)를 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 낫 제거 전후, 두 곡선의 형상의 차이를 측정하기 위해 하우스도르프 거리 (Hausdorff distance)를 이용한다. 먼저 Eck와 Hadenfeld의 연속 $L_{\infty}$ 근사법[1]을 이용하여 낫이 제거된 곡선을 생성한다. 수치적 최적화 (numerical optimization) 기법을 통해 생성된 곡선의 제어점 위치를 조정하여, 낫 제거 전 곡선과의 하우스도르프 거리가 최소화 되도록 한다. 본 논문에서는 다양한 형태와 차수의 곡선들(space curves)에 대한 낫 제거 실험을 통해 제안된 기법의 효율성과 우수성을 입증한다.
서로 다른 기하학적 모델링 시스템을 사용하는 곡선 및 곡면의 자료 교환에서, 시스템이 지원하는 B-spline 곡선 및 곡면의 최대 차수에 제한이 있을 때, 주어진 허용 오차 범위 내에서 낮은 차수로의 차수 감소가 필요하다 본 논문에서는 근사 변환의 한 방법인 B-spline 곡선의 차수 감소 방법을 적용한 실험적 결과를 제공한다. B-spline 곡선의 근사변환에서 기존의 $B\acute{e}zier$ 곡선의 차수감소 방법들을 차수 감소 과정에 적용하고. 그 방법들을 비교 분석한다 knot 제거 알고리즘도 자료 감소를 위하여 차수 감소과정에 적용한다
서로 다른 기하학적 모델링 시스템에 사용되는 곡선 및 곡면의 자료 교환에서, 시스템이 지원하는 그 곡선 및 곡면의 최대 차수에 제한이 있을 때, 낮은 차수로의 차수 감소가 필요하다. 본 논문에서는 근사 변환에 의한 B-spline 곡선의 차수 감소 방법을 제시한다. 기존의 Bzier 곡선의 차수감소 방법들을 적용하고, 그 방법들을 비교 분석한다. B-spline 곡선의 knot 제거 알고리즘이 자료 감소를 위해 차수 감소 과정에 적용된다.Abstract The degree reduction of B-splines is required in exchanging parametric curves and surfaces of the different geometric modeling systems because some systems limit the supported maximal degree. We propose an approximate degree reduction method of B-spline curves using the existing Bzier degree reduction methods. Knot removal algorithm is used to reduce data in the degree reduction process.
대부분의 자동 영상분할 방법은 한 화면에서 개별 객체를 추출하기가 어렵고, 비디오 객체의 명확한 모델이 없어 자동분할 방법에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 Active contour를 이용한 반자동 영상분할 방법을 제안한다. 일반적인 Active Contour 알고리즘은 유한개의 제어점을 설정하고 그 차이로 곡선의 특성을 묘사하므로 곡선 위의 제어점 사이의 모양 정보를 표현하는데 불충분하다 또한, 대부분의 Active Contour 알고리즘은 단순한 배경을 갖는 객체에는 잘 적용되도록 설계되었으나, 복잡한 배경을 갖는 객체에는 부적절한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 B-Spline을 이용하여 곡선을 표현하고, 복잡한 영상에서도 좋은 성능을 갖도록 곡의치 외부 에너지는 SUSAN 연산자를 이용하여 추출하였다.
본 논문에서는 계층적 B-spline곡선 (hierarchical B-spline curve)에 대한 새로운 다단계 편집 (multilevel editing)기법을 제안한다. 각 단계 변위함수 (displacement function)의 제어점 (control point)은 이전 단계 곡선위의 노드점 (nodal point)에서 계산되는 Rotation Minimizing Frame (RMF) [1]을 기준으로 표현된다. 이전 단계에서 곡선의 형상이 편집되면 해당노드 점에서 새로운 RMF가 계산되고, 현재 단계에서 변위함수의 제어점들은 새로운 RMF를 기준으로 적용되어, 현재 단계의 곡선은 이전 단계의 곡선에 대한 상대적인 세부 형상을 유지하게 된다. 본 논문에서는 다양한 형태의 곡선에 대한 다단계 편집실험을 통해 제안된 기법의 효율성과 안정성을 입증한다.
어선의 초기 설계 단계에서 필요한 초기선형의 선수미부 생성을 위하여 B-spline 곡선과 형상계수를 결합한 방법을 적용하였다. 선수미부의 각부분에 대하여 선형별로 형상계수를 선정한 뒤 이를 이용하여 B-spline 곡선의 정점을 구하도록 하였다. 선수부분의 경우 bulbous bow를 가지는 경우와 그렇지 않는 것으로 크게 분류한 뒤 bulbous bow를 가지는 경우는 수선면 근처의 형상에 따라 2가지로 분류하였다. 수선면보다 윗부분에 대해서는 bulbuos bow와는 무관하므로 이의 유무에 상관없이 직선으로 갑판까지 가는 경우와 곡선을 가지는 경우로 분류하여 다루었다. 선미부분의 경우는 수선면 윗부분은 transom stern과 cruiser stern으로 분류하였으며 수선면이하의 부분은 선미 bulb를 가진 선형과 shoe piece를 가진 선형으로 분류하여 다루었다. 형상계수는 각 경우에 따라 반드시 지켜야 할 점의 좌표와 기울기 등이 우선 선정되었으며 곡선부의 볼록한 정도를 조절해 주는 계수들이 선정되었다. 형상계수를 이용하여 곡선을 생성시킬 기법으로는 다항식, cubic spline, parabolic blending, bezier curve, non-algebraic function 등이 있으나 연속성이 충분히 보장되고, 국부적으로 변형이 가능하며, 불연속점이 정의 및 직선의 표현이 가능한 B-spline을 선택하였다
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권1호
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pp.44-48
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1996
In manufacturing of exact products, the offsetting is required to transfer the design data of shape to manufacturing data. In offsetting the degeneracies are occurred, and these problems are mere difficult in freeform shapr manufacuring. This paper is using the geometric properties of B-spline curves to solve the degeneracy of offsetting and to generating of enhanced offsetting. The offsetting of B-spline control polygon spans generates exact control polygon of original shapes. This method is faster in generating offset curve than the normal offsetting, and the resulted offset curves are exact. The additional property of this method is using to control offset shape as B-spline curves. We believe that this method is as effective solution for modifying of offset curves.
본 연구는 B-spline 근사법과 유전자 알고리즘을 이용하여 기하학적 경계 조건-양끝점의 위치 벡터 및 접선 벡터-을 만족하는 혼합 곡선 근사법에 의한 선형 표현을 내용으로 한다. B-spline 근사법을 이용하여 선형을 표현하고, 이들 곡선을 제어하는 조정점들이 기하학적 경계조건을 만족하도록 유전자 알고리즘으로 조정한다. 이 방법은 선형 생성시 순정 작업을 동시에 수행하므로 효율적인 선형 설계를 가능하게 한다.
선체 형상을 표현하기 위하여 Bi-Cubic B-spline이 가장 널리 사용되고 있다. B-spline곡선 곡면 정의에 있어서 입력 데이터가 불규칙하거나, 주어진 데이터의 갯수가 많은 경우, 또는 형상이 복잡한 경우에 주어진 형상의 부드러운 곡선 곡면(Smooth curves or surfaces)을 재현할 수 있는 역행렬을 구하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 새로운 버텍스 산출법(ISE 방법: Image Surface Expansion Method)을 제시한다. 곡선정의를 이용하여 ISE방법을 검증하였고, 수렴성을 확인하였다. 또한 선체형상을 정의하였으며, Open Uniform B-spline으로 형성된 곡면과 비교하였고, ISE방법의 신뢰도를 검증하였다.
This paper presents to create a SAC(Sectional Area Curve) using an ANFIS(Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System). First, it defines SACs of parent ships by using a B-spline approximation and a genetic algorithm and accumulates a database about SAC's control points. Second, it learns an ANFIS from parent ship data, which are related with principal dimensions and SAC's control points. This process is to model an ANFIS for SAC inferreice. When an ANFIS modeling is completed, we can determine a SAC through an ANFIS inferring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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