While contacting directly with ground, the tire tread part is in shape of complex patterns of variable ASDs(anti-skid depth) for various tire performances. However, owing to the painstaking mesh generation job and the extremely long CPU-time, conventional 3-D tire analyses have been performed by either neglecting tread pattern or modeling circumferential grooves only. As a result, such simplified analysis models lead to considerably poor numerical expectations. This paper addresses the development of a systematic 3-D mesh generation of tires considering the detailed tread pattern. Basically, tire body and tread meshes are separately generated, and then both are to be combined. For the systematic mesh generation, which consists of a series of meshing steps, we develop in-house subroutines which utilize the useful functions of I-DEAS solid modeler. The detailed pattern mesh can be imparted partially or completely.
본 논문은 고화질(high definition, HD) 복합형 카메라 시스템과 고품질(high-quality) 3차원 스캐너를 결합하여 다시점 비디오와 그에 상응하는 다시점 깊이맵을 생성하는 시스템을 제안한다. 복합형 카메라 시스템과 3차원 스캐너를 이용해 3차원 비디오를 생성하기 위해서는, 우선 움직임이 없는 배경영역에 대한 깊이정보를 고품질 3차원 스캐너를 이용해 미리 획득하고, 동적으로 움직이는 전경영역에 대해서는 다시점 카메라와 깊이 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템을 이용해 다시점 비디오와 깊이맵을 획득한다. 그리고 3차원 스캐너와 깊이카메라를 통해 획득한 깊이정보를 이용해 3차원 워핑(warping)을 적용하여 각 다시점 카메라를 위한 초기 깊이정보를 예측한다. 초기 깊이정보를 이용해 다시점 깊이를 예측하는 것은 다시점 카메라의 각 시점에서의 초기 깊이맵을 계산하기 위한 것이다. 고화질의 다시점 깊이맵을 생성하기 위해서 belief propagation 방법을 이용하여 초기 깊이맵을 정제한다. 마지막으로, 전경영역의 경계선 영역의 불규칙적인 깊이맵을 정제하기 위해 전경영역의 외곽선 정보를 추출하여 생성된 깊이맵의 경계선 영역을 다시한번 정제한다. 제안한 3차원 스캐너와 복합형 카메라를 결합한 시스템은 기존의 깊이맵 예측 방법보다 정확한 다시점 깊이맵을 포함하는 3차원 비디오를 생성할 수 있었으며, 보다 자연스러운 3차원 영상을 생성할 수 있었다.
Ricciardelli, Francesco;Maienza, Carmela;Vardaroglu, Mustafa;Avossa, Alberto Maria
Wind and Structures
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제32권4호
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pp.321-340
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2021
In 2019, 5.6% of the total energy produced worldwide came from wind. Offshore wind generation is still a small portion of the total wind generation, yet its growth is exponential. Higher availability of sites, larger producibility and potentially lower environmental impacts make offshore wind generation attractive. On the other hand, as the water depth increases, fixed foundations are no more viable, and the new frontier is that of floating foundations. This paper brings an overview of why and how offshore wind energy should move deep water; it contains material from the Keynote Lecture given by the first author at the ACEM20/Structures20 Conference, held in Seoul in August 2020. The paper is organized into four sections: the first giving general concepts about wind generation especially offshore, the second and the third considering economic and technical aspects, respectively, of offshore deep-water wind generation, in the fourth, some challenges of floating offshore wind generation are presented and some conclusions are drawn.
강우량은 매우 중요한 기상 정보이다. 일반적으로, 도로 수준과 같은 높은 공간 해상도의 강우량이 더 높은 가치를 가진다. 하지만, 도로 수준의 강우량을 측정하기 위해 충분한 수의 기상 관측 장비를 설치하는 것은 비용 관점에서 비효율적이다. 본 논문에서는 도로의 감시 카메라 영상으로부터 강우량을 인식하기 위해 심층 신경망을 활용하는 방법에 대해 제시한다. 해당 목표를 달성하기 위해, 본 논문에서는 교내 두 지역의 감시 카메라 영상과 강우량 데이터를 수집했으며, 새로운 심층 신경망 구조인 Temporal and Spatial Segment Networks(TSSN)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 심층 신경망으로 강우량 인식을 수행한 결과, 프레임 RGB와 두 연속 프레임 RGB 차이를 입력으로 사용했을 때, 높은 성능으로 강우량 인식을 수행할 수 있었다. 또한, 기존의 심층 신경망 모델과 비교했을 때, 본 논문에서 제안하는 TSSN이 가장 높은 성능을 기록함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이중시점 스테레오 이미지와 그에 상응하는 깊이맵을 생성하기 위해 서로 다른 초점거리를 가지고 있는 두 카메라를 결합한 이중시점 스테레오 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템을 이용해 깊이맵을 생성하기 위해서는 먼저 서로 다른 초점을 가진 두 카메라에 대한 카메라 정보를 추출하기 위한 카메라 보정(Camera Calibration)을 수행한다. 카메라 파라미터를 이용해 깊이맵 생성을 위한 공통 이미지 평면을 생성하고 스테레오 이미지 정렬화(Image Rectification)를 수행한다. 마지막으로 정렬화된 스테레오 이미지를 이용하여 깊이맵을 생성하였다. 본 논문에서는 깊이맵을 생성하기 위해서 SGM(Semi-global Matching) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템은 서로 다른 초점 카메라들이 수행해야 하는 기능을 수행함과 동시에 두 카메라를 이용한 스테레오 정합(Stereo Matching)을 통해서 현재 주행 중인 환경에서의 차량, 보행자, 장애물과의 거리 정보까지 생성할 수 있어서 보다 안전한 자율주행 차량 설계를 가능하게 하였다.
DIBR (Depth Image Based Rendering)은 동일 시점의 색상 영상과 깊이 영상을 참조해서 임의 개수의 중간 시점 영상을 생성하는 기법으로 무안경식 다시점 입체 디스플레이를 위한 콘텐츠 제작에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 DIBR 기법을 사용해서 생성되는 다시점 중간 영상의 객관적 품질에 깊이 정확도가 미치는 영향에 대해 설명한다. 본 연구는 먼저 사람이 인지할 수 없는 범위에서 왜곡을 보장하기 위한 최소 깊이 양자화 계수를 도출한다. 그리고 장면 구성의 특성에 따라 같은 양자화 수준에서 깊이 정보의 정확도를 효과적으로 표현하기 위한 비균등 영역분할 양자화 방법을 선형 양자화와 비교 분석한 결과를 제시한다.
본 논문은 최근 관심이 고조되고 있는 디지털 홀로그램의 시야각을 확보하기 위하여 시청자의 시점을 추적하여 그 시점에 해당하는 데이터를 생성하고, 이를 디지털 홀로그램으로 변환하는 방법을 제안한다. 이 방법은 제어하는 시야각의 맨 좌측과 맨 우측 시점에 대한 정보(깊이정보와 컬러 또는 명도정보)가 주어졌다고 가정한다. 이 방법은 주어진 좌, 우측의 깊이영상을 대상으로 스테레오 정합에 의해 단위 깊이 당 의사변위증분을 구하여 사용한다. 이를 이용하여 주어진 좌, 우측시점으로부터 원하는 가상시점의 정보를 생성하고, 그 결과의 두 영상을 결합하여 해당시점의 정보를 획득한다. 이 경우 발생하는 비폐색 영역을 정의하고 이를 채우는 방법을 제안한다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 생성한 중간 시점의 깊이영상과 RGB영상의 평균 화질은 각각 33.83[dB]과 29.5[dB]이었으며, 평균 수행속도는 프레임 당 250[ms]이었다. 또한 이 방법을 이용하여 시청자와 인터랙티브하게 디지털 홀로그램을 서비스하는 시스템의 프로토타입을 제안한다. 이 시스템에는 좌, 우 시점의 영상정보를 획득, 카메라 캘리브래이션과 영상보정, 중간시점 영상생성, 컴퓨터-생성홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 생성 및 홀로그램 영상복원기능을 포함한다. 이 시스템은 LabView(R) 환경에서 구현되며, CGH생성과 홀로그램 영상 복원은 GPGPU로, 나머지는 소프트웨어로 구현한다. 구현결과 평균 수행 속도는 초당 약 5 프레임을 처리할 수 있는 속도이었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.73-77
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2012
This paper reports a combined depth- and model-based face detection and tracking approach. The proposed algorithm consists of four functional modules; i) color-based candidate region extraction, ii) generation of the depth histogram for handling occlusion, iii) rotation-invariant face region detection using ellipse fitting, and iv) face tracking based on motion prediction. This technique solved the occlusion problem under complicated environment by detecting the face candidate region based on the depth-based histogram and skin colors. The angle of rotation was estimated by the ellipse fitting method in the detected candidate regions. The face region was finally determined by inversely rotating the candidate regions by the estimated angle using Haar-like features that were robustly trained robustly by the frontal face.
The purpose of this study is to analyze the preference of design and body shape for korean baby-boom generation women. For this study, in-depth interviews were carried out to 11 women who were born in 1955~1963. They are called korean baby-boom generation. The results were as follows; 1) Korean baby-boom generation women care to their body shape, and they make much of the balance of body, not just looking slim. 2) Korean baby-boom generation women become more interested in their clothing, and they want to look with casual image than elegant image before. But overweight women preferred elegant image. 3) Korean baby-boom generation women prefer mix-match style for everyday clothes, but they prefer suit-set for formal wear. 4) When Korean baby-boom generation women choose of jacket or coat color, they consider more of their body-shape than season color. 5) Korean baby-boom generation women prefer plain style and jacquard with metal yarn. 6) Korean baby-boom generation women prefer out-door cloth fabric, at special time, they choose pure wool and pure silk. At ordinary time, they like more comfortable fabric like cotton mixed spandex or wool mixed spandex blends.
최근 자연스러운 3차원 영상의 재현을 위하여 깊이영상을 이용한 영상합성 방법이 널리 이용되고 있다. 깊이영상은 시청자의 눈에 보이지는 않지만 합성영상의 화질을 결정하는 중요한 정보이므로 정확한 깊이영상을 획득하는 것이 중요하다. 특히 적외선 센서를 이용한 깊이 카메라(time-of-flight camera)는 보다 정확한 깊이영상을 획득하는데 이용되고 있다. 깊이 카메라는 스테레오 정합(stereo matching)에 비해 정확하고 실시간으로 깊이정보를 추출할 수 있지만, 제공되는 해상도가 너무 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단시점의 깊이영상을 두 시점의 깊이영상으로 확장하고, 이를 이용하여 여러 시점의 중간영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 특히 복잡도를 낮춰 빠른 속도로 다시점 영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 고해상도의 컬러 영상을 획득하기 위하여 두 대의 컬러 카메라를 설치하고 중간에 깊이 카메라를 획득한다. 그리고 깊이 카메라에서 획득한 깊이영상을 3차원 워핑을 이용하여 양쪽의 컬러 카메라의 위치로 시점 이동한다. 깊이영상과 컬러영상간의 객체 불일치 문제는 깊이값의 신뢰 도를 기반으로 한 조인트 양방향 필터(joint bilateral filter)를 이용하여 보정한다. 이러한 과정을 통해 얻은 깊이영상은 다시점 영상 합성 방법을 이용하여 다시점 영상을 획득한다. 이와 같은 과정은 다중 스레드를 이용하여 빠르게 처리할 수 있도록 구현했다. 실험을 통해 두 시점의 컬러영상과 두 시점의 깊이영상이 실시간으로 획득했고, 약 7 fps의 프레임율로 10시점의 중간시점을 동시에 생성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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