중력이상값은 지구물리, 측지 및 국방 등 다양한 분야에서 활용되는 기초 지구물리 자료로서, 특정 위치에서의 중력이상값을 필요로 하는 경우 일반적으로 데이터베이스화 되어 있는 중력이상값으로부터 내삽하여 활용한다. 그러나 중력은 지형 및 지하광물 등에 의하여 다양하게 변할 수 있는 물리량으로, 내삽에서 가정한 선형성, 2차 곡선 등의 성질이 만족되지 않으면 그 결과로 계산된 중력이상값은 실제 중력값과 큰 차이를 나타내게 된다. 또한, 내삽을 통하여 계산되는 결과값은 이론적으로 조화함수를 만족하여야 한다는 중력의 물리적 성질을 반영하지 못한다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 보완하기 위하여 필요에 따라 유연하게 중력이상값을 계산할 수 있도록 중력 모델링을 수행하였다. 모델링은 평면푸리에 시리즈와 point-mass 함수를 기저함수로 하는 두 방법을 기반으로 수행되었고, 구축된 모델은 내삽으로부터 산출된 결과와 비교하여 특성을 분석하였다. 또한 모델링의 결과와 내삽 방법을 중력참조항법에 적용하여 활용적인 측면을 검토하였다. 연구결과, 기복이 완만한 지역에서는 평면푸리에 시리즈와 point-mass 및 내삽으로부터 계산된 중력이상값이 유사하게 나타났으나, 중력의 기복이 큰 지역에서는 모델 및 내삽에 의한 결과가 큰 차이를 나타내었다. 특히 주변의 네 점을 이용하여 선형으로 계산하는 Bilinear 내삽함수를 이용한 경우가 가장 완만한 중력값을 보이는 반면 point-mass 함수로부터 산출된 결과가 고주파에서 가장 큰 값을 나타내었다. 또한, 모델링 및 내삽에 필요한 자료의 로딩 및 계산 시간을 비교한 결과, 중력참조항법의 경우 중력값의 계산은 모델링을 수행하는 경우가 데이터베이스에 기반을 둔 내삽보다 효율적임을 알 수 있었다. 본 연구에서는 중력모델링의 결과 및 특성을 분석하였으며, 향후 모델링은 중력참조항법과 같은 활용분야에 있어 가장 효율적인 신호의 특성과 해상도를 지닌 중력 자료를 제공할 수 있는 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Terrain reconstruction from images is an ill-posed, yet commonly desired Structure from Motion task when compositing visual effects into live-action photography. These surfaces are required for choreography of a scene, casting physically accurate shadows of CG elements, and occlusions. We present a novel framework for generating the geometry of landscapes from extremely noisy point cloud datasets obtained via limited resolution techniques, particularly optical flow based vision algorithms applied to live-action video plates. Our contribution is a new statistical approach to remove erroneous tracks ('outliers') by employing a unique combination of well established techniques-including Gaussian Mixture Models (GMMs) for robust parameter estimation and Radial Basis Functions (REFs) for scattered data interpolation-to exploit the natural constraints of this problem. Our algorithm offsets the tremendously laborious task of modeling these landscapes by hand, automatically generating a visually consistent, camera position dependent, thin-shell surface mesh within seconds for a typical tracking shot.
A lot of data which are used in environment analysis of air pollution have characteristics that are distributed continuously in space. In this point, the collected data value such as precipitation, temperature, altitude, pollution density, PM10 have spatial aspect. When geostatistical data analysis are needed, acquisition of the value in every point is the best way, however, it is impossible because of the costs and time. Therefore, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observations. In this study, spatial interpolation method such as local trend surface model, IDW(inverse distance weighted), RBF(radial basis function), Kriging were applied to PM10 annual average concentration of Seoul in 2005 and the accuracy was evaluated. For evaluation of interpolation accuracy, range of estimated value, RMSE, average error were analyzed with observation data. The Kriging and RBF methods had the higher accuracy than others.
Continuous depth data are often required in applications of both onboard systems and maritime simulation. But data available are usually discrete and irregularly distributed. Based on the neuron network technique, methods of interpolation to the charted depth are suggested in this paper. Two algorithms based on Levenberg-Marquardt back-propaganda and radial-basis function networks are investigated respectively. A dynamic neuron network system is developed which satisfies both real time and mass processing applications. Using hyperbolic paraboloid and typical chart area, effectiveness of the algorithms is tested and error analysis presented. Special process in practical applications such as partition of lager areas, normalization and selection of depth contour data are also illustrated.
Kinect sensor has two output data which are produced from red green blue (RGB) sensor and depth sensor, it is called color image and depth map, respectively. Although this device's prices are cheapest than the other devices for three-dimensional (3D) reconstruction, we need extra work for reconstruct a smooth 3D data and also have semantic meaning. It happened because the depth map, which has been produced from depth sensor usually have a coarse and empty value. Consequently, it can be make artifact and holes on the surface, when we reconstruct it to 3D directly. In this paper, we present a method for solving this problem by using implicit surface representation. The key idea for represent implicit surface is by using radial basis function (RBF) and to avoid the trivial solution that the implicit function is zero everywhere, we need to defined on-surface point and off-surface point. Based on our simulation results using captured face as an input, we can produce smooth 3D face and fill the holes on the 3D face surface, since RBF is good for interpolation and holes filling. Modified anisotropic diffusion is used to produced smoothed surface.
얼굴의 기하학적 특징이 변하여 생기는 표정은 얼굴 인식 시스템의 인식 결과에 다양한 영향을 끼친다. 얼굴 인식율을 개선하기 위해 본 연구에서는 인식 대상 얼굴과 참조 얼굴 사이의 표정 차이를 줄이는 방법으로 얼굴 표정 정규화를 제안한다. 본 연구에서는 대형의 이미지 데이터베이스를 구축하지 않고도 한 개의 정지 이미지에 일반적인 얼굴 근육 모델을 이용하는 접근 방식을 제시하여 얼굴 표정 모델링과 정규화를 처리한다. 첫 번째 방식은 본능적으로 변하는 얼굴 표정의 생물학적 모델을 구축하기 위해 선형 근육 모델의 기하학적 계수를 예측하는 것이다. 두 번째 방식은 RBF(Radial Basis Function)기반의 보간과 와핑을 통해 주어진 표정에 따라 얼굴 근육 모델을 무표정한 얼굴로 정규화한 것이다. 실험 결과, 기저얼굴 방식, 지역 이진 패턴 방식, 회색조 상관측정 방식과 같은 얼굴 인식 과정의 전처리 단계로 본 연구의 표정 정규화 과정을 적용하면 정규화를 거치지 않은 것보다 더 높은 인식율을 보인다.
한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 95 KFIS Workshop Realization of Human Friendly System Based on Soft Computiong Techniques
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pp.124-140
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1995
The merit of fuzzy rule based systems stems from their capability of encoding qualitative knowledge of experts into quantitative rules. Recent advancement in automatic tuning or self-organization of fuzzy rules from experimental data further enhances their power, allowing the integration of the top-down encoding of knowledge with the bottom-up learning of rules. In this paper, methods of self-organizing fuzzy rules and of performing defuzzification and inference is presented based on a multi-resolution radial basis function network. The network learns an arbitrary input-output mapping from sample distribution as the union of hyper-ellipsoidal clusters of various locations, sizes and shapes. The hyper-ellipsoidal clusters, representing fuzzy rules, are self-organized based of global competition in such a way as to ensute uniform mapping errors. The cooperative interpolation among the multiple clusters associated with a mapping allows the network to perform a bidirectional many-to-many mapping, representing a particular from of defuzzification. Finally, an inference engine is constructed for the network to search for an optimal chain of rules or situation transitions under the constraint of transition feasibilities imposed by the learned mapping. Applications of the proposed network to skill acquisition are shown.
In order to generate the input data for rapid prototyping, a new approach which is based on the implicit surface interpolation method is presented. In the method a surface is reconstructed by creating smooth implicit surface from unorganized cloud of points through which the surface should pass. In the method an implicit surface is defined by the adaptive local shape functions including quadratic polynomial function, cubic polynomial function and RBF(Radial Basis Function). By the reconstruction of a surface, various types of error in raw STL file including degenerated triangles, undesirable holes with complex shapes and overlaps between triangles can be eliminated automatically. In order to get the slicing data for rapid prototyping an efficient intersection algorithm between implicit surface and plane is developed. For the direct usage for rapid prototyping, a robust transformation algorithm for the generation of complete STL data of solid type is also suggested.
본 연구는 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 수치지형도를 제작하는데 있어 시간적, 경제적 측면을 포함하는 효율성과 정밀도 측면에서 각각의 수치지형도 제작기법을 비교 분석하여 향후 지형정보시스템의 구축에 있어서 저밀도의 제한된 지형정보를 이용하여 지형분석과 같은 많은 응용분야에 유용하게 이용될 수 있는 3차원 지형모델링의 효율적 기법을 제시하는 연구로써 다음과 같은 결론을 얻었다. 수치지형도를 제작함에 있어 A, B지역 모두 저밀도 임의지점의 지형정보를 이용하여 TIN기반의 지형모델링 기법으로 수치지형도를 제작하는 기법이 가장 신속하면서도 양호한 결과를 가져왔으며 TIN과 GRID기반의 지형모델링 기법으로 제작한 수치지형도를 시각적으로 분석한 결과 A, B지역모두 거의 홉사한 결과를 가져왔으나 DXF 파일로 저장한 데이터의 크기는 TIN기반의 지형모델링 기법이 GRID기반보다 상대적으로 적은 저장용량을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 Grid기반의 지형모델링 기법에 의해 제작한 수치지형도에 있어서 저밀도 임의지점의 원형 데이터와 Gridding방법에 의해 보간된 데이터의 표준편차는 A, B지역 모두 Radial basis function 보간기법이 가장 정밀한 보간 결과를 제시하였다.
항공기 탑재 장비의 발달에 따라서 기존 운용 중인 항공기에 새로이 개발된 외부장착물을 추가하거나 교체하는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 외부 장착물의 추가 및 변경은 기존 항공기의 전체적인 공력특성을 심각하게 변화시킬 수 있다. 따라서 요구되는 장착물 배열, 형상에 따른 유동 및 공탄성 현상의 파악은 항공기 개발단계 및 항공무장의 추가적인 개발 시 필수적으로 요구된다. 본 연구는 유체-공력 연계기법을 이용, 외부장착물의 형상에 따른 F-5 항공기 수평미익의 공탄성 특성변화에 대하여 검토하였다. 공기력 계산을 위하여 FLUENT 코드를, 구조 동특성 해석을 위하여 ABAQUS 코드를 사용하였으며, 전역지지 방사기저함수를 적용한 Code-bridge를 이용하여 입력 자료의 보간 및 사상을 수행하였다. 해석 결과 고려된 비행조건에서 외부장착물의 형상에 따른 수평미익의 공탄성 특성에 미소한 차이는 있었으나 플러터는 발생하지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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