합성 촬영 집적 영상 (synthetic aperture integral imaging; SAII) 기술은 하나의 카메라를 이동하여 3D 물체에 대한 다시점 영상을 획득하여 깊이 정보의 3D 영상을 복원이 가능한 기술이다. 이 방법은 크게 3D 물체의 요소 영상을 픽업하는 과정과 픽업된 요소 영상을 이용하여 컴퓨터 기반으로 3D 깊이 영상들을 복원하는 두 과정으로 나눈다. 본 논문에서는 이 SAII에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 발생하는 잡음을 정의하고 해석하였다. SAII에 대한 신호해석을 통하여 다시점 영상을 얻기 위한 카메라 이동 거리를 줄임으로써 영상 잡음감소와 계산 속도 개선을 동시에 얻을 수 있음을 보고한다.
Synthetic aperture 집적 영상 (SAII) 기술은 다수의 카메라를 이용하여 고해상도의 요소 영상을 획득할 수 있는 유망한 3D 이미징 기술이다. 본 논문에서는 SAII 기술을 이용하여 집적 영상 디스플레이를 수행하는 공간 3D 영상을 표시하는 방법을 제안한다. SAII로부터 얻어지는 요소 영상은 직접적으로 공간 3D 영상으로 사용될 수 없기 때문에 깊이 지도를 추출하여 새로운 디스플레이용 요소 영상으로 변환하여 공간 3D 영상을 표시한다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위해서 장난감 3D 물체를 사용하여 기초적인 실험을 수행하고, 또한 공간 3D 영상이 구현된 실험 결과를 제시한다.
본 논문에서는 컴퓨터 집적영상(integral imaging(II))에서 분산 추정을 이용하여 심하게 은폐된 물체의 복원 시 은폐물(occluding object)의 블러링 효과를 제거하는 방법을 제안하였다. 하나의 요소영상(elemental image) 군으로부터 은폐 효과를 제거하여 복원된 영상의 선명도를 향상시키는 정보를 추출하는 방법을 분석하였다. 이를 실행하기 위해 픽업되는 요소영상들이 높은 해상도, 낮은 초점오차(focus error), 큰 깊이감을 가질 필요가 있다. 요소 영상을 픽업할 때 디지털 컴퓨터를 이용한 synthetic aperture integral imaging(SAII)이 채택되었다. 컴퓨터(Computational) II에서는 복원 면의 위치에 따라 복원되는 영상의 촛첨이 맺히는 영역이 달라진다. 심하게 은폐된 물체 영상의 복원은 은폐 물체의 블러링(bluring) 효과가 복원 면에 전체적으로 크게 나타나기 때문에 선명한 복원을 할 수가 없다. 이러한 은폐물의 블러링 효과가 제거된 복원 영상을 얻기 위해 분산 추정이라는 통계적인 방법이 채택되었다.
Yacht is operated by wind-driven thrust on the saii, but also experiencing the side force. Thus the keel attached on the bottom of main hull prevents it from flowing sideway. Since the keel affects the stability and thrust of yacht, its selection is one of the most important factor in design. In the present paper the correlation between yacht hull and keel was investigated. through comparison of forces measured at various combinations of heeling and leeway angles with and without keel. Keel-only test was also performed to find out the drag and lift characteristics of keel itself. finally three different types of keel, i.e. fin keel, bulb keel and winglet keel were tested to compare their advantages and drawbacks.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권4호
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pp.275-279
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2015
There are several methods to record three dimensional (3D) information of objects such as lens array based integral imaging, synthetic aperture integral imaging (SAII), computer synthesized integral imaging (CSII), axially distributed image sensing (ADS), and axially distributed stereo image sensing (ADSS). ADSS method is capable of recording partially occluded 3D objects and reconstructing high-resolution slice plane images. In this paper, we present a computational method for depth extraction of partially occluded 3D objects using ADSS. In the proposed method, the high resolution elemental stereo image pairs are recorded by simply moving the stereo camera along the optical axis and the recorded elemental image pairs are used to reconstruct 3D slice images using the computational reconstruction algorithm. To extract depth information of partially occluded 3D object, we utilize the edge enhancement and simple block matching algorithm between two reconstructed slice image pair. To demonstrate the proposed method, we carry out the preliminary experiments and the results are presented.
Six young trees of Alnus tinctoria grown in isolation, each having different growing stage, were selected and the surface area of their roots, stems and leaves was determined. Each of the roots of more than 0.2mm in diameter and stems was cut at intervals of 10cm and their surface area was calculated with 2$\pi$rl from the average diameter (2r) of both sections (upper and lower) by making cylindrical estimation of the cut pieces. The leaf area measured was only one side area, and the volume of cut piece and amount of dry matter of each organ were also measured. The percentage to the surface area of the whole plant body by each organ was 4-12% in root, 7-9% in stem and 69-89% in leaf, respectively. There was relatively a little individual difference. However, the surface area ratios of root and stem showed a slightly increasing tendency while that of leaf decreasing according to the growing stage. The ratio of sum leaf area index (LAIi) was 2.3-4.0$m^2$/$m^2$-and that of the surface area index(SaIi) was 0.16-0.33$m^2$/$m^2$, respectively. It has been known that the stem surface area(SAI) to the leaf area index(LAI) is within the range of 31-53%, but the SAIi is within the range of 8-11% of the LAIi.
본 논문에서는 광자 계수 집적 영상 현미경을 사용하여 광자가 희박한 조건에서 마이크로 물체의 3차원 시각화와 인식에 대한 기술을 제안한다. 제안하는 방법에서는 고해상도의 서로 다른 원근감을 가지는 2차원 영상을 획득하기 위해 합성조리개 집적 영상을 사용한다. 그리고 영상으로부터 광자를 추출하기 위해 광자계수 영상 시스템의 수학적 모델인 포아송 분포를 사용하며 통계적 추정법으로 부터 3차원 영상을 추정한다. 따라서, 광자가 희박한 조건에서 마이크로 물체가 손상되지 않으면서 그에 대한 3차원 영상을 획득하고 시각화할 수 있다. 추가적으로, 비선형 상관 필터를 사용하여 3차원 물체의 인식도 가능하다. 본 기술의 유용성을 증명하기 위해, 광학적 실험을 수행하였다.
현대 도시의 실내와 실외의 경계는 모호해짐과 동시에 서로 융합되고 있다. 이러한 공간이 점차 증가함에 따라 환경 설계가들에게는 실내와 실외공간에 대한 통합적 사고와 이에 따른 공간 설계의 기준이 요구되고 있다. 설계의 기준이 되는 공간에 대한 감각(공간감)을 정량화하기 위해 본 연구에서는 63명의 실험자들이 서울대학교 캠퍼스 내 실내 15곳, 실외 14곳을 평가하도록 하였다. 평가어휘는 크기감(좁은-넓은), 개방감(폐쇄적인-개방적인), 온도감(따뜻한-차가운), 밝기감(밝은-어두운), 경연감(부드러운-딱딱한), 공간친밀도, 방문빈도였으며, 이를 통해 실내 외 공간감의 차이를 파악할 수 있었다. 연구결과를 요약하면 실내 외 크기감의 차이는 약 2배로 나타났으며, 실내 외 친밀한 공간의 기준은 실내에서 W/H비가 약 5.71이면서 창문면적/입면적의 비율이 높은 공간으로, 실외에서 넓이 $3,800m^2$와 W/H비 5.57정도의 공간으로 정할 수 있었다. 실내 외 공간감의 차이는 심리적 감각에 의해 주도되는데, 실내에서는 규모가 커질수록 차갑고 어두우며, 딱딱하게 느낀 반면 실외에서는 따뜻하고 밝으며 부드럽게 인식하였다. 또한 실내의 심리적 감각은 공간의 규모와 지각에 크게 영향 받지 않았기 때문에 친밀한 공간을 파악하기 어려웠으나, 실외의 심리적 감각은 규모와 지각에 관계되었으므로 친밀한 공간의 크기와 비율을 알 수 있었다. 연구를 통해 실내와 실외의 공간감은 서로 상대적인 차이를 가지며, 물리적인 기준 또한 다르다는 것을 알 수 있었다. 이와 같은 연구결과는 향후 실내 혹은 실외공간 설계 시 환경설계가들에게 유용한 기준이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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