일반적으로 3차원 물체의 인식이나 모델링을 하기 위해서는 물체의 모양을 표현 하는 방법이 필요하다. 실루엣이미지와 같은 2차원인 경우 물체의 모양을 나타내는 경계선상의 정점 추출은 2차원 곡률함수를 이용하지만, 3차원의 경우는 물체표면의 곡률을 계산할 수 있는 3차원 곡률함수가 없기 때문에 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 2차원 곡률원리와 최소자승법을 이용하여 근사화된 3차원 물체의 표면 곡 률값과 장점을 효과적으로 구할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 입력으로 들어온 레이지 데이터에서 표면곡률을 계산하여 물체의 형상정보를 추출하는데 있어서 형상을 분류하기 위해 필요한 임계값을 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이는 우선 입력으로 들어온 레인지 데이타에서 평균곡률과 가우스곡률 등과 같은 표면곡률을 계산한다. 그 후 계산된 표면곡률값의 범위에 따라 물체의 형상특징을 분류하게 되는데 이때 임계값을 잘못 선정하게 되면 물체의 형상을 잘못 분류하게 되어 물체를 오인식하게 되는 문제점을 야기하게 된다. 따라서 본 논문에서는 통계적인 관점에서 표면이 평면인 경우 평균곡률과 가우스곡률이 동시에 0으로 간주될 수 있는 신뢰영역을 도출할 수 있는 방법을 제안하고자 하며, 경험적으로 정한 임계값과 본 논문에서 제안한 임계값으로 선정한 결과를 비교함으로써 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
본 논문은 3차원 다각형 모델에서 특징 선을 추출하기 위한 방법에 대해 제안한다. 이산 곡면으로 이루어진 다각형 모델에서 특징 선을 추출하기 위하여 기존 방법에서는 전역적인 음함수 곡면 맞춤 기법(Implicit Surface Fitting)을 이용하여 모델의 꼭지점에서 곡률과 곡률 미분 값을 측정하였다. 이러한 방법은 다각형 모델의 꼭지점에서 음함수 곡면으로 정확하게 투영할 수 있도록 사용자의 정의 파라미타를 찾아야 하며, 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 요구한다. 그러나 제안 방법은 지역적 음함수 곡면 맞춤 기법을 이용하여 모델의 꼭지점에 근사된 곡면을 통해 미분 정보를 측정한다. 측정된 미분 정보를 통해 쉽게 각각의 모서리에서 제로-클로싱을 통해 특징 점을 추출하고, 곡률 방향을 따라 추출된 점들을 연결하여 특징 선을 생성한다. 여러 가지 다각형 모델에서 실험을 하였고 기존 방법보다 빠르며 높은 품질의 특징 선을 추출한다.
곡률을 .가진 산란체의 전자파 해석에 유용한 선조합 모델링 기법을 제안한다. 곡률을 가진 2차원 타원형 실린더를 기준으로 곡률 정보가 포함된 선전류에 의해 선조합 모델링한다. 본 논문에서 제안한 선조합 모델링 기법의 우수성은 도체 내부 전계의 크기로 확인하였고, 수치 해석 곁과 기존의 동일 반지름에 의한 방법보다 본 방법은 선전류의 개수를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 모멘트법 해의 정확성을 높일 수 있다.
In this research, we made a one and two-dimensional analysis of numerical data collected from the bend curvature of a bended river section. According to the result from the numerical analysis, the inflow & output angle caused a water level deviation which increased with an increase of the flood discharge. From the water level deviation of our two-dimensional numerical model, we obtained the maximum slope of 6,67% when the inflow and output angle was 105 degrees and the flood discharge was 500 CMS. As for the right side, the differences with the one-dimensional numerical model were reduced when the angle was more than $90^{\circ}$. As for the left side the differences were reduced when the angle was more than $105^{\circ}$. For a river with more than 90 degrees bend curvature, a hydraulic experiment would be more appropriate than a numerical analysis.
In this paper, we determine position vector of a line of curvature of a regular surface which is relatively normal-slant helix, with respect to Darboux frame. Then, a vector differential equation is established by means Darboux formulas, in the case of the geodesic torsion is vanishes. In terms of solution, we determine the parametric representation of a line of curvature which is relatively normal-slant helix, with respect to standard frame in Euclidean 3-space. Thereafter, we apply this result to find the position vector of a line of curvature which is isophote curve.
Effect of wall curvature on flow characteristics is studied for mildly and strongly curved duct flows. The ducts are S-shaped, and the flow is partially blocked at the rear of the downstream. The presence of blockage in combination with curvature generates secondary flows on the concave surface; the magnitude of the secondary flow being dependent on the degree of wall curvature. Objectives are to compare the flow structures for mild and strong cases and to illuminate the changes in flow structure as the flow turns. Sensitivity on numerical solutions due to different inflow boundary conditions is also examined.
In this work, we study time-like and space-like surfaces invariant by a group of translation isometries of the half-space model ℋ31 of the anti-de Sitter space ℍ31 . We determine all such surfaces with constant mean curvature and constant Gaussian curvature. We also obtain umbilical surfaces of ℋ31.
서로 다른 종류의 영상을 정확하게 연관시켜 복합적인 정보를 제공하는 다중모달리티 의료 영상정합기법 중 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 동일 대상에 대한 서로 다른 모달리티에서 추출된 표면 윤곽정보 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 그런데 동일대상에 대해 취득되는 서로 다른 두 모달리티는 관심 영역 상의 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 형태 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 동일 대상의 서로 다른 두 모달리티 뇌영상 간의 표면거리와 표면곡률을 최적화하는 정합기법을 제안한다. 영상정합은 참조영상과 테스트영상에 대한 표면정보 생성과 이 두 개의 표면정보를 최적화하는 단계로 구성된다. 표면정보 생성 단계에서는 두 모달리티로부터 관심영역의 윤곽선을 추출하고, 이 중 참조 볼륨의 윤곽선에 대해서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 구성하게 된다. 최적화 단계에서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 참조하는 최적화 평가함수(cost function)에 의해 두 객체의 표면거리 차이와 표면곡률 차이를 최소화하는 정합 변환 값이 결정되고, 이것이 테스트영상의 변환에 적용되어 결과적으로 두 영상이 정합 되게 된다. 제안된 최적화 평가함수는 표면거리 정보만을 사용하는 평가함수에 비해 보다 견고한 정합 정확도를 보였으며 또한 본 연구는 정합결과의 볼륨 가시화를 통해 효율적인 영상 분석 수단을 제공하고자 하였다.
The curved surface machined by plate end mill causes a excess non-cutting volume, in these cases ball end mill is used for the curved surfaces. This study is aimed to obtain the optimum cutting conditions of various cutting speed, table speed, tool diameter, radius of curvature roughness on the conditions of various cutting speed, tool diameter, radius of curvature when machining the curved surface using the ball end mill. After designing curve rates, obtaining NC data by CAD/CAM system through CC-Cartesian method and transferred the data through DNC system, we machined the specimens by the CNC machining center, The surface roughness of specimens was measured by surface roughness tester and CNC 3D coordinate measuring machine. The cutting condition were the same as follow velocity; 15, 20, 25 30m/min, feed rate;40, 60, 80, 100m/min and radius of curvature; 30,40,50,60mm, tool diameters; ø8, ø12, ø16, ø 20mm. Analizing the working results, we can acquire the optimum cutting condition of curved specimen at the cutting velocity of 20~25m/min and the feed rate of 80mm/min. As the same cutting condition the best surface roughness was showed at ø16mm of the tool diameter. But the tool diameter was smaller than ø8mm. we could improve for the surface roughness by controlling the cusp.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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