• 한국자기학회지
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• 제13권2호
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• pp.76-81
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• 2003

매설된 송유관이나 가스관의 외부면과 내부면에 생성된 원형 결함(double circular pit) 부근에서 누설되는 자속 신호에 미치는 결함깊이와 인장응력(tensile stress)의 영향을 3차원 유한요소법을 이용하여 계산하였다. 배관의 축 및 방사상 방향의 누설자속 (Magnetic Flux Leakage: MFL) 신호는 배관 외$.$내부 면의 이중 결함깊이와 인장응력에 의해 영향을 받으며, 결함의 깊이가 깊어질수록 인장응력이 커질수록 MFL 신호는 증가하였다. 그러나 원주 방향의 MFL 신호는 결함깊이와 인장응력에 거의 영향을 받지 않았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.892-894
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제16권3호
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• pp.51-56
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• 1997

본 논문에서는 SLAM(Scanning Laser Acoustic Microscope) 시스템을 이용하여 고체 내부에 발생한 크랙의 깊이를 측정하는 방법을 연구하였다. SLAM 시스템은 초음파의 투과계수에 따른 그림자 영상을 재생시키므로 크랙 깊이에 대한 정확한 측정방법이 요구된다. 이를 위하여 시료에 초음파를 사각으로 입사시켜 얻은 SLAM 영상의 그림자영역과 시료내의 초음파 모드 변환에 대한 기하학적 구조를 이용하여 크랙의 깊이를 측정할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 확인하였다. 실험을 위하여 알루미늄에 서로 다른 깊이로 수직형 라인-크랙의 결함을 갖는 시료를 가공하였고 시료에 초음파를 사각 입사시키기 위하여 20$^{\circ}$ 각도로 웨지를 제작하였다. 실험 결과, 크랙의 깊이가 증가할수록 SLAM 영상의 그림자 영역이 비례적으로 증가함을 보였고, 결함의 깊이에 대한 측정치와 실제치를 비교한 결과 약 6% 이하의 측정오차를 보였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제26권4호
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• pp.231-238
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• 2006

위상 배열 초음파 기법을 이용한 국내 표준형 윈전 저압 터빈의 디스크 검사에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 디스크 mockup을 제작하고 결함을 가공하였으며 결함에 대한 검출과 길이 측정 방법에 따른 결과를 고찰하였다. 깊이 측정에서 릴은 결함은 AATT(absolute arrival time technique)방법 혹은 RATT (relative arrival time technique)방법을 사용하여 깊이를 측정할 수 있었으나, 조기에 발견하여야 할 깊이가 깊지 않은 결함은 이와 같은 방법으로 깊이를 측정할 수 없었다. 이 경우 결함 신호가 나타나는 각도 범위를 이용하여 결함 깊이를 측정하였으며 유용한 도구임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1318-1321
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• 2022

본 논문에서는 단일 깊이 센서를 사용하는 자율주행 시나리오에서 거리 계산에 주로 이용되는 깊이 데이터만 이용하는 객체 감지 기술을 제안한다. 우선, 해당 시나리오에서 객체 감지 학습 데이터는 깊이 데이터가 사용되지만 상대적으로 객체 감지 성능을 비교하기 위해 동일한 시간의 색상, 깊이 데이터를 함께 획득하여 학습에 이용한다. 학습모델은 객체 감지 분야에서 최근 주목 받고 있는 YOLOv5로 선정하여 색상, 깊이 데이터의 객체 감지 학습의 결과를 각각 확인하였다. 결과적으로 색상과 깊이 데이터 사이에서 객체 감지 학습 결과의 차이를 확인하며 본 논문에서 제안하는 자율주행 시나리오에 깊이 영상만 이용하는 객체 감지 기술의 문제점과 향후 자율주행 기술 발전에 기여 가능성을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1229-1235
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• 1991

본 연구에서는 음향파의 입사각을 횡파임계각도 이상으로 하여 횡파를 발생시키고 이를 이용하여 종래방식보다 고체 내부에 존재하는 미소결함의 검출한계를 개선시키는 방법을 연구분석하였다. 실험을 위하여 중심주파수3MHz인 반사형 음향현미경 시스템을 구성하였고 서로 다른 깊이에 임의의 결함을 갖는 시료를 제작하였으며 defocus 깊이를 변화시키면서 실험하였다. 실험결과 고체내부 Rayleigh파장의 3배정도 깊이에 존재하는 1mm 크기의 결함을 검출할 수 있었다.

• 한국자기학회지
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• 제13권2호
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• pp.70-75
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• 2003

비선형 자기이방성 물질을 이용하여 3차원 유한요소법으로 강자성 배관 벽에 형성된 결함 근처에서 누설되는 자속에 미치는 부피인장응력(bulk tensile stress) 및 수직 응력의 영향을 계산할 수 있다. 배관의 외$.$내부 벽의 racetrack형 결함(racetrack pit) 깊이와 계산된 부피응력 (bulk stress)이 축(x) 방향, 원주(y) 방향 및 방사상(z) 방향의 누설자속에 미치는 영향을 계산하였다. 그 결과 배관의 축 및 방사상 방향의 MFL 신호는 배관 외$.$내부 면의 racetrack 결함깊이와 부피인장응력에 의해 영향을 받으며, 결함의 깊이가 깊어질수록 부피인장응력이 커질수록 MFL 신호는 증가하였다. 그러나 원주 방향의 MFL 신호는 결함깊이와 부피인장응력에 거의 영향을 받지 않았다.

• 한국음향학회지
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• 제22권5호
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• pp.408-417
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• 2003

항공전자산업이나 반도체 산업분야에서 제품에 대한 품질관리와 안정성 확보 및 생산공정의 경비절감이라는 차원에서 초음파현미경이 사용되고 있다. 기존의 초음파현미경은 음향렌즈의 단일 특성주파수에서만 영상을 획득함으로써 깊이방향의 영상분해능이 결정되어졌다. 본 연구에서는 음향렌즈의 대역폭 내에서 동작주파수를 변화시키면서 K/sub z/방향성분의 지연을 일으켜 K/sub z/ 방향의 대역폭을 증가시키므로 깊이 분해능이 향상됨을 보였다. 실험에서는 내부의 홀을 갖는 시료와 깊은 홈을 갖는 시료에 대해 다중주파수 (4.4 ㎒∼5.6㎒)를 적용한 결과, 영상강도의 변화가 단일 주파수인 경우 10%이내로 변화하였으나 다중주파수의 경우 50%로 나타났다 한편 결함의 깊이가 다른 고체 내부의 결함에 대한초음파 영상의 복원시, 진폭의 경우에는 단일 주파수를 사용한 경우 결함의 형태는 나타났으나 깊이 정보는 알 수 없었고 다중 주파수를 사용한 경우 깊이에 따라 다른 영상 강도를 나타내며 출력되었다. 따라서 초음파 현미경에서 다중주파수를 사용할 경우, 깊이방향으로 더 좋은 영상분해능을 얻을 수 있음을 알 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.108-109
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• 2012

멀티미디어 콘텐츠이 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀유지를 필요로 하는 영상 데이터에 대한 보안문제가 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 깊이정보(depth-map) 데이트를 숨기기 위한 깊이정보 영상 암호화 방식을 제안하였다. 이 기법은 깊이정보를 대상으로 웨이블릿 변환을 수행하여 깊이정보의 전체 데이터가 아닌 부분데이터를 암호화하는 방식을 사용하였다. 실험 결과 제안한 방식으로 깊이정보를 암호화 할 경우 전체 데이터량의 0.048%만을 암호화하여 깊이정보를 효과적으로 은닉할 수 있음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.275-278
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• 2012

본 논문에서 2D-3D 자동 영상 변환을 위하여 2D 상으로부터 깊이 지도(depth map)을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보다 정확한 깊이 지도 생성을 위해 영상의 전경 깊이 지도(foreground depth map)와 배경 깊이 지도(background depth map)를 각각 생성 한 후 결합함으로써 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 먼저, 전경 깊이 지도를 생성하기 위해서 라플라시안 피라미드(laplacian pyramid)를 이용하여 포커스/디포커스 깊이 지도(focus/defocus depth map)를 생성한다. 그리고 블록정합(block matching)을 통해 획득한 움직임 시차(motion parallax)를 이용하여 움직임 시차 깊이 지도를 생성한다. 포커스/디포커스 깊이 지도는 평탄영역(homogeneous region)에서 깊이 정보를 추출하지 못하고, 움직임 시차 깊이 지도는 움직임 시차가 발생하지 않는 영상에서 깊이 정보를 추출하지 못한다. 이들 깊이 지도를 결합함으로써 각 깊이 지도가 가지는 문제점을 해결하였다. 선형 원근감(linear perspective)와 선 추적(line tracing) 방법을 적용하여 배경깊이 지도를 생성한다. 이렇게 생성된 전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도를 결합하여 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법들에 비해 더 정확한 깊이 지도를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.