3차원 공간정보는 2차원에 비해 공간적 현실감이 뛰어나기 때문에 최근 경관분석,도시 계획 및 웹(Web) 을 통한 지도 서비스 분야 등에서 이에 대한 관심이 증가하고 있으나,3차원 공간 정보의 기하학적 특성상 기존의 2차원 공간정보에 비해 데이터 량이 방대해 지고 있으며 이를 활용한 또 다른 콘텐츠 제작과 빠르고 효율적인 처리에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 위성 및 항공으로부터 획득한 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 생성된 3차 원의 지형정보와 도시 모델링 및 텍스처 맵핑 과정을 통해 획득한 정보를 기반으로 하여 각각의 위치에 카메라를 설정하고, 설정된 카메라 위치를 기반으로 Camera Matrix를 구한다. 이렇게 획득한 카메라의 정보엔 깊이 정보를 포함하고 있는데,깊이 정보를 기반으로 하여 3차원의 워핑(Warping)작업을 통해 계층적 핍이 영상(LDI)를 생성하고,생성된 계층적 깊이 영상을 이용하여 3차원의 공간정보를 구현한다.
3차원 영상 처리 기술과 3차원 디스플레이의 발전은 3차원 영상 시장의 빠른 발전을 가져왔고 차세대 방송 기술로 큰 관심을 받고 있다. 하지만 3차원 영상은 시청할 때 눈의 피로, 어지럼증과 같은 현상이 일어날 수 있으며, 왜곡된 3차원 영상이 인체에 해로운 영향을 미칠 수도 있다. 이는 3차원 영상 산업의 활성화를 위해서 가장 시급히 해결되어야 할 문제이다. 현재 3차원 디스플레이는 스테레오 방식과 함께 1view 1depth 다시점 방식이 개발되었다. 특히 1view 1depth 다시점 디스플레이에서 깊이 영상의 공간적/시간적으로 복잡한 정도는 피로감을 일으키는 주요 요소이며 이는 1view 1depth 영상을 통해 직접 연구할 수 있다. 본 논문에서는 1view 1depth 디스플레이에서 주관적인 피로도와 큰 상관도를 가지는 깊이 영상의 특성 측정 방법을 제안한다. 1view 1depth 디스플레이에서 view 영상은 양호한 화질을 가정하였으며 피로감에 큰 영향을 미치는 깊이 영상 정보만 사용하여 공간적, 시간적인 특성을 분석한다. 공간적 복잡도는 각 프레임에 대하여 깊이 영상 내 화소 값의 분산 값을 취하여 공간적으로 깊이 값의 분포와 구조의 복잡한 정도를 측정하고, 시간적 복잡도는 연속적인 프레임에 대하여 동일한 화소위치에서 화소 값 차이의 분산 값을 사용한다. 또한 공간적/시간적 평균값의 측정하여 피로감에 영향을 주는 요인으로 사용하였다. 결과적으로 측정한 값들을 바탕으로 주관적인 피로도 평가와 유사성을 가지도록 모델링하여 3차원 영상의 피로도를 예측한다.
낮은 공정비용과 높은 집적도를 가지는 플래시 메모리 소자에 대한 휴대용기기에 응용가능성때문에 연구가 필요하다. 플래시 메모리 중에서도 질화막에 전하를 저장하는 전하 포획 플래시 메모리 소자는 기존의 부유 게이트 플래시 메모리 소자에 비해 공정의 단순하고 비례축소에 용이하며 인접 셀 간의 간섭에 강하다는 장점으로 많은 관심을 갖게 되었다. 소자의 크기가 작아짐에 따라 전하 포획 플래시 메모리 소자 역시 인접 셀 간의 간섭현상과 단채널 효과가 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 인접 셀 간의 간섭을 최소화 시키기 위하여 metal-oxide-nitride-oxide-silicon (MONOS) 플래시 메모리 소자에 bit-line 방향으로 금속 공간층을 삽입할 구조를 사용하였으며 금속 공간층의 깊이에 따른 전기적 성질을 비교하였다. 게이트 길이는 30 nm, 금속 공간층의 깊이를 채널 표면에서부터 4 nm~12 nm까지 변화하면서 TCAD 시뮬레이션 툴인 Sentaurus를 사용하여 전기적 특성을 계산하였다. 금속 공간층의 깊이가 채널표면에 가까워 질수록 fringing field가 증가하여 드레인 전류가 증가하였고, 금속 공간층의 전기적 차폐로 인해 인접 셀의 간섭현상도 감소하였다. 금속 공간층이 표면에 가까이 위치할수록 전하 저장층을 감싸는 면적이 증가하여 coupling ratio가 높아지기 때문에 subthreshold swing 특성이 향상되었으나, 금속 누설전류가 증가하였다.
본 논문에서는 수준별 깊이 정보를 이용하여 노드의 링크 정보를 시각화 도구를 구현하였다. 제한된 공간에서 다수의 노드 정보를 효과적으로 시각화하는 많은 연구가 있지만 기본 방법들은 2차원적인 도구가 대부분이고 각 노드의 링크를 표현하기 위하여 일정한 영역을 동일하게 할당하여 시각화한다. 이는 시각화 대상이 적을 경우에는 문제가 발생하지 않지만 대량의 데이터를 시각화하는 경우에는 연결 식별성이 저하되는 경향이 있다, 본 논문에서는 각 노드를 시각화할 때 수준별 깊이 정보를 이용하여 하위 노드의 수에 따른 가중치 기반으로 3차원 공간상에 시각화하여 보다 공간적 효율성과 식별성이 높은 시각화 방법을 제안 한다. 본 논문의 결과물은 연결성 정보를 시각화하는 영역에 활용될 수 있을 것이다.
디자인 과정과 실제 공간을 사용함에 있어 공간감을 이해하는 것이 매우 중요한 역할을 하는데, 동일한 공간이라도 어떻게 디자인하느냐에 따라 공간의 깊이감에 대한 지각이 달라질 수 있다. 공간의 3차원적인 속성인 넓이, 깊이, 높이 중 넓이와 높이감에 대한 이론과 연구들에 비해 깊이감에 대한 이론이나 연구는 상대적으로 적은데 이는 넓이나 높이에 비해 공간의 깊이감이 초래하는 효과에 대한 관심이 부족했던 원인으로 보인다. 본 연구는 Computer Graphic으로 제작한 실내공간을 대상으로 시선추적장치를 이용하여 깊이감에 대한 지각과정을 이해하고자 하였다. 44명의 실내디자인 전공 학생들이 실험에 참가하여 마주보이는 벽면에 깊이감을 자극하는 구성요소를 달리한 3개의 이미지를 보며 가장 깊어보이는 공간을 탐색하였다. 그 결과 3개의 이미지간에 주시시간의 차이가 나타났고, 가장 깊어 보이는 공간에 대한 응답에 따라서도 주의집중에 통계적으로 유의미한 차이가 발견되었다. 본 연구는 깊이감에 영향을 끼치는 요인과 기존 정설에 대한 정량적인 타당성을 제시하고, 이상적인 공간의 깊이감을 얻을 수 있는 디자인 방법 개발 등에 도움이 될 것으로 본다.
3 차원 공간상에서의 상호작용이란 특정 공간내의 오브젝트를 그 위치와 좌표축에 따라 조작하는 행위를 말한다. 이러한 3 차원 공간상의 상호작용을 행할 때 발생하는 가장 큰 문제중의 하나는 사용자가 현재 조작하고 있는 커서 또는 포인터의 깊이적 위치를 알기 힘들다는 점이며 흔히 깊이 지각문제(Depth Perception Problem)으로 불리 운다. 본 논문은 깊이 지각문제를 발생시키는 기본적인 요소중의 하나를 가상환경을 표현하기 위해 인공적으로 생성된 조망 절두체라고 고려하고 이에 대해서 논의한다. 이를 위하여 3 차원 입력 장치(SensAble PHANToM(R) OmniTM)를 이용한 간단한 위치지정 작업을 다양한 FOV(Field of View)와 VD(Viewing Direction)의 환경에서 피실험자들에게 수행하게 하였다. 결과적으로, 작업환경내의 FOV 변화는 작업수행의 정확도에 영향을 끼쳤으며, VD 의 경우, 사용자가 실제로 작업환경을 보는 것과 유사한 VD 환경이 효율성의 측면에서 보다 더 높은 작업수행 결과를 보였다.
본 논문에서는 추정된 시공간 배경 정보를 이용하여 자유 시점에서 합성영상을 생성하기 위한 홀채움 방식을 제안한다. 시간적 배경 정보를 추정하기 위해 비겹침 패치 기반의 배경 코드북을 이용한 새로운 시간적 배경 모델을 소개한다. 더불어, 공간적 배경 후보의 하한 및 상한 값의 제약 조건을 설정하는 깊이영상 기반 공간적 국부 배경 예측 방식에 대해 제안한다. 추정된 시간적 배경 정보와 공간적 배경 정보의 유사도를 비교하여 가려짐 배경 영역의 홀채움 과정을 수행한다. 또한 3-D 워핑 후 발생하는 컬러영상과 깊이영상간의 불일치 문제를 해결하기 위해 깊이영상 기반의 고스트 제거 필터를 기술한다. 마지막으로 잔여 홀을 채우기 위해 새로운 깊이 항을 포함한 우선순위 함수를 이용하여 인페인팅 방식이 적용된다. 실험 결과를 통해 기존의 홀채움 방식들과 비교하여 제안하는 방식의 객관적, 주관적 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
현대사회에서 대표적인 제3의 공간인 카페는 학업과 휴게 등에 중요한 공간으로 사용되고 있다. 카페를 방문 규모에 따른 공간적인 요구사항을 이해할 필요가 있는데, 좁은 카페의 경우, 더 넓고 높고 깊게 보일 수 있는 디자인 방법을 파악하는 것은 이용자나 디자이너들에게 도움이 될 수 있다. 본 연구는 공간의 깊이감과 머물고 싶은 의사의 관계를 시선추적기와 공간 이미지를 이용하여 연구한 것이다. 56명의 실내디자인 학생들은 15개의 렌더링으로 개발된 이미지를 함께 비교하여 보며, 어떤 공간이 가장 깊어 보이는지에 대해 응답하였다. 또한 주어진 공간을 카페로 가정하여 1인 방문 시, 그리고 단체로 방문 시 각각 어느 공간에 머물고 싶은지 응답하였다. 공간을 탐색하는 과정의 시선은 시선추적기를 통해 측정되었다. 연구의 결과, 동일한 규모의 공간일지라도 실내 및 가구요소에 따라 깊이감이 다르게 느껴짐을 보여준다. 어두운 벽에 작은 장식과 분리된 가구가 있는 공간이 밝은 톤의 벽에 큰 장식이 있거나 아예 장식이 없는 경우, 그리고 하나로 연결된 가구가 있는 공간보다 더 깊어 보인다고 인식되었다. 공간의 깊이감은 1인 방문자에게 중요한 요소이나, 여럿이 방문한 경우에는 큰 고려 요소는 아니었다. 연구의 결과는 공간의 깊이감이 카페 방문객의 규모와 관련해 머물고 싶은 의도에 어떤 역할을 하는지 밝히는데 도움이 되리라 본다.
본 논문에서는 수렴형 양안식 카메라 배열에서 효율적으로 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 양안식 영상에서의 깊이 지도 추출 방법은 영상 정렬화 과정이 필수적이었다. 이는 평행형 배열에서는 효과가 있지만, 수렴형 배열에서는 영상을 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법은 영상 정렬화 과정을 생략하고, 에피폴라 조건에 따라서 직접적으로 깊이 값을 추출한다. 깊이 예측을 위한 Markov Random Field 에너지는 계층적 구조를 사용하여 복잡도를 낮춘 상수 공간 신뢰 확산 방식에 의해서 최적화한다. 이어서 좀 더 정확한 깊이 지도를 구하기 위해서 후처리 기술을 최종적으로 적용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 적은 제약으로 깊이 지도를 좀 더 안정적으로 추출할 수 있음을 보였다.
유역 모형은 강우가 유출에 이르는 과정을 수문학적으로 재현해낼 수 있는 도구이다. 초기의 모형은 간단한 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 따라 유역 모형에 적용되는 매개변수의 수가 점차 늘어나게 되며 이론적 신뢰성과 복잡성을 동시에 갖게 되었다. 유역 모형은 집중형 모형과 분포형 모형으로 대별할 수 있는데, 기존에는 저류 함수법을 근간으로 하는 개념 기반의 HEC-HMS HEC-RAS 등과 같은 집중형 모형을 널리 사용한 반면, 점차 격자 기반에서 물리적 계산을 통해 유출 과정을 모의할 수 있는 GSSHA, Vflo, SWAT과 같은 분포형 모형의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. 집중형 모형은 관측자료를 통해 산정된 경험식에 의존하고 있는 반면, 분포형 모형의 경우 각 격자가 가지고 있는 시·공간적 매개변수를 통해 물리적으로 유출과정을 계산하여 신뢰성을 확보하기에 유리하며, 미계측 유역에서도 활용이 가능하다. 지하수는 유역 모형의 댜양한 매개변수들 중 지표면 유출량에 밀접한 영향을 미치는 인자이다. 그럼에도 아직까지 경험식에 의존한 집중형 모형이 주를 이루고 있는 국내에서는 분포형 모형에 적용가능한 매개변수 최적화에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 분포형 유역 모형의 침투모의 과정에 관여하는 공간 매개변수 중 밀접한 연관을 띠고 있는 대수층 깊이에 대하여 분석하였다. 여러 공간매개변수 중 침투능과 관계가 깊은 대수층 깊이에 대해 가장 적합한 매개변수 값을 도출해 내는 것이 본 연구의 최종 목적이라고 할 수 있으며, 분석은 국내 자연하천 유역을 대상으로 분포형 유역 모형에 일반적인 수준으로 적용할수 있는 범위를 검토하였다. 본 연구를 통하여 분포형 유역 모형에서 하나의 매개변수인 대수층 깊이의 정량화에 기여되기를 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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