절연파괴의 원인이 되는 절연체중의 공간전하의 여러 특성을 정량적으로 측정하였다. 전극에서의 주입전하가 트랩되어 주로 공간전하를 형성하는 것을 확인하였다. TSSP측정법으로 컬렉팅 전위를 결정하고 바이어스의 시간, 전압, 온도에 따른 공간전하 변화량을 측정하여 공간적 분포의 깊이를 조사하였다. 그리고 정상상태에 있어서 모델과 해석과 시험 결과가 비교적 잘 일치함을 발견하였다.
기존의 증강현실 기반 상호작용 기법은 상호작용 주체의 원활한 추적을 위해 마커 기반의 패들이나 데이터 글러브 등의 부가적인 입력장치에 의존하거나 제한적인 3차원 입력만을 허용하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 대상 개체 주변 공간의 물리적 점유를 감지하여 사용자의 입력을 해석하는 비접촉식 수동형 공간 상호작용 기법을 제안한다. 제안된 방법은 깊이 카메라로 구성한 증강현실 환경에 가상의 공간 센서를 배치하여 사용자의 입력을 공간적으로 해석한다. 그 결과, 부가적인 입력장치의 착용이 필요하지 않으며, 입력 형태에 대한 제약을 최소화하고, 증강된 영상 내의 상호작용 객체 간에 정확한 거리감을 제시한다. 향후 이러한 기법은 미니어쳐 AR 시스템과 같은 동적 콘텐츠 전시 플랫폼의 인터페이스에 적용될 것으로 기대된다.
이 논문에서는 경계면을 이용하여 볼륨데이터를 고속으로 가시화하는 한 방법을 제안한다. 일반적으로 경계면을 이용한 레이캐스팅은 두 단계로 처리되는데 첫 번째 단계에서는 경계면을 찾아 관측점에서 경계면까지의 거리를 3차원 버퍼에 저장하여 놓고, 두 번째 단계에서는 이 거리를 이용하여 볼륨 공간을 고속 탐색하여 가시화한다. 제안하는 방법은 첫 번째 단계에서 일반적인 방법과 다르다. 즉 첫 번째 단계에서 경계면에 관한 정보를 볼륨데이터 좌표계 주축에 직각인 관측평면에 투영하여 6개의 2차원 깊이버퍼에 저장하여 놓고 두 번째 단계에서 이 깊이 값을 이용하여 볼륨 공간을 탐색한다. 제안한 방법은 객체의 복잡도와 관계없이 처리 시간이 거의 일정하고 사용 메모리양도 볼륨데이터 공간 xy, yz, zx 평면 해상도의 2배로 항상 일정하다. 제안된 방법에 내재하는 문제점과 해결 방법에 대해 고찰하고 구현 예를 보인다.
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.
본 논문에서는 디지털 홀로그래픽 서비스를 위한 3D 공간정보 (깊이정보) 보안기술을 제안한다. 영상 콘텐츠 암호화는 영상의 전체 혹은 일부분을 조작하여 허용된 사용자에게만 정보를 제공하는 기술이다. 제안하는 암호화 기술은 깊이정보에서 객체의 윤곽선을 추출한 후 이를 기반으로 쿼드트리 분할을 수행한다. 분할된 블록 중 최상위 블록을 암호화 한다. 암호화 효과는 화질측정 방법을 이용한 정량적인 평가와 시각적인 평가를 병행하였다. 실험결과 전체 데이터 중에서 0.43%의 데이터만을 암호화하여 깊이정보의 시각적인 정보를 은닉할 수 있었다. 또한, 암호화되는 데이터 량과 시각적인 특성분석을 통해 깊이정보의 윤곽선 추출시 사용하는 임계치 값과 암호화 효율 상의 상관관계를 분석하였다.
깊이 영상에 대한 접근성이 용이해지면서 다양한 연구 분야에서 깊이 센서를 활용하고 있다. 컴퓨터 비전의 모션인식 분야에서도 깊이 영상을 이용한 연구들이 진행되고 있다. 모션을 정확히 인식하기 위해서는 안정적인 데이터를 활용할 수 있어야 하지만 깊이 센서는 노이즈를 포함한다. 이러한 노이즈는 모션 인식 시스템의 성능에 영향을 줄 수 있기 때문에 효과적으로 노이즈를 억제하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 하드웨어를 사용하여 깊이 센서에서 입력되는 깊이 영상에 시간 영역과 공간 영역에서 안정화를 수행함으로써 깊이 영상을 안정화하는 하드웨어를 제안한다. 바닥 제거 알고리즘에 깊이 영상 안정화를 적용하여 노이즈를 억제한 깊이 영상 안정화가 시스템의 신뢰도 향상에 기여할 수 있음을 확인하고 구현한 하드웨어를 FPGA와 APU를 이용해 실시간 동작을 확인하였으며 설계한 하드웨어는 최대 202.184MHz에서 동작할 수 있다.
최근 깊이영상을 기반으로 한 3D 기술이 3D 공간감지, 3D 영상획득, 3D 인터랙션, 3D 게임 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 깊이영상을 생성하기 위해서는 깊이 카메라를 이용하게 되는데, 이렇게 생성된 깊이영상의 화질을 개선하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 본 눈문에서는 이러한 깊이 카메라 기반의 3D 응용에 있어서 깊이 영상을 개선하기 위해 영역기반의 에지 검출기를 사용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 제한된 환경에서의 깊이영상을 획득하는 과정에서 발생 할 수 있는 화질열화를 후처리 또는 전처리를 통해 개선함으로써 보다 향상된 깊이 영상을 제공한다. 다양한 실험결과를 통해서 개선된 깊이영상을 객관적 화질 평가를 위해 가상시점 참조 소프트웨어에 적용하여 비교함으로써 최대 0.42dB의 화질 향상을 확인하였다. 또한 영상의 실제 시청 환경과 가장 유사한 방법인 DSCQS(Double Stimulus Continuous Quality Scale)방법을 통해서 주관적 화질의 객관적 평가를 수행함으로써 개선된 깊이영상의 효용성을 다시 확인하였다.
본 논문에서는 병렬렌즈배열 기반의 집적영상에서 공간필터링된 3차원 영상 복원법을 제안한다. 병렬렌즈배열은 두 매의 렌즈배열을 병렬로 배열하는 획득 시스템 이다. 종래의 집적영상에서 주기적인 함수들의 컨벌루션 특성을 이용하는 공간필터링 방법의 문제점으로 인식하고자 하는 물체의 위치가 제한적이라는 단점과 이로 인해 획득 시스템에서 깊이해상력이 상대적으로 낮은 영역에 물체가 위치하여야 하는 단점이 있다. 깊이인식방법을 이론적으로 분석한 결과 깊이인식가능 영역과 요소영상에 획득된 3차원 물체의 깊이 정보는 획득시스템에 사용되는 요소렌즈의 개수와 요소렌즈의 초점거리에 따라 결정됨을 알 수 있다. 따라서 깊이인식영역과 깊이해상력을 개선 할 수 있는 방법으로 획득 시스템에 두 매의 렌즈배열을 병렬로 배치하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법에 대한 이론적 분석을 하였으며 실험을 수행하였고 그 결과를 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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