어안 렌즈 카메라로 촬영한 어안 영상은 화각이 일반 카메라 영상보다 크다. 반면 영상의 피사체 왜곡이 커서 사용자의 인지에 자연스럽지 못하므로 원근 영상으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 선형 스케일링을 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 선형 스케일링을 적용한 결과 영상에서 크기 왜곡과 기하학적 왜곡을 감소되는 장점을 보였다.
GcGAN은 기하학적 일관성을 유지하며 영상 간 스타일을 변환하는 딥러닝 모델이다. 그러나 GcGAN은 회전이나 반전(flip) 등의 한정적인 기하 변환으로 영상의 형태를 보존하기 때문에 영상의 세밀한 형태 정보를 제대로 유지하지 못하는 단점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 이런 단점을 개선한 새로운 영상 간 변환 기법인 MSGcGAN(Multi-Scale GcGAN)을 제안한다. MSGcGAN은 GcGAN을 확장한 모델로서, 다중 스케일의 영상을 동시에 학습하여 스케일 불변 특징을 추출함으로써, 영상의 의미적 왜곡을 줄이고 세밀한 정보를 유지하는 방향으로 영상 간 스타일 변환을 수행한다. 실험 결과에 의하면 MSGcGAN은 GcGAN보다 정량적 정성적 측면에서 모두 우수하였고, 영상의 전체적인 형태 정보를 잘 유지하면서 스타일을 자연스럽게 변환함을 확인할 수 있었다.
디지털 영상의 저작권 보호를 위한 기존의 워터마킹 기법들은 기하학적인 왜곡에 약하며 인위적으로 변형되었는지 여부를 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 기하학적인 왜곡에 강건한 워터마킹 기법과 디지털 영상의 무결성을 검사하는 인증 기법을 제안한다. 워터마킹 기법에서는 원 영상을 콤플렉스 웨이블릿 변환하여 위상 성분에 워터마크를 삽입하며 워터마크가 삽입된 영상으로부터 점진적으로 워터마크를 추출한다. 추출된 워터마크와 원 워터마크의 상관관계를 비교하여 임계값보다 크면 해당 워터마크의 소유자는 영상에 대한 저작권을 주장할 수 있다. 디지털 영상의 인증 기법에서는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet)을 이용하여 워터마크가 삽입된 영상의 인증코드를 생성한다. 생성된 인증 코드와 배포된 영상의 인증 코드를 비교하여 임계값보다 크면 인위적인 조작이 없다고 간주한다. 성능평가를 통하여 본 논문에서 제안한 저작권 보호 방법이 기하학적인 왜곡에 강건하였으며 워터마크된 영상이 인위적으로 변형되었는지 여부를 알 수 있었다.
본 논문에서는 등기하 해석법을 이용하여 선형 탄성문제에 대한 형상 최적설계 기법을 개발하였다. 실용적인 공학문제에 대한 많은 최적설계 문제에서는 초기의 데이터가 CAD 모델로부터 주어지는 경우가 많다. 그러나 대부분의 설계 최적화 도구들은 유한요소법에 기초하고 있기 때문에 설계자는 이에 앞서 CAD 데이터를 유한요소 데이터로 변환해야 한다. 이 변환과정에서 기하 모델의 근사화에 따른 수치적 오류가 발생하게 되고, 이는 응답 해석뿐만 아니라 설계민감도 해석에 있어서도 정확도 문제를 발생시킨다. 이러한 점에서 등기하 해석법은 형상 최적설계에 있어서 유망한 방법론중 하나가 될 수 있다. 등기하 해석법의 핵심은 해석에 사용되는 기저 함수와 기하 모델을 구성하는 함수가 정확히 일치한다는 것이다. 이러한 기하학적으로 정확한 모델은 설계민감도 해석 및 형상 최적설계에 있어서도 사용된다. 이로 인해 높은 정확도의 설계민감도를 얻을 수 있으며, 이는 설계구배 기반의 최적화에 있어서 매우 중요하게 작용한다. 수치 예제를 통하여 본 논문에서 제시된 등기하 해석 기반의 형상 최적설계 방법론이 타당함을 확인하였다. 본 논문에는 등기하 해석법을 이용하여 선형 탄성문제에 대한 형상 최적설계 하였다.
최근 복잡한 실제 사물을 가상 공간상에 표현하기 위해 삼차원 모델을 많이 이용하고 있다. 기존의 삼차원 데이터 처리는 주로 정지 모델에 대해 기하학 정보와 위상학 정보를 표현하거나 다중 해상도(Level of Details, LOD)로 나타내는데 역점을 두었다. 그러나 네트웍을 통한 가상 공간에서 삼차원 애니메이션에 대한 응용이 점차 늘어남에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 압축하여 전송하거나 저장할 필요가 생겼다 본 논문에서는 삼차원 애니메이션 모델의 공간적 또는 시간적 상관 관계를 이용하여 삼차원 모델 정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 먼저 주어진 모델의 움직임을 분석하고 이를 (r,θ,ø)의 구 좌표계로 변환한 후 (θ,ø)의 분포에 따라 모델을 분할(Segmentation)한다. 그리고 움직임 벡터는 Affine 변환을 이용하여 삼차원 공간에서의 움직임을 정의한다. Key프레임에 해당하는 정지 모델의 기하학 정보와 위상학 정보를 압축하고, LOD 기술을 적용하여 손실 혹은 무손실로 부호화하여 전송한다. 또한 Key프레임 사이의 화면에서는 선형 또는 비선형 보간법으로 각 분할 부분을 복원하고, 이를 조합하여 전체적인 삼차원 모델을 복원한다.
서로 다른 기하학적 모델링 시스템을 사용하는 곡선 및 곡면의 자료 교환에서, 주어진 허용 오차 내에서 시스템이 지원하는 차수로 근사하는 차수감소를 종종 필요로 한다 본 논문에서는 기하학적 표현이 서로 다른 시스템간의 곡선 및 곡면의 교환에서 $\'{e}$의 차수감소에 의한 근사 변환 문제를 다룬다. 여러 가지 n차 $\'{e}$ 곡선을 n-1차 $\'{e}$ 곡선으로 감소하는 차수감소 방법들을 구현하고 각 방법들의 근사 변환한 실험적인 결과를 제공한다.
시술 중 제공되는 2D영상은 실시간으로 환자와 시술도구의 상태정보를 제공해주지만 환부의 입체적ㆍ해부학적 파악이 어렵다. 따라서 긴 촬영시간으로 시술 전 획득되는 3D영상과 시술 중 얻어지는 2D영상간 정합영상은 영상 유도술에 있어서 유용한 정보를 제공한다. 이를 위해 본 논문에서는 볼륨영상으로부터 혈관모델을 추출하고 이를 평면으로 투영하였다. 두 2D영상에서 정차대상이 되는 혈관골격을 추출한 후 혈관의 분기특성을 고려 한 초기정합을 수행하였다. 크기와 초기 위치를 맞춘 혈관골격을 골격간 거리가 최소가 되도록 반복적으로 혈관을 기하변환시키고 최종 변환된 혈관골격을 시술 중 제공되는 2D영상에 겹쳐 가시화 하였다. 이로써 시술시간 경감과 시술성공률 향상을 유도할 수 있는 시술경로맵을 제시하고자 하였다.
많은 양의 데이터는 딥 러닝 모델의 견고성을 향상시키고 과적합 문제를 방지할 수 있게 해준다. 자동 혀 분할에서, 혀 영상 데이터 세트를 실제로 수집하고 라벨링하는 데에는 많은 어려움이 수반되므로 많은 양의 혀 영상 데이터를 사용하기 쉽지 않다. 데이터 증강은 새로운 데이터를 수집하지 않고 레이블 보존 변환을 사용하여 학습 데이터 세트를 확장하고 학습 데이터의 다양성을 증가시킬 수 있다. 이 논문에서는 이미지 자르기, 회전, 뒤집기, 색상 변환과 같은 7 가지 데이터 증강 방법을 사용하여 확장된 혀 영상 학습 데이터 세트를 생성하였다. 데이터 증강 방법의 성능을 확인하기 위하여 InceptionV3, EfficientNet, ResNet, DenseNet 등과 같은 전이 학습 모델을 사용하였다. 실험 결과 데이터 증강 방법을 적용함으로써 혀 분할의 정확도를 5~20% 향상시켰으며 기하학적 변환이 색상 변환보다 더 많은 성능 향상을 가져올 수 있음을 보여주었다. 또한 기하학적 변환 및 색상 변환을 임의로 선형 조합한 방법이 다른 데이터 증강 방법보다 우수한 분할 성능을 제공하여 InveptionV3 모델을 사용한 경우에 94.98 %의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 멀티미디어 저작권 보호를 위한 회전, 크기, 이동 (RST: Rotation, Scale, Translation) 변환 공격에 견디는 강인한 로고 삽입 방법을 제안한다. 기하학적인 처리는 영상의 화질을 많이 훼손하지 않으면서 워터마크의 탐지 과정을 매우 복잡하고 어렵게 한다. 정규화된 영상 (Normalized image)에 워터마크를 삽입하는 방법은 영상의 정규화 과정에서 보간에 의해 평탄화 (Smoothing effect) 현상이 발생하는 단점이 있다. 이것은 워터마크를 정규화된 영상에 직접 삽입하는 대신, 영상 정규화를 변환 파라미터를 계산하는데 사용함으로써 해결할 수 있다. RST 변환에 대응하기 위한 기존의 방법은 주로 전체 영상에 대해 DFT 변환을 수행한다. 그러나 이 방법은 전체 영상에 변환을 취함으로써 효과적인 마스킹 방법의 적용이 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 $8\times8$ 블록 DCT (Discrete Cosine Transform)를 채용하고 $8\times8$ 블록 DCT 계수의 공간-주파수 국부화 특성을 이용한 마스킹 방법을 사용한다. 실험결과, 제안된 방법이 영상 압축과 기하학적 처리를 포함한 다양한 공격에 강인한 특성을 보였다.
전압원을 포함한 대형회로망의 컴퓨터적 해법을 위한 도형적 접근 방법을 제시하였다. 기본적인 회로망 해석법으로 마디해석법을 사용하였고, 전압원은 등가변환이 어려운 직렬 임피던스가 없는 경우로 한정하였다. 방향성 그래프의 기하학적 작도와 전압원이 연결된 마디와 마디 사이의 상관 관계식에 의해 회로망 행렬을 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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