In 1607, Matteo Ricci and Xu Guangqi translated Euclid's 《Elements》 and published 《Jihe yuanben, 幾何原本》. Though 《Elements》 consists of 13 volumes (or 15 volumes according to its editions), they translated only the first 6 volumes on the plane geometry. Why did they do so? This paper discusses about the three questions which naturally arise: What might be the motive of the translation of the 《Elements》? What method did they adopt for the translation? And why did they translate the 6 volumes, especially, the first 6 volumes, not completing the whole?
본 논문에서는 고정점 알고리즘 독립성분분석을 이용하여 영상의 기하학적 변형에 강건한 워터마킹을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 워터마킹의 추출과정에서 빠른 추출과 기하학적 변형(크기, 회전)에 강건한 개선된 추출성능을 얻기 위함이고, 독립성분분석의 이용은 추출과정에서 워터마크의 위치나 크기, 원본과 키 영상 둥에 대한 사전 지식의 요구를 없애기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 레나 원 영상, 키 영상, 그리고 문자 워터마크에 적용한 결과, 크기와 회전의 기하학적 공격에 강하면서도 워터마크의 검출 및 추출과정에 원본 영상들에 대한 사전지식이 요구되지 않았다.
대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.
일반적으로 메쉬(mesh)는 비정규 연결 형태(irregular connectivity)로 되어 있다. 리메싱(remeshing)은 비정규 연결 형태의 메쉬를 정규 연결 형태(regular connectivity)로 바꾸어 주는 작업이다. 메쉬의 기하 정보가 2D 그리드에 저장이 되어 있는 기하이미지(geometry Images)는 비정규 연결 형태의 메쉬를 완전 정규 형태(completely regular connectivity)로 리메싱하는 데 사용된다. 원본 메쉬를 기하 이미지로 생성하는 방법은 변형되는 크기를 최소화 하는 스트레치 메트릭(stretch metric)을 기반으로 이루어 졌다. 이 방법은 리메싱된 메쉬의 언더샘플링(undersampling)을 줄여 주게 된다. 하지만 리메싱 과정에서 생기는 오버샘플링(oversampling)은 줄여 주지 못한다. 본 논문에서는 정점(vertex)의 법선 벡터(normal vector)를 이용하여 기하이미지의 오버샘플링을 줄이는 방법을 제시한다.
In the history of Chinese mathematics, Xu Guang-qi (徐光啓) is a person who translated and published Western mathematics in China and used it to reconstruct Chinese calendrical system. In this paper, we explored his thoughts on the background of his accomplishments and the circumstances under which such thoughts were made.
본 논문에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 ICA를 이용하여 기하학적 변형에 강건한 디지털 영상의 워터마킹을 제안하였다. 석기서 할선법의 고정점 알고리즘은 빠르면서도 개선된 추출성능을 얻기 위함이고, ICA의 이용은 검출 및 추출 과정에서 워터마크의 위치나 크기 등과 원본 및 키 영상에 대한 사전 지식의 요구를 없애기 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}25$ 픽셀의 원 영상(레나), 키 영상, 그리고 문자 워터마크 및 가우스잡음 워터마크에 각각 적용한 결과, 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 ICA 워터마킹보다 빠른 추출시간과 개선된 추출성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 할선법의 고정점 알고리즘 ICA에 의한 워터마킹은 크기와 회전 및 자름과 같은 기하학적 변형에 견고한 성능이 있음을 확인하였다. 특히 영상들 상호 간에 상관성이 적은 가우스잡음 워터마크가 문자 워터마크에 비해 우수한 추출성능이 있음도 확인하였다. 한편 워터마크의 검출 및 추출과정에 원본 영상들에 대한 사전지식도 요구되지 않았다.
본 논문에서는 평면 스크린을 사용할 수 없는 휴대형 프로젝터의 사용 환경에서 평면이 아닌 임의의 영사면(혹은 벽면)의 기하학적 형태에 의해 발생되는 영상의 기하학적 왜곡을 효과적으로 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 격자패턴을 임의의 영사면에 영사한 후 영사면의 형태에 따라 왜곡된 격자패턴과 원본 격자패턴 간의 기하학적 관계를 나타내는 직선의 방정식을 도출한다. 다음으로 영사면의 기하학적 형태에 따라 적절하게 적용될 수 있는 원본 격자패턴의 크기를 결정하여 도출된 직선의 방정식으로부터 왜곡된 영상을 대칭적으로 보정할 수 있는 보정패턴을 생성한다. 최종적으로 프로젝터로부터 영사될 실제 영상을 격자패턴과 동일하게 분할하여 보정패턴에 맞게 미리 워핑(warping)함으로써 영사된 영상의 기하학적 왜곡을 보정한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 평면 스크린을 사용할 수 없는 영사 환경에서 자주 접할 수 있는 영사면 형태들인 기울어진 평면, 꺾인 평면 및 곡면을 대상으로 영사 영상 보정에 대한 실험을 진행하였다. 실험결과로부터 일반적으로 발생하는 몇 가지 영사면의 형태들에 인한 기하학적 왜곡들이 적절히 보정되어 제안한 방법이 영사 영상의 기하학적 왜곡을 매우 효과적으로 보정할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상 단말에 디스플레이되는 영상들을 이용하여 전송된 영상의 원본 상태를 예측하는 복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 카메라를 이용하여 비디오 단말 스크린에 나타나는 영상들을 취득한다. 전송된 영상들은 카메라를 통해 획득된 영상들을 이용하여 예측해야 하지만, 일반적으로 카메라를 통해 획득된 영상들은 영상 출력 장치와 카메라의 특성에 의해 기하학적 왜곡과 컬러 왜곡을 포함하게 된다. 우리는 가중치 선형 모델을 이용하는 컬러 왜곡과 호모그라피를 이용하는 기하 왜곡 보정 알고리듬을 이용하여 이러한 왜곡들을 보정하는 알고리듬을 제안한다. 실험결과, 제안한 알고리듬이 예측한 영상과 원본 영상과의 PSNR이 28 ~ 29 정도로 나타났다.
본 논문에서는 포인트 클라우드로 구성된 모델 내의 오류를 줄이고, 기하학적 형태를 복원하기 위한 사전 학습 방법을 제시한다. 이를 위해, 대상 모델과 유사한 형태 특징을 갖는 모델로부터 3차원 특징 정보를 추출하여 사전을 구성하고, 이를 통해 기하 복원을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫째, 유사 모델로부터 기하 패치를 구성하는 단계, 둘째, 획득한 패치의 3차원 형태 특징을 학습하는 단계, 셋째, 학습된 사전을 이용하여 기하를 복원하는 단계이며, 최종적으로 원본 모델과 복원 결과의 오차를 계산하며, 복원 결과의 정확도를 확인한다.
본 논문은 효율적인 점 기반 렌더링(Point-based Rendering)을 위해 확장 이차 오류 척도(Quadric Error Metrics) 기법을 이용하는 간략화 알고리즘을 제안한다. 점 기반 렌더링의 기본 개념은 자유곡면을 메쉬와 같은 연결정보 없이 직접 점들로 표현하고, 렌더링하는 것이다. 확장 이차 오류 척도 기법은 메쉬를 간략화 하는데 있어 기하 정보뿐만 아니라 색상, 텍스쳐 좌표 정보까지 고려하여 간략화 하는 알고리즘이다. 이 연구는 3차원 점 데이터로부터 복원한 폴리곤 메쉬 모델로부터 효율적인 점 기반 렌더링(Point-based Rendering)을 위해 기하 정보 및 색상 정보까지 고려하여 원본 점 데이터를 간략화 하는 저용량의 효율적인 점 기반 렌더링 알고리즘을 제안하고, GPU 기반 렌더링 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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