타원의 지도 방법은 학생들이 직접 두 점으로부터 거리의 합이 같은 점들을 그려서 타원의 모양이 나오는 것을 확인한 후에 두 정점으로부터의 거리의 합이 일정한 점들의 자취라는 타원을 정의를 알게 하는 것이다. 이 과정에서 학생들은 스스로 정의를 생각하거나 만들어 낼 기회를 갖지 못하며 왜 이러한 정의가 만들어 졌는지에 대해 의문을 갖게 된다. 본 논문은 원과 타원의 유사성을 바탕으로 타원을 정의하고 방정식을 유도하는 방법을 소개한다. 이러한 방법은 현재 학교수학에서 다루는 해석기하적인 관점과 더불어 변환 기하학적 관점을 도입함으로서 가능하다. 이를 통해 타원에 대한 본질적인 이해와 직관을 통해 확장 가능한 타원의 성질에 대해 논의하고, 변환 기하학적 관점에서 정의하는 방법이 주는 다양한 이점을 알아보고자 한다.
본 논문에서는 텍스춰매핑, 재메쉬화, 메쉬의 단순화와 모핑 및 압축 등 다양한 분야에 적용되는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬분할은 주어진 삼차원 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 분할하는 것으로서 여러 연구자들에 의해 많은 연구 결과들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 삼차원 메쉬가 가지고 있는 기하학적 특성을 고려하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 삼차원 메쉬를 구성하는 첨예정점을 추출하였고, 이들간의 거리 정보를 이용하여 이 첨예정점들을 군집화(clustering)하였다. 최종 메쉬분할을 위해 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해 거리 정보를 이용하여 군집화를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 검증하기 위해 벤치마크로 공개된 여러 메쉬 모델에 대해 실험하여 그 결과를 보여주었다.
근접장 광학 현미경에 사용되는 다양한 탐침 중 가장 널리 사용되는 근접장 탐침은 잡아끌거나 식각하는 방식으로 첨단부를 뽀족하게 한 후 수십 내지 수백 나노미터 직경의 개구 만을 남겨두고 금속 코팅한 광섬유 탐침이다. 하지만 이렇게 제작되는 광섬유 탐침에는 뽀족한 기하학적인 모양과 깨지기 쉬운 재질 특성으로 인하여 내구성이 떨어지고 작은 개구 각도로 인하여 광 전달율이 매우낮으며 탐침을 근접장 영역에 진입시킨 후 시료와 탐침 간의 거리를 유지시키기 위해서 매우 복잡한 거리 유지 장치가 필요하다는 단점들이 있다. (중략)
본 논문은 새로운 지역 경로 계획 알고리즘으로 DPH(Distance Profile Histogram)방법과 뉴럴네트워크를 사용한 주행 방법을 제안한다. DPH방법은 격자형 환경 모델을 기반으로 장애물의 존재 유무와 거리정보와 같은 장애물의 기하학적 배치정보를 사용하게 된다. 또한 긴 장애물이나 막힘상황(Dead end)과 같이 지역 경로 계획만으로는 회피하기 어려운 상황에서는 뉴럴네트워크에 의해 학습된 정보에 의해 주행하는 방법을 사용했다.
본 논문에서는 새로운 고속 VQ 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최단거리를 가질 수 없는 코드워드와의 거리계산을 피하기 위해 벡터의 두가지 특성, 평균 및 분산을 이용해서 계산량을 줄이고 있다. 제안된 알고리즘은 코드워드와 입력벡터사이의 거리의 기하학적인 관계를 이용해서 최단거리를 갖을 수 없는 코드워드들과의 거리계산을 피하고 있기 때문에 전체 탐색법과 동일한 결과를 가져다 준다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 효과적임을 확인시켜준다.
불규칙한 기하구조 및 기하학적 특이점들을 갖는 방사체에 의해 형성되는 음장을 예측하는 작업은 매우 어려운 일이다. 이러한 종류의 문제를 해결하기 위하여는 Seybert에 의해 제창된 내, 외부를 연성하여 해석하는 경계요소법에 의한 해석이 유용하다고 여겨지고 있다. 본 연구에서는 연성경계요소법을 재 구성하여 예제로서 얇은 벽면을 갖는 개방된 관에서 방사되는 음장을 선택한 후, 이 방법의 신뢰성, 적용성 및 오차에 대한 해석을 해?ㄴ다. 외부 방사 문제에 있어서의 비유일성문제는 소외 CHIEF 기법을 도입하여 해결하였다. 두 개의 마이크로폰을 사용하여 신호처리를 통한 실험 결과와 본 경계요소법에 의한 결과는 서로 잘 일치하였다. 한편 경계면에 몹시 가까운 지점에서의 음장을 예측할 때의 오차 해석을 수행한 결과, 예측 오차가 10% 이내에서 유지되려면 경계요소법의 가장 짧은 변의 길이가 예측점과 벽면 사이의 거리보다 최소한 10배 이상은 커야함을 알아내었다. 이 기법은 기하학적인 특이점을 포함하는 각종 음향 문제에 매우 유효 적절한 방법으로 생각된다.
본 논문에서는 구간값 모호집합 사이의 유사척도를 제안한다. 구간값 모호집합에서는 모호집합의 상한과 하한을 각각 구간값 퍼지집합의 구간으로 표현한다. 제안한 유사척도는 구간값 모호집합 사이의 유사척도를 평가하기 위해 기하학적 거리와 구간값 모호집합 사이의 중심점 개념을 결합한다. 우리는 제안한 유사척도에 대한 세 가지 속성도 증명한다. 제안한 방법은 구간값 모호집합 사이의 유사정도를 측정하는 유용한 방법을 제공한다.
CCD 카메라 스캐너에 의한 지상사진의 스캐닝에 있어서 발생하는 기하학적 왜곡을 외부표정요소를 이용하여 수치적으로 보정하는 기법을 제시하였다. 먼저 CCD 카메라 스캐너의 외부표정요소를 구한 후, 이를 이용하여 수치화상의 전 화소에 대응하는 사진좌표를 구하였다. 얻어진 사진좌표와 수치화상 데이터 값으로부터, 거리의 역에 따른 가중평균법을 적용하여 X 및 Y좌표 0.05mm 마다의 스캐닝 왜곡이 보정된 화상을 작성할 수 있었다. 검사점의 보정화상좌표와 실측사진좌표를 비교하여 스캐닝 기하학적 왜곡 보정화상 작성기법의 유효성을 검증할 수 있었다.
본 논문은 얼굴의 기하학적인 특징과 웨이브릿 변환을 사용한 PCA/LDA 복합 방법을 제안하여 얼굴 인식 시스템의 성능을 향상시켰다. 기존의 PCA/LDA 방법은 형태적인 분산의 정도에 따라 유사도를 측정하였기 때문에 얼굴 윤곽선을 정확하게 반영하지 못하였다. 이 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 눈과 입사이의 거리를 측정하여 질의영상과 훈련영상에서 큰 차이가 있을 경우에는 얼굴내의 눈, 코, 턱 각각의 영역에 대한 에너지를 특징 벡터로 사용하여 기즌의 PCA/LDA로 계산한 유사도를 재산정하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용해서 ORL 데이터베이스의 400개 얼굴 영상에 대해 모의 실험한 결과 기존의 PCA/LDA 방법보다 약 4%의 인식률 향상이 있음을 보였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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