사면관측 원리에 의해 획득되는 레이더 영상은 레이더파의 입사각도와 지표면의 경사도 및 방위각에 따라 기하학적 왜곡이 발생하게 된다. 전 국토의 70% 이상이 산악지형인 국내 여건을 감안한다면 레이더 영상의 정량적 활용을 위해서는 정밀한 기하보정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 RADSARSAT-1 SAR 영상에 대하여 세 가지 기하보정 방법을 적용하였다. 먼저 GCP 만을 이용한 단순기하보정을 수행하였고, 두번째로 위성의 자세와 위치정보 등을 이용하여 센서모델을 통한 보정을 하였다. 마지막으로 다양한 영상자료에 적용할 수 있는 RFM(Rational Function Model)을 이용하여 기하보정을 하였다. 이 세 가지 방법으로 기하보정된 레이더 영상의 위치정확도를 모의 레이더 영상과 비교 분석하였다. 또한 RFM을 이용한 보정결과를 검증하기 위하여 SIR-C 영상을 추가로 분석하였다.
산업의 발전으로 정밀가공기술 및 측정기술 및 측정기술의 개발에 대한 요구가 급증하고 있으며, 특히 가공전 공작물의 장착정도, 팔레트 교환 위치정도와 가공후 가공정도 및 공작기계 자체의 정도 판별은 생산품의 정밀도와 직접 관계되는 중요한 요인이기 때문에 정확히 규명할 필요가 있다. 본 연구에서는 공작물의 장착오차와 기계오차가 존재하는 경우 Denavit-Hartenberg 접근법에 의하여 레퍼런스에 대한 공간상 linkage의 기하학적 표현을 Matrix Multiplication을 사용하여 Cutting Tool 과 Workpiece에 대한 공간상의 관계를 규명하였으며, 가공에 미치는 체적오차를 규명하고자 한다.
스트립 방식으로 촬영된 위성영상의 기하학적 모델링시에는 일반적으로 단위모델별로 위성영상에서 식별이 용이한 지점을 지상기준점으로 선정하여 영상에서의 좌표를 해석도화기나 컴퓨터 화면상에서 획득하고, 그에 대응하는 지상좌표는 현지측량이나 기본지도로부터 얻는다. 현지측량방법의 경우에는 정확하고 신뢰성있는 좌표를 제공해 줄 수 있는 반면에 현지로의 접근이 용이해야 하고 비용과 시간이 많이 소요되며, 소축척의 기본지도상에서 직접 독취하는 경우에는 지도자체에 내재된 오차의 정도가 불명확하고 지상기준점으로 선정한 지점이 명확히 표기되어 있지 않은 경우가 있으므로 영상좌표 측정시에 오차의 유발 가능성이 크다. 특히 영상 해상도 $5{\sim}10m$의 연속된 화상을 3차원 기하학적 모델링을 수행하기 위하여 현지측량에 의해 지상기준점을 획득하는 방법은 경제성 및 효율성 측면에서 불리하다. 따라서 본 연구에서는 삼각점 조서를 이용하여 연속촬영된 SPOT 위성영상을 스트립 단위로 모델링하여 영상해상도 수준의 위치정확도를 얻을 수 있는 연속화상 모델링기법을 제시하였다.
터빈 blade에 대해 기존의 stiffness matrix법과 finite element법에 의한 방식을 개선하여 수치계산을 행한 결과 다음의 결론을 얻었다. 1)stiffness matrix법을 적용하기 위해 th.2 order로 방정식을 유도하였으며, 회전시의 원심력의 영향 및 blade의 기하학적 형상이 수식에 고려되었다. 이 방법으로 blade의 여러 parameter의 영향을 간단히 계산할 수 있다. 계산결과는 다른 논문의 결과와 잘 일치함을 보였다. 또한, 원심력의 영향에 있어서는 th.2 order의 계산결과가 기존의 변형된 th.1 order의 결과보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있다. 2) FEM 이용시 계산시간을 단축하면서 정확한 결과를 얻기 위해 blade를 간단히 modeling하여, 기하학적인 형상과 회전시의 영향을 고려한 식을 유도하였다. 본 방법의 결과는 타 문헌과 일치하였다.
컴퓨터 스크린상에 어떤 물체의 형상을 나타낼 때 각 형태에 따라 그 표현 기법은 크게 두 분야로 나뉘게 되는데 대부분의 기계부품들처럼 원통이나 평면 등과 같이 기하학적 기본형태들로 이루어진 것과 사람이나 동물처럼 형상자체가 단순한 수학적공식으로 표현이 불가능한 형태(Free Form Geometry)로 분류된다. 어떤 대상물체가 선정되면 그것의 기하학적 형상을 먼저 컴퓨터 스크린상에 정확한 형상데이터로 표현된 다음 가시화를 위한 것이든 시뮬레이션 목적이든 그 형상 데이터가 이용된다. 이처럼 컴퓨터에 의한 모의 실험에서 대상물체를 모델링하는 단계는 반드시 필요하다. 최근 컴퓨터에 의한 각종 모델의 시뮬레이션을 시도할 때 Modeling 단계에서 수학적 공식으로 표현이 가능한 모델(Mathemeatical model)보다 임의 형태를 가진 모델(Physical model)표현에 많은 애로를 겪고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인간이나 항공기처럼 복잡한 형태를 가진 물체형상을 컴퓨터 스크린상에 표현할 때 비교적 실물에 가까운 형상데이터를 얻는 기법들에 대해 기술하고 그 결과를 소개한다. 특히 인간의 정적 또는 동적인 자세변화에 따른 각 신체 부위의 정확한 계량분석을 시도할 때 본 기법들의 응용이 가능하다.
본 논문에서는 어안렌즈의 교정(calibration)과 기하학적 왜곡을 보정하기 위해서 광학 시뮬레이터에 적합한 나선형 패턴을 제안하고, 이를 이용하여 별도의 수학적 모델링이 필요 없는 교정 알고리듬을 제안한다. 나선형 패턴을 광학 시뮬레이터의 입력 영상으로 이용하여 어안렌즈로 왜곡 시킨 영상에서 기하학적으로 이동된 점들의 정합을 통하여 교정을 수행한다. 이러한 과정에서 나선형 패턴 영상에서 중심으로부터 멀어지는 점들이 어안렌즈의 기하학적 왜곡을 거쳐 이동되는 정보를 왜곡되기 전의 위치와 정합하기 때문에 정확한 교정이 가능한 동시에, 별도의 모델링이 필요 없기 때문에 효율적인 처리가 가능하다. 제안된 기술은 어안렌즈를 이용한 패턴인식 시스템에서 손실 없는 디지털 영상 확대를 통하여 정확한 정보를 추출하는 데에 이용할 수 있다. 또한 넓은 시야각을 필요로 하는 다양한 영상처리 분야에 적용하여 어안렌즈의 교정과 왜곡 보정을 가능하게 한다.
메쉬 반사판 안테나의 성능은 반사판 표면의 형상 오차에 크게 의존하게 된다. FDM(Force Density Method)을 이용하여 반사판 케이블 네트의 형상설계 연구가 수행되고 있다. 하지만 결정된 형상 일부에 반사판 실효면적의 감소가 발생하고, 케이블의 기하학적 비선형을 고려한 변형 해석은 불가능하다. 본 연구에서는 기하학적 특성을 고려한 케이블 네트 형상설계 방법론을 제시하고 설계된 형상의 실효성을 검증한다. 기하학적 비선형성을 고려한 케이블 네트의 유한요소 모델을 개발한다. 경계조건의 하중 변화에 따른 형상변형 해석을 통하여 케이블 네트 형상 설계변수 특성을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 얇은 마레이징강으로 제작된 천마 연소관에 브라켓이 용접되어 비행 날개를 볼트로 체결한 경우, 압력과 공력하중에 의해 브라켓 부위에 집중되는 응력의 해석기법을 정립하기 위하여 선형해석과 기하학적 비선형 해석을 수행하였다. 높은 압력에 의해 발생한 얇은 연소관의 면내 응력이 구조물의 강성을 증가시키는 응력의 강성보강효과(stress stiffening effect)를 고려한 기하학적 비선형 해석을 수행하여 선형해석 결과와 비교하였으며, 압력과 공력하중을 동시에 적용할 수 있는 복합하중시험기로 변형률을 측정하여 해석치의 정확성을 검토하였다. 얇은 연소관에 압력과 공력하중이 동시에 작용하는 경우는 응력의 강성보강효과를 고려한 기하학적 비선형 해석을 수행함으로써 보다 정확한 응력을 구할 수 있다는 결론을 얻었다.
본 논문은 특징 클러스터에 대한 묘사에 기반한 새로운 특징 기반 영상 정합을 제안한다. 추출되는 특징들을 모두 동등하게 처리하는 기존 방법은 반복 패턴이 존재하는 영상에서는 매칭이 종종 실패하거나 적은 일치점만을 제공한다. 그 이유는 서로 닮아 있는 반복 패턴들로 인해 기하학적으로 일관되지 않은 매칭점들이 발생하거나 거리 비율 테스트를 통과하지 못하기 때문이다. 이에 반해 제안하는 방법은 더 많은 수의 일치점들을 발견할 수 있다. 이를 위해 제안하는 방법은 먼저 추출된 특징들을 반복 패턴으로부터 온 것들과 그렇지 않은 두드러진 특징들로 분리한다. 그런 후 support vector data description을 이용하여 각 반복 패턴들을 묘사한다. 동일하지 않은 영상이 매칭되는 경우를 제거하고 기하학적으로 일관된 일치점들을 제공하기 위해 매칭된 쌍에 대한 기하학적인 단서가 추가된다. 실험을 통해 제안하는 방법은 반복 패턴으로부터 추출된 특징들에 대해 일치점을 제공함으로써 더 많은 수의 일치점을 제공하게 되어 더 정확한 영상 정합을 수행한다는 것을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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