아날로그 지도에서 디지털 지도로의 지도 패러다임의 변화에 따라 공간정보의 세밀도 개념의 재정의가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 디지털 지도 환경에서 활용될 수 있는 4차원 실내 세밀도 모델을 정의하였다. 이를 위하여 기존의 세밀도 개념의 한계점을 도출하고, 이를 기반으로 실내공간정보의 위치 정확도 기반의 위치 세밀도(PLOD: Position accuracy Level Of Detail), 형상 표현기반의 기하 세밀도(GLOD: Geometric Level Of Detail), 일반화 기반의 완성도 세밀도(CLOD: Complete Level Of Detail), 주제 정확도 기반의 의미 세밀도(SLOD: Semantic Level Of Detail)의 4가지의 다른 세밀도를 정의하였다. 또한, 본 연구에서 정의한 4가지의 서로다른 세밀도간의 유기적 관계에 대해 설명하고, 이를 통해 실내 공간정보의 세밀도를 4차원으로 표현하는 방법과 적용 방법 및 예시를 보였다. 향후, 본 연구에서 제시한 4차원의 실내공간 세밀도의 효용성과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 실내 서비스를 위한 세밀도 적용 사례 연구와 지형지물 별 완성도 세밀도와 의미 세밀도를 적용하기 위한 연구가 수행되어야 한다.
유한요소 해석법에서는 CAD 모델을 유한요소 모델로 이산화하기 때문에 CAD와 해석 모델의 차이로 인해 형상 설계민감도 및 최적설계에서 설계영역 매개 변수화에 어려움이 있다. 반면에 아이소-지오메트릭 해석법은 CAD 모델과 동일한 NURBS 기저함수와 조정점을 해석에 이용함으로써 설계의 기하학적 변화를 해석모델에 직접적으로 표현할 수 있기 때문에 전술된 여러 어려움들을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 일반 곡면 좌표계에서 아이소-지오메트릭 해석 모델을 정식화하여 곡면 부재에 대한 구조해석과 형상 설계민감도 해석을 수행하였다. 아이소-지오메트릭 해석에서는 법선, 접선, 곡률 등과 같은 고차의 기하학적 정보들이 엄밀하게 표현될 수 있기 때문에 주어진 CAD 모델에 적합한 일반 곡면 좌표계를 생성해 낼 수 있다. 기존의 아이소-지오메트릭 구조해석 및 설계민감도 해석 결과와 비교하여 제안된 해석방법론이 더 정확한 해와 더 빠른 수렴성을 보이는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 공간 데이터 셋에서 기하정보를 이용한 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 통하여 갱신 객체를 탐지하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 먼저 축척이 상이한 공간 데이터 셋의 매칭 관계를 분석하여 갱신 객체를 정의하였다. 다음으로 시멘틱 매칭을 통하여 추출된 기준점을 이용한 아핀변환을 수행하여 축척이 상이한 데이터간의 계통오차를 제거하고, 중첩 분석을 통하여 다수 면 객체를 단일 객체화 하였다. 각각의 단일 객체를 대상으로 형상유사도 기반의 면 객체 매칭을 적용하여 갱신 객체를 탐지하게 된다. 제안된 갱신 객체 탐지 방법을 우리나라의 수치지도 2.0과 도로명주소 전자지도에 적용한 결과 F-측정값이 0.958로 나타났으며, 시각적 평가에서 유의미한 갱신 객체가 탐지되는 것을 알 수 있었다.
희토류 이온이 첨가된 형광체는 조명, 정보 디스플레이, 태양 에너지 변환 소자에 응용 가능하기 때문에 상당한 주목을 받고 있다. 특히, 결정 입자의 형상과 크기는 산업체 응용에 있어서 중요한 변수 중의 하나이다. 구형의 형광체 입자는 형광층의 광학 및 기하학적 구조를 최적화 시킬 수 있고, 결정 입자의 크기는 양질의 코팅을 위해 필요한 결정 입자의 양에 영향을 미친다. 본 연구에서는, $YVO_4$ 모체 결정에 Eu 이온의 농도를 선택적으로 주입하여 발광 효율이 높은 적색 형광체를 합성하고자 한다. 형광체 분말 시료는 활성체인 Eu의 함량을 0.00, 0.05, 0.10, 0.15, 0.20 mol로 변화시키면서 고상 반응법을 사용하여 합성하였다. 볼밀링 작업을 수행한 후에, 60$^{\circ}C$에서 20시간 건조하였고, 잘게 갈아서 체로 걸러낸 다음에 세라믹 도가니에 넣고 전기로에서 서서히 온도를 승온시켜 500$^{\circ}C$에서 10시간 동안 하소를 실시한 후에 1,100$^{\circ}C$에서 5시간 동안 소결하였다. Eu 이온의 함량비를 변화시켜 합성한 $YVO_4$ : Eu 형광체 분말 시료의 발광 세기의 변화, 결정 구조와 표면 형상을 각각 PL과 PLE, XRD, FE-SEM 장치를 사용하여 측정한 결과들을 종합해 볼 때, Eu 이온의 비가 0.15 mol일때 발광 세기가 최대값을 나타냄을 알 수 있었으며, 더욱 Eu의 함량을 증가시키자 농도 억제 현상에 의하여 발광 세기는 급격히 감소함을 보였다. SEM으로 촬영한 결정 입자의 형상의 경우에, Eu 이온의 함량비가 증가함에 따라 결정 입자들이 더욱 조밀하게 구형에 가까운 형상을 나타냄을 관측할 수 있었다(Fig. 1). 형광체 분말의 형광 스펙트럼의 경우에, 619 nm에 주 피크를 갖는 적색 형광 스펙트럼들이 관측되었으며, Eu 이온의 함량비에 따라 형광 세기는 상당한 의존성을 나타내었다(Fig. 2). Eu 함량에 따른 결정입자의 크기, 형광 세기와 회절 피크의 반치폭 사이의 상관 관계를 제시하고자 한다.
표면 재구성은 2차원 기하정보로 부터 3차원 물체의 형상을 복원하는 방법이다. 기존의 표면 재구성 알고리즘 중 많이 사용되는 Barequet의 방법은 정합되는 부분을 먼저 타일화 하고, 정합되지 않는 부분인 클레프트는 동적 계획법으로 타일화 한다. 그러나 이 방법은 클레프트를 처리하는 시간이 오래 걸리기 때문에 모델이 복잡할 경우 수행속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 분기가 없는 단순영역을 한 번의 연산으로 외곽선의 최단거리 정점을 따라 타일화 하고, 분기가 있는 경우에는 정합이 잘되는 기본영역과 정합이 되지 않는 클레프트로 나눈다. 클레프트는 최단거리 정점들의 중점을 이용하여 간단하고 신속하게 타일화 하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존 방법보다 메쉬 재구성 속도와 정확도가 높아진 것을 확인할 수 있었다.
대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.
최근 건설공사에 디자인적 요소가 많이 강조 되면서 비정형 구조물이 증가하고 있다. 이에 따라 여러 소프트웨어들이 BIM환경에서 3D객체의 물량산출기능을 제공하고 있지만, 솔리드 모델기반 정형화된 객체의 제한된 물량산출기능을 제공하고 있다. 비정형 토목 구조물과 같이 수직적 단면형상의 변화정도가 심한 3D객체는 다수의 곡면 표현을 포함하므로 솔리드로 모델링하는데 많은 노력이 필요하며, 해당 모델이 포함한 기하정보의 수가 방대하기 때문에 특정한 단면에 대한 기하정보를 추출하기가 용이치 않다. 이러한 이유로 비정형 구조물을 솔리드 모델의 3D객체로 표현하는 데에는 한계가 따른다. 반면 서피스 모델은 비정형 객체의 형상을 비교적 자유로이 표현할 수 있고, 점, 선, 면으로만 이루어진 모델이기 때문에 정보의 용량이 적다. 따라서 대부분이 복잡한 형태로 방대한 양의 설계작업을 필요로 하는 토목공사의 설계정보 용량을 고려한다면, 서피스 모델링은 토목구조물 설계와 물량산출에 유리한 모델링 방법이 될 수 있다. 본 연구는 건설공사 비정형 구조물의 설계 작업에 유리한 서피스 모델기반의 3D객체를 이용한 비정형 객체의 물량산출 알고리즘을 제시하는 데 목적이 있다. 제시된 방법론은 사례적용을 통하여 수계산 및 기존 솔리드방식의 물량산출결과와 비교하여 정확성을 검증하고 있다.
본 논문은 레스터 기반 위성영상에서 공간정보를 추출하기 위한 공간 관계 연산 방법과 예를 보인다. 복잡하고 다양한 현실 세계를 지리 정보 시스템은 추상화하고 단순화한 형상을 기반으로 구축한다. 추상화된 지형지물은 지리 객체와 지리필드로 구체화한다. 지리객체와 지리필드는 각각 벡터와 레스터로 표현한다. 레스터 자료형 위성영상은 원격탐사 응용에 이용한다. 원격탐사 공간 정보 추출을 위하여 위상 연산과 기하연산을 한다. 레스터형인 위성영상을 유연성이 뛰어난 벡터화된 객체로 변환하고 이로부터 공간 정보를 추출한다. 원격탐사에 위성영상의 활용이 증가하고 있으며, GIS와 접목함으로써 위성영상 활용의 극대화에 기여 할 것이다.
본 연구는 라이다 자료를 이용하여 건물영역을 추출하고 건물모델을 구성하는 선형과 면요소들을 추출하는 기법을 제시하였다. 라이다 자료는 지형지물의 표고값을 정확하고 직접적인 방식으로 제공함으로써 기존의 항공사진에 비하여 매칭과정을 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 라이다 점들은 해당 수평위치에 대한 표고값만을 제공하기 때문에 지표 위의 지형지물들을 추출하기 위해서는 먼저 점들간의 기하학적인 관계를 분석하여 그들을 구성하는 선이나 면요소들을 추출해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 라이다 자료를 라스터 형태로 변환한 후, 이미지 프로세싱을 통하여 상대적으로 낫은 영역과 높은 영역으로 분리하여 각각 지형과 건물영역으로 분류하였다. 다음으로 건물영역 경계로부터 건물 외곽선을 추출하고 건물영역 내에 면요소들을 통계분석을 통하여 추출하였다. 실험결과를 통하여 제시한 기법들은 비교적 복잡한 형태의 건물 지붕면과 외곽선을 성공적으로 분할하고 추출할 수 있음을 보여준다.
Forming sheet metal by laser-induced thermal stresses (laser forming) has been extensively studied, and the research has focused on two-dimensional geometries using a multi-pass straight line scan. Recently there came out some useful studies or three-dimensional laser forming which is applied to doubly curved shapes. The task of 3D laser forming sheet metal is to determine a set of process parameters such as laser scanning paths, laser power and scanning speed that will make a given shape. New method for laser forming of a doubly curved surface by using geometrical information was proposed and verified by experiments. This method shows good performance in the sense of calculation time and accuracy compared to the inherent strain method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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