본 논문에서는 정확한 깊이를 추출하기 위해 고차 통계기반 초점 척도를 이용한 SFF(shape from focus) 알고리즘을 제시한다. 기존의 SFF기반 3차원 깊이 복원 기법들은 초점 척도로 SML(sum of modified Laplacian)을 사용하기 때문에, 성능이 영상의 특성에 크게 의존하여 초점이 정밀하거나 질감이 풍부한 영상에서만 효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 비교적 질감과 초점이 빈약한 영상에서도 초점 값을 추출할 수 있도록 고차 통계(HOS:higher order statistics)를 이용한 알고리즘을 제안한다. 이 초점 척도에 의해 초점 영역 맵이 생성되고 국부적으로 최적의 초점 값을 갖는 화소를 추출하기 위해 영역개선, 세선화, 모서리 검출과정이 순서적으로 적용된다. 최종적으로 추출된 점에 대해서 Delaunay 삼각화를 사용하여 3차원 모델정보를 생성한다.
최근 MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 몰입형 비디오(Immersive Video)에 대한 표준화 프로젝트를 통해 압축 성능 탐색을 진행하고 있다. MIV(MPEG Immersive Video) 표준 기술은 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적인 6DoF을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. MIV에서 생성된 아틀라스는 포함되는 시점의 성격에 따라 다른 영상의 특성을 나타내어 비디오 코덱의 압축 효율에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 시점과 패치들이 반복되는 패턴에 착안하여 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 등의 압축 기법이 포함된 스크린 콘텐츠 코딩 툴에 대한 성능 비교 분석을 진행하여 복원 영상에서 최대 -15.74% Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다.
우리나라 학생들의 학업성취도와 수학교과에 대한 가치인식의 불균형을 개선하기 위한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이와관련 입시의 수단으로서만 수학교과를 인식하고 있는 대다수의 학생들에게 수학교과의 실용성과 역사성을 인식할 수 있는 프로그램이 필요하다. 생활 속의 수학과 수학사가 담겨있는 수학교양도서는 수학교과의 실용성과 역사성을 인식할수 있는 효과적인 매체로 기대된다. 더불어 생활 속의 수학과 수학사를 생활 맥락에 연계하여 표현할 수 있는 매체로 웹 2.0지도가 있다. 수학교양도서의 생활맥락 수학이야기를 웹 2.0지도에 나타내는 능동적인 스토리텔링과정을 통해 수학교과의 실용성과 역사성을 깊이 있게 이해할 수 있을 것으로 기대된다. 다만, 수학교양도서와 웹 2.0지도는 개인의 역량에 따라 표현해 낼 수 있는 산출물의 수준과 과제수행 속도가 다양하여 교과시간에 운영하는 것이 현실적으로 부담이 될 수 있다. 그러나 '09 개정교육과정으로 도입된 창의적 체험활동을 활용한다면 이러한 어려운 점을 다소 해결할 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구는 웹 활용 체험학습 교수설계모형의 절차에 따라 창의적 체험활동에서 활용할 수 있는 수학교양도서와 웹 2.0지도(구글맵)의 매쉬업을 통한 수학 이야기 지도 만들기 프로그램을 개발하고 수학 교과의 실용적이고 역사적인 가치 인식에 대한 가능성을 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 콘크리트 구조물의 합리적인 압축강도 및 탄산화 예측식을 제안하고, 이 제안식의 현장적용을 통한 보다 효율적인 터널 진단 및 유지관리 기법을 개발하였다. 이를 위하여 공용연수가 약 30년 이상 경과하였으며, 약 15년 동안 수회에 걸친 진단 및 점검으로 무수히 많은 현장 내구성 측정 데이터가 축적된 서울메트로를 대상 시설물로 선정하였다. 압축강도 및 탄산화 분석결과 80% 이상의 정확도를 확보하는 각각의 예측식을 도출하였으며, 기존 제안식과의 비교분석을 통하여 본 연구 제안식의 신뢰도를 확인하였다. 또한 제안식의 현장적용 결과 압축강도 및 탄산화 깊이에 대한 예측치의 평균오차율이 약 20%내외로서 80% 이상의 높은 정확도를 확보하는 것으로 분석되어 현장적용의 적합성을 확인하였다. 현장조사 전 내구성 예측 맵(Map)을 활용한 효율적인 유지관리 기법을 개발하였다. 예측 맵(Map) 활용 시 진단기술자 및 시설물 담당자는 설계기준강도에 미달되거나 탄산화로 철근부식 가능성이 높은 취약부위를 한 눈에 파악할 수 있으므로 일일이 조사를 수행하는 과정에서 취약부위를 도출해야 하는 현 조사기법 보다 효과적으로 터널 조사 및 유지관리를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응되는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로 구성된 3차원 점으로 이루어진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 빈 구멍이 발생하게 된다. 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍을 찾고 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역 변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 영상의 확대나 카메라 근접 등으로 포인트들의 간격이 벌어지면 틈이 생기면서 구멍 사이에 뒷면의 포인트들이 렌더링 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 포인트 클라우드의 뒷면에 해당하는 점들을 제거한다. 다음으로 빈 구멍이 발생한 시점의 깊이 맵(depth map)을 추출한다. 마지막으로 역 변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 1.2 dB 향상된 결과를 보였다.
본 연구는 실온에서 미처리재와 UNSM처리재, 수소취화재(100 bar, $300^{\circ}C$에서 120 h) 및 이 수소취화재의 UNSM처리재의 스테인리스강 316L 시험편의 재료특성파악을 위한 실험을 실시하였다. 여기서 수소취화재는 기존의 미처리재의 S-N곡선보다 피로강도가 약간 감소하는 경향을 나타내었으며, 수소취화효과는 적게 나타났다. 미처리재에 비해서 UNSM처리재의 피로한도는 약 43.8 % 상승하였고, 수소취화재의 UNSM처리재는 수소취화재보다 약 57.1 % 상승하는 경향을 나타내었다. EBSD에 의한 IQ, IPF 및 KAM 맵에서 UNSM처리 후, 이 처리의 영향을 받는 나노 입자 표면층의 두께는 약 $152{\mu}m$이다. 그러나 세 가지 맵에서 수소취화의 깊이 영향을 정량적으로 평가할 수 없었다. 시험편상에서 발생하는 표면균열은 수소취화의 영향으로 평균입경($35{\mu}m$)보다 작은 균열의 비율이 약 90 %를 차지하였다.
노역분장을 위해서는 석고로 연기자의 얼굴 모형을 만들고, 그 위에 주름을 조소작업한 후 다시 석고로 음각 몰드를 제작하여 얼굴에 붙일 실리콘 피부 패치를 만들게 된다. 이러한 처리 과정은 며칠이 걸리며 연기자나 분장사에게 어려움을 주고 있다. 최근에 3D 프린팅 및 스캐닝 기술이 발전하여, 얼굴을 스캔하여 실물로 제작하는 것이 쉬워지고 있다. 본 논문에서는 석고나 조소작업 없이 노역분장용 실리콘 마스크를 간편하고 효율적으로 제작하기 위해, 얼굴 스캐닝, 인터랙티브 주름 모델링, 몰드 프린팅으로 이루어진 새로운 파이프라인을 제안한다. 고해상도 얼굴 모델에서도 주름을 실시간에 생성하기 위해 노멀맵 기반의 직관적인 스케치 인터페이스를 제시한다. 그리고 최종적인 주름의 기하를 깊이맵을 이용하여 복원하고, 주름진 얼굴의 음각 몰드를 프린팅한다. 또한 완성된 음각 몰드에 실리콘을 부은 뒤 원래의 양각 얼굴을 겹쳐 실리콘 마스크를 제작함으로써, 제안 파이프라인이 기존 방식보다 노역분장용 마스크를 간편하게 제작할 수 있음을 보인다.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
본 논문은 고속 IP 검색을 위해 거대한 포워딩 테이블을 인덱싱하는 트라이(trie)를 캐시에 저장할 수 있는 작은 크기로 압축하는 복합적 기법을 제안한다. 본 논문의 복합적 기법은 bit-map과 controlled-prefix 기법을 복합한 것으로 저속의 주 메모리 검색을 약간의 계산을 포함한 고속 메모리 검색으로 대체한다. bit-map 트라이 압축 기법은 트라이의 인덱스와 자식 포인터를 각각 하나의 비트로 표시한다. 예를 들면 한 노드가 n bit 대표할 때 bit-map은 노드에서 연결된 $2^n$개의 인덱스와 자식 링크를 $2^{n-1}$ bit로 표시함으로써 높은 메모리 압축효과를 제공한다. controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 각 계층의 깊이(stride) 즉, 트라이의 각 계층의 최상위 노드가 대표할 비트의 개수를 결정한다. 이때 controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 최소의 트라이 크기를 구하기 위해 동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 사용한다. 본 연구는 트라이 계층 개수에 따라 최적의 메모리 크기와 검색속도를 제시함으로써 시스템의 메모리 크기와 요구되는 검색속도에 맞추어 적절한 트라이 구조를 선택할 수 있는 기준을 제안한다.
2017년 현재 수많은 VR콘텐츠가 소개됨으로써 대중들의 VR에 대한 관심과 다양한 기술이 발전을 하고 있다. VR 콘텐츠는 $360^{\circ}$실사 촬영 제작환경의 어려움으로 인해 게임과 인터렉티브라는 장르에 편중되어 있는 것 또한 사실이다. 실사촬영에서의 조명은 영상 미학적 차원에서 중요한 요소 중에 하나이며 특정 캐릭터의 내적 표현 부분에서도 조명의 역할이 매우 중요하다. 실사 기반의 $360^{\circ}$VR콘텐츠는 조명설정에 따라 노출에 대한 부분과 제작환경의 어려움으로 인해 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 실사 촬영된 영상데이터를 기반으로 리라이팅 기술을 이용하여 실사 이미지의 양안시차에 3차원 정보 값을 생성한다. 생성된 3차원 정보 값은 뎁스 맵으로 변환하는 기술과 3D 공간에서 형성된 면에 가상의 조명을 설치하여 리라이팅 기술을 접목한다. 실제 조명과 가상의 조명의 영상데이터의 결과 이미지를 비교분석하여 리라이팅의 기술을 VR제작 파이프라인에 적용하여 조명 노출에 대한 문제점을 해결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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