본 논문은 고해상도의 깊이맵을 얻기 위해서 대응되는 색상 영상의 최대 변화도를 이용한 깊이맵 업샘플링 기술을 제안한다. 기존 알고리즘들이 인접한 화소의 깊이 값을 참조할 때 거리에 따른 가중치를 부여하는 것과 달리, 제안한 방법은 현재 화소와 참조 화소 사이의 최대 색차 변화도를 이용하여 가중치를 부여한다. 이런 접근 방법은 비슷한 색상의 물체가 서로 붙어 있거나 큰 크기의 객체가 존재할 경우에도 모두 올바른 가중치를 부여할 수 있다는 장점을 갖는다. 먼저, 색상 영상의 색차 성분에 대한 변화도 영상을 계산하고, 업샘플링하고자 하는 화소와 참조 화소 사이의 최단 경로 위에서 가장 큰 변화도를 취한다. 변화도가 클수록 다른 객체에 존재할 확률이 높기 때문에 변화도가 큰 참조 화소에는 작은 가중치를 부여하고, 이들의 가중합을 통해 최종 깊이 값을 계산한다. 제안한 방법을 이용하여 깊이맵을 업샘플링한 결과가 기존 알고리즘들에 비해 우수한 결과를 보였다.
인간은 시각기관을 통해 영상을 읽어 들이고, 그 데이터로부터 대상 물체의 여러 정보를 취득한다. 물체가 놓여져 있는 빛 환경 하에서 반사, 굴절, 흡수, 투과 및 간섭 등과 같은 매우 복잡한 빛 작용의 결과인 영상이 눈에 입력된다. 이 여러 정보 가운데 깊이와 색상 정보는 매우 중요한 인간의 시각 식별 인지 능력이다. 이 논문은 깊이와 색상의 상관관계를 실험을 통해 규명하고자 하였다. 색상 변화는 grey tone으로 한정하였다. 깊이와 색상을 각각 독립변수로 설정한 실험 조건 하에서 디지털 영상신호 데이터를 취득, 분석하였다. 색상을 상수로 처리한 다음, 깊이를 변수로 등간격으로 변화시켜 실험한 후, 변수를 바꾸어 깊이를 상수로 놓고 색상을 다단계로 변화시켜 영상 데이터를 취득하였다. 빛의 조사(照射) 작도는 90도로 일정하게 두어 그림자 효과를 배제하였다. 디지털 영상 입력 과정에서 포함되기 쉬운 노이즈와 떨림, 초점 흐림 등을 전처리로 처리한 후 색도 변화를 분석하였다. 분석 결과, 이미지 속에 내재된 깊이와 색상 정보의 상호 이중적 구조 형태로의 존재를 규명하였다.
카메라 간격, 정렬 방법 그리고 검출기의 분해능은 관찰자가 재생된 입체영상의 깊이감을 인지할 시 발생하는 깊이감 왜곡의 주된 요인들이다. 스테레오 카메라를 사용하여 시차영상을 획득할 시 고려해야 할 요소는 물체거리의 변화에 따른 상거리의 변화이다. 상거리의 변화는 시차영상 내 시차량 변화를 야기하며, 재생시 관찰자에게 왜곡된 깊이감을 제공한다. 본 논문은 상거리 변화에 따른 시차영상 내 시차량 변화 및 이로부터 야기되는 깊이감 왜곡을 정량적으로 분석하여, 상거리 변화가 깊이감 왜곡을 발생시키는 또 다른 주된 요인이 될 수 있음을 증명 하는데 연구의 초점을 두었다.
입체영상 디스플레이 제조 및 콘텐츠 저작 소프트웨어 기술의 발달은 3차원 입체영상의 응용 분야를 특수한 가상시뮬레이션의 응용 분야에서 주변에서 흔히 접할 수 있는 영화, 게임, 광고, 전시 등 다양한 분야로 확장시키고 있다. 하지만, 현존하는 양안시차 원리 기반의 입체영상은 시청자에게 피로감을 유발시킨다. 양안시차에 의한 깊이 인지와 피로감 사이의 관계를 도출하기 위해 시청자 실험 기반의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 현재 3차원 입체영상 제작 및 시청 가이드라인의 결과물들이 제시되고 있다. 또한, 입체영상 기술은 과다 깊이 제공을 통한 몰입도 증대의 제작자 측면과 허용 범위 내의 최소 피로 추구의 시청자 측면의 상반되는 목적성을 갖고 있다. 본 연구는 3D입체영상 제작 및 가이드라인에 기초가 되는 깊이 변화도 중심의 분석 데이터를 제공한다. 입체영상 제작자 측면에서 활용 가능한 안정적 깊이 변화 구간과 장면 간 깊이 변화의 속도 기준을 도출하였으며, 시청자 측면에서는 뇌파 장치를 활용하여 깊이 변화 적응 시간에 대한 기준 값을 제시하였다.
기후변화 및 도시화로 인해 도시 내에서 증가하는 홍수로 인명 및 재산피해가 꾸준히 발생하고 있다. 특히 2022년 8월 8일 서울특별시 및 경기도 지역에 내린 폭우로 인해 8명 이상의 인명피해와 1300억원 이상의 재산피해가 발생하였다. 이러한 도시홍수를 근본적으로 방어하기 위하여 미국, 일본 등의 국가에서는 대심도 빗물저류배수터널을 활용하고 있다. 국내에서도 2011년 서울특별시 강서구 및 양천구에 발생하는 홍수를 방어하기 위하여 국내 최초 대심도 빗물저류배수터널인 '신월 빗물저류배수시설'을 건설하여 현재 운영 중에 있다. 대심도 빗물저류배수터널은 초기 개수로 흐름에서 만관 후 관수로 흐름으로 전이되는 구조물로 계획과 운영이 매우 어려운 시설이다. 이에 미국, 일본, 중국, 이탈리아 등 국가에서 대심도 빗물저류배수터널과 관련한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 대심도 빗물저류배수터널의 유입시설 중 감세부에 해당하는 수직갱과 감세지의 깊이에 따른 감세지 바닥 압력변화를 알아보기 위하여 수리실험을 수행하였다. 그 결과 감세지 깊이가 깊어질수록 바닥면의 압력이 증가하는 것으로 분석되었으며 바닥면의 압력이 감세지 깊이만큼의 정수압을 포함하는 경우 정수압 대비 최대 2.0배, 정수압을 포함하지 않는 경우 정수압 대비 최대 1.0배 인 것으로 분석되었다. 수직갱 깊이에 대한 실험 결과는 수직갱 깊이가 짧아질수록 압력이 감소하는 경향을 보이는 것으로 분석되었는데 이는 회전수 및 회전력과 관련 있는 것으로 판단된다. 향후 수직갱 직경, 수직갱 깊이에 대한 추가 연구가 필요한 것판단되며 이를 통하여 수직갱 깊이-감세지 깊이에 대한 정량적인 연구와 분석을 통해 경제적이고 안정적인 대심도 빗물저류배수터널 감세지 설계가이드라인을 제시하고자 한다.
표면이 도핑된 SOI RESURF LDMOSFET에 대해 표면 도핑의 깊이에 따른 항복전압 및 순방향 특성을 분석하였다. 표면 도핑영역의 깊이를 $0.5{\sim}2.0{\mu}m$까지 변화시켜가며 항복전압의 변화와 온-저항의 변화를 시뮬레이션 하였다. 표면 도핑영역의 깊이에 따라 항복전압은 $73V{\sim}138V$까지 변화하였으며, 온-저항도 $0.18{\sim}0.143{\Omega}/cm^2$까지 변화하였다. 항복전압은 표면 도핑 영역의 깊이가 $1.5{\mu}m$때 138V로 가장 높게 나타났으며, 동일한 에피 영역의 농도를 사용한 기존의 소자와 비교하였을 때 약 22.1%의 항복전압의 증가를 나타냈으며, 온-저항값은 약 21.8%정도 감소하였다.
본 논문에서는 다시점 깊이영상 기반 3 차원 영상시스템에서 깊이영상의 해상도에 따른 압축성능을 비교 실험한다. 다시점 깊이영상 시스템에서 깊이영상은 중간시점 합성을 위해 사용되며, 깊이영상은 중간영상의 화질에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 3 차원 영상시스템에서 깊이영상 해상도에 따른 중간영상의 화질변화를 분석하고, dilation filter 로 인한 성능변화를 비교 분석한다.
본 연구에서는 소형 카트용 스택제작에 사용하기 위한 분리판에 관한 연구를 진행하였다. 분리판의 두께가 감소해야 스택의 부피를 줄이고 출력밀도를 높일 수 있기 때문에 분리판 두께 감소를 위한 채널의 깊이 최적화 실험을 진행하였다. 이를 위해 캐소드 채널 깊이에 따른 DMFC 성능의 변화를 관찰하기 위해 캐소드 채널의 깊이를 0.3mm에서부터 1.0mm로 변화시켰다. 채널깊이가 0.5mm일 때 가장 좋은 성능을 보였는데, 원인으로는 단면적 감소에 의한 선속도의 증가와 내부 압력증가를 들 수 있다. 채널깊이 변화에 따른 영향을 분석하기 위해 마노미터를 이용하여 차압을 측정하였고, 임피던스 분석법을 통해 전극의 저항을 측정하였다.
본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.
해양 혼합층은 해양-대기 간의 상호작용을 통해서 기후 변화 뿐만 아니라, 식물성 플랑크톤 분포와 같은 생물학적 측면에도 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 장단기 기후변동에 많은 영향을 주는 북동아시아 근해 내에서의 혼합층 깊이의 시공간 변동을 분석하였다. 기존에 해양 관측 자료가 절대적으로 부족했던 점을 극복하기 위해 2000년부터 전구 해양에서 실시간으로 수집되기 시작한 해양중층부이(ARGO) 자료를 활용하였다. 지금까지 제시되어 온 다양한 해양 혼합층 결정 기준 중 가장 널리 사용되고 있는 Levitus et al.(1997)의 기준을 적용하여 북동아시아 근해의 혼합층 깊이를 산출하였으며, 그 변화를 위도, 경도, 해안으로부터의 거리, 계절 등에 따라 분석하였다. 또한 계절적 변화에서 겨울철 해양 혼합층 변화의 역전이 나타나는 지역을 분석하였다. 이와 같은 분석결과는 추후 해양 혼합층 깊이 결정 방법에 대한 연구의 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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