양안 부등 정보가 네온 색 확산에 미치는 영향을 알아보기 위해 두 편의 실험을 수행하였다. 자극으로는 Redies와 Spillmann(1981)의 연구에서 사용된 네온 색 확산 자극에 유도 선분과 분절을 추가하여 변형시킨 자극을 사용하였다. 실험1은 선분을 바깥 분절, 가운데 분절, 안쪽 분절 세 부분으로 나누어 각 분절의 양안 부등 정보를 달리하였을 때 네온 색 확산이 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 실험 2에서는 다른 깊이 평면에 추가된 분절이 네온색 확산에 미치는 영향을 알아보았다. 실험 결과 모든 분절이 동일한 평면에 놓일 때 가장 선명하게 색 확산이 지각 되었으며 색 분절이 다른 분절들보다 가까이 있는 경우나 멀리있는 경우에는 색 확산이 약화되었다. 분절을 추가한 경우에는 추가된 분절이 네온 색 확산평면보다 앞쪽이든 뒤쪽이든 상관없이 네온 색 확산이 감소하지만 안쪽 분절이 추가된 경우보다 바깥쪽 분절이 추가되었을 때 네온 색 확산에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 네온 색 확산 현상이 깊이 정보에 의해 영향을 받을 수는 있지만 깊이처리 이전 단계의 정보처리에 더 크게 영향 받음을 시사한다.
3차원 입체 방송을 가능하게 하기 위해서는 실세계에 존재하는 한 사물에 대한 깊이 정보를 획득하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 알고리즘인 신뢰확산(belief propagation) 알고리즘을 다해상도 영역에서 적용하여 3차원 정보의 근간이 되는 변이(disparity) 영상이나 깊이(depth)영상을 정확하면서도 빠르게 생성하는 것을 목적으로 한다. 신뢰확산 알고리즘은 기본적으로 여러 번의 반복을 통하여 변이정보를 보다 정확하게 갱신하게 되어 많은 연산량과 넓은 탐색영역으로 인하여 성능의 수렴까지 오랜 시간이 걸린다. 다해상도 변환은 공간영역과 주파수영역 모두에서 우수한 해상도를 갖기 때문에 이를 이용하여 스테레오 정합의 연산 속도를 증가시키고 성능을 향상시키는 것을 보여주었다.
본 논문에서는 MicroTec을 이용하여 D-MOS(double-diffusion MOS) 트랜지스터의 접합깊이에 변화를 주어 그에 따른 전류-전압 특성 곡선을 분석하였다. D-MOS는 채널의 길이를 줄이고 높은 항복 전압을 얻기 위해 이중 확산 도핑을 하는 것을 특징으로 하며 연속적으로 확산 공정을 두 번 진행하여 채널 길이를 짧게 하고 이에 의해 고전압과 고전류를 인가할 수 있는 장점을 가진다. 본 연구에서는 D-MOS의 접합깊이에 변화를 주고 이에 따른 전류와 전압의 특성을 비교하여 분석하였다.
3차원 영상 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 깊이를 측정하는 TOF 카메라에 의해 획득된 깊이 영상은 컬러 영상에 비해 매우 작은 해상도의 영상을 갖게 되는 문제가 있다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 방법이 필요하다. 특히 컬러 영상에서 사물 간의 경계에 해당하는 부분에서 색상 차이를 인지하지 못하여 깊이 맵을 부적절하게 처리하게 되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 색상 영상에서 경계부분에 해당하는 영역을 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링 하는 방법을 제안한다. 깊이 영상을 업샘플링 할 때 중요하게 다루어야 할 경계 부분을, 고해상도 색상 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 찾아낸다. 색상 경계 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 MRF를 이용하여 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation)방법을 이용하여 에너지 함수 최적화를 수행한다. 제안한 방법은 기존의 다른 에너지 함수나 필터 기반 업샘플링 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.
시청자에게 입체감과 몰입감을 줄 수 있는 3차원 영상의 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 장면의 깊이를 측정하는 깊이 센서에서 획득된 깊이 영상은 매우 작은 해상도를 가진다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 이러한 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 불연속 정보를 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링하는 방법을 설명한다. 깊이 영상을 업샘플링할 때 가장 민감하게 다루어야 할 깊이 불연속 부분을 고해상도 색상과 저해상도 깊이 영상으로부터 찾아낸다. 그리고 깊이 불연속 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation) 방법을 이용하여 해상도가 확대된 깊이 영상을 획득한다. 제안하는 방법은 필터 기반이나 에너지 함수 기반의 다른 방법들보다 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문은 주사형 전자 현미경을 사용하여 간단한 형태의 반도체 소자뿐만 아니라 집적회로의 내부 P-N 접합 층의 깊이를 소자를 파괴하지 않고 패키지 상태 그대로 측정 할 수 있는 방법이다. 전자 현미경에서 주사되는 전자빔의 에너지에다 반도체 내에 여기 되는 전류를 측정하여 이 임계치에서 전자빔의 침투 범위를 산출하여 접합의 깊이를 측정한다. 실제 시판되고 있는 소자를 사용하여 SEM 의 전자 주사빔 에너지를 변화시키면서 외부의 전류 변화를 측정하였다. 소자 내부의 전자와 정공 생성율은 접합에서 더 많이 발생되므로 이를 고려하여 화산 깊이를 측정하였다. 이렇게 측정한 결과와 이후에 소자를 lapping 하여 파괴 측정한 측정치와 비교 한 결과 일치함을 알 수 있었다.
단안 영상에서 3차원 입체영상으로 변환한 결과물의 품질은장면의 물체들에게 부여한 깊이 정보의 정확도에 의존적이다. 영상의 매 프레임마다 장면의 물체들의 깊이 정보를 수동으로 입력하는 것은 많은 시간을 필요로 하는 노동집약적인 작업이다. 특히, 높은 자유도를 가진 관절형 물체인 인간의 몸은 고품질 입체변환에 있어서 가장 어려운 물체 중에 하나이다. 다양한 스타일의 옷, 액세서리, 머리카락들이 만드는 매우 복잡한 실루엣은 문제를 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 단안 영상에 나타난 인간 오브젝트의 고품질 깊이 정보를 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 먼저, 적은 수의 사용자입력을 기반으로 3 원 템플릿 모델을 순차 관절 각도 제약을 가진 자세 추정 방법을 통해서 영상에 등장하는 2차원 인간 오브젝트에 정합한다. 정합된 3차원 모델로부터 초기 깊이 정보를 획득한 뒤, 컬러 세그멘테이션 방법을 기반으로 한 부분 깊이 전파 방법을 통해 세밀한 표현을 보장하며 누락된 영역을 포함하는 최종 깊이 정보를 생성한다. 숙련된 아티스트들의 수작업 결과물과 제안된 방법의 결과물을 비교한 검증 실험은 제안된 방법이 단안 영상에서 동등한 수준의 깊이 정보를 효율적으로 생성한다는 것을 보여준다.
국외에서는 DNAPL오염부지 정화처리 과정에서 오염된 저투수성 매체를 주요 관리대상으로 고려하며, 저투수성 매체로부터 역확산하는 오염물질과 대수층 오염 지속성에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 국내 지하수 분야에서는 관련 연구가 미비한 실정이기 때문에, 본 논문은 저투수성 매체에서 오염물질의 정확산 및 역확산 현상을 소개하고 대표적인 연구사례를 통해 그 중요성을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 저투수성 매체의 경계조건에 따른 6개의 정확산 및 역확산 시나리오와 각각의 시나리오에 사용된 해석해를 제시하였다. FI (forward diffusion into infinite domain)와 BI (back diffusion from infinite domain) 시나리오는 저투수성 매체의 깊이를 무한하게 가정한 경우, 정확산과 역확산 시나리오를 나타내며 과거 대다수의 저투수성 매체와 관련된 연구에서 사용되었다. 최근 연구에서는 저투수성 매체의 깊이를 유한하게 고려하고 있으며, 본 연구에서 사용한 유한 경계에서 정확산 시나리오는 FFN(forward diffusion into finite domain with no flux boundary), 역확산 시나리오는 BFN (back diffusion from finite domain with no flux boundary)이다. 또한 저투수성 매체 하부 경계를 통한 오염물질의 이동이 가능할 때 정확산 시나리오는 FFF (forward diffusion into finite domain with flux boundary), 역확산 시나리오는 BFF (back diffusion from finite domain with flux boundary)에 해당한다. 본 논문에서 제시한 시나리오와 해석해를 사용한 모델링은 저투수성 매체의 깊이 또는 오염 노출 기간 등의 현장 특성에 맞는 오염처리 공법을 선정하는데 기여할 수 있다. 또한 모델링 결과는 대수층의 정화 이후에도 역확산으로 발생하는 오염의 지속기간, 오염 정도 등의 정보를 제공함으로써 보다 효율적인 오염 정화처리에 기여할 것으로 사료된다.
아시아 몬순기후의 영향에 의해 우리나라는 2020년 7월부터 9월까지 약 90일간의 장마로 인해 크고 작은 수재해가 발생하였다. 특히, 안성, 충주, 음성 그리고 곡성 등에서 인명피해가 발생하였으며, 그 외 13개소에서 많은 재산 피해가 발생하였다. 2020년 산사태/토석류 재해로 인한 전국적인 피해액은 약 3,900억으로 보고되고 있으며, 매년 집중호우에 의해 피해 양상이 변하고, 도시지역에서의 발생이 빈번하게 늘고 있다. 집중호우에 의한 산사태/토석류 전이 피해를 저감시키기 위해서는 발생 물질이 어디까지 이동할 수 있는지에 대한 위험범위확산에 대한 연구가 중요하며, 이런 연구를 기반으로 인명피해를 줄이기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 천수방정식, 유변학특성 식 그리고 연행침식 식을 조합하여 개발된 적응형 격자기반 2차원 토석류 모델을 이용하여 안성, 음성 그리고 단성지역에서 발생했었던 산사태/토석류 전이 피해 양상을 해석하였다. 산사태 발생 후 2~3일 이내에 지표 지질 및 지형 조사를 실시하였으며, UAV 및 항공사진을 이용하여 산사태 및 토석류의 형태를 맵핑하였다. 지질 및 지형조사 시 간이 Vein tester를 이용하여 야외에서 토양 물성관련 자료를 취득하였으며, 토석류의 이동 흔적(나무 등에의 토석류 타격 흔적)을 이용하여 조사지점에서의 최대 토석류 흐름 깊이를 추정하였다. 정확한 토석류의 유속에 대한 자료 부족으로 2011년 우면산에서 발생한 약 26m/s의 속도를 이용하여 토석류의 흐름 특성을 계산하였다. 이와 더불어 연행침식의 계산을 위해 발생지점 부터 토석류가 퇴적된 하류부까지 기반암의 노출 및 퇴적 정보를 통해 최대 침식 깊이를 추정하여 입력자료로 활용하였다. 토석류 맵핑자료와 비교 결과 정확도가 90%이상으로 나타났으며, 토석류 발생 후 안성 200초, 음성 180초 그리고 단성 180초 이내로 토석류가 하류까지 이동할 수 있는 것으로 계산되었다. 본 연구와 같이 산사태/토석류 발생 메커니즘 해석에 대한 지속적인 연구를 통해 산지 재해에 의한 인명 피해를 줄일 수 있는 토석류확산범위 해석에 대한 연구가 지속적으로 필요할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 depth layer partition을 이용한 2D 동영상의 자동 3D 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 2D 동영상의 장면 전환점을 검출하여 각각의 프레임 그룹을 설정하여 움직임 연산 과정에서의 오류 확산을 방지하여 깊이맵(depth map) 생성과 정에서 오차를 줄여준다. 깊이정보는 두 가지 방법으로 생성되는데 하나는 영역 분할과 움직임 정보를 이용하여 깊이맵을 추출하는 것이고 다른 하나는 에지 방향성 히스토그램(edge directional histogram)을 이용하는 방법이다. 제안하는 기법에서는 객체와 배경을 분리하는 depth layer partition 과정을 수행한 후 생성된 두 개의 깊이맵을 원 영상에 최적이 되도록 병합하게 된다. 제안된 기법으로 신뢰도 높은 깊이맵과 결과 영상을 생성할 수 있다는 것을 다양한 실험 결과를 통해 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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