실감형 미디어에서 현실감을 느끼게 하는 가장 중요한 요소는 깊이 정보이다. 따라서 고품질의 실감형 미디어를 제작하기 위해서는 고품질의 깊이 정보를 획득하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 고품질의 깊이 정보를 획득하기 위하여 다중 시점 환경에서 깊이 지도를 개선하기 위하여 깊이 지도를 여러 개의 세그먼트로 분할 및 다중 시점간의 관계를 고려하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 슈퍼픽셀 세그먼테이션 기법을 사용하여 기준 시점의 깊이 지도를 여러 세그먼트로 나누고, 각 세그먼트를 인접 시점으로 투영한다. 이후 투영된 세그먼트의 정보를 이용하여 인접 시점의 깊이 지도를 평면 추정을 이용하여 개선한 후, 기준 시점으로 역투영된다. 여러 개의 인접 시점에 대해 이 과정을 반복하여 개선된 인접 시점들의 값들과 기준 시점의 초기 깊이 지도를 가중치 합으로 갱신하여 깊이 지도를 개선한다. 기존 다중 시점 스테레오 비전 알고리즘에 제안된 알고리즘을 적용한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 결과가 주관적 및 객관적으로 기존 알고리즘을 능가하는 것을 보인다.
지하수 시스템의 방출은 저지대 강에서 건조기에 흐르는 하천 유지유량의 원천이 된다. 수자원 분야에서 분포형 모형이 도입되며 수문 분석의 고도화가 이루어지고 있는 오늘날에도, 아직 대수층 깊이 등 지하수관련 매개변수에 대한 연구는 미진한 실정이다. 본 연구는 분포형 모형의 지하수 관련 매개변수 중 지형자료에 해당하는 대수층 깊이의 물리적인 분포형태를 예측하고, 지하수 모의결과를 검토하여 해당 기법의 적용성을 확인하였다. 본 연구에서는 북측의 미계측 유역을 포함한 소양강 유역을 연구대상 지역으로 설정하였고, 정밀한 분포형 모형인 GSSHA(Gridded Surface Hydrologic Analysis)를 활용하였다. 대수층 깊이 추정 방법은 크게 세가지 시나리오로 구분하여 모의를 진행하였다. 유역의 지하수 데이터를 통해 도출된 대수층깊이 등분포(시나리오1), 지표 고도와 대수층 깊이의 선형 반비례 관계를 가정한 선형 회귀식(시나리오2), 동일한 가정을 두고 Log차원에서 회귀식을 적용한 경우(시나리오 3). 위 3가지 시나리오를 통해 산정된 유출량과, 지하수 수위 등을 소양강댐 유입량 자료 및 유역 내 6개 지하수 관측소를 대상으로 결과를 비교하여 적용성을 확인하였다. 시나리오별 유출량 모의 오차평가 결과, 관측 첨두 유량을 가장 잘 반영하고 있는 기법은 일반적으로 선행 연구에서 많이 활용하고 있는 등분포형 기법으로 분석되었으며, 과소·과대 모의된 정도를 나타내는 지표와 모형의 효율성을 나타내는 지표는 선형 회귀분석 기법이 가장 우수한 결과로 분석되었다. 따라서, 대수층 깊이를 등분포하여 모의하던 기존 방식에 비해 지면고도-대수층깊이 간의 반비례 관계를 적용하는 방식이 지하수 모의에 있어서 보다 합리적일 것으로 판단된다. 향후 임의의 인자와 대수층 깊이간의 정밀한 회귀관계를 도출한다면 더욱 합리적이고 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있을것으로 기대된다. 또한 유역 단위의 지하수 모의가 정밀하게 이루어진다면 최근 많은 관심이 집중되는 하천 유지유량과 건기 유출 등의 연구 분야에도 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 DS-확산대역 시스템에서 격자형 IIR 노치필터를 이용하여 협대역 간섭신호를 제거한다. 이를 위하여 우선 갑섭신호의 주파수와 파워가 격자형 IIR 노치필터에 의ㅏ형 추정된다. 그리고 또 다른 IIR 노치필터를 수긴기 닾에 위치시키고 노치의 위치가 추정된 갑섭신호의 주파수에 있도록 한다. 그러나 단워원 위에 영점이 존재하는 IIR 노치필터는 간섭신호 뿐만 아니라 노치부분의 신호 성분도 제거하므로 데이터의 왜곡이 발생하게 된다. 따라서 이러한 데이터의 왜곡을 줄이기 위해서 필터의 노치 깊이를 조절하는 알고리듬을 개발하였다. 이를 위해 노치필터 출력의 신호 대 잡음비를 필터 파라미터에 대한 식으로 유도하고 이를 최대로 하는 최적의 노치 깊이를 구하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 알고리듬이 기존의 FIR 노치필터나 FIR LMS 알고리듬에 비해 좋은 성능을 갖는다는 것을 확인할 수 있다.
An on-line measurement of the workpiece hardened depth in laser surface hardening processes is very much difficult to achieve, since the hardening process occurs in depth wise direction. In this paper, the hardened depth is estimated using a multilayered neural network. Input data of the neural network are the surface temperatures at arbitrary chosen five surface points, laser power and traveling speed of laser beam torch. To simulate the actual hardening process, a finite difference method(FDM) is used to model the process. Since this model yields the calculation results of the temperature distribution around the workpiece volume in the vicinity of the laser torch, this model is used to obtain the network's training data and laser to evaluate the performance of the neural network estimator. The simulation results show that the proposed scheme can be used to estimate the hardened depth with reasonable accuracy.
지표에서 토양속으로 흐르는 물의 침수를을 동심원관형침수계를 사용하여 측정하였다. 내부관과 외부관을 비교함으로서 침투율 측정시 침투계 바깥쪽으로 흐르는 수평방향으로 흐름을 예상할수 있으며 서로 다른 초기함수조건에서 침투율을 측정, 비교함으로써 초기함수 상태의 침투율에 대한 영향을 고찰하였다. 측정치를 분석한 결과 예상한 대로 바깥쪽으로 흐르는 수평방향의 토양수분으로 인하여 외부관에서의 침투율이 내부관에서 보다 평균90% 컸으며, 또 초기 함수량이 작은 경우가 큰 경우보다 침투율이 켰다. 침수가 끝난 후 재분배시의 토양 수분 흐름은 수리지표를 검사함으로써 추정하였다.수평 및 수직방향의 수리지표는 다단 텐시오미터(multiple-depth tensiometer)를 사용하여 토양속의 공극수압을 측정하여 계산하였다 수리지표를 검사한 결과 재분배시 수평방향의 토양수분 흐름은 일정한 방향이 아니라 경우에 따라서 원관 침투계의 중심쪽으로 또는 바깥쪽으로 흘렀다. 이느 토양의 물리적 성질이 장소에 따라서 균일하지 않았음에 기인한 것이라 판단된다. 재분배시 수평 및 수직방향의 평균수리지표의 비율을 검사한 결과 시간이 경과할수록 비율이 감소 되었으며 또 깊이가 깊어질수록 감소하였다.이는 즉 시간이 지날수록 깊이가 깊어질수록 토양수분 흐름의 수평방향 성분이 감소한다는 것을 나타낸다.
실시간 동작 애니메이션을 생성하는 기술은 게임, 영화, 의료 등 많은 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 기존에는 마커를 부착하는 모션캡처 방식이 사용되어왔지만 비용, 편의성 등의 문제로 쉽게 사용될 수 없었다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상을 통해 사람의 신체 관절 좌표를 추정할 수 있게 되면서 여러가지 방식으로 연구되어 왔다. RGB-D 카메라 등을 통해 얻는 깊이 영상으로부터 3 차원 관절 좌표를 추정하는 방식이 연구되고 있으며, 본 논문에서는 이러한 방식을 통해 실시간 동작 애니메이션을 생성하고 가상공간에 표출하는 시스템을 구현한다.
최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(XR) 분야가 각광받고 있으며, 3차원 공간과 사물을 인식하여 다양한 콘텐츠 서비스를 제공하는 기술이 개발되고 있다[1]. 3차원 공간과 사물을 인식하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 RGB 카메라를 이용하는 것이다[2]. RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상을 분석한 후 분석된 결과를 이용하여 카메라와 환경의 관계를 추정한다. 시차는 사용자가 촬영한 복수의 이미지에서 특징점의 차이를 이용하여 계산된다. 실험적으로 구한 깊이에 대해 계산된 디스패리티에 시차 정보와 스케일링 정보를 더하여 3차원 특징점을 생성한다. 제안하는 알고리즘은 단일 모바일 디바이스에서 획득한 영상을 사용한다. 특징점 매칭을 기반으로한 디스패리티 추정과 시차조정 3D 특징점 생성이다. 실제 깊이 값과 비교했을 때, 생성된 3차원 특징점은 실측값의 10% 이내의 오차가 있음을 실험적으로 증명하였다. 따라서 제안하는 방법을 이용하여 유효한 3차원 특징점을 생성할 수 있다.
본 논문은 Time-of-Flight(ToF) 깊이 카메라와 DSLR을 이용한 사진측량 기반의 복합형 카메라시스템 구성방법을 제안한다. ToF 깊이 카메라는 깊이 정보를 실시간으로 출력하는 장점이 있지만 제공되는 명암 영상의 해상도가 낮고 획득한 깊이 정보가 물체의 표면상태에 민감하여 잡음이 발생하는 단점이 있다. 따라서 깊이 카메라를 이용한 입체 모델 생성을 위해선 깊이 정보의 보정과 함께 고해상도 텍스처맵을 제공하는 복합형 카메라의 구성이 필요하다. 이를 위해 본 논문은 상대표정을 수행하여 깊이 카메라와 DSLR의 상대적인 기하관계를 추정하고 공선조건식 기반의 역투영식을 이용하여 텍스처매핑을 수행한다. 성능검증을 위해 기존 기법의 모델 정확도와 텍스처매핑 정확도를 비교 분석한다. 실험결과는 제안 기법의 모델 정확도가 더 높았는데 이는 기존 기법이 깊이 카메라의 잡음이 있는 3차원 정보를 기준점으로 사용하여 절대표정을 수행한 반면에 제안 기법은 오차정보가 없는 두 영상간의 공액점을 이용했기 때문이다.
3DTV를 위한 핵심 기술 중의 하나인 다시점 영상에서 변이를 추정하고 가상시점을 합성하는 새로운 방식을 제안한다. 다시점 영상에서 변이를 효율적이고 정확하게 추정하기 위해 준 N-시점 & N-깊이 구조를 제안한다. 이 구조는 이웃한 영상의 정보를 이용하여 변이 추정 시 발생하는 계산상의 중복을 줄인다. 제안 방식은 사용자에게 2D와 3D 자유시점을 제공하며, 사용자는 자유시점 비디오의 모드를 선택할 수 있다. 실험 결과는 제안 방식이 정확한 변이 지도를 제공하며, 합성된 영상이 사용자에게 자연스러운 자유시점 비디오를 제공한다는 것을 보여준다.
본 논문은 객체 기반 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우산 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정합을 수행한다. 이후, 선택된 각 샘플점의 변위에 의한 평면의 방정식을 이용하여 내부 변위들을 보간한다. 제안된 방법에 따르면, 샘플점에서 얻어진 변위 값을 영역내부로 전파시킴으로써 깊이 추정이 단지 특징점들에서만 국한되는 특징 기반 기법의 문제점을 해결할 수 있으며, 또한 분할영역의 외곽선에서 샘플점을 추출함으로써 단순 영역에서의 깊이 추정이 모호하게 되는 영역기반 기법의 문제점을 효과적으로 억제시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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