본 연구에서는 삼각 요소망을 구성하는데 사용되는 기존의 Delaunay Triangulation 기법 외에 Advanced Front Technique 알고리즘을 적용하여 하천의 경계가 중요시되는 해석 모델에 적합한 삼각 요소망을 생성하고자 한다. Advanced Front Technique 알고리즘은 외부 경계를 따라 삼각 요소를 형성하기 시작하여 전체 해석 영역으로 요소를 채워가는 방법이다. 이 방법은 위에서 언급한 Delaunay Triangulation 기법의 단점인 해석 영역의 경계에서 요소의 형질이 좋지 못한 문제를 극복할 수 있을 뿐만 아니라, 미리 절점을 생성하지 않으므로 메모리를 절약하는 효과도 얻게 된다. Advanced Front Technique 알고리즘은 외부 경계의 노드(i)와 노드(i+1)을 Front로 하고, 이등변삼각형을 이루기 위해 해석 영역 내부의 적절한 위치에 새로운 절점(C)을 생성한다. 이렇게 Front와 새로운 절점(C)으로 이루어진 이등변 삼각형 요소가 생성된 후에, Front는 다음 Front로 전진하면서 점차 해석 영역의 내부로 삼각형 요소를 채우게 된다. 이와 같은 방법에 의해서 해석영역의 경계에서는 비교적 이등변 삼각형에 가까운 삼각 요소가 생성된다.
일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1 차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2 차 각-거리 그래프를 생성한다. 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.
단열용도의 폴리우레탄 미세포 포움의 가공에 대한 연구를 수행하였다. 미세포 구조 를 얻기 위해서는 핵생성율을 증진시키고 균일한 분포의 기포를 생성시켜야 한다. 이를 위 해 이산화탄소 기체를 풀리올과 이소시아네이트에 각각 과포화시키고 충돌혼합하여 초음파 가진을 적용하였다. 이산화탄소 기체가 수지 내부에서 기포 내부로 확산함에 따라 기포의 성장이 조절된다고 가정하고 금형이 충전되는 동안에 금형 내부에서의 기포성장기구를 이해 하기 위하여 수치적인 방법으로 이론적 연구를 수행하였다. 경화 시간과 확산 경계를 고려 하여 최종적인 기포의 크기를 계산하였으며 반응속도론을 고려하여 중합반응동안의 폴리우 레탄의 점도의 변화를 예측하고 경화 시간을 결정하였다. 실험적으로 결정된 기체 분자수를 기준으로 하여 이론적으로 확산경계를 예측하였다. 화학적 발포제인 물과 함께 물리적 발포 제인 이산화탄소를 각각 1,2,3기압의 포화압력으로 변화시키면서 폴리올과 이소시아네이트에 포화시켜 폴리우레탄 포움을 제작하고 제작된 포움의 밀도, 열전도도, 및 기포의 수와 지름 을 측정하였다. 측정된 결과로부터 이산화탄소의 포화압력과 초음파 가진이 포움의 기포핵 생성에 미치는 영향을 살펴보았다.
블록 기반의 적응적 루프 필터(BALF : Block Adaptive Loop Filter)는 압축 성능에 있어서 상당히 높은 효율을 보이는 기술 중 하나이다. BALF는 복원된 영상을 원본 영상에 최대한 유사하게 만드는 Weiner 필터계수와 해당 필터가 적용될 영역에 대한 정보를 복원된 영상에 적용함으로써 화질을 높일 수 있다. 그러나 BALF는 단위블록 전체에 대해 하나의 필터를 생성하여 적용하는 방법으로, 블록 내부에서 구분되는 신호적 특성을 따로 분류하지 않는다. 그러므로 BALF는 높은 부호화 성능을 보이는 반면, 높은 복호화 복잡도를 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 필터가 적용될 블록을 내부와 경계 영역으로 나누어 경계 영역을 위한 필터를 구분하여 생성하는 루프필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 BALF에 비해 부호화 성능이 저하되지만, 필터를 적용할 영역을 선택 가능하게 함으로써 복호화 복잡도를 조절할 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 실험결과, 기존의 방법인 BALF에 대하여 블록의 경계 영역 필터를 사용할 경우, 약 3.77%의 부호화 성능 저하에 대하여 약 33.76%의 필터링 속도 향상을 보였다.
해양에서 내부파 (internal wave)는 수직적으로 밀도가 크게 다른 두 층의 경계면에서 생성되는데, 일반적으로 경계면은 수온약층 (thermocline)에 해당된다. 본 연구에서는 간단한 단주기(하나의 주기만을 갖는)내부파를 가정하고 이 내부파에 의해서 야기될 수 있는 저주파 (100-400 HZ) 전파손실의 변동 정도를 모델링을 통해 추정하였다. 내부파의 파장은 1Km이고 진폭은 25m이며 수심 50-100m 사이에 존재하는 것으로 가정하였다. 전파손실 계산은 PE (parabolic equation) 기법을 도입한 모델을 이용하였다.수층의 두께는 2000m로 균일하고 퇴적층 및 기반암층의 두께는 각각 500m로 가정하였다. 모델링 결과 단주기 내부파의 1 파장이 진행하는 동안 고정된 수신 깊이별로 20km 거리에서 10 dB 이상의 큰 변동이 야기 될 수 있음을 확인하였다. 이는 내부파 내에서 큰 굴절을 변화로 인한 음파의 산란 때문으로 볼 수 있다. 실제 해양에서는 내부파가 단주기 파동 형태로 나타나기 보다는 여러 주기의 파동이 중첩되어 나타나므로 정확한 내부파 영향을 추정하기 위해서는 보다 실제에 가까운 내부파를 모델링할 필요가 있다.
일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 디지털 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2차 각-거리 그래프를 생성한다. 물체의 형태가 복잡한 경우 차수가 증가하게 되며 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.
본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.
2차원 슬라이스 영상으로부터 volume rendered 이미지를 생성하기 위해서는 2차원 영상의 pixel 데이터를 voxel 기반으로 재구성해야 한다. 영상을 재구성하면서 생성되는 voxel value 는 3차원 영상을 2차원 화면으로 원근 투영할 때 최종 픽셀값을 결정하는 기본 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 조합되는 voxel value를 결정하는 Transfer Function를 이용한 intensity 와 gradient magnitude 의조작을 통하여 최종 3차원 이미지에서 오브젝트의 surface 뿐만 아니라 내부의 서로 다른 조직끼리의 경계 영역을 가시화하여 보았다.
천해에서의 음파전달은 심해와 비교하여 복잡하고 경계면의 영향을 많이 받으며 서해에서 하계의 평균 수온자료로 잔향음을 계산한 결과 해저면 잔향음(reverberation)이 가장 우세한 것으로 나타났다. 특히 서해에서는 하계에 내부파에 의한 강한 수온약층의 생성이 관측되었으며, 이런 현상은 음파전달에 많은 영향을 줄 것으로 예측된다. 내부파를 조석에 의한 장주기와 단주기로 구분하여 적용한 결과 고주파 음원을 사용할 경우 장주기 내부파에 의한 수온약층의 수식변동에 따른 잔향음은 최대 13dB까지 차이가 났으며 단주기 내부파의 경우 수온약층의 하강한 경우 수온약층이 상승한 경우보다 근거리에서 전달손실 변화가 작았다.
본 논문에서는 경계 중요도 맵과 영역 병합에 의한 영상 분할 방법을 제안한다. 경계 중요도 맵은 텍스쳐 경계 강도와 칼라 경계 강도의 조합에 의해 생성한다. 텍스쳐 경계 강도는 가버 필터 뱅크를 사용하여 다중 스케일과 방향에 따른 필터링 결과를 병합하여 생성하며 칼라 경계 강도는 HSI 칼라 모델의 H 성분에 대해 계산한다. 경계 중요 맵 영상에 대해서는 Watershed 변환을 통해 사전 영상 분할을 수행한다. Watershed 변환에 의한 영상 분할은 영역들이 과잉 분할되는 현상이 나타나므로 이를 개선하여 최종 영상 분할 결과를 생성한다. 이를 위해 우선 모폴로지 연산을 사용하여 경계 중요도 맵 영상에 대한 컨트라스트 향상과 마커 영역을 생성한다. 모폴로지 연산으로 과잉 분할 영역은 줄어들지만 여전히 상당수 존재하게 되므로 이를 극복하기 위해 영역 병합 과정을 수행한다. 영역 병합 단계에서는 영역 내부의 평균 칼라 및 가버 텍스쳐 벡터를 함께 사용함으로써 효과적으로 과잉 분할된 영역을 병합할 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 다양한 자연 영상에 대해 실험하였으며 기존 방법과 결과를 비교하여 성능의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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