동양화를 3차원으로 표현하기 위해서 많은 수작업 시간과 전문 인력의 투입, 그리고 고가의 제작비가 필요한 실정이다. 이는 동양화 자체를 디지털화하여 이를 토대로 3차원으로 재구성하므로 전문성과 수작업에 의존하는 경향이 크기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 비효율적인 방법에서 벗어나 사진이나 동영상을 있는 그대로의 동양화로 표현하기 위해 수묵의 농담 조절과 표현 기법을 정형화하고 이를 3차원으로 구성하기 위해 보다 효율적인 방법을 제시하고자 한다.
사진스캐닝 기술은 여러 장의 사진정보를 조합하여 대상물을 3차원으로 재구성하는 기술로 3D 스캐너처럼 포인트 클라우드를 생성하고 폴리곤 모델을 생성할 수 있다. 생성된 데이터로는 매장문화재의 3차원 형상뿐만 아니라 2차원 실측에 필요한 평면과 단면 형상정보를 얻을 수 있다. 야외조사 현장에서 이루어지는 매장문화재의 기록은 많은 시간이 필요한데 사진스캐닝 기술은 별도의 장비와 인력이 이중으로 투입될 필요가 없이 조사 직후 유구 정리가 가장 양호한 상태에서 바로 작업을 진행할 수 있다. 또한 사진촬영을 통해 획득된 이미지를 활용하여 3차원 데이터를 구축할 수 있어 경제적인 부담이 적으면서도, 최적의 상태에서 빠르고 간편하게 3차원의 입체형상 정보를 기록화 할 수 있는 기록방법이라고 할 수 있다.
Lower limbs deformity is a congenital disease and can also be occurred by an acquired factor. This paper suggests a new technique for surgical planning of Corrective Osteotomy for Lower Limbs (COLL) using 2D-3D medical image registration. Converting to a 3D modeling data of lower limb based on CT (computed tomography) scan, and divide it into femur, tibia and fibula; which composing the lower limb. By rearranging the model based on the biplane 2D images of X-ray data, a 3D upright bone structure was acquired. There are two ways to array the 3D data on the 2D image: Intensity-based registration and feature-based registration. Even though registering Intensity-based method takes more time, this method will provide more precise results, and will improve the accuracy of surgical planning.
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.
이 글에서 필자는 총독부 도시계획기록을 포함한 일제 식민지 시기 역사기록을 어떻게 평가하는 것이 바람직할 것인가 하는 문제의식을 가지고, 이러한 기록에 대해서 여러 가지 평가론을 적용시켜 검토해 보았다. 그럼으로써 상대적으로 유용하고 실제적인 평가 방법론을 도출해 보려고 시도했다. 도시계획기록을 포함한 총독부 기록은 기록학적인 평가 과정을 거치지 않고 당대의 보존기간표에 의해 영구기록으로 결정되어 현재까지 보존되고 있는 기록으로서, 기록을 생산한 조직의 위상과 기능이 명확하게 규명되어 있지 않으며, 기록 생산의 맥락이 대체적으로 불분명하고, 전체 기록이 남아있지 않으며, 그 일부가 우연히 살아남아 보존되기에 이른 것들이다. 총독부 기록과 도시계획기록에 적용시켜본 평가론의 쟁점은 기록의 본원적 가치에 대한 논쟁, 쉘렌버그의 역사기록에 대한 정보가치 평가론, 미래의 이용가치와 경제성의 논리에 기반한 소장 기록 재평가 이론의 유용성, 기능 기반 평가와 도큐멘테이션 전략, 특정한 역사적 시기의 식민지 기록으로서의 특성에 의한 평가, 일제 식민지 기록의 내재적 가치, 당대와 현대의 기록처분권에서 도시계획기록의 "영구 보존기록"으로의 결정 등이었다. 본원적 가치 논쟁에 비추어보면 총독부와 도시계획기록은 오늘날의 대부분의 공공기록과 마찬가지로 진본성과 객관성을 보장받는 기록은 아니다. 생산자의 기록 생산 의도와 진본성을 비판적으로 검토해야 역사적 사료로서 사용될 수 있는 기록이다. 소장기록 재평가론은 경제성 및 효율성의 관점에서 평가를 거치지 않은 기록을 계속해서 더 보존할 필요가 있는가를 판별하는데는 유용하지만 식민지 기록같은 유일성과 희귀성이 있는 기록에는 적용하는 것이 부적절하다. 붐스의 사회 표상화 평가 이론, 즉 기록의 평가 및 선별 준거를 기록의 내적 특성이 아닌 기록이 생산된 사회적 과정과 그 사회를 대표하는 정도에서 찾아야 한다는 접근방식이나 도큐멘테이션 전략, 즉, 당대의 대표적 지표를 선별하고, 개별기관의 범위를 넘어서는 전 사회적 차원의 기록을 평가 선별하고 수집하는 접근 방식이 과거 역사기록인 총독부 기록이나 도시계획기록의 평가에 있어서 실질적으로 유용한 평가틀이 되지는 못했다. 총독부기록은 식민지 통치를 증거하는 얼마 되지 않는 소수의 기록으로서 특정 연대 이전의 기록을 역사기록으로 보존하는 평가 관행으로 볼 때에도 당연히 보존되어야 하는 기록이다. 역사기록으로 결정되는 기년도가 법제화되어 있지는 않지만 관행적으로 보존된 것이 그런 인식을 반영한다고도 볼 수 있다. 총독부 도시계획기록은 색채로 된 도면과 과거의 도시와 가로의 사진 등 실물로 보존해야 할 가치가 있는 것으로 판명되었고 디지털화를 한다고 하더라도 원본을 보존해야 할 필요가 있는 기록으로 평가된다. 총독부 도시계획 기록의 평가는 결과적으로 거시적 기능적 분석론 등 발전된 평가론의 반영 노력에도 불구하고 쉘렌버그식의 역사적 기록의 정보 가치의 평가 방식으로 회귀했다. 역사적 기록이 갖는 정보 가치의 미시적 평가 방식이 위주가 된 것이다. 그러나 동시에 총독부 지방행정기관의 조직의 기능과 활동 내용을 어느 정도까지 재구성해주는 작업이 수행될 수 있었다. 맥락 정보를 잃은 보존기록의 맥락 정보 및 배경 정보를 최대한 재구축하여, 전체 총독부 기록의 평가를 효과적으로 수행하는 것이 이를 통해 가능할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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