대용량 지형 데이터는 최신 그래픽 하드웨어를 사용해도 실시간으로 표현하기가 어렵다. 일반적으로 이런 대용량 지형 데이터를 실시간에 처리하기 위해 연속 상세 단계 기법 같은 메쉬 간략화 기법이 사용된다. 하지만 기하 분할(geometry splitting)과 같이 기존의 GPU기반 사진트리를 사용하는 기법은 트리의 깊이가 깊어질수록 많은 정점을 사용하고 이를 다시 재전송하기 때문에 성능이 저하되며 텍스처를 이용해 트리를 구성하기 때문에 트리의 용량이 커지는 단점이 있다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사진트리 기반의 묶음(chunk)으로 구성된 상세 단계 선별 기법을 GPU에서 처리하는 실시간 지형 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 기하 분할 기법의 단점을 해결하기 위해 트리 탐색을 제한하고 테셀레이터(tessellator)에서 묶음을 생성한 후 렌더링함으로써 트리 탐색을 줄이고 묶음을 GPU에서 바로 생성할 수 있어 효율적으로 지형을 렌더링할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 헬스케어 기술이 접목되어 시간과 장소에 구애받지 않고, 지속적인 건강관리가 가능한 u-헬스케어 기술이 급부상하고 있으며, 한국의 최첨단 정보 환경을 기반으로 하여 향후 급증할 의료수요에 대처하기 위한 u-헬스케어 기반기술이 절실한 실정이다. 특히, u-헬스케어 분야에서 다루는 정보는 주로 건강이나 생명과 밀접한 관계가 있는 관련 정보로서 극히 개인적인 사항을 주로 포함한다. u-헬스케어 서비스가 보안 및 프라이버시 측면에서 많은 취약점과 위협이 존재한다는 점을 볼 때, 데이터 보호를 위한 기술적 대안이 기본적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 안전한 u-헬스케어 시스템을 위해 u-헬스케어 센서모듈을 설계 및 제작하고, USN의 안전성 및 데이터 보호를 위해 NLM-128 알고리즘을 TinyOS상에서 소프트웨어적으로 구현하여 USN 센서노드에 탑재하였다. 그리고 NLM-128 알고리즘에 고속 병렬형 PS-LFSR을 적용하여 암호화 시간을 단축 시켰다. u-헬스케어 응용을 위한 USN 보안센서노드는 환자의 몸에 부착되어 각종 생체 신호를 계측할 수 있으며, 계측된 생체신호들은 무선메쉬네트워크(Wireless Mesh Network)를 통해 통합서버로 전송되며, 그 결과는 실시간으로 모니터링이 가능하였다.
CCTV, 로봇 등의 시스템으로부터 획득된 이미지에는 많은 얼굴 영상이 포함되어 있다. 영상 데이터의 급증으로 이들을 수동 처리하는 것은 어렵고 자동으로 처리할 필요가 있다. 또한 기업은 새로운 기술을 보호하고자 더욱 자동화된 보안 시스템을 요구한다. 그러한 문제를 해결하고자 얼굴인식, 동공인식, 지문인식 등의 방법이 사용된다. 얼굴인식 방법이 직접적인 접촉을 요구하지 않아 많이 사용되고 있으나 현재주로 사용되는 2차원 방식에는 한계가 있으며 이러한 것을 해결할 방안으로 Morphable모델을 생각할 수 있다. MPI에서 만들어진 기존의 Morphable 모델은 텍스쳐(texture), 지오메트리(geometry)와 같은 대량의 데이터로 구성된다. 본 논문은 이러한 용량을 줄이고자 GeometriX에 기반한 Morphable 모델 생성을 다룬다.
일본에서 공간정보를 최초로 수치화시킨 시도는 1969년의 메쉬데이터의 작성부터이고, 종합화된 GIS의 도입은 1970년대에 초부터 시작된 UIS 사업이다. 최근들어 고베의 대지진시 방재 GIS의 유용성이 실제로 증명되면서 더욱 그 발전속도가 빨라지고 있으며, 최근의 설문에서 지자체의 85% 이상이 GIS를 이미 도입했거나 데이터를 구축중이라는 결과처럼 행정업무에서의 활용도 보편화 되고 있다. 본 연구는 수치지도나 GIS의 분야에서 선행적인 경험이 있고 우리 나라와 제도나 계획체계 및 토지에 대한 개념이 유사한 일본의 경우를 연구하여 우리 나라의 정보산업의 근간이 될 도시정보의 구축과 활용에 관한 정보를 얻고자 한다.
SWBF(shrink-wrapped boundary face) 알고리즘은 조직되지 않은 3차원 측정점으로부터 표면을 재구성하기 위해 최근에 제안된 방법이다. 본 논문에서는 SWBF 알고리즘의 표면 중복문제를 제기하고, 이를 해결하기 위한 개선된 표면 재구성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 경계셀이 아닌 모든 셀들을 내부셀과 외부셀로 구분하고, 개선된 경계면의 정의를 이용해 초기메쉬에서 표면의 중복이 발생하지 않도록 하였다. 또한, 측정 방향에 따라 표면 샘플링의 조밀도가 차이가 나는 일반적인 3차원 스캐너로부터 추출된 데이터의 처리를 위해 셀 영상에서 2차원 연결성을 정의하여 사용하였다. 실험을 통해 제안된 방법이 SWBF 알고리즘의 표면중복문제를 극복하는데 매우 유용함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 여러 이미지를 이용하여 사실적인 3차원 장면의 모델을 얻는 방법이 구현되었다. 이미지는 파라메터를 모르는 카메라를 이용하여 여러 위치에서 획득한 것을 사용하였다. 먼저 특징점 추출 및 추적 방법을 사용하여 모든 이미지에 대한 대응점들을 구하고 이 점들을 사용하여 사영복원을 구한다. 그 다음 사영 복원된 값에 여러 제약조건을 사용하여 유클리디언 복원을 하면 특징점들의 3차원 좌표값이 계산된다. 이 좌표값을 이용하여 삼각형 메쉬를 구한 후 이 면에 텍스처 맵핑을 하면 사실적인 복원이 완성된다. 전체 시스템은 C++언어로 구현하였으며, 사용자 인터페이스는 Qt 라이브러리로, 텍스처 맵핑과 모델 가시화 부분은 OpenGL 그래픽스 라이브러리로 구현하였다. 구현된 시스템의 효용성을 보이기 위해 모의 데이터와 실제 이미지 데이터를 이용하여 실험한 결과를 포함하였으며 만족할 만한 복원 결과를 얻을 수 있었다.
딥러닝 기반 모델과 물리 시뮬레이션을 결합한 연구는 의료 분야에서 중요한 발전을 이루고 있다. 이는 의료영상 데이터에서 필요한 정보를 추출하고, 물리적 법칙을 기반으로 골격 및 연조직의 변형에 대한 빠르고 정확한 예측을 가능하게 한다. 본 연구는 신경 방사 필드(NeRF), 위치 기반 동역학(PBD), 병렬 리샘플링을 융합하여 3D 볼륨데이터를 쉽게 생성하고 실시간으로 변형 및 시각화하는 시스템을 제안한다. NeRF는 2D 이미지와 카메라 좌표 정보를 사용해 고해상도 3D 볼륨 데이터를 생성하며, PBD는 물리 기반 시뮬레이션으로 획득한 데이터에 대한 실시간 변형과 상호작용을 가능하게 한다. 병렬 리샘플링은 사면체 메쉬와 GPU 병렬 처리를 통해 렌더링 효율성을 높인다. 이 시스템은 광선투사방식으로 렌더링 되어 빠른 실시간 시각화를 제공하며, 비싼 장비 없이 간단하게 3D 데이터를 생성하고 변형할 수 있어 공학, 교육, 의료 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 보여준다.
본 연구에서는 설계모델과 주물 응고의 유한차분법 기반 해석결과를 결합하여 가시화하는 새로운 방법을 제안하고 VR 디스플레이를 도입하여 입체 가시화함으로써 보다 효과적인 분석작업 환경을 제공한다. 먼저 기존 해석 소프트웨어를 사용하여 얻어진 응고해석 결과를 사각형 메쉬모델로 복원하여 복원모델의 모든 정점의 색이 해당 위치의 온도수치를 표현하도록 한다. 다음으로 설계모델의 모든 정점에 대해 가장 가까운 복원모델의 정점을 탐색함으로써 두 모델을 대응하고 대응점의 색을 설계모델 정점에 지정한다. 이때 설계 모델은 최소의 정점으로 모델의 형상이 이루어져 있어 정점의 분포가 복원모델에 비해 균일하지 않으므로 특정 임계값을 설정하여 삼각형 변의 길이가 이보다 큰 경우 정점을 추가함으로써 형태를 유지하는 메쉬 분할을 수행한다. 구현된 시스템은 설계모델 상에서 응고해석 데이터를 가시화함으로써 사용자가 분석객체 세부영역의 정확한 기하정보를 파악할 수 있으며 VR 디스플레이를 통해 실감나는 작업환경을 제공함으로써 보다 빠르고 효과적으로 문제발생여부를 판단할 수 있다.
급격한 도시화로 인한 지하의 무분별한 개발은 기존 지하매설물의 점검과 교체 그리고 새로운 지하시설물 설치에 지연을 일으키고 있다. 최근에는 체계화된 시스템을 도입하여 지하시설물을 관리하고 있지만, 실제 시공은 현장 여건에 따라서 설계 도면과 다르게 진행되기 때문에 기존 지하매설물의 부정확한 위치 정보로 사고가 끊임없이 발생하고 있다. 한편, 전기비저항 탐사는 전극을 지반에 관입시켜 전극 간 전위차로 지반의 전기저항을 측정하는 방식이며, 비파괴 물리탐사 기법으로서 널리 이용되고 있다. 그리고 다수의 전극 쌍을 이용하여 복잡한 지하 구조를 영상화하고, 딥러닝 알고리즘을 활용한 데이터 해석 기술들이 비약적으로 발전하였지만, 아직 지하매설물의 기하학적 조건에 따른 전기저항 변화를 정량적으로 평가한 기초적인 연구로서는 진행된 바가 없다. 본 연구에서는 전극과 지하매설물의 기하학적 매개 변수 해석을 통해서 전기저항 변화를 평가하였다. 먼저, 이론식과 수치 해석의 전기저항값 차이가 작게 나타난 정량화된 메쉬를 적용하여 3차원 전기저항 수치 해석 모듈을 개발하고, 매설물의 깊이, 크기, 그리고 전극과 매설물 간 이격거리에 따른 매개 변수 해석을 통해서 정상 직류 상태에서 전기저항 변화를 정량적으로 비교하였다. 전기저항은 매설물이 얕은 깊이에 위치하고, 크기가 크고, 전극과의 이격거리가 가까울수록 높게 측정되었다. 추가적으로 전극과 지하매설물 주변에 형성된 전위 및 전류밀도 분포를 분석하여 터미널 전극 주변에서 측정된 전기저항을 고찰하였다.
국가의 중요 방재시설인 대형 댐 시설물은 노후화와 홍수, 지진 등의 위험으로 디지털 전환 기술을 적용한 보다 나은 댐 안전점검 및 진단이 필수적이다. 종래의 인력에 의한 육안 안전점검 방식은 인력 접근의 어려움과 고소작업의 위험성, 노하우 중심의 점검에서 오는 데이터의 신뢰성 등의 문제가 있었다. 본 연구에서는 2개 대규모 댐 시설물을 대상으로 드론 photogrammetry에 의한 디지털 데이터 기반 댐 안전점검의 적용성을 검토하고, 지속적 활용을 위한 데이터 관리 방법론을 제시하였다. 댐 높이 42 m 및 99.9 m의 댐들에 대해 수면 및 전자기장 간섭, 심한 고저차에도 불구하고 평면적 더블그리드 및 수동 촬영 방식으로 GSD 2.5 cm/pixel 이내의 양호한 3D 디지털 모델을 생성하였다. 생성된 3D 메쉬 모델, 정사영상, 수치표면모형으로 as-built 조건의 종단 및 횡단 선형을 손쉽게 추출하여 댐의 변형 모니터링에 효과적임을 확인하였다. 댐 여수로 등 콘크리트 시설물에 대한 디지털 3D 모델로부터 균열 및 손상부를 효과적으로 검출하고 시각화하였으며, 이는 고소작업의 위험성 및 접근 제약 시설의 안전점검에 활용가능하다. 또한 댐의 안전점검 시 외관 조사망도를 3D 디지털 모델 상에서 매핑하는 방법과 손상 정보 이력 관리를 위한 관계형 데이터베이스 구조화 방안을 제안하였다. SYG댐 여수로 안전점검에 대한 투입 노동력과 시간을 실측한 결과, 드론 photogrammetry 방법은 기존 인력 육안점검에 비해 48%의 생산성 향상 효과를 확인하였다. 드론 photogrammetry 기반 댐 안전점검 디지털 전환은 업무의 생산성과 데이터 신뢰성 향상에 매우 효과적인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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