현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.
미리 저장된 객체의 3차원 특징점(Feature point) 좌표와 카메라 영상의 2차원 특징점 좌표를 매칭(Matching)하여 객체를 추적하는 방식의 경우, 카메라의 시점이 변할 때 특징점에서 발생되는 원근 효과(Perspective effect)가 반영되지 못하여 특징점 매칭 오류가 발생한다. 따라서 특징점에서 발생하는 원근 효과를 반영하여 정확한 카메라 포즈를 추정하기 위해 이전 프레임(Frame)의 카메라 포즈(Camera Pose)에 맞추어 텍스쳐가 포함 된 3차원 객체의 모델을 렌더링 하여 원근 효과를 적용한 후, 현재 카메라 영상과 특징점 매칭하여 프레임 사이의 카메라 움직임을 구하여 객체를 추적한다. 더 나아가 본 논문에서는 특징점 매칭에서 발생하는 작은 오류들로 인한 미세한 카메라 움직임은 2단계의 임계치(Threshold)를 적용하여 떨림 현상으로 간주하여 떨림 현상이 제거된 객체 추적을 수행한다. 매 프레임마다 카메라 포즈에 맞춘 추적 객체를 렌더링 하기 때문에 떨림 현상으로 간주되어 제거된 카메라 움직임은 누적되지 않고, 추적 오류도 발생시키지 않는다.
7S와 11S 대두단백 분획의 gelling 특성을 연구하기 위하여 $Ca^{++}$의 첨가 및 젖산 발효에 의해 커드를 조제하고 미세구조와 텍스쳐 특성을 비교하였다. 또한 이들 커드를 원료로 치즈를 제조하고 Instron과 관능 경사를 통하여 텍스처를 평가하였다. 대두 커드의 미세구조를 SEM으로 관찰한 결과 망상구조내의 단백질 입자가 응고제간에서는 lactic starter로 제조한 커드가 $CaCl_2$로 제조한 커드보다 더 컸고 단백질 분획간에는 11S 분획이 7S 분획에서보다 더 컸다. Instron에 의한 텍스처 측정치는 lactic starter로 제조한 커드와 치즈가 $CaCl_2$로 제조한 커드와 치즈에 비해 경도, 뭉치는 성질 및 저작성이 높았으며 단백질 분획간에서는 대두단백 11S분획이 분리대두단백과 7S 분획보다 경도, 응집성, 탄성 및 뭉치는 성질이 컸다. 관능검사 결과 11S 분획으로 제조한 치즈가 맛, 경도 및 저작성에서 높은 수치를 나타냈으나 선호도 검사에서는 분리대두단백으로 제조한 치즈가 색상, 저작성 및 깨지는 성질에서 높은 수치를 보였다. 이상의 결과로써, 대두단백 11S분획으로 치즈를 만들 때 색상만 개선시키면 새로운 식품으로서의 개발 가능성이 밝은 것으로 생각된다.
본 연구는 다양한 미세먼지 농도 환경의 야간 CCTV 영상을 학습 시켜 영상에 의한 미세먼지 농도 추정에 대한 실험을 진행하였다. 주간 영상의 경우 많은 관련 연구가 존재하였고, 영상의 다양한 텍스쳐와 밝기 정보가 잘 표현되어 학습에 영향을 주는 정보가 뚜렷하다. 하지만 야간 영상의 경우 주간 영상에 비해 담고 있는 정보가 적고 야간 영상만 사용한 연구가 드물다. 따라서 차량과 가로등 같은 광원 때문에 특징이 균일하지 못한 야간 촬영 영상들과 비교적 광원이 일정한 건물 지붕, 건물 벽, 가로등을 ROI로 결합한 실험을 진행하였다. 이후 야간 영상으로 딥러닝 기반 미세먼지 농도 추정이 가능한지 상관도를 주간 실험과 비교 분석하였다. 실험 결과, 지붕 ROI (Region of Interest) 학습한 경우의 결과 값이 가장 높았고, 전체 영상과의 결합 학습모델은 더 향상된 결과를 보여주었다. 전체적으로 R2가 0.9를 상회하여 야간 CCTV 영상으로부터 미세먼지 추정이 가능함을 나타내고 있고, 날씨 자료의 추가 결합 학습은 실험 결과에 크게 영향을 주지 않은 것으로 계산되었다.
본 논문은 한국 표준 얼굴 데이터를 바탕으로 제작한 3D 얼굴 모델을 활용하여 성형 수술 전후의 모습을 비교하여 성형 수술의 만족도를 높이는 웅용 프로그랭인 3D 가장 얼굴 성형 시스댐에 대한 연구 및 구현이다. 이 연구를 위하여 2D 개인 얼굴 이미지와 3D 한국인 표준 모델을 활용하여, 2D 이미지 상의 사용자의 실제 얼굴과 똑같은 3D 얼굴 모델을 구현한다. 본 연구에서 제안하는 3D 가상 얼굴 성형 시스템은 얼굴 모텔의 기본이 되는 3D 한국인 표준 얼굴 모델에 2D 개인 얼굴 이미지로부터 추출한 개인 특성 정보를 적용함으로서 3D 얼굴 모델링 시스템을 구현하고 3D 얼굴의 사실성올 높이는 텍스처 맴핑 및 구축된 얼굴을 활용하여 성형 수술 후의 얼굴의 변화를 나타내는 3D 얼굴 성형 시스댐 등으로 구성되어 있다. 제안된 3D 가상 얼굴 성형 시스템은 정확한 개인 얼굴 모델링 방법을 제공하고, 성형 전후의 얼굴을 미세하게 조정하는 기능을 부여함으로써 현존하는 유사 시스템에 비교하여 성형 수술의 만족도와 안정성을 높이는 결과를 나타내었다.
결정질 실리콘 태양전지 연구에 있어서 가장 중요한 부분은 재료의 저가화와 공정의 단순화에 의한 저가의 태양전지 셀 제작 부분과 고효율의 태양전지 셀 제작 부분이다. 본 논문에서는 마이크로 블라스터를 이용하여 폐 실리콘 웨이퍼를 태양전지용 재생웨이퍼를 제작함으로써 고효율을 가지는 단결정 실리콘 웨이퍼를 저 가격에 생산하기 위한 것이다. 특히 마이크로 블라스터를 이용하여 폐 실리콘 웨이퍼를 가공 할 때 표면에 생성되는 요철은 기존 태양전지 셀 제작에서 텍스쳐링 공정과 같은 표면 구조를 가지게 됨으로써 태양전지 셀에 제작 공정을 줄일 수 있는 효과도 가지게 된다. 마이크로 블라스터는 챔버 내에 압축된 공기나 가스에 의해 가속 된 미세 파우더들이 재료와 충돌하면서 재료에 충격을 주고 그 충격에 의해 물질이 식각되는 기계적 건식 식각 공정 기술이다. 이러한 물리적 충격을 이용하는 마이크로 블라스터 공정은 기존 재생웨이퍼 제작 공정 보다 낮은 재처리 비용으로 간단하게 태양전지용 재생웨이퍼를 제작 할 수 있다. 하지만 마이크로 블라스터를 이용하면 표면에 식각된 미세 파티클의 재흡착이 일어나게 되므로 이를 제거하기 위하여 DRE(damage remove etching) 공정이 필요하게 된다. 본 연구에서는 이방성, 등방성 식각 공정으로 태양전지용 재생웨이퍼를 제작하기 위해 가장 적합한 DRE 공정을 찾기 위해 등방성 식각은 RIE 식각으로, 그리고 이방성 식각은 TMAH 식각을 이용하였다. 마이크로 블라스터 공정 후 표면 반사율과 SEM 사진을 이용한 표면 요철 구조를 확인 하였고, DRE 공정 후 표면 반사율과 SEM 사진을 이용하여 표면 요철 구조를 확인 하였다. 각각의 lifetime을 측정하여 표면 식각으로 생성된 결함들을 분석하여 태양전지용 재생웨이퍼 제작에 가장 적합한 공정을 확인 하였다.
Recently, the manufacturing of micro-cavity by means of laser surface texturing (LST) technique and low friction study by the LST have been in great progress. Most of current works have been dealing with the effect of cavity on friction and wear. The main objective of the present study was to investigate numerically two-dimensional lubrication characteristics of micro-dimple shapes fabricated on solid surfaces, and this study utilized the commercial CFD code (Fluent V.6.3). For the evaluation, preliminary simulation was conducted and numerical predictions were compared with the analytic solution obtained from the Reynolds's equation. Mainly, the present study investigated the influence of dimple depth, pattern shapes, and film thickness on lubrication characteristics related to the reduction of friction. It is found that the existence of micro-dimpled surface makes it possible to substantially reduce the friction forces exerted on the surfaces. In particular, substantial decrease in shear stresses was observed as the lubricant film thickness decreases. For instance, in the case of the film thickness of 0.01 mm, the estimated shear stress decreases up to about 40%. It indicates that the film thickness would be important factor in designing the micro-dimpled surfaces. Furthermore, it was observed that such a optimum dimple depth would be present because the dimple depth larger than the optimum value did no longer affect the reduction in shear stresses.
This paper introduces a system to machine micro-sized patterns effectively on surface based on micro-milling process using tools with simultaneous rotation and oscillation, oscillation micro milling. To review the effectiveness of proposed concept, we integrated a micro-spindle supported by active magnetic bearings with a precision 3-axis air bearing stage using double-wedge mechanism, and tested this oscillation milling. Two types of oscillation milling were tested, which are linear oscillation milling with a flat end mill and elliptical oscillation milling with a ball end mill with 0.3 mm of diameter. The spindle was rotating 110 krpm and workpiece was moving constant speed of 2~8 mm/sec during the oscillation milling. As the results, multiple oval shape dimples were generated in regular spacing, and the variation of elliptical motion made different shapes of patterns. The results showed that proposed oscillation milling can be successfully used for machining repeated micro-patterns.
본 논문에서는 얼굴 표정인식을 위한 새로운 지역 미세 패턴 기술 방법인 Signed Local Directional Pattern(SLDP)을 제안한다. SLDP는 얼굴 영상의 텍스쳐 정보를 표현하기 위해 에지 정보를 이용한다. 이는 기존의 방법들에 비해 뛰어난 구별 성능과 효율적인 코드 생성을 가능하게 한다. SLDP는 마스크 범위 이웃 화소들을 이용하여 에지 반응 값을 계산하고 이들 중 부호를 고려하여 에지 반응 값이 큰 에지 방향 정보를 가지고 만들어진다. 이는 기존 LDP에서 구별하지 못하던 비슷한 에지구조에 밝기 값이 반대인 지역 패턴을 구별할 수 있다. 본 논문에서는 얼굴 표정인식을 위해 얼굴 영상을 여러 영역으로 분할하고 각 영역으로부터 SLDP코드의 분포를 계산한다. 각 분포는 얼굴의 지역적인 특징을 나타내고 이들 특징을 연결해서 얼굴 전체를 나타내는 얼굴 특징 벡터를 생성한다. 본 논문에서는 생성된 얼굴 특징 벡터와 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서 Cohn-Kanade 데이터베이스와 JAFFE데이터베이스에서 얼굴 표정인식을 수행했다. SLDP는 표정인식에서 기존 방법들보다 뛰어난 결과를 보여주었다.
취반방법이 즉석쌀밥의 품질에 미치는 영향을 조사하기 위하여 상압취반, 가압취반, 열탕침지후 가압취반등 세가지 취반방법으로 즉석쌀밥을 제조하였다. 취반방법별 건조양상은 거의 차이가 없었으며 $95^{\circ}C$에서 열탕침지한 다음 가압취반하는 방법이 다른 취반방법보다 건조시간이 많이 소요되었다. $90^{\circ}C$에서 건조시작 후 20분이 경과된 다음부터는 감률건조기가 지속되었으며 2시간후 건조가 완결되었다. 즉석쌀밥의 복원속도는 $95^{\circ}C$에서 10분간 열탕침지하여 제조한 것이 가장 빨랐으며 열탕을 부어 실온에서 복원할 경우 7.5분후에 평형수분함량에 도달하였다. 즉석쌀밥의 관능적 품질특성 및 텍스쳐는 가압취반 또는 열탕침지후 가압취반하여 제조한 것이 일반쌀밥에 비하여 견고성이 낮고 끈기가 높았으며 상압에서 전기밥솥에 의하여 취반하여 제조한 것은 견고성이 높고 끈기가 낮았다. 한편 취반방법에 따른 미세구조의 차이를 형성된 air cell의 모양으로 판단할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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