친환경 추진제인 과산화수소의 성능 향상을 위해 블렌딩 기법을 적용하였다. 90 wt.% 과산화수소에 독성이 낮은 에탄올을 블렌딩 하였으며, 저장성 평가 결과 연료에 의한 저장성 저하는 나타나지 않았다. 재료 적합성 및 내열 평가 결과 Inconel X750과 Topheat A가 높은 적합성과 내열 특성을 보였으며, SUS 316L 역시 적합성이 우수하였다. 내열 특성 향상을 위해 Al2O3, Y2O3, ZrO2를 코팅 후 내구성 평가를 수행한 결과, Y2O3 코팅은 사용이 부적합하였으며, 재료의 사용 가능 온도가 코팅의 접착성과 관련이 있음을 확인하였다. 블렌딩 기법을 통한 성능 향상을 확인하기 위해 추력기 실험을 진행하였으며, 실험 결과 반응기 온도가 $870^{\circ}C$로, 90 wt.% 과산화수소의 단열 분해 온도인 $760^{\circ}C$ 보다 높음을 확인하였다.
선형 폴리락틱산/스타형 폴리락틱산 블렌드를 용융 및 용액 블렌딩에 의해 제조하여 이들의 열적 특성 및 결정화 거동을 살펴보고 블렌딩 방법이 이들에 미치는 영향을 살펴보았다. 분지형 구조를 갖는 스타형 폴리락틱산은 선형 폴리락틱산에 비하여 용융 및 용액 가공에서의 분자량 감소가 적음을 확인하였으며, 용융 가공에 비하여 용액 가공에서 분자량 분포가 넓어짐을 확인하였다. 스타형 폴리락틱산을 선형 폴리락틱산에 블렌딩하였을 경우 용융온도의 감소와 유리전이온도의 감소를 확인하였으며, 용액 블렌딩에 의하여 얻어진 블렌드는 용융 블렌딩에 의하여 얻어진 블렌드에 비하여 낮은 유리전이온도를 갖음을 알 수 있었다. 분지형 구조로 인하여 상대적으로 결정화가 어려운 스타형 폴리락틱산과 스타형 폴리락틱산 함량이 높은 블렌드의 경우, 용액 가공에 의하여 용융 가공에서 보다 높은 결정화도를 얻을 수 있었다.
고무-섬유로 이루어진 고무복합체 제조공정을 단순화하기 위한 직접블렌딩 기술을 본 연구에서 제시하였다. 직접블렌딩 방법은 레소시놀, 헥사메틸테트라민, NaOH로 이루어진 결합체를 고무혼합물 배합공정에 직접 혼합하여 보강섬율의 접착제 처리공정을 생략할 수 있는 방법이다. 이러한 직접블렌딩 메커니즘을 규명하기 위해 결합체를 직접 고무혼합물에 블렌딩한 경우와(Case I) 결합체를 수용액 상에서 반응시켜 경화물을 얻은 후 이를 분쇄하여 고무혼합물에 배합하는 경우를(Case II) 비교하였다. 모폴로지 분석결과에 의하면 Case II의 경우 결합체와 매트릭스 고무 사이에 뚜렷한 계면이 발생하였지만, Case I의 경우 적절한 가공조건 아래서 결합제와 매트릭스 고무 사이의 반응에 의해 새로운 상이 생성됨을 알 수 있었다. 또한, SBR-나일론 고무복합체의 최적 성능을 위한 결합제의 최적 조성은 레소시놀과 헥사메틸렌테트라민의 mole비가 1.2:1인, 즉 레소시놀과 포름알데히드의 mole비가 1:5인 조성이었다.
최근 들어 얼굴 교체와 같은 영상 합성 기술들이 많은 관심을 받고 있다. 일반적으로 영상을 합성할 때, 영상간 뚜렷한 명암 차이로 인해 부자연스러운 경계가 발생하는데 이를 자연스럽게 제거하는 블렌딩 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 적응적 가중치 기반의 영상 블렌딩 방법을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 얼굴 합성시 발생하는 뚜렷한 경계 부분을 자연스럽게 제거하고, 합성하고자 하는 얼굴의 눈, 코, 입과 같은 주요 부위를 잘 보존하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 2D 실사 기반 가상 헤어스타일의 자연스런 착용감을 제공하기 위한 것으로, 가상 헤어스타일러의 모발 블렌딩 방법에 관한 것이다. 제안된 방법을 2D 실사 영상에서 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상타에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행할 시에 머리모양의 변형을 따라 단계적으로 변하는 가변 모핑 마스크를 사용하여 가상 헤어스타일을 생성하고 이렇게 생성된 헤어스타일을 가변 모핑 마스크의 경계 영역에서 시그모이드 함수에 기반한 모발 블렌딩을 수행함으로써 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스러운 착용감을 제공하는 여러 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있다. 통상 이러한 작업은 사용자의 수작업에 전적으로 의존하는 반면에 제안된 방법은 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 반자동화를 통해 작업 피로도와 작업 시간을 경감시킬 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스런 착용감을 제공하는 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 이점이 있다.
현재 기술의 블렌딩 된 동영상을 재생하는 과정에서 사용하는 기법은 각각의 이미지들을 스티칭 후 동영상을 재생하므로 이전 프레임의 경계를 고려하지 않는다. 이러한 과정에서 움직임이 동일한 경계 부분을 정확하게 파악하여 연결하지 못하는 오류가 발생하여 자연스러운 영상 재생이 불가능하다. 이에 대한 해결책으로 각 영상의 frame 을 추출하여 경계의 가중치를 비교한 후 차이가 클 경우 새로운 경계를 생성하여 적용하는 과정을 고안했다. 상기의 과정을 통해 블렌딩 된 동영상의 초기 오류가 크게 감소하였다. 본 논문에서는 해당 기술에 대한 구체적인 방안을 제시하여 다양한 동영상을 효과적으로 개선하여 오류를 최소화한 동영상을 얻을 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 포즈에 적응적인 가중치 맵 (weight map)에 기반한, 얼굴 교체시스템을 위한 블렌딩 기법을 제안한다. 우선 얼굴교체를 진행하기 위해 목표얼굴이 들어있는 영상으로부터 실시간으로 얼굴의 기하학적 특징점 (land mark)을 검출한다. 다음 검출된 특징점의 분포에 따라 얼굴영역에 대해 삼각화 (triangulation)를 진행한다. 참조영상에 대해서도 같은 과정을 적용하고 대응되는 영역끼리 워핑 (warping) 변환을 시키면 목표 얼굴과 같은 포즈의 참조얼굴을 얻을 수 있다. 그 다음 두 영상의 피부색 톤을 일치시켜주고 안면교체를 진행한다. 하지만 교체된 영역과 목표 얼굴 사이에 부자연스러운 경계가 발생하게 되는데 블렌딩 기법을 통해 이런 경계를 제거한다. 본 논문에서는 사전에 표준얼굴형태모델을 이용하여 정면 얼굴의 가중치 맵을 생성하고, 표준얼굴형태모델과 목표 얼굴사이 변환관계를 이용하여 포즈에 대응되는 가중치지도를 생성하였다. 이렇게 얻어진 가중치 맵은 일관되게 정해진 가중치 맵에 비해 포즈변화에 적응적으로 대처할 수 있어 보다 자연스러운 얼굴교체 효과를 얻을 수 있다.
This paper proposes a method for obtaining blend surfaces between machining data of surfaces. This blending algorithm consists of trangation, detection, tracing, construction of blend surfaces, and generation of machining data for the blend surfaces. Inpus of the algorithm are a blend radius and machining data of surfaces to be blended. CL data as well as CC data can be applied as an input machining data of the algorithm.
메탈로센 촉매로 제조된 메탈로센 선형 저밀도 폴리에틸렌(m-LLDPE)과 Ziegler-Natta 촉매에 의하여 제조된 선형 저밀도 폴리에틸렌(LLDPE) 블렌드의 결정화 거동을 고찰하여 보았다. 특히 블렌딩이 이들의 결정화 induction time 및 구정성장 속도 그리고 최대 구정의 크기에 미치는 영향을 중점적으로 살펴보았다. LLDPE/LDPE 블렌드와는 달리 LLDPE에 m-LLDPE를 블렌딩할 경우, 각각의 결정 형성 대신 하나의 결정이 형성됨을 확인하였으며 induction time이 현저히 짧아짐을 알 수 있었다. 하지만 이러한 감소는 블렌드의 조성비에는 크게 영향을 받지 않았다. 또한 블렌딩에 의하여 LLDPE의 구정성장 속도가 증가함을 확인할 수 있었으며, 구정의 최대 크기는 induction time과 구정성장 속도가 LLDPE에 미치는 영향에 따라 달라짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 삼각 메쉬의 홀을 채우는 새로운 기법을 제시한다. 첫번째, 임의 모양의 홀을 검출한다. 두번째, 삼각화(triangulation), 세분화(refinement), 공정화(fairing), 스무딩(smoothing) 과정을 통해 소스 및 타겟 홀 패치를 생성한다. 마지막으로, 두 패치 사이의 형상 차이를 분석하고 패치간 블렌딩을 통해 특징이 강조된 홀 패치를 얻는다. 다양한 모양의 홀을 갖는 삼각 메쉬 모델에 홀 채움 기법을 적용하여 모델을 복원함으로써 제안된 기법의 효과성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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