하천의 2차원 흐름 및 하상변동, 오염확산 해석을 위한 유체의 수치해석법에는 유한요소법, 유한차분법, 유한차분법의 변형인 유한체적법, 경계적분법 등이 있으며, 국내의 경우 비구조적 요소망(unstructured mesh)을 이용하여 복잡한 형상을 표현하기가 상대적으로 용이한 유한요소법이 널리 사용되고 있다. 하천을 유한 요소화 하는 전처리 과정은 전체 해석 과정을 자동화 하는데 있어 필수적인 요소이며, 주로 삼각 요소망 또는 사각 요소망을 이용하여 해석을 수행하게 된다. 삼각 요소망의 경우 상대적으로 자동화하기 쉬운 반면 사각 요소망의 생성은 절점 생성 자체가 삼각 요소망 보다 더 많은 기하학적 제한 요소를 가지고 있기 때문에 상대적으로 완성도 높은 알고리즘을 구현하기가 어렵다 할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 2차원 상에서 사각 요소망(quadrilateral elements)을 생성할 수 있는 Paving method를 중심으로 한 요소망 생성 알고리즘에 대해 고찰하고, 국내 최초의 범용 수치해석 모형인 RAMS(River Analysis and Modeling System)에 적용하였다. Paving method는 1990년에 Blacker and Stephenson에 의해 제안되었으며, Sandia National Laboratories에 의해 완성되었다. Paving Method는 advancing front style의 요소망을 생성하게 되고, 바깥쪽에서 안쪽으로 element layer를 생성하면서 채워나간다. 본 연구에서는 기존의 요소망 생성 프로세스에서 element 삽입 전의 검증 기능을 강화한 새로운 버전의 paving method를 적용하엿다.
삼각 메쉬의 특징점을 찾는 것은 메쉬 편집, 메쉬 몰핑, 메쉬 압축, 메쉬 신호처리 등 여러 가지 응용 분야에서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 삼각 메쉬의 특징점을 찾기 위한 방법으로 기하학 스네이크를 제시하였다. 기하학 스네이크는 영상 스네이크를 확장한 것으로, 사용자가 초기 위치를 정하면 에너지 함수를 최소화함으로써 가까이에 있는 특징점을 찾는다. 기하학 스네이크는 항상 메쉬 표면 위에서만 이동하여야 하므로 메쉬를 매개 변수화하여 스네이크를 이차원 상에 매핑된 메쉬상에서 이동시켰다. 스네이크를 특징점으로 이동시키기 위한 외부 에너지는 메쉬 표면의 노말 변화를 이용하여 계산하였다.
현재 우주항공 분야에서 액체연료의 다양한 물성과 비추력이 요구됨으로 이를 만족시킬 수 있는 새로운 형태 및 조성의 액체연료를 개발할 필요성이 요구된다. 일부 국가에선 액체 연료로, 다중고리를 포함한 탄소고리 화합물을 연구, 개발하여 사용하고 있다. 이에 우리는 여러 개의 고리가 포함된 화합물들을 합성하고자 연구를 진행하였고, 그 중 Norbornane 골격에 삼각고리를 증가시킨 화합물들을 합성하였고, 이들 화합물의 발열량 및 밀도를 측정하였다.
본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.
멀티센서시스템으로부터 획득된 영상으로부터 공간정보를 신속하게 생성하기 위하여 영상의 실시간 절대좌표화가 요구된다. 이에 본 연구에서는 결합 조정(combined adjustment) 모델에 기반하여 연속(sequential) 조정 알고리즘을 유도하고 이를 항공삼각측량(Aerial Triangulation : AT)에 적용하여 시스템으로부터 획득되는 영상을 실시간으로 절대좌표화하기 위한 연속 AT 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법을 통해 새로운 영상이 획득될 때마다 이전 단계의 AT 수행 결과를 최대한 활용하고 최소한의 추가적인 연산을 통해 AT를 신속하게 다시 수행할 수 있다. 시뮬레이션 데이터를 이용하여 검증한 결과 영상 1장이 추가될 때마다 매우 짧은 연산 시간을 통해, 기존의 일괄(simultaneous) AT 결과와 비교하여 지상좌표값을 기준으로 ${\pm}4cm$ 이내의 정확도를 확보할 수 있었다.
미나리 묘를 대량으로 생산하는데 있어서 체세포배를 이용하는 방법이 매우 유리하다. 체세포배는 계절에 영향을 받지 않고 좁은 공간에서 한꺼번에 많은 량의 묘를 생산할 수 있다. 또한 생물반응기 등을 이용하여 대량 생산할 수 있으면 실생묘를 대체할 수 있을 것으로 생각된다. 배양기 내의 공기 환경의 영향은 삼각플라스크를 이용한 소규모 배양에서는 문제가 되지 않았지만 배양기가 커짐에 따라 공기 환경의 변화도 커져 체세포배의 발생과 발아에 영향을 미친다. 체세포배를 배양하는 기간은 배발생과 발아로 나누어, 세포에서 배가 발생하는 처음 2주 동안에는 밀폐 환경, 즉 환기가 거의 되지 않는 환경이 유리하지만 이후의 발아 동안에는 산소를 많이 요구한다. 삼각플라스크를 이용한 소규모 배양에서는 aluminum foil을 플라스크의 뚜껑으로 하여, 배지를 교체할 때를 제외하고는 배발생과 발아가 진행되는 전 배양 기간 동안 이를 유지한다. 배가 발생하는 초기 2주의 경우는 이 밀폐 환경이 발아를 촉진시킨다. 그러나 배가 발아하여 정상 식물체로 발달하는데는 유리하지 않다. 체세포배는 발아할 때 산소를 많이 필요로 하며 에틸렌이 많이 축적되면 발아율이 낮아지며, 적절한 공기 환경이 주어지면 체세포배 발아가 동조화되어 균일한 묘를 얻을 수 있고 수확시기도 예측할 수 있다. 본 실험에서는 배가 발아하는 기간 동안 플라스크 내의 공기 환경을 다르게 하기 위해 플라스크를 막는 뚜껑의 소재를 달리하여 배양한 후 발아율을 측정하였다. 또한 가장 효율적인 환기량을 구명하기 위하여 인위적으로 플라스크에 공기를 넣어 강제 환기시키는 실험을 수행하였다. 미나리 cell은 처음 8일까지는 생장을 하지 않다가 이후 급속히 생장을 시작하여 35일 정도까지는 생장을 하다가 다시 생장이 둔화되었다. 밀폐시킨 삼각플라스크에서 자라는 Cell은 상태도 좋지 않고 전반적인 증식량도 적었다. Cell은 환기정도에 민감한 것으로 판단되며 삼각플라스크에서 약 35일 정도의 생장 주기를 가지는 것으로 사료된다. 배양 3주까지는 플라스틱 뚜껑으로 밀폐시킨 bottle에서 가장 많은 체세포배를 얻었다. Air filter를 달아 2일 마다 신선한 공기를 넣어 주었을 때는 배의 발달이 많이 늦어져 배양 3주째에 다른 처리보다 배의 수가 훨씬 적었다. 체세포배가 발달하는 동안에는 산소를 많이 요구하지 않으나 성숙하는 동안에는 산소를 많이 요구하는 것으로 생각된다.
본 논문에서는 불규칙한 샘플 영상에 대해 비지역적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 포함하는 POCS (projection on convex sets) 보간법을 제안한다. 이 방법은 보간을 수행하기 위한 볼록 집합을 정의하고, 해당 볼록 집합으로 반복 투영하여 최종 보 간 영상을 생성한다. 우선 Delaunay 삼각화를 이용하여 불규칙한 샘플 영상을 균일 격자 영상으로 투영한다. 두 번째 단계에서 비지역 적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 적용하고, 세 번째 단계에서 원본 관찰된 화소값을 주입한다. 두 번째 단계와 세 번 째 단계를 반복적으로 투영하고, 마지막 단계로 경계선 검출을 통해 비경계 영역에 비지역적 잡음 제거 기법을 수행하여 최종 보간 영 상을 생성한다. 본 논문에서는 여러 실험 영상을 사용하여 기존 제안된 기법 대비 제안한 기법의 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 OpenGL Rendering을 이용한 모델기반 3D 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 알고리즘에 대해 중점적으로 연구하였다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 맵(Depth Map)을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리 된 깊이 정보는 OpenGL상에서의 일정 간격의 꼭지점(Vertex) 정보로 샘플링 된다. 샘플링 된 꼭지점 정보는 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑 (texture mapping)을 위한 폴리곤(polygon)을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay Triangulations) 알고리즘이 적용되었다. 이렇게 구성된 폴리곤 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 객체를 만들었다. 제한된 하나의 이미지와 깊이 정보만을 가지고 좀 더 넓은 범위의 시점을 가지는 다시점 객체를 생성하기 위해, 새로운 꼭지점을 생성하여 폴리곤을 확장시켜 기존보다 더 넓은 시점을 확보할 수 있었다. 또한 렌더링된 모델의 경계 영역 부분의 깊이정보 평활화를 통해 시각적인 개선을 이룰 수 있었다.
This research was to help slow learners to be motivated and to make their outcome productive, using GSP based on the mathematization theory for learning mathematics, as a way of encouraging the learner-centered approach. With 2 of the second graders in a high school, who had not yet understood trigonometric functions in their first grade period, 7 units of lesson plans were designed for the research. The results showed that first, understanding real life contexts and analyzing properties by observation, and experiment using GSP, to build the concept of trigonometric functions could be a foothold on which learner's organization and outcome from a horizontal mathematization led to vertical mathematization. Despite the delay during the level-up-stage for a while, the learners could attain the vertical mathematization stage and moreover the applicative mathematization through effective use of GSP and the interaction between the learners or a teacher and the learners. Second, using GSP was a vertical tool of connecting horizontal mathematization with vertical mathematization in forming the concept of trigonometric functions and its meaning could be understood by their verbalizing and presenting the outcomes through their active performance. Using GSP is helpful for slow learners to overcome learning difficulties, based on the instructional materials designed by Realistic Mathematics Education.
TIN은 Triangulated Irregular Network의 약자로 불규칙한 대소삼각형의 집합으로 삼각망을 구성, 지표면을 Digital Terrain Model로 만드는 기법이다. 지표면(해저지형포함)은 수치화된 등고선의 벡터 데이터와 점의 표고데이터 또는 표고 평행배열의 Raster데이터로부터 모형화되며 또는 제 3의 방법인 TIN에 의해 모형화된다. 이 TIN에 의한 도형은 컴퓨터가 위성측량, 항공측량, 광파측량 또는 음차수심측량등 측량결과를 받아 어떤 특정 프로그램을 구동 삼각형의 정점에 해당하는 점의 X, Y, Z의 좌표로부터 닫한 삼각형을 작성한다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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