For the development of a ultra-precision CNC polishing system including on-machine measurement system, we study a corrective polishing algorithm. We calculated unit removal profiles for various flat type polishing tools and polishing tool positions. Using these results we simulate the corrective polishing process based on dwell time control. We calculate dwell time distributions and residual error of the polishing simulation method and the FFT calculation method. We test corrective polishing algorithm with an optical glass. The target removal shape is a sine wave that has amplitude 0.3 micro meters. We find this polishing process has a machining resolution of nanometer order and is effective for sub-micrometer order machining. This result will be used for the software development of the CNC polishing system.
소형어선이나 일반적인 활주형선형은 부분적인 형상 수정을 거치게 되면 3차원 곡면으로 이루어진 선체의 외판을 2차원 평면상에 전개하여 표현할 수 있다는 특성을 가지고 있다. 이러한 점을 활용하여 전개도형에 따라서 제작된 얇은 FRP 판재를 선 요소들로 정의된 형틀 상에서 변형시켜 선체의 형상을 만들고 그 내부에 추가로 FRP를 적층 함으로서 선체를 완성하는 방법을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 낙동강에 위치한 강정고령보에 설치된 자연형 어도의 유인효율 증대를 위한 어도의 위치 수정 제시를 하였다. 평면 2차원 물리서식처 모형인 River2D 모형을 통해 강정고령보의 자연형어도 입구부의 유속장과 WUA(Weighted Usable Area)를 이용하여 유인효율을 분석 실시하였다. 유인효율 분석 결과 자료와 2013년도 어류모니터링 자료를 통해 WUA는 어류 유인효율 평가하는 지수로 사용 될 수 있는 것을 간접적으로 검증하였다. 어류의 소상에는 유속이 중요한 인자로 작용한다. 모의를 통한 강정고령보의 유속장을 확인해보면 자연형어도가 설치된 좌안과는 반대로 우안쪽으로 형성되는 것을 확인하였다. 어도의 모양 및 위치를 수정한 지형자료를 이용하여 River2D 모형모의를 통한 어도의 유인효율을 증대 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 유속장이 주로 발생하는 보 우안쪽에 설치하는 것이 유인효율을 최대로 끌어낼 수 있었지만 비용적인 부분과 유인효율을 같이 생각한다면 현재 설치된 좌안 자연형어도의 입구부를 상류쪽으로 위치하여 재설치하는 것이 어류의 유인효율을 증대시켜주는 효과적인 제시방안이 되리라 사료 된다.
본 논문에서는 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3D 점군을 사용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라를 이용하여 실내환경을 복원하는 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점 간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 3D 모델 생성에 활용될 수 있다.
초임계 익형은 천음속 영역에서 비행하는 상업용 민간 항공기와 전투기 날개의 공력성능을 향상시키기 위해 Whitcomb R. T.가 제안 하였다. 초임계 익형은 상부표면을 평평하게 디자인하여 임계마하수보다 큰 마하수에서 나타나는 익형 주위의 충격파 출현을 지연시킴으로써 항력을 줄일 수 있고, 상부 표면의 평면 설계로 인한 양력 감소를 보정하기 위하여 하부 표면의 꼬리부분에 캠버가 있는 형상을 하고 있다. 본 연구에서는 EDISON CFD를 이용하여, 초임계 익형의 공력특성을 해석하고 Xfoil의 data와 비교 분석하였다. 또한, 초임계 익형의 형상을 변경하여 두께와 뒷전 캠버가 다른 초임계 익형을 설계하였다. 새로운 초임계 익형의 형상은 상용 프로그램 Maple12을 이용하여 Whitcomb Integral Supercritical Airfoil의 형상을 수정하여 구할 수 있다. 초임계 익형 주위의 유동을 2D압축성 유동으로 가정하고 EDISON CFD의 2D_Comp-2.0 솔버를 사용하여 수치해석을 수행하였다.
본 논문에서는 실내환경의 3차원 복원을 위해 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3차원 점군에 대한 정합 기법을 제안한다. 일반적으로, 기존의 정합 방법들은 많은 계산량을 요하며, 정합하는데 많은 시간이 소요된다 또한, 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 점군에 대해서는 정합이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 투영 기반 정합 방법을 제안한다. 첫 번째, 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3차원 점들을 제거하고, 공간적 특성을 이용하여 현재 화소의 주변 3차원 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 장면에서의 3차원 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 두 단계 정수 매핑을 적용한 후 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용해 대응점을 찾는다. 그리고 적응적 탐색 영역에 기반하여 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 대응되는 점들에 대한 색을 참조하여 최종적인 색을 계산하고, 위의 과정을 연속된 장면에 적용함으로써 실내환경을 복원한다. 제안된 방법은 대응점을 2차원 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄이며, 3차원 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 정합이 효과적이다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 몇 장면에 대한 색과 깊이 영상만으로도 실내환경의 3차원 복원이 가능하다.
본 논문에서는 손에 든 비디오 카메라로 촬영한 영상을 결합하여 대형 고해상도 영상을 생성하는 모자익 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 대응점 검색 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 형태정보만 이용하는 방법을 사용 하는 것과는 달리 형태정보와 칼라정보를 모두 사용하여 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접하는 영상 간에 빠른 속도로 대응점을 추정하여 영상간의 초기 변환관계를 계산하는 보로노이 거리(Voronoi Distance)정합법을 이용하여 비슷한 형태를 가진 후보 영역들을 추출한 다음, 칼라 정보를 이용하여 최종 중첩영역을 찾는다. 이것은 영상내의 특징점을 기준으로 특징점 사이의 거리가 동일하도록 기준영상의 보로노이 평면(Voronoi Surface)을 생성하고 입력영상과 기준 영상간의 정합 부분에서 누적된 보로노이 거리를 최소화하는 대응점을 이항검색 기법으로 추출하는 방법이다. 추출된 계산된 초기 변환행렬은 Levenberg-Marquadt 방법을 통해 최적 변환행렬로 수정되고 이 변환행렬에 의해 영상이 합성되어진다.
컴퓨터그래픽스에서 실세계의 피사계 심도를 표현하기 위해 많은 연구가 진행되어왔다. 피사계 심도는 초점이 맺히는 초점평면을 기준으로 초점거리보다 가깝거나 멀 경우 렌즈와 조리개의 특성에 따라 해당부분이 흐리게 표현되는 현상이다. 이것을 이용하면 사람의 눈처럼 수정체에 의한 아웃 포커스 현상을 표현할 수 있기 때문에 현실감 있는 영상 표현이 가능하다. 본 논문에서는 eye-tracking 기술을 이용하여 사용자의 착안점을 계산하고 이를 바탕으로 GPU기반의 피사계 심도 조절방법을 구현함으로써 입체영상을 볼 때 발생하는 부작용을 줄이는 방법을 제안한다. 일반적으로 입체영상은 사용자의 초점을 강제로 조정하기 때문에 장시간 입체영상을 보면 어지럼증 등 부작용이 나타난다. 제안하는 기법은 눈동자의 움직임을 실시간으로 추적하여 입체영상의 피사계 심도를 자동으로 조절할 수 있기 때문에 부작용 저감이 가능하며 몰입감을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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