• 제목/요약/키워드: 수정 B-spline

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제어곡면 수정에 의한 기하오차 보정 (Compensation of Geometric Error by the Correction of Control Surface)

  • 고태조;박상신;김희술
    • 한국정밀공학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.97-103
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    • 2001
  • Accuracy of a machined part is determined by the relative motion between the cutting tool and the workpiece. One of the important factors which affects the relative motion is the geometric errors of a machine tool. In this study, firstly, geometric errors are measured by laser interferometer, and the positioning error of each control point selected uniformly on the control surface CAD model can be estimated from th oirm shaping model and geometric error data base. Where a form shaping function is derived from the link of homogeneous transformation matrix. Secondly, control points are shifted to the estimated amount of positioning errors. A new control surface is modeled with NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) surface approximation to the shifted control points. By generating tool paths to the redesigned control surface, we reduce the machining error quite.

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3차원 형상정보 처리기술을 이용한 환두대도의 디지털 원형복원 (Digital Restoration of Ring-Pommeled Sword by Using Technology of 3D Shape Information Processing)

  • 김영원;전병환
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.133-140
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    • 2005
  • 문화기순(CT)은 좁은 의미로 문화콘텐츠를 만들어내는 데 기본이 되는 기술로 각 국은 세계적 문화 공감대를 형성할 수 있는 콘텐츠를 창출하기 위한 노력을 기울이고 있다. 우리 고유의 문화유산을 응용하는 다양한 콘텐츠가 생성될 때 창의적이고 세계적인 경쟁력을 갖추게 되며, 이를 위해 문화원형 복원기술은 필수적인 핵심 기술이다. 본 논문에서는 찬란한 문화유산을 가진 백제시대 유물인 금동용봉환두대도를 3차원 형상정보 처리기술과 고고학적, 과학적 분석 자료를 토대로 디지털의 원형복원한다. 먼저, 3차원 스캐닝 작업을 통해 취득된 데이터는 샘플링과 특징추출 및 정합과정 후 홀 채움 및 스무딩을 이용하여 보정하고, NURBS와 B-Spline 방법을 이용하여 곡면으로 모델링한다. 그런 다음, 환두대도 구성요소의 색상과 재질을 추정하여 텍스쳐를 편집한 후 맵핑한다. 제작되어진 원형 모델은 전문가의 검증을 거쳐 수정 보완되었다. 디지털 복원된 환두대도는 IT기술과 결합하여 디지털 박물관 구축 및 시대별 지역별, 유형별 환두대도의 정형화 된 데이터베이스를 구축하여 손실 유물의 원형 추정에 활용할 수 있다. 또한 고고학이나 보존과학의 교육 컨텐츠 및 영화, 방송, 게임, 애니메이션 등의 문화 콘텐츠로 활용할 수 있다.

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유전적 알고리듬을 이용한 신장 사구체 영역의 추출 (Extraction of Renal Glomeruli Region using Genetic Algorithm)

  • 김응규
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권2호
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    • pp.30-39
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    • 2009
  • 사구체 영역의 추출은 신장염 진단 자동화에 있어서 매우 중요한 역할을 하고있다. 그러나 사구체 영역과 타 영역과의 차이가 그다지 뚜렷하지 않고 동시에 표본화 과정과 영상취득과정에서 발생한 얼룩이 원영상에 존재하기 때문에 사구체 영역을 정확히 추출하는 일은 간단치 않다. 본 연구에서는 신장 사구체 영역의 추출에 관해서 유전적 알고리듬에 의한 새로운 방법을 제안한다. 우선, 표준편차 ${\sigma}=2.1$${\sigma}=1.8$의 라플라시안-가우시안 필터를 사용해서 저해상도와 고해상도 영상을 획득한 후, 그 임계값을 0으로 설정하여 2치화 영상을 취득하며, 그런 다음, 저해상도 영상으로부터 경계에지를 추출한다. 사구체의 경계는 B-스플라인 폐곡선으로 표현한다. 이 저해상도 영상에 있어서 B-스플라인 폐곡선을 결정하는 파라메타는 유전적 알고리듬을 이용한 탐색에 의해 잡음과 경계선이 도중에서 끊어지는 것을 방지한다. 그 다음, 보다 정밀한 사구체의 경계 에지를 획득하기 위해 고해상도 영상으로부터 절점수를 8개, 16개 및 32개로 순차적으로 증가시켜 수정한다. 최종적으로 실제 영상에 적용함으로써 제안한 본 방법의 유효성을 확인하였다.