3 차원 입력 장치는 키보드나 마우스 같은 일반적인 입력 장치로는 받아 들이기 어려운 3 차원 입력을 사용자로부터 간편하고 직관적인 방법으로 받아들일 수 있다는 측면에서 활발히 연구 및 사용되고 있다. 또한 햅틱 장치는 가상 물체의 조작에 따른 시각적인 피드백 외에 가상 물체의 느낌을 피드백 힘을 통해 사용자에게 전달해 줌으로써 컴퓨터와 사용자간의 상호 작용에 큰 도움을 준다. 본 논문은 햅틱 피드백이 적용된 실시간 가변형 모델과 효과적인 3 차원 입력에 대한 기반 연구를 하고자 한다. 그리고 이에 대한 한 가지 사례로써 햅틱 장치를 이용한 가상 판화 시스템을 제작 한다. 가상 판화 시스템은 시각 처리 부분과 촉각 처리 부분, 그리고 사용자의 3 차원 입력을 돕는 인터페이스 부분으로 구성되어 있다. 시각 처리 부분은 3 차원 공간 상에서 사용자의 조각에 따른 판화 표면의 변형을 처리하며 촉각 처리 부분은 실제 판화를 제작할 때 느끼는 촉각을 햅틱 인터페이스를 이용하여 사용자에게 전달한다. 이를 위해 먼저 시각 처리 부분에서는 NURBS 기반의 자유 형상 변형 (FFD)기법을 이용하였는데 가상 조각도에 의한 물체 표면의 지역적인 변형을 구현하기 위해 조각도가 닿는 부분에 대해 기조 격자점 (control point)을 증가시켜 원하는 부분에 대한 지역적인 변화를 용이하도록 하였고 다음으로 촉각 처리 부분에서는 S-chain 모델을 이용하였는데 S-chain 모델을 객체 전체에 적용하지 않고 접촉이 일어날 경우 그 접촉점을 기준으로 S-chain 모델을 지역적으로 적용하는 방법을 고안하여 실제 구현에 이용하였다. 인터페이스 적인 측면에서 사용자의 3 차원 입력장치를 통한 인터렉션은 사용자로 하여금 보다 자유로운 입력을 허용하지만 이에 따른 깊이 지각 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 최소화 시키고 사용자의 깊이 지각을 강화시키기 위해 사용자에게 제공되는 시각적 자극을 변형시키고 다양한 정보를 제공하도록 하였다. 가상 판화 시스템은 가상 환경에서 사용자의 조작에 따른 다양한 결과물을 제작 및 출력해 볼 수 있도록 해준다. 또한 가상 환경에서 이러한 기반을 제공함으로써 가상 환경의 장점인 복사, 이동 및 영구 보존 특성을 동시에 얻을 수 있다. 본 논문은 이러한 작업을 위한 기반 기술로써 햅틱 및 가변형 모델, 3 차원 입력 장치에 대한 시각적 인터페이스에 대해 다루고 이 기반 기술을 바탕으로한 가상 판화 시스템의 구현에 대하여 논하고자 한다.
본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 BIM(Building Information Modeling)의 핵심기술인 파라메트릭 기술을 기반으로 하여 철근콘크리트 구조물의 기둥부재 주철근 자동배근시스템을 구축함으로써 기존 프로그램에서 사용자가 직접 입력해야하는 변수의 수를 최소화하고 사용성과 정확성을 높이는 것을 목적으로 한다. 기존 철근배근 형상 자동 모델링에서 기둥철근의 자동 모델링은 기둥단면이 변하는 부분에서의 철근 배근과 정착 및 이음길이를 고려하지 않고 있다. 만약 고려하더라도 이용자가 직접 입력하는 방식이기 때문에 규모가 큰 건물일 경우 방대한 정보의 처리 미숙으로 인해 정확한 모델링을 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 기둥 부재에 대하여 대상 건물을 선정하고 구조해석 모델링을 구축한 후 구조해석 결과 데이터베이스를 추출하여 얻은 정보와 건축구조설계기준에 따른 정착 및 이음 길이 산정에 관한 알고리즘을 구축하여 철근배근 형상 자동화 모듈에 적용하여 배근 자동 설계 및 자동 형상화 모듈을 생성하였다.
수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.
21세기 정보화 시대에 효과적으로 대비하기 위해 세계 여러나라에서 추진하고 있는 정보화 사회를 구축하는데 필수적인 요소로 lnfrastructure인 초고속 정보 통신망을 구축하고 있다. 이에 따라 국내에서도 정부주도로 초고속망을 이용한 대국민 서비스 사업을 추진하고 있고, 이 사업의 일환으로 문화체육부에서도 국립중앙박물관을 중심으로 대국민 서비스용 문화정보망 구축을 추진하고 있다. 이러한 문화정보망 사업의 최종 목표는 종래의 개념을 넘어선 인간에게 가장 현실감을 줄 수 있는 "가상박물관"과 같이 문화재를 글, 그림 이외에 3차원 업체형상을 가진 문화재를 3차원적으로 표현하여 보이지 않는 부분을 볼 수 있도록 문화재를 이동, 회전 및 확대, 축소 표현이 가능한 3차원 형상정보 데이타베이스를 구축하여야 한다. 본 과제에서는 이러한 3차원 형상정보 데이타베이스 구축을 위해, 컴퓨터 그래픽스 기술과 인공지능 기술이 복합적으로 구현된 3차원 입체형상 자동 입력 시스템 및 모델링 시스템과 지원 도구 개발을 목표로 진행되고 있다. 이 시스템이 완성되면 문화재 형상의 영구보존, 문화재의 특성(크기,색,무늬,질감) 보존, 문화재 형상 복원 및 문화재의 시대적 상대평가를 용이하게 하는 효과를 얻을 뿐아니라, 컴퓨터 그래픽스 기술 및 정보처리 기술을 문화재 연구와 전시에 적용하여 문화정보망 사업의 구체적 효과를 가시화 할 수 있다.
문장 안에서 한 단어가 가지는 올바른 의미를 얻기 위해 모듈화된 신경망을 이용하였다. 앞부분에 놓인 신경망은 코호넨 신경망으로 사용자의 지도가 개입되지 않은 상태로 자율학습(Unsupervised learning)이 이루어지고, 뒤에 놓인 신경망은 앞에서 결과로 얻은 2차원의 자기 조직화 형상지도(Self-organizing feature map)를 바탕으로 역전파 신경망을 이용한 지도학습(Supervised learning)을 하게 하였다. 입력 자료는 구문분석된 문장의 조사 정보를 활용하여 입력 위치를 정해준 명사의 의미표지와 동사의 의미표지를 사용하였다. 중의성이 있는 단어를 가지는 문장은 중의성의 가지수 만큼 테스트 입력 자료가 되어 신경망을 통과하여 의미를 결정하도록 한다.
본 논문에서는 동적 공역 형상 관리상의 변경이 발생할 때에 대한 항공 교통 효율성 평가에 사용될 궤적기반 항공 교통량 분석 소프트웨어의 설계 결과를 기술한다. 본 소프트웨어는 비행계획서에 기초한 인천 FIR의 항공 교통에 대한 통계 자료를 산출하고, 비행계획서 상의 항공기 종류, 순항고도, 속도, 이동 경로 등으로부터 도출된 궤적 모델링 자료를 이용하여 항공로 이용율, 관제사 관제량을 분석하도록 설계되었다. 공역 설계 및 항공로 입력 정보와 함께 장기간에 걸친 궤적 모델링 자료를 한꺼번에 입력받아 일괄 처리하는 방식을 적용함에 따라, 본 소프트웨어는 공역 및 항공로 등의 수정 내용에 따른 교통량 변화를 빠르게 예측할 수 있는 장점을 가진다.
코일에 고주파전압을 걸면 교류자계가 발생하며 이 자게 내의 금속재료에 와전류가 발생하는데 와전류는 재료의 재질, 결함, 이종금속, 형상변화 등에 의해 그 발생상태가 다르기 때문에 검출용 코일에서 얻어진 신호성분을 해석함으로써 재료의 비파괴검사가 가능하다. 원자력발전소에서는 증기발생기와 열교환기를 정기적으로 이 와전류 탐상검사를 수행하고 결함상태를 평가하여 그 결과를 대용량 Media에 저장한다. 본 논문에서는 평가결과 정보를 추출하고 변환 처리하여 RDBMS에 입력 관리하는 과정과 다양한 형태의 열교환기 Tubesheet를 편집하는 기능, 사용자의 검색조건 선택에 따라 데이터베이스를 Query하여 Tubesheet에 Mapping 처리하는 기능, 검사주기 및 기기별로 평가결과를 비교 분석할 수 있는 통계/보고서 기기사양정보 및 검사정보관리 등 제반 Application 시스템 구현 결과를 소개한다.
교량의 손상추정을 위한 구조계 규명기법은 신호취득시스템 및 정보처리기술의 발전과 함께 최근에 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 신경망기법이나 유전자 알고리즘과 같은 소프트컴퓨팅 기법은 뛰어난 패턴인식성능 때문에 손상추정 문제에 활발히 활용되고 있다. 본 연구에서는 모드계수를 활용한 신경망기법기반 손상추정을 수행하였으며, 신경망을 훈련시키기 위한 훈련패턴을 생성하는 해석모델에서의 불확실성을 효과적으로 고려할 수 있는 방법을 제시하였다. 해석모델의 불확실성 대하여 민감하지 않은 입력자료인 손상 전 후의 모드형상의 차 또는 모드형상의 비를 신경망의 입력자료로 활용하였다. 단 순보와 다주형교량에 대한 수치예제를 통하여 본 연구에서 제시한 기법의 타당성 및 적용성을 검증하였다.
본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된8대의 CCD 카메라와 4대의 laser를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다. 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 하드웨어적인 부분과 이를 제어하기 위한 소프트웨어 및 GUI로 전체 시스템을 구성하고, 본 논문에서는 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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